In der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft der Cybersicherheit sehen sich Unternehmen mit einer Vielzahl von Herausforderungen konfrontiert, die innovative Lösungen erfordern, die sich modernste Technologien zunutze machen.
Eines der dringlichsten Probleme ist die zunehmende Raffinesse von Cyber-Bedrohungen, einschließlich Malware, Ransomware und Phishing-Angriffen, die immer schwieriger zu erkennen und abzuwehren sind. Darüber hinaus hat der schnelle Ausbau digitaler Infrastrukturen die Angriffsfläche vergrößert, sodass es für Sicherheitsteams schwieriger wird, jeden Ein- und Ausgangspunkt zu überwachen und zu schützen. Eine weitere große Herausforderung ist der Mangel an qualifizierten Fachkräften im Bereich der Cybersicherheit, der nach unabhängigen Erhebungen weltweit auf etwa 4 Millionen Mitarbeiter geschätzt wird1.
Diese Herausforderungen unterstreichen den Bedarf an fortschrittlichen Technologien, die die menschlichen Bemühungen zur Sicherung digitaler Werte und Daten ergänzen können.
Wie kann generative KI helfen?
Die generative KI (GenAI) hat sich als ein leistungsfähiges Werkzeug zur Bewältigung dieser Cybersicherheitsherausforderungen erwiesen. Durch den Einsatz von Large Language Models (LLMs) zur Generierung neuer Daten oder Muster auf der Grundlage vorhandener Datensätze kann generative KI innovative Lösungen in mehreren Schlüsselbereichen bieten:
Verbesserte Bedrohungserkennung und -reaktion
Generative KI kann verwendet werden, um Simulationen von Cyber-Bedrohungen zu erstellen, einschließlich ausgefeilter Malware- und Phishing-Angriffe. Diese Simulationen können beim Training von Machine-Learning-Modellen helfen, um neue und sich entwickelnde Bedrohungen genauer zu erkennen.
Darüber hinaus kann die generative KI bei der Entwicklung automatisierter Reaktionssysteme helfen, die in Echtzeit auf Bedrohungen reagieren. Dies wird zwar die menschliche Aufsicht nicht überflüssig machen, aber es wird den Bedarf an manuellen Eingriffen und Mühen verringern, sodass Angriffe schneller abgewehrt werden können. Mit der entsprechenden Aufsicht kann es zum Beispiel automatisch Patches auf anfällige Systeme anwenden oder Firewall-Regeln anpassen, um Angriffsvektoren zu blockieren. Diese automatisierte schnelle Reaktionsfähigkeit ist besonders wertvoll bei der Abwehr von Zero-Day-Schwachstellen, bei denen das Zeitfenster zwischen der Entdeckung einer Schwachstelle und ihrer Ausnutzung durch Angreifer sehr kurz sein kann.
Umsetzbare Erkenntnisse aus den Postmortems von Sicherheitsereignissen
Nach einem Cybersicherheitsvorfall ist eine gründliche Postmortem-Analyse entscheidend, um zu verstehen, was passiert ist, warum es passiert ist und wie ähnliche Vorfälle in Zukunft verhindert werden können.
Generative KI kann in diesem Prozess eine entscheidende Rolle spielen, indem sie komplexe Daten aus einer Vielzahl von Quellen, einschließlich Protokollen, Netzwerkverkehr und Sicherheitswarnungen, synthetisiert und zusammenfasst. Durch die Analyse dieser Daten kann GenAI Muster und Anomalien erkennen, die zu dem Sicherheitsverstoß beigetragen haben könnten. Sie bietet Einblicke, die von menschlichen Analysten aufgrund der schieren Menge und Komplexität der Informationen möglicherweise übersehen werden.
Darüber hinaus können umfassende Berichte erstellt werden, die die wichtigsten Ergebnisse, ursächlichen Faktoren und potenziellen Schwachstellen hervorheben und so den Postmortem-Prozess optimieren. Diese Fähigkeit beschleunigt nicht nur den Wiederherstellungs- und Lernprozess, sondern versetzt Unternehmen auch in die Lage, effektivere Abhilfestrategien zu implementieren und so letztendlich ihre Cybersicherheit zu stärken.
