Einsatz generativer KI‑Modelle zur Unterstützung von Cybersecurity‑Analysten
Künstliche Intelligenz verändert die Cybersicherheit – einer der vielversprechendsten Ansätze ist der Einsatz generativer KI‑Modelle zur Unterstützung von Sicherheitsanalysten. In meiner jüngsten Forschung mit dem Titel Using Generative AI Models to Support Cybersecurity Analysts haben wir untersucht, wie sich große Sprachmodelle (LLMs) in Security‑Prozesse integrieren lassen, um Bedrohungserkennung, Schwachstellenbewertung und Log‑Analyse zu verbessern.
Warum generative KI für die Cybersicherheit?
Sicherheitsanalysten sehen sich mit enormen Datenmengen konfrontiert – von Ereignis‑Logs und Systemeinstellungen bis zu Schwachstellenreports und Malware‑Analysen. Klassische Tools sammeln und verarbeiten diese Daten, dennoch kostet die manuelle Identifikation von Bedrohungen und die Risikobewertung viel Zeit.
Generative KI kann das ändern, indem sie:
- die Analyse von Sicherheits‑Logs für eine schnellere Anomalieerkennung automatisiert,
- Schwachstellen in Applikationen effizienter identifiziert,
- Penetrationstests durch Analyse potenzieller Exploits verbessert,
- Kontext auf Basis etablierter Frameworks wie OWASP Mobile Top 10 und MITRE ATT&CK liefert.
Unsere Forschung: Zwei zentrale Fallstudien
Unsere Studie betrachtete zwei reale Szenarien, in denen LLMs Fachleute in der Cybersicherheit unterstützen können:
1. Erkennung von Schwachstellen in Android‑Apps
Wir entwickelten ein System, das LLMs mit Sicherheitstools wie MobSF (Mobile Security Framework) und Semgrep kombiniert, um Schwachstellen in Android‑Apps zu analysieren. Anstatt uns ausschließlich auf statische Analysen zu verlassen, nutzten wir KI‑gestützte Kontextanalysen, um:
- den Quellcode der App zu scannen,
- Sicherheitsfehler anhand vordefinierter Schwachstellenregeln zu identifizieren,
- Probleme gemäß dem Rahmenwerk OWASP Mobile Top 10 zu klassifizieren.
2. Analyse von Sicherheits‑Logs zur Incident‑Erkennung
Wir untersuchten, wie LLMs bei der Analyse von Sicherheits‑Logs aus Netzwerken helfen können – mit Tools wie Suricata (IDS/IPS) und Sysmon (Monitoring für Windows). Unser Ansatz fokussierte auf die Korrelation von Alerts mit realen Bedrohungen, die Filterung von False Positives und das Mapping von Incidents auf MITRE ATT&CK.
Grenzen und Herausforderungen
Trotz des großen Potenzials ist der Einsatz von LLMs in der Cybersicherheit nicht ohne Risiken:
- False Positives: KI‑Modelle können Logs oder Code fehlinterpretieren und unnötige Alarme auslösen.
- Kosten: Die Verarbeitung großer Datensätze mit LLMs kann teuer sein.
- Sicherheitsrisiken: Der Einsatz von KI zur Sicherheitsanalyse wirft Datenschutzfragen auf und kann Angriffsflächen für LLM‑spezifische Angriffe eröffnen.
Zukunft von KI in der Cybersicherheit
Trotz der Herausforderungen entwickelt sich KI‑unterstützte Cybersicherheit rasant. Fortschritte bei domänenspezifisch trainierten LLMs, eigenen Security‑KI‑Modellen und adaptivem Lernen in Echtzeit können Erkennung, Analyse und Reaktion auf Bedrohungen grundlegend verändern.
Alle Details unserer Forschung finden Sie hier: Artikel lesen
Je mehr KI zum Schlüsselwerkzeug für Sicherheitsprofis wird, desto entscheidender ist das Gleichgewicht zwischen Automatisierung und menschlicher Expertise – für eine wirksame und präzise Verteidigung gegen Cyberbedrohungen.
🔐 Bleiben Sie sicher, bleiben Sie informiert – und setzen Sie KI in der Cybersicherheit gezielt ein!