Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die IT-Sicherheit – und stellt sie gleichzeitig vor neue Herausforderungen. Während KI-Systeme helfen, Bedrohungen schneller zu erkennen und zu analysieren, bringen sie auch neue Risiken mit sich, die Unternehmen nicht unterschätzen sollten.
Was macht KI zur Gefahr?
KI-Systeme sind komplex, datengetrieben und oft schwer nachvollziehbar. Genau diese Eigenschaften machen sie anfällig für Manipulation, Missbrauch und Fehlentscheidungen. Die Risiken lassen sich grob in drei Kategorien einteilen:
- Angreifbare Trainingsdaten
KI lernt aus Daten – und wenn diese manipuliert sind, kann das System falsche Entscheidungen treffen. Ein Beispiel: Ein KI-basiertes Intrusion Detection System (IDS), das mit gefälschten Logs trainiert wurde, erkennt echte Angriffe nicht mehr zuverlässig. - Adversarial Attacks
Hierbei handelt es sich um gezielte Eingaben, die KI-Systeme in die Irre führen. Schon minimale Veränderungen in einem Datenpaket oder Bild können dazu führen, dass ein KI-Modell eine Bedrohung nicht erkennt – oder harmlose Aktivitäten fälschlich als Angriff einstuft. - Blackbox-Entscheidungen
Viele KI-Modelle sind nicht transparent. Wenn ein System eine sicherheitsrelevante Entscheidung trifft, ist oft nicht nachvollziehbar, warum. Das erschwert Audits, Compliance und die Fehlerbehebung.
Konkrete Fälle aus der Praxis
- DeepLocker (IBM Research): Ein Proof-of-Concept für eine KI-basierte Malware, die sich nur unter bestimmten Bedingungen aktiviert – etwa wenn sie ein bestimmtes Gesicht erkennt. Diese Art von zielgerichteter Schadsoftware zeigt, wie KI zur Tarnung und Steuerung von Angriffen genutzt werden kann.
- Tesla Autopilot: KI-basierte Systeme zur Bilderkennung wurden mehrfach durch manipulierte Verkehrsschilder oder Markierungen getäuscht – ein Beispiel für adversarial attacks mit realen Folgen.
- Deepfake-Technologie: KI-generierte Videos und Stimmen werden zunehmend für Social Engineering und CEO-Fraud genutzt – mit teils enormen finanziellen Schäden.
Was Unternehmen tun können
- KI-Systeme regelmäßig testen und validieren
- Transparenz schaffen durch erklärbare KI (XAI)
- Sicherheitsmechanismen auch für KI-Modelle etablieren
- Awareness schaffen – auch bei Führungskräften
Fazit
KI ist ein mächtiges Werkzeug – aber auch ein potenzielles Einfallstor für neue Bedrohungen. Unternehmen müssen lernen, nicht nur mit KI zu schützen, sondern KI selbst zu schützen.
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