KI und Cybersicherheit.

Der Bundeslagebericht Cybercrime 2022 zeigt, dass im Jahr 2022 136.865 Fälle von Cybercrime registriert wurden. Im Vergleich zum Vorjahr ging die Anzahl der begangenen Straftaten um 6,5 Prozent zurück. Jedoch zeigen zusätzliche Lagedaten, dass die Anzahl von Straftaten, die aus dem Ausland begangen und in Deutschland Schaden verursacht haben, um 8 Prozent im Vergleich zum Vorjahr gestiegen sind. (vgl. Bundeskriminalamt)

ChatGPT hat seit seiner Einführung im November 2022 die KI-basierte Innovation stark vorangetrieben und die Art, wie wir mit der Technologie interagieren, verändert. Dies wirkt sich auch auf die IT-Sicherheit aus, wo es sowohl für bessere Verteidigungsstrategien als auch für Angriffsmöglichkeiten sorgt.

Zum Podcast #9 - KI und NoSpamProxy (mit Stefan Cink):

Auch 2024 stehen wir vor zahlreichen Herausforderungen: KI bei Cyberangriffen und die damit einhergehende Professionalisierung von Cyberkriminalität, 5G und Quantum Computing, um nur einen Ausschnitt aufzuzeigen. Gleichzeitig haben Teams, die sich mit der Cybersicherheit im Unternehmen beschäftigen, kaum Fachkräfte.

Wir wollen im nachfolgenden Blogartikel auf einige Aspekt hinsichtlich Künstlicher Intelligenz und Cybersicherheit eingehen.

Potentiale und Risiken der Künstlichen Intelligenz.

Die künstliche Intelligenz (KI) kann vieles zum Positiven verändern, aber sie birgt auch einige Gefahren beispielsweise in Bezug auf Cyberkriminalität.

Risiken der Künstlichen Intelligenz in Bezug auf Cyber Crime.

Künstliche Intelligenz (KI) bietet zahlreiche Vorteile und Anwendungen, aber sie birgt entsprechende Risiken, insbesondere auch im Zusammenhang mit Cyberkriminalität. Einige der wesentlichen Risiken haben wir Ihnen in der nachfolgenden Liste beigefügt:

• Automatisierte Angriffe: Mit KI können Hacker Angriffe automatisieren, was bedeutet, dass sie schneller und effizienter erfolgen können. Angriffe wie Phishing, Malware-Verbreitung und Denial-of-Service-Angriffe können durch KI-Systeme verstärkt werden, um personalisierte und schwer erkennbare Angriffe auszuführen.

• Phishing und Social Engineering: KI kann dazu verwendet werden, personalisierte Phishing-E-Mails zu erstellen, die authentisch aussehen und gezielt auf potenzielle Opfer abzielen. Durch die Analyse von Daten aus sozialen Medien und anderen Quellen kann KI auch dabei helfen, Social-Engineering-Angriffe zu optimieren.

• Schadsoftware und Malware: KI kann verwendet werden, um fortschrittliche Malware zu entwickeln, die sich besser vor herkömmlichen Sicherheitsmaßnahmen verstecken kann. Auf der anderen Seite kann KI auch zur Erkennung und Entfernung von Malware eingesetzt werden, indem sie verdächtige Dateien und Prozesse analysiert und isoliert.

