Was sind die Prognosen für KI in der Cybersicherheit?

Laut Gartner wird bis 2029 agentische Künstliche Intelligenz (KI) 80 % der routinemäßigen Kundenanfragen autonom bearbeiten und die Betriebskosten um 30 % senken.

Im Gegensatz zu früheren KI-Modellen, die sich auf die Generierung von Antworten oder das Zusammenfassen von Gesprächen konzentrierten, markiert agentische KI einen Wandel hin zu Systemen, die Aufgaben unabhängig ausführen können. Dieser Wandel wird Service-Interaktionen neu definieren, wobei Kunden und Organisationen zunehmend auf KI-Agenten und Bots setzen, um Engagement zu automatisieren. Da dieser Trend an Fahrt gewinnt, wird sich auch die Zukunft der KI in der Cybersicherheit weiterentwickeln und ebenso autonome und adaptive Verteidigungsmechanismen erfordern, um diese fortschrittlichen Systeme zu schützen.

Warum ist KI in der Cybersicherheit wichtig?

KI ist zu einer Säule der modernen Cybersicherheit geworden und spielt eine zunehmend wichtige Rolle beim Schutz digitaler Infrastrukturen vor sich entwickelnden Bedrohungen. Während das Konzept der KI in der Sicherheit nicht neu ist – die ersten KI-gestützten Intrusion Detection Systeme datieren auf die 1980er Jahre zurück – haben das exponentielle Wachstum von Daten und die zunehmende Komplexität von Cyberangriffen traditionelle regelbasierte Systeme unzureichend gemacht. KIs Fähigkeit, riesige Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten und zu analysieren, subtile Muster zu erkennen und schnelle Entscheidungen zu treffen, ermöglicht proaktive Verteidigung gegen fortschrittliche Bedrohungen, die sonst unentdeckt bleiben würden, und ebnet den Weg für prädiktive Analysen in der Cybersicherheit, um Angriffe vorherzusehen und zu verhindern, bevor sie eintreten.

Gartners Top-Cybersicherheitstrends 2025 Bericht hebt die zunehmende Wirkung von generativer KI (GenAI)hervor und weist auf neue Chancen hin, wie Organisationen ihre Sicherheitsstrategien stärken und flexiblere, skalierbare Verteidigungsansätze übernehmen können.

Es gibt jedoch auch eine dunkle Seite. KI treibt eine neue Ära von Cyberbedrohungen voran, wie in Check Point Researchs AI-Sicherheitsbericht 2025. dargestellt. Der Bericht zeigt, wie böswillige Akteure KI nicht nur nutzen, um ihre Angriffsmethoden zu verbessern, sondern sie auch in beispiellosem Ausmaß zu skalieren. Schlüsselpunkte der Besorgnis umfassen: autonome Deepfakes und Imitationen, jailbroken LLMs und neu entstehende „Dark AI“-Modelle, automatisierte Malware-Erstellung und Datenerhebung, täuschende KI-Plattformen, die GenAI-gesteuerte Fehlinformationen verbreiten, und das zunehmende Risiko von Datenlecks durch unregulierte Nutzung von Unternehmens-KI.

Da Angreifer immer ausgeklügeltere Taktiken entwickeln, sind intelligente, adaptive und automatisierte Sicherheitslösungen dringender denn je erforderlich. KI erfüllt diese Nachfrage, indem sie menschliche Fehler reduziert, die Bedrohungserkennung beschleunigt und schnelle Reaktionsmaßnahmen ermöglicht, wodurch Organisationen Risiken effektiver mindern können.

Eine Gartner-Umfrage von 2024 ergab, dass 42 % der Befragten den Datenschutz als die Hauptsorge bei GenAI betrachten. Dennoch fehlt vielen Organisationen eine klare Strategie zur Bewältigung von Datenschutzrisiken, insbesondere da Mitarbeiter zunehmend auf öffentliche große Sprachmodelle (LLMs) für allgemeine Aufgaben zurückgreifen. Diese Lücke zu schließen ist entscheidend für die Zukunft der KI in der Cybersicherheit.

Bei SOC Prime haben wir unser KI-SOC-Ökosystem um eine Privacy-First-Architektur aufgebaut, die Organisationen vollständige Kontrolle über ihre Daten gibt. Unsere Cybersicherheits- und KI-Lösungen ermöglichen es Organisationen zu entscheiden, welche Informationen sie teilen möchten oder ob sie diese überhaupt teilen möchten. Durch die Nutzung zweckgebundener Modelle wie META’s LLaMA und OpenAI’s GPT für spezifische Aufgaben stellen wir sicher, dass KI-Interaktionen sowohl sicher als auch transparent sind.