Generierung synthetischer Daten für das Training von Deep Models
Der Mangel an realen Daten für das Training von Cybersicherheitssystemen ist eine große Hürde. Die generative KI kann realistische, synthetische Datensätze erstellen, die den echten Netzwerkverkehr und das Nutzerverhalten widerspiegeln, ohne sensible Informationen preiszugeben.
Diese synthetischen Daten können zum Trainieren von Erkennungssystemen verwendet werden, um deren Genauigkeit und Effektivität zu verbessern, ohne den Datenschutz oder die Sicherheit zu beeinträchtigen.
Automatisierung der Phishing-Erkennung
Phishing ist nach wie vor einer der häufigsten Angriffsvektoren. Gen AI kann Muster in Phishing-E-Mails und Websites analysieren und Modelle erstellen, die Phishing-Versuche mit hoher Genauigkeit vorhersagen und erkennen.
Durch die Integration dieser Modelle in E-Mail-Systeme und Webbrowser können Unternehmen Phishing-Inhalte automatisch herausfiltern und Benutzer vor potenziellen Bedrohungen schützen.
Alles zusammen: Die Chancen und die Risiken
Generative KI verspricht, die Cybersicherheitspraktiken zu verändern, indem sie komplexe Prozesse automatisiert, die Erkennung von und Reaktion auf Bedrohungen verbessert und ein tieferes Verständnis von Cyberbedrohungen ermöglicht. Während die Branche die Integration von GenAI in ihre Cybersecurity-Strategien vorantreibt, ist es wichtig, den ethischen Einsatz dieser Technologie und das Missbrauchspotenzial im Auge zu behalten.
Nichtsdestotrotz sind die Vorteile, die es bei der Stärkung der digitalen Verteidigung bietet, unbestreitbar und machen es zu einem unschätzbaren Vorteil im laufenden Kampf gegen Cyber-Bedrohungen.
Wie kann MongoDB helfen?
Mit MongoDB können Ihre Entwicklungsteams robuste, korrekte und differenzierte Echtzeit-Cyber-Abwehrsysteme schneller und in beliebigem Umfang erstellen und einsetzen.
Um zu verstehen, wie MongoDB dies tut, sollten Sie sich vergegenwärtigen, dass der KI-Technologie-Stack aus drei Schichten besteht:
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Die zugrunde liegenden Berechnungen (GPUs) und LLMs
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Werkzeuge für die Feinabstimmung von Modellen zusammen mit Werkzeugen für kontextbezogenes Lernen und Inferenz gegen die trainierten Modelle
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Die KI-Anwendungen und die damit verbundenen Endbenutzererfahrungen
MongoDB arbeitet auf der zweiten Ebene des Stacks. Es ermöglicht Kunden, ihre eigenen Daten in jedes LLM einzubringen, das auf jeder Computerinfrastruktur läuft, um KI-gestützte Cybersicherheitsanwendungen zu entwickeln.
MongoDB löst die schwierigsten Probleme bei der Einführung von KI für die Cybersicherheit. MongoDB Atlas führt operative Daten, unstrukturierte Daten und Vektordaten sicher in einer einzigen, vollständig verwalteten Multi-Cloud-Plattform zusammen und vermeidet so die Notwendigkeit, Daten zwischen verschiedenen Systemen zu kopieren und zu synchronisieren. Die dokumentenbasierte Architektur von MongoDB ermöglicht es Entwicklungsteams außerdem, Beziehungen zwischen Ihren Anwendungsdaten und Vektoreinbettungen einfach zu modellieren. Dies ermöglicht tiefere und schnellere Analysen und Einblicke in sicherheitsrelevante Daten.