• Generative Modelle für Fälschungen: Fortgeschrittene KI-Modelle wie generative neuronale Netzwerke können dazu verwendet werden, gefälschte Inhalte wie gefälschte Bilder, Videos oder Audioaufnahmen zu erstellen, die für Betrug oder Manipulationen verwendet werden können. Diese können für Identitätsdiebstahl, gefälschte Nachrichten oder sogar Deepfake-Videos eingesetzt werden.
• Umgehung von Sicherheitsmaßnahmen: KI kann verwendet werden, um Schwachstellen in Sicherheitssystemen zu erkennen und zu umgehen. Dies kann die Entwicklung von Schadprogrammen erleichtern, die sich an Sicherheitsmechanismen vorbeischleichen, wie zum Beispiel die Umgehung von Intrusion Detection Systemen oder Antivirenprogrammen.
• Manipulation von Daten und Inhalten: Durch den Einsatz von KI können Daten und Inhalte manipuliert werden, um Desinformation zu verbreiten oder Identitätsdiebstahl zu betreiben. Deepfake-Technologien sind ein Beispiel dafür, wie KI genutzt werden kann, um gefälschte Videos und Audiodateien zu erstellen, die schwer von echten Inhalten zu unterscheiden sind.
• Verbreitung von Fehlinformationen: KI-gesteuerte Bots können verwendet werden, um Desinformation und Propaganda in großem Maßstab zu verbreiten. Durch die Analyse von Daten können sie menschenähnliche Kommunikation simulieren und soziale Medienplattformen mit gefälschten Nachrichten überfluten, um öffentliche Meinungen zu manipulieren oder Verwirrung zu stiften.
• Hacking von KI-Systemen: KI-Systeme selbst könnten zum Ziel von Angriffen werden. Angreifer könnten versuchen, KI-Algorithmen zu manipulieren oder zu stören, um falsche Ergebnisse zu erzeugen oder die Funktion des Systems zu untergraben. Dies kann besonders gefährlich sein, wenn KI in sicherheitskritischen Bereichen wie Autonomen Fahrzeugen oder medizinischen Diagnosesystemen eingesetzt wird.
• Privatsphäre und Überwachung: Durch den Einsatz von KI können Überwachungsmechanismen verbessert werden, was wiederum die Privatsphäre gefährden kann. Gesichtserkennung, Verhaltensanalyse und andere KI-Technologien können dazu verwendet werden, Bürgerinnen und Bürger ohne ihre Zustimmung zu überwachen oder zu verfolgen.
• Datenschutzverletzungen: Durch den Einsatz von KI können große Mengen an Daten in Echtzeit analysiert werden, was das Risiko von Datenschutzverletzungen erhöht. Cyberkriminelle können KI nutzen, um sensible Informationen aus gestohlenen Daten zu extrahieren oder um Datenschutzmechanismen zu umgehen.
• Verstärkung von Vorurteilen und Diskriminierung: KI-Algorithmen können Vorurteile und Diskriminierung verstärken, wenn sie auf ungleiche oder voreingenommene Daten trainiert werden. In einigen Fällen könnten KI-gesteuerte Cyberangriffe auf bestimmte Gruppen abzielen oder bestimmte Bevölkerungsgruppen stärker beeinträchtigen.
• Erstellung gefälschter Medieninhalte: Fortgeschrittene KI-Algorithmen ermöglichen die Erstellung überzeugender gefälschter Medieninhalte wie Deepfakes. Diese können für betrügerische Zwecke verwendet werden, um Personen in Videos zu manipulieren, um falsche Aussagen zu machen oder Handlungen durchzuführen, die sie nie getan haben.

Potentiale der Künstlichen Intelligenz in Bezug auf die Bekämpfung von Cyber Crime.

Um diesen Bedrohungen zu begegnen, ist es wichtig, Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren, die sowohl herkömmliche als auch KI-spezifische Ansätze umfassen. Dazu gehören robuste Authentifizierungsverfahren, regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung von Sicherheitsprotokollen, Investitionen in Forschung und Entwicklung von Abwehrmechanismen gegen KI-gestützte Angriffe sowie die Sensibilisierung der Öffentlichkeit für die Risiken und Herausforderungen im Zusammenhang mit KI und Cybercrime. Somit kann Künstliche Intelligenz nicht nur von Kriminellen genutzt werden, sondern auch zum Entdecken von Cybercrime:

• Erkennung von Schwachstellen: Auf der Verteidigungsseite kann KI verwendet werden, um Schwachstellen in Netzwerken und Systemen zu identifizieren. Durch die Analyse großer Datenmengen kann KI potenzielle Sicherheitslücken erkennen und Unternehmen dabei unterstützen, diese zu schließen, bevor sie von Angreifern ausgenutzt werden können.
• Angriffserkennung und -abwehr: KI kann zur Erkennung von Angriffen in Echtzeit eingesetzt werden, indem sie verdächtige Aktivitäten in Netzwerken und Systemen überwacht. Durch die Analyse von Verhaltensmustern und das Abgleichen mit bekannten Angriffsszenarien kann KI potenzielle Bedrohungen identifizieren und automatisierte Gegenmaßnahmen einleiten.
• Anomalieerkennung: KI kann verwendet werden, um das normale Verhalten von Benutzern, Geräten und Systemen in einem Unternehmensnetzwerk zu analysieren und Anomalien zu erkennen. Wenn Abweichungen von den üblichen Mustern festgestellt werden, können automatische Warnungen ausgelöst werden, um potenzielle Bedrohungen frühzeitig zu erkennen.
• Bedrohungserkennung und -prävention: KI-gestützte Sicherheitssysteme können verdächtige Aktivitäten erkennen, die auf bekannte Angriffsmuster oder neue Bedrohungen hinweisen. Durch die kontinuierliche Analyse von Netzwerkverkehr, Logdateien und anderen Datenquellen können potenzielle Angriffe identifiziert und abgewehrt werden, bevor sie Schaden verursachen.
• Automatisierte Reaktion auf Bedrohungen: KI kann verwendet werden, um automatisierte Reaktionen auf Cyberbedrohungen einzuleiten. Dies kann die Isolierung von infizierten Geräten, die Blockierung von schädlichem Datenverkehr oder die Aktualisierung von Sicherheitsrichtlinien in Echtzeit umfassen, um die Ausbreitung von Angriffen zu stoppen.
• Schwachstellenmanagement: KI kann Unternehmen unterstützen, potenzielle Schwachstellen in ihren Systemen und Anwendungen zu identifizieren und zu priorisieren. Durch die Analyse von Daten über bekannte Sicherheitslücken und ihre potenziellen Auswirkungen auf das Unternehmen kann KI dazu beitragen, proaktiv Sicherheitsmaßnahmen zu ergreifen, um diese Schwachstellen zu schließen.
• Verhaltensanalyse von Malware: KI kann verwendet werden, um das Verhalten von Malware zu analysieren und zu erkennen, auch wenn sie sich versteckt oder getarnt ist. Durch die Analyse von Codestrukturen, Ausführungsumgebungen und Verhaltensmustern kann KI dazu beitragen, Malware zu identifizieren und zu isolieren, bevor sie Schaden verursacht.
• Sicherheitsüberwachung in Echtzeit: KI kann kontinuierlich das Sicherheitsniveau eines Unternehmens überwachen und Echtzeitwarnungen generieren, wenn verdächtige Aktivitäten oder Anomalien auftreten. Dadurch können Sicherheitsteams schnell reagieren und Gegenmaßnahmen ergreifen, um potenzielle Angriffe abzuwehren.

Durch den Einsatz von KI-gestützten Sicherheitslösungen können Unternehmen ihre Abwehrmechanismen stärken und sich besser gegen die wachsende Bedrohung durch Cybercrime schützen. Allerdings ist es wichtig zu betonen, dass KI allein nicht ausreicht und dass eine ganzheitliche Sicherheitsstrategie erforderlich ist, die auch menschliche Expertise, Schulungen und eine kontinuierliche Aktualisierung der Sicherheitsmaßnahmen umfasst.

KI und Cybercrime: Deepfakes und Voice-Cloning.

KI und Cyberkriminalität sind eng miteinander verbunden, insbesondere wenn es um Deep-Fakes und Voice-Cloning geht. Diese beiden Verfahren stehen im Mittelpunkt unserer Betrachtung. Aber auch andere Verfahren und Möglichkeiten, wie Cyberkriminelle KI nutzen, werden wir im weiteren Blog behandeln.