Darüber hinaus spiegelt der anhaltende Talentmangel einen Mangel an tiefem Fachwissen und eine insgesamt niedrige Reife unter Cybersicherheitsexperten wider. Der 2024 Voice of the CISO Bericht hebt hervor, dass fast 74 % der CISOs menschliches Versagen als die dringendste Schwachstelle der Branche betrachten. Das KI-SOC-Ökosystem adressiert diese Herausforderung, indem es menschliche Intelligenz mit KI-gestützten Einblicken kombiniert, die Erkennungsgeschwindigkeit und Genauigkeit verbessert, die Effizienz von Engineering-Teams erhöht und Risiken durch menschliche Fehler reduziert.

Netzwerksicherheit und KI

Traditionelle Netzwerksicherheitswerkzeuge wie Firewalls und Intrusion-Prevention-Systeme kämpfen damit, mit der Geschwindigkeit, dem Volumen und der Komplexität der modernen Cyberbedrohungslandschaft Schritt zu halten. Hier verändert KI das Spiel. Anstatt sich nur auf statische Regeln oder signaturbasierte Erkennungen zu verlassen, ermöglicht KI einen Wandel von reaktiver Verteidigung zu prädiktiver, adaptiver Sicherheit. Durch die Analyse riesiger Mengen an Echtzeit- und historischen Netzwerkdaten können KI-gestützte Systeme Muster von bösartigem Verhalten identifizieren, Zero-Day-Exploits erkennen und Anomalien aufdecken, die menschliche Analysten oder herkömmliche Werkzeuge möglicherweise übersehen. KI verbessert die Netzwerksicherheit, indem sie kontinuierlich den Netzwerkverkehr überwacht, Anomalien erkennt und potenzielle Bedrohungen in Echtzeit erkennt.

Maschinelles Lernen (ML)-Modelle, die auf vielfältigen Datensätzen trainiert sind, können sowohl bekannte als auch unbekannte Angriffsvektoren identifizieren, einschließlich Zero-Day-Exploits und fortgeschrittener persistenter Bedrohungen (APTs). Anders als herkömmliche Ansätze, die oft große Mengen an falsch-positiven Ergebnissen erzeugen, kann KI die Alarmmüdigkeit drastisch reduzieren, indem sie kontinuierlich ihre Erkennungsalgorithmen basierend auf Feedback und kontextbezogenen Signalen lernt und verfeinert.

Ein weiterer Vorteil von KI in der Netzwerksicherheit ist ihre Skalierbarkeit. Da Organisationen Cloud-First-Architekturen übernehmen, Remote-Arbeitsumgebungen erweitern und komplexe Multi-Vendor-Ökosysteme verwalten, vervielfachen sich ihre Angriffsflächen. KI bietet die Fähigkeit, diesen erweiterten Fußabdruck über On-Prem, hybride und Cloud-Netzwerke mit Maschinengeschwindigkeit und Präzision kontinuierlich zu überwachen. Beispielsweise können KI-gesteuerte Bedrohungserkennungsplattformen den Datenverkehr über Endpunkte, VPN-Verbindungen und SaaS-Nutzung korrelieren und so anspruchsvolle Angriffe wie Command-and-Control-Kommunikation, Missbrauch von Zugangsdaten oder laterale Bewegungen in Echtzeit kennzeichnen.

Darüber hinaus erweitert KI menschliche Analysten, indem sie in SIEM- und XDR-Systeme integriert wird. Diese Integrationen ermöglichen es Sicherheitsteams, von automatisierter Triage, Bedrohungsbewertung und priorisierter Vorfalluntersuchung zu profitieren. KI kann auch autonome Reaktionsmechanismen antreiben, wie das Isolieren infizierter Endpunkte oder das Drosseln verdächtigen Datenverkehrs, wodurch die Zeit zur Eindämmung und Behebung von Bedrohungen verkürzt wird.

KI kann auch Bedrohungserkennung und -reaktion in komplexen Netzwerken automatisieren, wodurch Sicherheits-SOCs die Arbeitsbelastung reduzieren und Reaktionszeiten verbessern können. Die Integration von KI in Netzwerksicherheitslösungen ist unerlässlich, um sich gegen dynamische, schnelle Angriffe zu verteidigen und die Angriffsfläche über verteilte Infrastrukturen zu minimieren.

