Was ist generative KI (GenAI)?

Der Bericht von Gartner über die Top-Cybersicherheitstrends 2025 betont den wachsenden Einfluss von generativer KI (GenAI) und hebt neue Möglichkeiten für Organisationen hervor, ihre Sicherheitsstrategien zu verbessern und anpassungsfähigere, skalierbare Verteidigungsmodelle zu implementieren. Während 2024 erwartet wurde, dass sich auf die Entwicklung von Mindestfunktionsprodukten konzentriert würde, sehen wir bis 2025 die erste bedeutende Integration von generativer KI in Sicherheitsarbeitsabläufe, die erheblichen Mehrwert liefert. Und bis 2026, so Gartner, wird das Aufkommen neuer Ansätze, wie „Action Transformers“, kombiniert mit ausgereifteren GenAI-Techniken, semiautonome Plattformen antreiben, die die von Cybersicherheitsteams ausgeführten Aufgaben erheblich erweitern werden.

​​Was ist generative KI?

Generative KI bezieht sich auf maschinelle Lernmodelle (ML), die neue Inhalte durch das Lernen von Mustern aus vorhandenen Daten erstellen. Wie Gartner erklärt, „lernt GenAI aus bestehenden Artefakten, um neue, realistische Artefakte in großem Maßstab zu erzeugen.“ Einfacher ausgedrückt: Man trainiert diese Modelle mit umfangreichen Datensätzen (Text, Code, Bilder usw.), und dann kann Generative KI ähnliche Inhalte auf Abruf produzieren.

Technisch gesehen basieren die meisten modernen GenAI-Tools auf Grundlagenmodellen – riesige neuronale Netze, die auf breiten Datensätzen trainiert wurden. Diese Modelle erfordern enorme Rechenleistung, können aber nach dem Training für viele Aufgaben feinabgestimmt werden (vom Schreiben von Erkennungscode bis zum Erstellen von Bedrohungsberichten). GenAI erstellt, anstatt nur zu analysieren, und entwickelt sich extrem schnell weiter. Alle paar Monate entstehen neue, leistungsfähigere Modelle. Es ist jedoch wichtig, darauf hinzuweisen, dass GenAI-Ausgaben weiterhin menschliche Aufsicht benötigen, da KI-generierte Ergebnisse ungenau oder voreingenommen sein können, was menschliche Validierung unerlässlich macht.

Wie funktioniert generative KI?

Generative KI basiert auf der Grundlage des maschinellen Lernens, insbesondere einem Teilbereich namens Deep Learning, welcher schichtweise Netzwerke von Algorithmen verwendet, bekannt als neuronale Netze. Diese Netzwerke sind inspiriert von der Funktionsweise von Neuronen im menschlichen Gehirn und ermöglichen es Systemen, aus großen Datensätzen zu lernen und Ergebnisse autonom zu generieren.

Eine der einflussreichsten Architekturen in der generativen KI ist das Transformermodell. Transformer verarbeiten Daten parallel mithilfe von Mechanismen, die dem Modell helfen, den Kontext über lange Sequenzen hinweg zu verstehen. Dies macht sie besonders effektiv für Aufgaben der natürlichen Sprache wie Zusammenfassungen, Übersetzungen und Codegenerierung. Große Sprachmodelle (LLMs), die häufig in GenAI-Anwendungen verwendet werden, basieren in der Regel auf Transformer-Architekturen und werden auf umfangreichen Datensätzen trainiert, die Code-Repositories, Bedrohungsinformationen, Systemprotokolle und mehr enthalten. Mithilfe einer Methode namens unüberwachtem Lernen lernt das Modell, das nächste Wort oder Element in einer Sequenz vorherzusagen. Mit der Zeit baut es eine interne Repräsentation von Grammatik, Logik, Stil und Bedeutung auf.

So funktioniert es:

1. Trainingsphase: Das Modell verarbeitet riesige Mengen unstrukturierter Texte oder Codes. Es speichert Inhalte nicht direkt, sondern lernt die Beziehungen zwischen Wörtern, Phrasen, Syntax und Konzepten.
   
   
2. Feinabstimmung: Das Grundmodell wird dann mit domänenspezifischen Daten wie Cybersicherheitsprotokollen, Bedrohungsberichten oder Erkennungsregeln weiter verfeinert, um seine Ausgaben auf spezifische Bedürfnisse abzustimmen.
   
   
3. Eingabeaufforderung: Wenn ein Benutzer eine Eingabe (ein Prompt) bereitstellt, generiert das Modell eine Antwort, indem es die wahrscheinlichste Fortsetzung Wort für Wort oder Token für Token vorhersagt.
   
