Künstliche Intelligenz (KI) kann riesige Datenmengen sammeln, analysieren und auf dieser Grundlage auf Erkenntnisse reagieren. Diese Möglichkeiten nutzen Angreifer aus, um IT-Systeme zu bedrohen. KI wird somit zu einem zentralen Bestandteil der Cybersicherheit.
Angreifer können mithilfe von hochentwickelten KI-Technologien nicht mehr nur gezielt nach einzelnen, bekannten Schwachstellen suchen, sondern die Angriffsoberfläche von IT-Infrastrukturen automatisiert erkunden. Dabei variiert die KI bisherige Angriffstechniken und entwickelt Möglichkeiten, um die automatisierten Schutzmechanismen, die auf bekannten Signaturen oder Mustern basieren, zu umgehen.
Das Verbundprojekt ‚AI.Auto-Immune‘ hat das Ziel, das Internet und seine Dienste vor KI-basierten Angriffen zu schützen. Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler wollen an neuen Methoden arbeiten, um mithilfe von KI-Algorithmen Kommunikationsdaten und Netzwerkflüsse im Internet auszuwerten und so Schwachstellen zu finden. Die intelligente Analyse der Netzwerkdienste soll helfen, frühzeitig Muster und sich entwickelnde neue Bedrohungen zu erkennen und die Sicherheitsmaßnahmen entsprechend anzupassen. So können Gefahrenstellen automatisiert vorhergesagt und dafür Schutzempfehlungen abgegeben werden, indem die KI beispielsweise Lagebilder von Angriffspunkten für bestimmte Netzbereiche wie interne Firmennetze oder kritische Infrastrukturen generiert.
Ein Team um Matthias Wählisch, Professor für Distributed and Networked Systems an der TU Dresden und Verbundkoordinator, wird sich gemeinsam mit den Wissenschaftlern der Professur für Maschinelles Lernen für Computer Vision unter Leitung von Björn Andres den Themen ‚Internet-Messungen und Clustering-Verfahren zur Absicherung von Internet-Diensten‘ widmen. Dabei geht es insbesondere darum, auffällige Muster in Kommunikationsdiensten auch dann zu erkennen, wenn diese bisher unbekannt sind.
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