Auf die Bereitstellung von Endpoint-Sicherheitslösungen sind beide Ansätze spezialisiert. Die...
KI-Systeme sind nicht immun gegen Angriffe, sondern können selbst zum Ziel von Angriffen werden. Es gibt verschiedene Angriffsszenarien, die durch den Einsatz von KI entstehen können.
Wie können KI-Systeme angegriffen werden?
Eines davon ist die sogenannte Adversarial Attacke, bei der absichtlich manipulierte Daten in ein KI-System eingespeist werden, um Fehlverhalten zu erzeugen. Ein solcher Angriff kann dazu führen, dass ein KI-System falsche Entscheidungen trifft oder Sicherheitsmechanismen umgeht.
Ein weiteres Szenario ist das sogenannte Model Poisoning, bei dem ein Angreifer das Trainingsdatenset manipuliert, um das Verhalten des KI-Modells zu beeinflussen. Dies kann dazu führen, dass das KI-System absichtlich falsche Ergebnisse liefert oder anfällig für bestimmte Angriffe wird.
Die Auswirkungen solcher Angriffe können erheblich sein. In sicherheitskritischen Bereichen wie autonomes Fahren oder bei medizinische Diagnosen, können manipulierte KI-Systeme Menschenleben gefährden. In anderen Szenarien können Angriffe auf KI-Systeme finanzielle Schäden verursachen oder den Ruf einer Organisation beeinträchtigen.
Wie können KI-Systeme gegen KI-spezifische Angriffe nachweisbar geschützt werden?
Um KI-Systeme gegen KI-spezifische Angriffe zu schützen, sind robuste Sicherheitsmaßnahmen erforderlich. Dazu gehören Techniken wie Adversarial Training, bei dem das KI-System mit manipulierten Daten trainiert wird, um seine Widerstandsfähigkeit gegen Adversarial Attacks zu verbessern. Eine weitere Möglichkeit besteht darin, Techniken des Secure Machine Learning anzuwenden, die sicherheitsrelevante Aspekte in den Lernprozess integrieren.
Darüber hinaus ist eine kontinuierliche Überwachung der KI-Systeme erforderlich, um Anomalien zu erkennen und potenzielle Angriffe frühzeitig zu identifizieren. Es ist wichtig, dass Organisationen, die KI einsetzen, eine umfassende Sicherheitsstrategie entwickeln und regelmäßige Sicherheitsaudits durchführen, um potenzielle Schwachstellen zu identifizieren und zu beheben.
Es liegt auf der Hand, dass hier Hersteller, die von Beginn an KI-gestützte Mechanismen in ihre Produkte integriert haben und mit dem gesamten, spezialisierten, eigenen Entwickler-Knowhow ihre Lösungen kontinuierlich weiterentwickeln, klar im Vorteil sind.
Insgesamt ist IT-Sicherheit für KI-Systeme von entscheidender Bedeutung, um deren Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit zu gewährleisten und potenzielle Angriffe abzuwehren
Warum wir die Hersteller Crowdstrike und Darktrace im Fokus haben
Sowohl Crowdstrike als auch Darktrace verfügen über umfangreiche Erfahrungen und Fachwissen in der Cybersecurity-Branche. Beide arbeiten mit einer Vielzahl von Kunden zusammen und verbessern ihre Lösungen kontinuierlich. Beide haben Ihre Lösungen von Beginn an komplett neu auf KI-Basis designed. Ihre Reputation beruht auf beweisbar erfolgreichen Abwehrmaßnahmen gegen hochentwickelte Bedrohungen und ihr Engagement für den Schutz von Unternehmensnetzwerken.
Daher bieten Crowdstrike und Darktrace unserer Meinung nach leistungsstarke KI-gestützte Lösungen, die eine effektive Erkennung und Abwehr von Bedrohungen ermöglichen. Ihre Fähigkeit, Muster zu erkennen, sich an neue Bedrohungen anzupassen und in Echtzeit zu agieren, macht sie zu führenden Anbietern im Bereich der KI-basierten IT-Sicherheit.
