KI-gestützte und herkömmliche Cybersicherheit im Vergleich: Was ist effektiver?

Herkömmliche Cybersicherheit: Alles Wissenswerte auf einen Blick

Traditionelle Cybersicherheit basiert auf dem Prinzip, Bedrohungen mithilfe statischer Regelsätze, Angriffssignaturen und Muster zu erkennen und abzuschwächen. Zu den gängigen Tools in dieser Kategorie gehören Firewalls, Antivirenprogramme, Malware-Sandboxen, Isolation sowie Systeme zur Erkennung und Abwehr von Angriffen. (IDS/IPS). Diese Technologien sind gegen bekannte Bedrohungen weitgehend wirksam, versagen jedoch bei Zero-Day-Schwachstellen oder polymorpher Malware. Und da viele von ihnen auf manuelle Updates und Konfigurationen angewiesen sind, stellen sie in einer zunehmend dynamischen Bedrohungslage eine von Natur aus reaktive Lösung dar.

Hauptmerkmale herkömmlicher Cybersicherheit:

• Statische Erkennungsmodelle: Diese basieren auf vordefinierten Bedrohungssignaturen und Regeln.
• Eingeschränkter Schutz: Wirksam gegen bekannte Bedrohungen und Schwachstellen, aber nicht gegen neuartige Bedrohungen.
• Hoher Wartungsaufwand: Trotz einiger automatisierter Funktionen sind oft manuelle Updates und die Überwachung durch Experten erforderlich, um die Wirksamkeit aufrechtzuerhalten.

KI-gestützte Cybersicherheit: Alles Wissenswerte auf einen Blick

KI-gestützte Cybersicherheit erweitert herkömmliche Methoden durch den Einsatz von maschinellem Lernen (ML), Hyperscale-Datenanalyse und Automatisierung, um komplexe Bedrohungen vorherzusagen und abzuwehren. Im Gegensatz zu herkömmlichen Systemen analysiert KI riesige Datensätze in Echtzeit, erkennt Anomalien und fängt komplexe Angriffe wie Zero-Day-Exploits und polymorphe Malware ab. Darüber hinaus verringert die Automatisierung der Vorfallerkennung und -reaktion die Abhängigkeit von menschlichen Eingriffen und ermöglicht eine schnellere und effizientere Eindämmung von Bedrohungen.

Hauptmerkmale der KI-gestützten Cybersicherheit:

• Erweiterte Bedrohungserkennung: Verwendet ML-Modelle und Anomalieerkennung, um bisher unbekannte Bedrohungen zu identifizieren.
• Automatisierung: Echtzeiterkennung, Generierung von Bedrohungsinformationen und automatisierte Workflows zur Reaktion auf Vorfälle.
• Kontinuierliche Anpassung: Lernt aus neuen Daten, um der dynamischen Bedrohungslage immer einen Schritt voraus zu sein und so mit der Zeit die Anzahl falsch-positiver und falsch-negativer Ergebnisse zu reduzieren.

Gegenüberstellung: KI-gestützte und herkömmliche Cybersicherheit in Aktion

Sofortige Klassifizierung vertraulicher Daten

Prädiktive KI und ML identifizieren und klassifizieren vertrauliche Daten automatisch auf Endgeräten, im Inline-Traffic und in Cloud-Umgebungen. Dies ermöglicht einen schnelleren Schutz und reduziert im Vergleich zu herkömmlichen Methoden das Risiko von Sicherheitsverletzungen erheblich.

KI-gestützte Anwendungssegmentierung

Modelle für maschinelles Lernen analysieren User-Protokolle, um Anwendungssegmente basierend auf dem User-Verhalten und der Verwendung ähnlicher Apps zu empfehlen. Diese automatisierten Segmente verhindern laterale Bewegungen, minimieren die Angriffsfläche und reduzieren den Bedarf an manueller Segmentierung.

Intelligente Isolierung mit KI-Technologie

Der Inhalt von Webseiten wird in Echtzeit gescannt, um verdächtige Seiten automatisch zu isolieren und neu auftretende Datei- und Webbedrohungen sofort zu blockieren. Dieser Ansatz ermöglicht eine flexible Richtliniendurchsetzung ohne zusätzliches Risiko und liefert sofortige Bedrohungsbeurteilungen.

Wird KI-Sicherheit herkömmliche Methoden ersetzen?

Nein – KI-gestützte Sicherheit wird traditionelle Methoden (noch) nicht vollständig ersetzen, aber sie verändert deren Rolle in der Cybersicherheit. Tools wie Firewalls, IPS und Antivirus bieten einen einigermaßen wirksamen Schutz gegen bekannte Bedrohungen. Doch da die Bedrohungen immer ausgefeilter werden, reichen herkömmliche Tools allein nicht mehr aus. Dies gilt insbesondere in einem Zero-Trust-Framework, das kontinuierliche Überprüfung und dynamische Richtliniendurchsetzung erfordert, die statische Systeme nicht leisten können.