Diese Fähigkeiten unterstreichen die wachsende Bedeutung prädiktiver Analysen in der Cybersicherheit, bei denen KI eine frühzeitige Erkennung und proaktive Abschwächung von Bedrohungen in dynamischen digitalen Umgebungen ermöglicht.

Datenanalyse in der Cybersicherheit

Eine der transformativsten Rollen der KI in der Cybersicherheit liegt in der Datenanalyse. KI-Systeme können riesige Informationsmengen aus Protokollen, Endpunkten, Benutzerverhalten und Bedrohungsintelligenz-Feeds verarbeiten, wodurch es möglich wird, Bedrohungen aufzudecken, die sonst verborgen bleiben würden. Durch fortschrittliche Analysen hilft KI Sicherheitsteams, Alarme zu priorisieren, Angriffsarten zu verstehen und Ressourcen effektiver zu verteilen.

ML-Algorithmen verbessern diesen Prozess, indem sie aus historischen Vorfällen lernen und sich an neue Verhaltensweisen anpassen. Dies veranschaulicht einen wesentlichen Aspekt, wie der Einsatz von KI in der Cybersicherheit verbessert wird, um mit sich entwickelnden Bedrohungen Schritt zu halten. Diese adaptive Fähigkeit ist entscheidend für die Abwehr zukünftiger Angriffe und unterstützt eine proaktive Sicherheitsstrategie. Darüber hinaus reduziert KI durch die Automatisierung des Analyseprozesses die traditionell erforderliche Zeit und Arbeitskraft und erhöht so die gesamte Betriebseffizienz.

At SOC Prime, wir nutzen marktführende große Sprachmodelle wie Llama, zusammen mit speziell entwickelten KI/ML-Modellen, um Cybersecurity-Operationen zu optimieren:

• RAG LLM Model: Unterstützt von der RAG-Datenbank mit SOC Primes einzigartiger Sammlung von 500.000+ Regeln, die auf 11.000 Metadaten-Labels abgebildet sind, ermöglicht dieses LLM-Modell die Erstellung kontextangereicherter Erkennungsregeln aus Rohdaten der Cyber-Threat-Intelligence.
• MITRE ATT&CK® Tagging Modell: Aufbauend auf unserer Innovation, Sigma-Regeln mit ATT&CK zu taggen, die 2018 eingeführt wurde, automatisiert dieses Modell präzise ATT&CK (Sub-)Technik-Tagging. Es wird auf dem weltweit größten Datensatz mit über 50.000 Regeln und Abfragen trainiert, einschließlich nativer SIEM-, EDR- und Data-Lake-Anfragen, Sigma-Regeln und qualitativ hochwertiger Übersetzungen.
• Abfragespracherkennung ML-Modell: Trainiert auf SOC Primes mehrsprachigem Set von mehr als 500.000 Erkennungsregeln, erkennt dieses Modell automatisch die Sprache von Erkennungsregeln über 44 SIEM-, EDR- und Data-Lake-Formate hinweg.

Kryptographie und KI

KI verspricht auch im Bereich der Kryptographie viel, wo sie sowohl traditionelle Methoden stärken als auch herausfordern kann. Einerseits kann KI Verschlüsselungsalgorithmen verbessern, indem sie Schwächen identifiziert und die Kryptanalyse automatisiert, um einen stärkeren Datenschutz zu gewährleisten. Andererseits könnte dieselbe Technologie potenziell missbraucht werden, um kryptografische Abwehrmechanismen zu durchbrechen.

Neu aufkommende Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass KI zur Entwicklung quantenresistenter kryptographischer Techniken beitragen kann, die entscheidend sein werden, wenn Quantencomputing die Cybersicherheitslandschaft neu gestaltet. Somit bietet die Schnittstelle von KI und Kryptographie sowohl Chancen als auch Verantwortlichkeiten für zukünftige Innovationen.

Der aktuelle Stand der KI in der Cybersicherheit

Heutzutage integrieren viele Organisationen bereits KI in ihre Sicherheitsrahmenwerke. Eine jüngste Umfrage von Cybereason ergab, dass 86 % der Teilnehmer bereits KI-Tools in ihre Cybersicherheitsstrategien einbeziehen, was die wachsende Bedeutung der Cybersicherheit in der künstlichen Intelligenz widerspiegelt.

