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Künstliche Intelligenz und IT-Sicherheit
IT-Sicherheitsteams stehen heutzutage einer Vielzahl von Herausforderungen gegenüber. Durch die voranschreitende Digitalisierung ergibt sich eine heterogene Gerätelandschaft in Unternehmen, einhergehend mit der Zunahme von Schwachstellen und immer komplexeren Angriffsszenarien. Gleichzeitig herrscht ein Mangel an IT-Sicherheitsexperten am Markt. Diesen Fachkräften kommt jedoch bei der Bewertung und Lösung von Sicherheitsvorfällen eine tragende Rolle zu.
Der vorliegende Beitrag gibt einen Einblick in die Anwendung von KI in diesem Gebiet.
Methoden wie Machine Learning und Deep Neural Nets können in Intrusion Detection Systemen eingesetzt werden, wodurch die Erkennungsrate von Angriffen im Vergleich zu klassischen Verfahren steigt. IT-Sicherheitsteams werden weiterhin unterstützt, indem Bewertungen von Sicherheitsvorfällen in kürzerer Zeit erfolgen und mitigierende Maßnahmen bereits teilweise autonom ergriffen werden können. Die Anwendung von KI-Methoden birgt jedoch auch Herausforderungen: Die Zunahme der Komplexität neuronaler Netze macht die Verfahren für den Menschen zunehmend intransparent und die Gefahr von Manipulationen steigt.
Methoden wie Machine Learning und Deep Neural Nets können in Intrusion Detection Systemen eingesetzt werden, wodurch die Erkennungsrate von Angriffen im Vergleich zu klassischen Verfahren steigt. IT-Sicherheitsteams werden weiterhin unterstützt, indem Bewertungen von Sicherheitsvorfällen in kürzerer Zeit erfolgen und mitigierende Maßnahmen bereits teilweise autonom ergriffen werden können. Die Anwendung von KI-Methoden birgt jedoch auch Herausforderungen: Die Zunahme der Komplexität neuronaler Netze macht die Verfahren für den Menschen zunehmend intransparent und die Gefahr von Manipulationen steigt.
IT-Sicherheitsteams stehen heutzutage einer Vielzahl von Herausforderungen gegenüber. Durch die voranschreitende Digitalisierung ergibt sich eine heterogene Gerätelandschaft in Unternehmen, einhergehend mit der Zunahme von Schwachstellen und immer komplexeren Angriffsszenarien. Gleichzeitig herrscht ein Mangel an IT-Sicherheitsexperten am Markt. Diesen Fachkräften kommt jedoch bei der Bewertung und Lösung von Sicherheitsvorfällen eine tragende Rolle zu.
Der vorliegende Beitrag gibt einen Einblick in die Anwendung von KI in diesem Gebiet.
Methoden wie Machine Learning und Deep Neural Nets können in Intrusion Detection Systemen eingesetzt werden, wodurch die Erkennungsrate von Angriffen im Vergleich zu klassischen Verfahren steigt. IT-Sicherheitsteams werden weiterhin unterstützt, indem Bewertungen von Sicherheitsvorfällen in kürzerer Zeit erfolgen und mitigierende Maßnahmen bereits teilweise autonom ergriffen werden können. Die Anwendung von KI-Methoden birgt jedoch auch Herausforderungen: Die Zunahme der Komplexität neuronaler Netze macht die Verfahren für den Menschen zunehmend intransparent und die Gefahr von Manipulationen steigt.
Methoden wie Machine Learning und Deep Neural Nets können in Intrusion Detection Systemen eingesetzt werden, wodurch die Erkennungsrate von Angriffen im Vergleich zu klassischen Verfahren steigt. IT-Sicherheitsteams werden weiterhin unterstützt, indem Bewertungen von Sicherheitsvorfällen in kürzerer Zeit erfolgen und mitigierende Maßnahmen bereits teilweise autonom ergriffen werden können. Die Anwendung von KI-Methoden birgt jedoch auch Herausforderungen: Die Zunahme der Komplexität neuronaler Netze macht die Verfahren für den Menschen zunehmend intransparent und die Gefahr von Manipulationen steigt.
