Evolution der Cyberkriminalität
KI und ML als Katalysatoren für digitalen Betrug
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Mensch gegen KI
Für die digitalen Finsterlinge ist das allerdings nur der erste Schritt. Nebenher lassen sie die Tools bereits automatisiert an neuem Schadcode arbeiten, Schwachstellen suchen und Angriffsvektoren testen. Durch das maschinelle Lernen werden ihre bösartigen Kreationen dabei immer effizienter und können künftige Kampagnen an den erfolgreichsten Verfahren der Vergangenheit ausrichten sowie aktuelle Entwicklungen einfließen lassen. Diese Evolutionsfähigkeit macht Künstliche Intelligenz und Machine Learning zu einem Katalysator für digitale Täuschungen und Betrug.
Damit der Schutz und die Gefahrenabwehr mit diesem Tempo schritthalten können, muss eine mehrschichtige Anpassung der Security-Strategie erfolgen. Neben unverzichtbaren Basis-Elementen wie E-Mail-Filtern, Firewalls, Netzwerk- und Daten-Überwachungstools sowie regelmäßigen Software-Patches gehören dazu auf technologischer Seite unbedingt auch innovative Security-Werkzeuge, die sich bei der Erkennung und Abwehr von Angriffen ebenfalls die Möglichkeiten der KI zunutze machen. Für den Schutz von Nutzeraccounts und Identitäten sollte in Unternehmen und Behörden schon heute unbedingt eine Multi-Faktor-Authentifizierung wie FIDO2 (Fast IDentity Online) sorgen.
„Doch Security-Technologien allein reichen nicht aus!“ gibt Hofmann zu bedenken. Denn bei aller Technologie sollte der Faktor Mensch nicht vergessen werden, der letztendlich oft das schwächste Glied am Ende der Angriffskette ist. Mit einer nachhaltigen Sicherheitskultur, die etwa dedizierte Awareness-Trainings bietet und die Mitarbeiter dazu befähigt, mögliche Angriffe zu erkennen, haben es Angreifer trotz KI-Unterstützung deutlich schwerer. „Fest steht: Nur wer sich auf technischer sowie auf Mitarbeiterebene auf die Angriffswellen vorbereitet, kann das Risiko maßgeblich senken!“, fasst der Hornetsecurity-CEO zusammen.
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