Deepfakes.

Deepfakes sind manipulierte Medieninhalte, die mithilfe von künstlicher Intelligenz (insbesondere Deep-Learning-Algorithmen) erstellt werden, um das Gesicht einer Person in Videos oder Bildern zu verändern. Typischerweise werden Deepfake-Techniken verwendet, um das Gesicht einer Person in eine Videoaufnahme zu integrieren, in der sie tatsächlich nicht präsent ist, oder um das Gesicht einer Person in einem vorhandenen Video zu verändern, indem es durch das Gesicht einer anderen Person ersetzt wird. Diese Technologie kann auch für Audio verwendet werden, um Stimmen zu manipulieren und so falsche Aussagen zu erzeugen. Dies birgt erhebliche Risiken nicht nur im Hinblick auf die Verbreitung von Falschinformationen, sondern auch kompromittierendem Material. Das Erkennen von Deepfakes kann eine Herausforderung sein, da die Technologie zur Erstellung solcher Manipulationen immer ausgefeilter wird. Doch bevor wir darauf zurückkommen, wie man Deepfakes erkennt, wollen wir zunächst einen kurzen Überblick geben, welche Risiken Deep Fakes bergen:

• Desinformation und Manipulation: Deepfakes können dazu verwendet werden, falsche Informationen zu verbreiten oder Personen in einem falschen Kontext darzustellen. Dies kann zu Verwirrung, Misstrauen und Konflikten führen.
• Identitätsdiebstahl: Durch die Verwendung von Deepfake-Technologien können die Gesichter unschuldiger Personen in Videos mit kriminellem Verhalten eingefügt werden, was zu ernsthaften rechtlichen, persönlichen und beruflichen Konsequenzen führen kann. Durch einen unentdeckten Identitätsdiebstahl durch beispielsweise Deepfakes kann sich Beispiels Zutritt zu IT-Systemen, einer kritischen IT-Infrastruktur oder personenbezogen Daten verschafft werden.
• Privatsphäreverletzung: Deepfakes können die Privatsphäre von Personen verletzen, indem sie deren Gesichter oder Stimmen ohne ihre Zustimmung in Videos oder Bilder einfügen.
• Glaubwürdigkeitsverlust: Da Deepfakes oft sehr überzeugend sind, kann ihre Existenz das Vertrauen in visuelle und audiovisuelle Medien insgesamt untergraben. Menschen könnten skeptischer gegenüber echten Videos und Bildern werden, da sie nicht sicher sind, ob diese authentisch sind.
• Missbrauch für kriminelle Zwecke: Deepfakes könnten für betrügerische Aktivitäten wie Erpressung, Betrug oder Sabotage verwendet werden, indem sie Personen dazu bringen, falsche Behauptungen zu unterstützen oder illegale Handlungen auszuführen.

Um diesen Gefahren zu begegnen, sind verschiedene Maßnahmen erforderlich, darunter die Entwicklung von Technologien zur Erkennung von Deepfakes, rechtliche Rahmenbedingungen zur Regulierung ihrer Verwendung und die Förderung von Medienkompetenz, um Menschen dabei zu helfen, falsche Informationen zu erkennen. Wir haben einige Ansätze zusammengefasst, um potenzielle Deepfakes zu identifizieren:

• Unnatürliches Verhalten: Einige Deepfakes können Anomalien aufweisen, die bei genauer Betrachtung offensichtlich sind. Dies kann sich in unnatürlichen Gesichtsbewegungen, unpassenden Augenbewegungen oder seltsamen Mimik-Ausdrücken äußern. Zudem ist es völlig natürlich, dass Menschen blinzeln. Wenn jemand in einem Video nicht blinzelt, kann das bereits ein Hinweis auf einen Deepfake sein.
• Synchronität von Audio und Video: Bei Deepfake-Videos kann die Lippenbewegung nicht immer perfekt mit der gesprochenen Sprache synchronisiert sein. Ein genaues Hinsehen und -hören kann hierbei helfen, Unstimmigkeiten zu erkennen.
• Qualität des Videos: Oft weisen Deepfake-Videos eine niedrigere Bild- oder Audioqualität auf, insbesondere an den Stellen, an denen die Manipulation stattgefunden hat. Artefakte oder Unschärfen können darauf hinweisen, dass das Video nicht authentisch ist.
• Licht- und Schattenverhältnisse: Die Beleuchtung im Hintergrund und auf dem Gesicht kann ein Hinweis darauf sein, dass das Gesicht in das Video eingefügt wurde.
• Quellenüberprüfung: Überprüfen Sie die Quelle des Videos oder Bildes sowie die Glaubwürdigkeit der Quelle. Wenn das Material von einer unzuverlässigen oder unbekannten Quelle stammt, ist es möglicherweise ratsam, skeptisch zu sein.
• Verwendung von Technologie: Es gibt auch spezialisierte Tools und Software, die entwickelt wurden, um Deepfakes zu erkennen. Diese verwenden oft Machine-Learning-Algorithmen, um verdächtige Merkmale zu identifizieren.

Es ist wichtig zu beachten, dass keines dieser Merkmale allein eine definitive Erkennung von Deepfakes ermöglicht. Oft ist eine Kombination aus verschiedenen Faktoren erforderlich, um die Authentizität eines Mediums zu beurteilen. Als Reaktion auf die Verbreitung von Deepfakes entwickeln Forscher und Technologen kontinuierlich verbesserte Methoden zur Erkennung dieser Manipulationen.

Voice Cloning.

Voice Cloning wiederum bezieht sich auf die Technologie, mit der eine menschliche Stimme synthetisiert oder nachgebildet wird. Dies geschieht oft mithilfe von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Voice-Cloning-Algorithmen analysieren zunächst eine Zielstimme, um ihre charakteristischen Merkmale wie Tonhöhe, Betonung, Geschwindigkeit und Tonfall zu erfassen. Anschließend können sie diese Merkmale auf andere Audiodaten anwenden, um eine synthetisierte Version der Zielstimme zu erzeugen, die Dinge sagt, die sie nie tatsächlich gesagt hat. Durch Voice-Cloning entstehen zahlreiche Cybergefahren wie:

• Identitätsdiebstahl: Kriminelle könnten Voice-Cloning nutzen, um sich als jemand anderes auszugeben, sei es, um Passwörter zu stehlen oder um sich Zugang zu sensiblen Informationen zu verschaffen.
• Phishing-Angriffe: Durch Voice-Cloning könnten Phishing-Anrufe noch überzeugender gestaltet werden. Opfer könnten dazu verleitet werden, persönliche oder finanzielle Informationen preiszugeben.
• Manipulation von Audio-Beweisen: In einer Welt, in der Audio- und Videoaufnahmen immer häufiger als Beweismittel verwendet werden, könnten gefälschte Audioaufnahmen durch Voice-Cloning dazu verwendet werden, Personen zu diskreditieren oder falsche Informationen zu verbreiten.
• Stimmenbasierte Angriffe auf biometrische Sicherheitssysteme: Stimmen-Authentifizierungssysteme könnten durch gefälschte Stimmen überlistet werden, was die Sicherheit von Systemen gefährdet, die auf der Stimmenbiometrie basieren.
• Reputationsschäden: Eine gefälschte Audioaufnahme einer Person, die rassistische, sexistische oder anderweitig beleidigende Äußerungen tätigt, könnte zu erheblichen Reputationsschäden führen, selbst wenn die Aufnahme später als gefälscht identifiziert wird.
• Fälschung von Nachrichten und Sprachnachrichten: Voice-Cloning könnte genutzt werden, um gefälschte Nachrichten oder Sprachnachrichten zu erstellen, die schwer von echten zu unterscheiden sind. Dies könnte zu Desinformation und Verwirrung führen.
• Erpressung und Betrug: Kriminelle könnten gefälschte Audioaufnahmen verwenden, um Personen zu erpressen oder sie zu betrügen, indem sie vorgeben, sensible Informationen zu haben.