Die offene Architektur von MongoDB ist in ein reichhaltiges Ökosystem von KI-Entwickler-Frameworks, LLMs und Einbettungsanbietern integriert. In Kombination mit unseren branchenführenden Multi-Cloud-Fähigkeiten gibt dies Ihren Entwicklungsteams die Flexibilität, sich schnell zu bewegen und sich nicht auf einen bestimmten Cloud-Anbieter oder eine KI-Technologie in diesem sich schnell entwickelnden Bereich festzulegen.
Auf unserer KI-Ressourcenseite erfahren Sie mehr über die Entwicklung von KI-gestützten Apps mit MongoDB.
Anwendung von GenAI und MongoDB auf reale Cybersicherheitsanwendungen
Bedrohungsdaten
ExTrac nutzt KI-gestützte Analysen und MongoDB Atlas, um Risiken für die öffentliche Sicherheit durch die Analyse von Daten aus Tausenden von Quellen vorherzusagen. Die Plattform half zunächst westlichen Regierungen bei der Vorhersage von Konflikten, wird aber nun auch auf Unternehmen ausgeweitet, u. a. für das Reputationsmanagement.
Das Dokumentdatenmodell von MongoDB ermöglicht es ExTrac, komplexe Daten effizient zu verwalten und die Identifizierung von Bedrohungen in Echtzeit zu verbessern. Atlas Vector Search hilft bei der Erweiterung von Sprachmodellen und der Verwaltung von Vektoreinbettungen für Texte, Bilder und Videos und beschleunigt so die Entwicklung von Funktionen. Mit diesem Ansatz ist ExTrac in der Lage, Trends effizient zu modellieren, Entwicklungen zu verfolgen und Risiken für seine Kunden vorherzusagen. Dabei nutzt es die Flexibilität und Leistungsfähigkeit von MongoDB, um Daten jeglicher Form und Struktur zu verarbeiten. Erfahren Sie mehr in unserer ExTrac-Fallstudie.
Cybersec-Bewertungen
VISO TRUST nutzt KI, um die Bewertung von Cyber-Risiken Dritter zu optimieren und komplexe Sicherheitsinformationen von Anbietern für eine fundierte Entscheidungsfindung schnell zugänglich zu machen.
Durch die Verwendung von Amazon Bedrock und MongoDB Atlas automatisiert die Plattform von VISO TRUST die Due-Diligence-Prüfung der Sicherheit von Anbietern und reduziert so die Arbeitsbelastung der Sicherheitsteams erheblich. Der KI-gestützte Ansatz umfasst eine Artefaktintelligenz, die Sicherheitsdokumente klassifiziert, Organisationen erkennt und die Position von Sicherheitskontrollen innerhalb von Artefakten vorhersagt. MongoDB Atlas enthält Texteinbettungen für ein dichtes Retrievalsystem, das die Genauigkeit von LLMs durch Retrieval-Augmented Generation (RAG) verbessert und sofortige, umsetzbare Sicherheitserkenntnisse liefert. Diese innovative Technologie ermöglicht es VISO TRUST, schnelle, skalierbare Bewertungen von Cyber-Risiken anzubieten, die für Unternehmen wie InstaCart und Upwork einen erheblichen Arbeits- und Zeitgewinn mit sich bringen.
Die flexible Dokumentendatenbank von MongoDB und Atlas Vector Search spielen eine entscheidende Rolle bei der Verwaltung und Abfrage der riesigen Datenmengen und unterstützen die Mission von VISO TRUST, umfassende Informationen über Cyberrisiken zu liefern. Erfahren Sie mehr in unserer Fallstudie zu Viso Trust.
Schritte für den Einstieg
Generative KI auf der Grundlage von LLMs, ergänzt durch Ihre eigenen operativen Daten, die als Vektoreinbettungen kodiert sind, eröffnet viele neue Möglichkeiten für die Cybersicherheit. Wenn Sie mehr über die Technologie und ihre Möglichkeiten erfahren möchten, werfen Sie einen Blick auf unser Lernbyte zur Atlas Vector Search. In nur 10 Minuten erhalten Sie einen Überblick über die verschiedenen Anwendungsfälle und wie Sie loslegen können.