KI verändert die Unternehmenssicherheit und ermöglicht eine schnellere Erkennung, automatische Reaktion und skalierbare Überwachung in hybriden Umgebungen. Aber autonome Systeme können auch falsch klassifizieren, falsch konfigurieren oder sogar selbst Ausfälle verursachen. Wie kann Ihr Unternehmen die Vorteile der KI mit Überwachungs-, Rollback- und Wiederherstellungsstrategien kombinieren, um für Resilienz gegen Angreifer und gegen KI-Fehler zu sorgen?
Was bedeutet KI in der Cybersicherheit?
Künstliche Intelligenz verändert die Cyber-Sicherheit rapide. Unternehmen setzen auf KI, um mit der dynamischen Bedrohungslandschaft Schritt zu halten. Modelle für maschinelles Lernen können Anomalien in Protokolldaten erkennen. Generative KI-Tools können Playbooks für Vorfälle entwerfen. Die Geschwindigkeit und Leistungsstärke der KI ermöglichen es, Angriffe schneller zu erkennen, als es menschliche Analysten jemals könnten.
Doch die KI bringt auch eigene neue Herausforderungen mit sich. Autonome Systeme können harmlose Aktivitäten falsch klassifizieren, fehlerhafte Richtlinien in großem Umfang anwenden oder sogar selbst Vorfälle auslösen.
Da Unternehmen immer mehr KI zum Schutz ihrer Umgebungen einsetzen, benötigen sie auch Strategien für die Überwachung, Kontrolle und Wiederherstellung, wenn diese leistungsstarken Tools aus dem Ruder laufen. In den folgenden Abschnitten werden beide Seiten dieser Transformation untersucht: die Durchbrüche bei der Erkennung und der dringende Bedarf an Resilienz, falls KI selbst zum Problem wird.
Wie erkennt KI Bedrohungen vs. Wie beheben wir KI-Fehler?
Eine der Stärken der KI besteht darin, riesige Datensätze aus mehreren Quellen zu importieren und daraus Verhaltensprofile für Benutzer und Systeme zu erstellen. Im Bereich der Cyber-Sicherheit umfassen diese Datensätze Dinge wie Protokolldatenströme, Backup-Snapshots, Benutzerdateiverhalten, Konfigurationsänderungen usw. KI nutzt Mustererkennung und User and Entity Behavior Analytics (UEBA), um Dinge zu erkennen, die von der Norm abweichen. Dieser Prozess kann Gefahren wie Zero-Day-Exploits, Advanced Persistant Threats oder Insider-Bedrohungen aufdecken.
Es gibt verschiedene Ansätze des maschinellen Lernens, die traditionell für die Cyber-Sicherheit eingesetzt wurden:
Überwachtes Lernen: Die Tools werden anhand von markierten bösartigen bzw. harmlosen Aktivitäten trainiert. Gut zur Erkennung bekannter Bedrohungen.
Unüberwachtes Lernen: Werkzeuge erkennen statistische Anomalien, die nicht in den Trainingssätzen vorkommen. Ideal für Zero-Day-Exploits oder getarnte Insider-Aktivitäten.
Verstärkendes Lernen: Werkzeuge passen sich an sich verändernde Umgebungen an und lernen durch Versuch und Belohnung optimale Reaktionen.
Diese Techniken werden schon seit Jahren genutzt, unter anderem in Informationssicherheits-Plattformen, und haben sich in der Praxis bewährt. So ermöglicht KI beispielsweise die frühzeitige Erkennung von Ransomware durch die Analyse anomaler Verhaltensmuster. Darüber hinaus unterstützt sie die Phishing-Erkennung durch die Analyse verdächtiger E-Mails mittels natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und die Malware-Klassifizierung durch Deep Learning, das eine genauere Unterscheidung zwischen legitimen und schädlichen Binärdateien ermöglicht. Das Zusammenspiel dieser Techniken führt zu höheren Erkennungsraten, weniger Fehlalarmen und einer schnelleren Eindämmung.
