Künstliche Intelligenz (KI) stößt oft auf Begeisterung, Verwirrung und Skepsis, insbesondere bei Führungskräften im Bereich Cybersicherheit wie Chief Information Security Officers (CISOs). Richtig eingesetzt kann KI ein bahnbrechendes Werkzeug zur Identifizierung von Anomalien, zur Erkennung von Cyberbedrohungen und zur Verbesserung der allgemeinen Datensicherheit sein.
Lassen Sie uns in Strategien eintauchen, die Sicherheitsexperten anwenden können, um KI effektiv zu nutzen, ohne Kompromisse bei der Sicherheit einzugehen.
Verfeinerung der Signalerkennung: Die Rolle der KI bei der Minimierung von Fehlalarmen
Falschmeldungen stellen für Sicherheitsteams ein erhebliches Problem dar, da sie oft als störendes Rauschen fungieren und echte Bedrohungen verschleiern. Eine Flut von Fehlalarmen, falsch klassifizierten Daten und risikobehafteten Umgebungen belastet nicht nur die Ressourcen des Sicherheitsteams, sondern kann die Teams auch für zukünftige Bedrohungen abstumpfen lassen.
Eine Möglichkeit, dieses Problem anzugehen, besteht darin, durch maschinelles Lernen (ML) verbesserte DatenklassifizierungDurch den Einsatz von ML-Algorithmen, die auf die Datenumgebung Ihres Unternehmens zugeschnitten sind, können Sie Fehlalarme erheblich reduzieren.
Plattformen für Datensicherheit und DSPM Lösungen wie BigID nutzen einen mehrschichtigen Ansatz, um das Rauschen zu durchdringen und mehr Datentypen in mehr Umgebungen präziser als je zuvor zu klassifizieren. Durch die Kombination mehrerer Datenklassifizierungstechniken mit verbundenen Daten und Vertrauensbewertung klassifiziert BigID automatisch die für Sie wichtigsten Daten – ob Kunden-IDs, geistiges Eigentum, Geheimnisse in Entwicklungsumgebungen und mehr.
Dies steigert die Effizienz und Fokussierung Ihrer Datensicherheitsbemühungen und kann durch Funktionen wie anpassbare Klassifizierung, automatisierte Validierung und mehr noch vereinfacht werden. Ziel ist es, eine Umgebung, die von irrelevanten Warnmeldungen überflutet ist, zu einer Umgebung mit umsetzbaren, relevanten Warnungen zu entwickeln.
Sie können das Risikomanagement beschleunigen, indem Sie die Risiken mit der höchsten Priorität aufdecken, Maßnahmen zu ihrer Behebung ergreifen – sei es ein falsch konfigurierter S3-Bucket, ein Benutzer mit zu vielen Berechtigungen oder die Offenlegung vertraulicher Daten – und diese sperren.
Die übersehenen Gefahren unstrukturierter Daten: Schutz von Sprachlernmodellen (LLMs)
Unstrukturierte Daten – Dateien, E-Mails, Dokumente, Tabellenkalkulationen und Notizen, die nicht ordentlich in Datenbanken organisiert sind – stellen einzigartige Herausforderungen dar, insbesondere mit dem Aufkommen der aktuellen Welle von Generative KI: insbesondere solche, die angetrieben werden durch Sprachlernmodelle (LLMs) wie ChatGPT. Diese LLMs können basierend auf ihren Trainingsdaten menschenähnlichen Text analysieren und generieren, was die Notwendigkeit robuster Datenverarbeitungsverfahren unterstreicht.
Diese Trainingsdaten sind größtenteils unstrukturierte Daten, und es ist wichtiger denn je sicherzustellen, dass die Daten, die generative KI ist für die Anwendung sicher. Das bedeutet Verstehen, was in Ihren unstrukturierten Daten steckt Zunächst einmal müssen die Daten nach Kontext und Inhalt inventarisiert, klassifiziert und markiert werden. Außerdem müssen Kontrollen eingerichtet werden, um festzulegen, wo die Daten verwendet, abgerufen und verwaltet werden sollen (und wo nicht).
Ein kritischer Punkt ist der potenzielle Missbrauch oder die unbeabsichtigte Offenlegung vertraulicher Informationen, wenn die Modelle mit unbekannten oder potenziell vertraulichen Daten trainiert werden.
Organisationen müssen gründliche Verfahren zur Datenverwaltung etablieren, einschließlich der Kennzeichnung, Markierung und Beschriftung von Daten mit persönlich identifizierbare Informationen (PII), persönliche Informationen (PI), geistiges Eigentum, Finanzdaten, Kunden-IDs oder andere vertrauliche Inhalte. Durch die ordnungsgemäße Verwaltung Ihrer Daten können Sie Risiken im Zusammenhang mit Datenlecks, Verstößen und Compliance-Problemen minimieren.
Den Abgrund erhellen: Dunkle und Schattendaten ansprechen
Die Konzepte „Dark Data“ und „Shadow Data“ stellen eine weitere Komplexitätsebene der Cybersicherheit dar. Dark Data, also unstrukturierte Daten, die weder aktiv genutzt noch überwacht werden (oder von denen man manchmal nicht einmal weiß, dass sie vorhanden sind), können vertrauliche oder sensible Informationen enthalten und sind ein ideales Ziel für Cyberkriminelle.
Zu den Schattendaten zählen Daten in nicht autorisierten Cloud-Diensten oder -Anwendungen, die häufig von Mitarbeitern verwendet werden, ohne dass ihnen die damit verbundenen Risiken vollständig bekannt sind.
Schließlich kann man nicht schützen, was man nicht kennt. BigID ist Marktführer im Bereich DSPM und kann verwendet werden, um die mit Dark Data und Shadow Data verbundenen Risiken zu erkennen, zu kategorisieren und zu bewerten.
Um Ihre Sicherheitslage zu stärken, ist es von entscheidender Bedeutung, Einblick in diese weniger erforschten Bereiche Ihres Datenökosystems zu erhalten.
Entwicklung einer ganzheitlichen Datensicherheitsstrategie mit KI
Während KI bietet einzigartige Vorteile bei der Verbesserung der Genauigkeit der Datenklassifizierung, die Verwaltung unstrukturierter Daten und die Aufklärung dunkler und schattiger Daten – Ihr Sicherheitslagemanagement kann hier nicht aufhören.
Sicherheitsverantwortliche sollten einen mehrschichtigen Ansatz in Betracht ziehen, der vollständige Transparenz und Kontrolle Ihrer Daten umfasst.
Nutzen Sie Lösungen wie BigID die einen tiefgreifenden Verteidigungsansatz zur Automatisierung manueller Prozesse verfolgen, Genauigkeit und Handlungsfähigkeit verbessern und KI und ML einsetzen, um das Rauschen zu durchdringen, das Risikomanagement zu verbessern und eine robuste Datensicherheitsstrategie zu ermöglichen. Machen Sie noch heute eine Tour um zu sehen, wie BigID Ihnen dabei helfen kann, Ihre größten Herausforderungen im Bereich der Datensicherheit effizienter, präziser und mit innovativerer KI als jede andere verfügbare Lösung zu bewältigen.
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