Um diesen Bedrohungen zu begegnen, ist es wichtig, dass Unternehmen und Einzelpersonen sich bewusst sind, dass Voice-Cloning existiert und dass angemessene Sicherheitsvorkehrungen getroffen werden müssen, um sich davor zu schützen. Dazu gehören die Nutzung von sicheren Authentifizierungsmethoden, die Sensibilisierung für Phishing- und Betrugsversuche sowie die Überprüfung der Authentizität von Audioaufnahmen, insbesondere wenn sie als Beweismittel verwendet werden sollen. Um sich gegen die Bedrohung durch Voice-Cloning zu schützen, können unter anderem folgende Sicherheitsvorkehrungen ergriffen werden:

• Multifaktor-Authentifizierung (MFA): Verwenden Sie mehrstufige Authentifizierungsmethoden, die nicht nur auf der Stimme basieren. Durch die Kombination von etwas, das der Benutzer weiß (z. B. ein Passwort), mit etwas, das er besitzt (z. B. ein Mobiltelefon), wird die Sicherheit verbessert.
• Biometrische Authentifizierung: Verwenden Sie biometrische Merkmale wie Fingerabdruck- oder Gesichtserkennung, um die Identität einer Person zu überprüfen. Beachten Sie jedoch, dass auch biometrische Merkmale nicht vollständig sicher sind und ergänzende Sicherheitsmaßnahmen erfordern.
• Überprüfung von Sprachaufnahmen: Wenn Audioaufnahmen als authentisch betrachtet werden müssen, verwenden Sie sichere Methoden zur Überprüfung ihrer Echtheit, wie z. B. digitale Signaturen oder Blockchain-Technologie.
• Sensibilisierung für Phishing-Angriffe: Schulen Sie Mitarbeitende und Benutzer*innen, um Phishing-Anrufe zu erkennen und keine sensiblen Informationen über Telefon weiterzugeben, es sei denn, die Identität des Anrufers wurde ordnungsgemäß überprüft.
• Regelmäßige Überprüfung von Sicherheitsrichtlinien und -verfahren: Aktualisieren Sie Ihre Sicherheitsrichtlinien regelmäßig und stellen Sie sicher, dass alle Mitarbeitende und Benutzer*innen mit den neuesten Sicherheitsverfahren vertraut sind.
• Einsatz von Anti-Spoofing-Technologien: Verwenden Sie Technologien wie Anti-Spoofing-Algorithmen, um gefälschte Stimmen oder Anrufe zu erkennen und abzuwehren.
• Verschlüsselung von Kommunikation: Verschlüsseln Sie alle Kommunikationskanäle, um die Sicherheit von Sprachübertragungen zu gewährleisten und Abhörversuche zu verhindern.
• Regelmäßige Schulungen und Sensibilisierung: Schulen Sie Mitarbeitende und Benutzer*innen regelmäßig über die Risiken von Voice-Cloning und die besten Praktiken zur Vermeidung von Sicherheitsverletzungen.

Keine einzelne Maßnahme kann alle Risiken beseitigen, aber eine Kombination verschiedener Sicherheitsvorkehrungen kann die Wahrscheinlichkeit von erfolgreichen Voice-Cloning-Angriffen deutlich verringern.

Sicherheitsmaßnahmen gegen Cybercrime.