Die jüngste Revolution in der generativen KI hat neue Möglichkeiten geschaffen. Generative KI-Tools können die Erstellung von Richtlinien automatisieren, Playbooks für die Reaktion auf Vorfälle erstellen und Analysten in die Lage versetzen, Bedrohungen einfacher abzufragen. Durch die Modellierung des Nutzerverhaltens im Laufe der Zeit erstellt GenAI dynamische Profile, die kontinuierlich verbessert werden und mit denen sich ungewöhnliche Spitzenlasten oder geknackte Konten leichter erkennen lassen.
Generative KI kann aber auch Fehler machen. Ein schlecht eingestellter Playbook-Generator könnte fehlerhafte Firewall-Regeln verbreiten. Ein fehlerhaftes Kontomodell könnte legitime Nutzer aussperren. KI-Agenten halluzinieren und machen immer wieder Fehler. Stellen Sie sich vor, ein KI-Agent stuft Routineänderungen fälschlicherweise als ungewöhnlich ein – oder schlimmer noch, er verbreitet eine fehlerhafte Änderung systemübergreifend. Die Folgen können schwerwiegend sein, wenn keine korrigierenden Kontrollfunktionen implementiert wurden.
Deshalb ist die Wiederherstellung nach einem Vorfall so wichtig. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Automatisierung benötigen Sicherheitsteams forensische Analysen, um KI-Fehltritte nachzuvollziehen, Protokolldateien, um festzustellen, was schief gelaufen ist, und ein selektives Rollback von Änderungen, um einen früheren Zustand wiederherzustellen, ohne die Integrität zu untergraben.
Vorteile von KI für die Cyber-Sicherheit von Unternehmen
Die Vorteile von KI für Unternehmen sind unbestreitbar:
Schnellere und genauere Erkennung von Bedrohungen mit weniger Fehlalarmen
Automatisierte Sicherheit rund um die Uhr
Skalierbare Protokolldateianalyse über Cloud- und On-Premises-Systeme hinweg
Kosteneinsparungen durch die Automatisierung von sich wiederholenden Analystenaufgaben
Die Kombination von KI mit Überwachung, Protokollierung und Wiederherstellung schafft Resilienz – auch gegen Fehler, die die KI-Systeme selbst machen. Es wird immer wichtiger, dass Unternehmen bei der verstärkten Nutzung von KI ein Gleichgewicht zwischen Autonomie und Governance finden.
Automatisierung und Reduzierung der Wiederherstellungszeit (MTTR)
Die Teams des Security Operation Center (SOC) leiten die Reaktion auf Sicherheitsverletzungen und sich entwickelnde Angriffe unter Verwendung geprüfter Cyber-Sicherheitstechniken. Sie isolieren beispielsweise gefährdete Endpunkte, blockieren den Zugriff auf sensible Daten von Konten, die sich verdächtig verhalten, und aktualisieren Firewalls, um mit Zero-Days und den neuesten Bedrohungsdaten Schritt zu halten. Durch die Automatisierung von Prozessen wie diesen können SOC-Teams in Unternehmen den lang gehegten Traum einer Verkürzung der mittleren Wiederherstellungszeit (MTTR) von Stunden auf Minuten verwirklichen.
Unternehmen entwickeln jedoch immer noch Strategien zur Behebung von durch KI verursachten Fehlern – nennen wir es KI-MTTR.
Operative KI-Risiken
KI kann in SIEM-, SOAR- und XDR-Tools integriert werden, um Umgebungen kontinuierlich zu überwachen. Ein blinder Fleck ist jedoch die Echtzeitüberwachung der KI-Agenten selbst. Ohne Aufsicht könnte eine fehlerbehaftete KI Hunderte von Konten deaktivieren oder Terabytes von Daten falsch klassifizieren. Frühwarnsysteme für Fehlentscheidungen autonomer KI sind ebenso wichtig wie vorausschauende Analysen für externe Bedrohungen.