Zum Beispiel, SOC Primes Uncoder AI fungiert als privater, nicht-agentischer KI-Co-Pilot, der Sicherheitspraktiker dabei unterstützt, Detektionsingenieur-Workflows von Anfang bis Ende zu automatisieren und zu verbessern. Für die Mehrheit der KI-gestützten Funktionen verwendet Uncoder AI Llama 3.3, das speziell für Detektionsingenieurwesen und Bedrohungsintelligenzprozesse angepasst ist. Dieses Modell arbeitet vollständig innerhalb von SOC Primes SOC 2 Type II-konformem privatem Cloud-Umfeld und gewährleistet vollständige Kontrolle über Daten, strengen Datenschutz und Schutz des geistigen Eigentums.

Mit Uncoder können Verteidiger schnelle IOC-Sweeps mit automatisierter IOC-basierter Abfragegenerierung durchführen, Sigma-Regeln nahtlos in 48 SIEM-, EDR- und Data-Lake-Sprachen umwandeln oder sofortige plattformübergreifende Übersetzungen in 11 Sprachformate durchführen. Uncoder AI ist auch ein leistungsfähiger Assistent für KI-gestützte Abfragegenerierung, automatisierte CTI-Anreicherung, ATT&CK-Tagging und Regelüberprüfung.

Die aktuellen Fähigkeiten von KI umfassen automatisierte Malware-Analyse, Phishing-Erkennung, Verhaltensüberwachung und Echtzeit-Bedrohungsreaktion. Trotz dieser Fortschritte bleiben Herausforderungen, wie die hohen Implementierungskosten, der Bedarf an qualifiziertem Personal und ethische Bedenken hinsichtlich der Entscheidungsautonomie. Allerdings sind die Kosten der Untätigkeit oft höher, da Verstöße weitaus größere finanzielle und reputative Schäden verursachen können.

Integration von KI mit aufkommenden Technologien

Die Zukunft der KI in der Cybersicherheit ist eng mit ihrer Integration in andere aufkommende Technologien verbunden. Zum Beispiel kann die Kombination von KI mit Blockchain die Datenintegrität und Transparenz in Sicherheitsoperationen verbessern. KI-gesteuerte Automatisierung in SOAR-Plattformen verbessert die Fähigkeit zur Vorfallreaktion, indem manuelle Eingriffe reduziert werden.

Darüber hinaus wird erwartet, dass KI eine kritische Rolle in autonomen Verteidigungssystemen spielt, die in der Lage sind, Bedrohungen ohne menschliche Aufsicht zu identifizieren und zu neutralisieren. Da 61 % der Organisationen Interesse an der Einführung KI-gesteuerter Automatisierung zeigen, ist klar, dass sich das Umfeld hin zu intelligenteren, reaktionsfähigeren Sicherheitsökosystemen bewegt.

Da Cyber-Bedrohungen immer ausgefeilter und allgegenwärtiger werden, steht KI an vorderster Front der Verteidigungsstrategie. Vom Ausbau der Netzwerksicherheit und der Verbesserung der Datenanalyse bis hin zur Weiterentwicklung kryptographischer Methoden und der Integration mit nächsten Generationen von Technologien transformiert KI die Cybersicherheit grundlegend. Durch kontinuierliche Investitionen in KI und die Förderung einer ethischen, qualifizierten Umsetzung können Organisationen Cyberkriminellen einen Schritt voraus bleiben und eine sicherere digitale Zukunft aufbauen.

Das Streben, mit der sich ständig erweiternden Angriffsfläche der modernen Zeit Schritt zu halten, lässt die globale Cybersicherheitsbranche weiterhin einen erheblichen Fachkräftemangel verzeichnen. Um voraus zu bleiben, benötigen SOC-Teams intelligentere, anpassungsfähigere Werkzeuge – nicht nur zur Unterstützung erfahrener Fachleute, sondern auch zur Beschleunigung der Entwicklung von Tier-1- und Tier-2-Analysten. Erfahren Sie, wie Sicherheits-Teams KI in ihren täglichen Betrieb integrieren können mit Uncoder AI, einem KI-Co-Piloten für Detektionsengineering aus einem exklusiven SOC Prime Webinar. Lernen Sie aus praktischen Anwendungsfällen, die zeigen, wie Sie das Detektionsingenieurwesen von der Entwicklung und Validierung von Regel-Logik bis hin zur Optimierung und Dokumentation automatisieren und verbessern können – Workflows beschleunigen und die Abdeckung verbessern. Da Organisationen weiterhin ihre Cyberverteidigung entwickeln, stellen Lösungen wie Uncoder AI einen entscheidenden Schritt nach vorne dar, um die Zukunft der KI in der Cybersicherheit zu gestalten.