Um Unternehmen vor den Bedrohungen durch Cybercrime, einschließlich solcher, die durch KI verstärkt werden können, zu schützen, müssen sie eine Reihe von Sicherheitsmaßnahmen implementieren. Hier sind einige herkömmliche und KI-spezifische Ansätze:

• Regelmäßige Sicherheitsaudits und -aktualisierungen: Unternehmen sollten regelmäßig Sicherheitsaudits durchführen, um potenzielle Schwachstellen in ihren Systemen zu identifizieren. Aktualisierungen und Patches sollten zeitnah angewendet werden, um Sicherheitslücken zu schließen.
• Starke Authentifizierung und Zugriffskontrolle: Verwenden Sie starke Authentifizierungsmethoden wie Mehr-Faktor-Authentifizierung (MFA) und implementieren Sie strenge Zugriffskontrollen, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer auf sensible Daten und Systeme zugreifen können.
• Verschlüsselung von Daten: Sensible Daten sollten verschlüsselt werden, sowohl während der Übertragung als auch in Ruhe, um sie vor unbefugtem Zugriff zu schützen.
• Schulung und Sensibilisierung der Mitarbeitenden: Schulen Sie Ihre Mitarbeitenden regelmäßig über Sicherheitsbewusstsein und die Erkennung von Phishing-Angriffen und anderen Cyberbedrohungen. Mitarbeiter sind oft die erste Verteidigungslinie gegen Cyberangriffe.
• Implementierung von Intrusion Detection/Prevention Systems (IDS/IPS): Diese Systeme können verdächtiges Verhalten oder Anomalien im Netzwerk erkennen und darauf reagieren, um potenzielle Angriffe zu stoppen oder zu mildern.

• KI-basierte Sicherheitslösungen: Nutzen Sie KI-gestützte Sicherheitslösungen, um Bedrohungen frühzeitig zu erkennen und darauf zu reagieren. KI kann dabei helfen, Muster in großen Datenmengen zu erkennen und Anomalien zu identifizieren, die auf potenzielle Angriffe hinweisen könnten.
• Ethical Hacking und Penetrationstests: Führen Sie regelmäßige Penetrationstests durch, um Sicherheitslücken in Ihren Systemen zu identifizieren, bevor sie von Angreifern ausgenutzt werden können. Ethical Hacking-Teams können Schwachstellen aufdecken und Empfehlungen für deren Behebung geben.

• Datenintegrität und Backups: Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten regelmäßig gesichert werden und dass Mechanismen zur Wiederherstellung im Falle eines Datenverlusts vorhanden sind. Überprüfen Sie die Integrität Ihrer Daten, um sicherzustellen, dass sie nicht manipuliert wurden.

Die Kombination aus herkömmlichen Sicherheitsmaßnahmen und KI-spezifischen Ansätzen kann Unternehmen dabei helfen, sich besser vor den wachsenden Bedrohungen durch Cybercrime zu schützen, die durch den Einsatz von KI-Technologien verstärkt werden können.

Checkliste gegen Cyberangriffe: So minimieren Sie Ihr Risiko.

• Anpassen der Sicherheitsstrategie auf die neusten KI-Trends.
• Einsatz von KI-Tools mit Bedacht (v.a. hinsichtlich personenbezogener Daten).
• Sensibilisierung der Mitarbeitenden.
• Cloud-Sicherheit stärken.
• Diebstahlrisiko durch verschlüsselte Daten minimieren.
• Schwachstellen alter Infrastrukturen beheben.
• Bedrohungslage beobachten und Unternehmens-IT-Security danach anpassen.
• Resiliente Infrastruktur gegen Ransomware aufbauen.
• Auseinandersetzung mit den Zero-Day-Schwachstellen.
• Datensicherheit und -integrität verbessern.
• Nutzung von Threat Intelligence und Analytics.
• Redundante Netzwerkinfrastruktur erstellen.
• Stresstest durchführen (regelmäßig).
• Regelmäßige Backups durchführen.
• Einschränkung der Nutzerrechte.
• Implementierung von Multi-Faktor-Authentifizierung.
• Überwachungs- und Warnsysteme.
• Einrichtung Zero-Trust-Architektur

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