KI-Agenten können das Risiko verstärken, wenn ein logischer Fehler oder fehlerhafte Eingabedaten sich auf die Produktionssysteme auswirken. Dies sind keine hypothetischen Szenarien; ein einziger fehlerhafter Prompt kann Arbeitsabläufe in großem Umfang stören. Denken Sie an den Vorfall vom Juli 2025, als ein KI-Agent die gesamte Codebasis eines Unternehmens löschte.
Wenn KI-Agenten Konfigurationsabweichungen verursachen, Richtlinien falsch anwenden oder Workflows lahmlegen, ist das eine ganz andere Art von Problem als ein Angriff von außen. Diese Fehler entstehen innerhalb des Unternehmens statt durch äußere Angreifer – und können sich dank autonomer KI schnell ausbreiten, was den Schaden noch vergrößert.
Um KI-Unfälle von böswilligen Cyber-Angriffen unterscheiden zu können, sind detaillierte forensische Daten erforderlich. Ohne diese Informationen kann es passieren, dass Sicherheitsteams zwei sehr unterschiedliche Probleme miteinander verwechseln. Unternehmen müssen wissen, ob sie angegriffen werden oder ob ihre eigene fehlerhafte KI Schaden verursacht.
KI-Schadensbeseitigung nach einem Vorfall
Die Wiederherstellung in der KI-Ära erfordert mehr als die Wiederherstellung von Backups. Unternehmen benötigen Echtzeit-Audits von KI-Entscheidungen, ein granulares Rollback, das nur schädliche Änderungen rückgängig macht, robuste Folgenabschätzungen, um nachgelagerte Schäden zu beurteilen, und vor allem eine schnelle Wiederherstellung, um kostspielige Ausfallzeiten zu minimieren. Diese Fähigkeiten werden zur Grundlage der Resilienz, wenn Unternehmen KI immer stärker in ihre täglichen Abläufe einbinden. Erfolgreich werden die Unternehmen sein, die die KI-Wiederherstellung ebenso ernst nehmen wie die KI-gesteuerte Erkennung.
Wenn der KI-Agent eines Unternehmens den Vorfall selbst verursacht, indem er Daten löscht, Berechtigungen neu konfiguriert oder fehlerhafte Änderungen weitergibt, sind herkömmliche MTTR-Kennzahlen und -Strategien nicht anwendbar. Herkömmlichen Sicherungs- und Wiederherstellungsprozessen fehlt oft die Präzision, um KI-gesteuerte Aktionen rückgängig zu machen. Unternehmen brauchen Wiederherstellungsmethoden, die speziell für KI-Fehler entwickelt wurden. Diese sollten mit forensischen Daten Klarheit über Ursache und Umfang schaffen und unbeabsichtigte Änderungen mit Rollback-Mechanismen rückgängig machen, bevor es zu Dominoeffekten kommt, die weitreichende Störungen verursachen.
Rubrik stellt diese Funktionalität mit Agent Rewind bereit, das die Aktionen der KI-Agenten aufzeichnet, sie mit ihren ursprünglichen Prompts verknüpft und ein selektives Rollback ermöglicht. Das bedeutet, dass Unternehmen nicht nur verlorene Daten wiederherstellen, sondern auch bestimmte KI-gesteuerte Änderungen rückgängig machen können, um die Ausfallsicherheit zu wahren und unbeabsichtigte Folgen einzudämmen.
Und die Wiederherstellung selbst wird immer intelligenter. Ruby, der generative KI-Assistent von Rubrik Security Cloud, beschleunigt die Cyber-Erkennung, -Wiederherstellung und -Resilienz für alle Ebenen der Cyber-Expertise. Sobald eine Bedrohung von Rubrik Anomaly Detection erkannt wird, präsentiert Ruby interaktive Anleitungen und Empfehlungen zur schnellen Isolierung und Wiederherstellung der infizierten Daten. Durch die Kombination von forensischen Prüfprotokollen, selektivem Rollback und KI-gestützter Anleitung können Unternehmen sicher sein, dass, wenn KI Fehler macht – und das wird sie unweigerlich –, die Wiederherstellung so schnell, gezielt und zuverlässig erfolgt, wie die Bedrohungen unvorhersehbar sind.