KI-gestützte Cybersicherheit zeichnet sich durch die Erkennung neuartiger Bedrohungen und die Automatisierung von Reaktionen aus. Allerdings kann sie nicht die detaillierten, identitätsorientierten Kontrollen durchsetzen, die Zero Trust erfordert, wenn sie einfach als Overlay über herkömmliche Sicherheitstools gelegt wird. Als weitaus effektiverer Ansatz empfiehlt sich die Kombination von KI mit Zero-Trust-Lösungen. Die Echtzeitanalyse und Verhaltenserkennung der KI ergänzen nahtlos den Zero-Trust-Ansatz „Niemals vertrauen, immer überprüfen“ und ermöglichen zusammen eine adaptive, belastbare und intelligente Abwehrstrategie.

Dieser hybride Ansatz, der die Vorhersagekraft der KI mit strengen Zero-Trust-Zugriffskontrollen integriert, stellt die nächste Entwicklungsstufe der Cybersicherheit dar und bietet die nötige Anpassungsfähigkeit zur Bekämpfung der dynamischen Bedrohungen von heute.

Kombination von Zero Trust + KI: Die perfekte Kombination

Die Kombination KI-gestützter Cybersicherheit mit Zero-Trust-Grundsätzen ist der Schlüssel zu einer anpassungsfähigen und resilienten Bedrohungsabwehr. Herkömmlichen Ansätzen fehlt die Flexibilität, die für zukunftsfähige, identitätsbasierte Sicherheit erforderlich ist, wohingegen Zero Trust einen dynamischen Rahmen für eine kontinuierliche Überprüfung bietet. KI optimiert Zero Trust, indem sie Echtzeittransparenz, Anomalieerkennung und automatisierte Bedrohungsreaktion bietet und Unternehmen ermöglicht, über statische, perimeterbasierte Abwehrmaßnahmen hinaus zu Cloud-nativen, identitätszentrierten Strategien überzugehen.

Hauptvorteile von Zero Trust + KI

• Granulare Bedrohungserkennung:Zero Trust minimiert implizites Vertrauen durch die Durchsetzung kontinuierlicher Überprüfungen, während KI Verhaltensweisen analysiert, um Anomalien wie Insider-Bedrohungen und laterale Bewegungen aufzudecken und sich an neu entstehende Angriffsflächen anzupassen.
• Kontinuierliche Zugriffskontrolle: KI bewertet Risiken in Echtzeit und setzt Zero-Trust-Richtlinien dynamisch durch, um schnellere und präzisere Zugriffsentscheidungen zu ermöglichen.
• Proaktive Reaktion auf Vorfälle: KI automatisiert die Eindämmung der erkannten Bedrohungen und ergänzt die Durchsetzung des Prinzips der minimalen Rechtevergabe durch Zero Trust, um die Ausbreitung zu stoppen.
• Verbesserte Cloud-Transparenz: KI überwacht dynamische Cloud-Umgebungen auf Anomalien und liefert lückenlose Einblicke als Voraussetzung für Zero Trust.

Zusammen bilden KI und Zero Trust ein leistungsstarkes, adaptives System, das sich ideal für die Abwehr moderner Bedrohungen in verteilten, Cloud-nativen Umgebungen eignet.

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Die Inline-Zero-Trust-Architektur von Zscaler wendet wirksame KI-Guardrails an, um die sichere Nutzung öffentlicher KI-Anwendungen zu gewährleisten, unternehmenseigene KI-Anwendungen vor Angriffen zu schützen und KI-gestützte Bedrohungen zu stoppen. Mit der Leistungsfähigkeit von Zero Trust und KI helfen wir Unternehmen, IT und Sicherheit zu stärken und zu automatisieren, Kosten zu senken und die Komplexität zu minimieren.

Sichere Nutzung öffentlicher KI-Anwendungen

Nutzen Sie das volle Potenzial KI-gestützter Produktivität. Reduzieren Sie die Risiken der Verwendung von Schatten-KI und fragwürdigen Zugriffsberechtigungen und eliminieren Sie gleichzeitig das Risiko von Datenverlusten.

Sichere Nutzung unternehmenseigener KI-Anwendungen

Machen Sie sich das Innovationspotenzial KI-gestützter Anwendungen zunutze, ohne Sicherheitsrisiken auf sich zu nehmen. Schützen Sie vertrauliche Daten und verhindern Sie Prompt Injections und Data Poisoning.

Stoppen Sie KI-gestützte Angriffe

Schützen Sie sich vor KI-gestützten Angriffen mit Zero Trust + AI360. Reduzieren Sie die Angriffsfläche, blockieren Sie Bedrohungen durch eine vollständige TLS-Prüfung und eliminieren Sie die laterale Ausbreitung von Bedrohungen.

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