   
4. Kontext Bewusstsein: Moderne GenAI-Tools können eine große Menge an Kontext gleichzeitig berücksichtigen, was ihnen ermöglicht, komplexe Anfragen oder mehrstufige Aufgaben zu verstehen und sie besonders nützlich in Cybersicherheit-Workflows zu machen.

Zum Beispiel könnte man in einem Sicherheitsoperationenkontext eine Bedrohungszusammenfassung oder ein Protokollsnippet eingeben, und GenAI könnte eine Erkennungsregel generieren, die Bedrohung zusammenfassen oder nächste Schritte vorschlagen – alles basierend auf dem Verständnis ähnlicher Daten, die das Modell zuvor gesehen hat.

Die Stärke von GenAI liegt in ihrer Fähigkeit, schnell Erkenntnisse zu synthetisieren, zu übersetzen und zu generieren, indem sie rohe, komplexe Daten in verwertbare Informationen umwandelt. Die Ausgaben sind jedoch probabilistisch, nicht deterministisch, was bedeutet, dass für Aufgaben mit hohen Sicherheitsansprüchen eine menschliche Überprüfung weiterhin entscheidend ist.

GenAI in der Cybersicherheit

Generative KI (GenAI) wird zunehmend zu einem wesentlichen Bestandteil moderner Cybersicherheitsoperationen. Anstatt menschliches Fachwissen zu ersetzen, ergänzt GenAI dieses, indem es als digitaler Co-Pilot die Analyse beschleunigt, sich wiederholende Aufgaben automatisiert und Verteidigern hilft, den sich entwickelnden Bedrohungen einen Schritt voraus zu bleiben.

Sicherheitsteams testen GenAI bereits in einer Reihe von Workflows, von Bedrohungsinformationen bis zur Schwachstellenmanagement. Zum Beispiel können GenAI-Tools CVE-Berichte zusammenfassen oder Erkennungsregeln basierend auf beobachteten Verhaltensmustern generieren. Bei der Alarmeinstufung hilft GenAI, das Rauschen zu reduzieren, indem sie wahrscheinliche Fehlalarme identifiziert oder zusammenhängende Vorfälle clustert. Und wenn es um Dokumentation oder Schulungen geht, kann KI Richtlinienaktualisierungen entwerfen oder Phishing-E-Mails für Sensibilisierungskampagnen simulieren.

Diese Fähigkeiten werden stetig in bestehende Plattformen integriert – nicht als eigenständige Tools, sondern als integrierte Verbesserungen, um Daten zu bereichern, Entscheidungen zu beschleunigen und die Verteidigung zu straffen. Während menschliche Aufsicht weiterhin wesentlich bleibt, bietet GenAI bedeutende Produktivitätsgewinne, sodass Sicherheitsexperten sich auf Aufgaben mit höherem Einfluss konzentrieren können.

Was sind die Vor- und Nachteile von Generative AI in der Cybersicherheit?

GenAI wird heute genutzt, um Cybersicherheitsaufgaben zu erweitern – von „Routinearbeiten“ wie der Datenzusammenfassung und Alarm-Triage bis hin zu kreativeren Aufgaben wie der Vorschlagserstellung von Erkennungsregeln oder Trainingsinhalten. Jeder Anwendungsfall beinhaltet weiterhin menschliche Experten, aber die KI übernimmt die sich wiederholende Analyse und Dokumentation, sodass Teams mit weniger mehr erreichen können. Hier sind einige Beispiele, wie GenAI Verteidiger unterstützen kann:

• Bedrohungsinformationen & Vorfallreaktion: GenAI kann komplexe Bedrohungsdaten aufnehmen und zusammenfassen. Zum Beispiel kann es lange Bedrohungsberichte oder CVE-Benachrichtigungen zusammenfassen und die kritischsten Informationen, Indikatoren des Kompromisses oder Angreifer-TTPs hervorheben. Durch das automatische Extrahieren von Ursachen und wichtigen Details aus einer Datenfülle beschleunigt GenAI Untersuchungen und hilft Analysten, Bedrohungen voraus zu sein.
  
  
• Erkennungstechnik: Sicherheitsingenieure erkunden GenAI, um bei der Erstellung von Erkennungsregeln oder -abfragen zu helfen. Zum Beispiel kann das Modell, indem es ihm Beispiele für böswillige Aktivitäten und deren Erkennung bereitstellt, neue Erkennungskonzepte entwerfen. Alternativ kann GenAI bei der Zusammenfassung von Erkennungskonzepten, CTI-Bereicherung, der Übersetzung von Erkennungscode über verschiedene SIEM-, EDR- oder Data Lake-Sprachen hinweg und mehr helfen. All diese erwähnten Funktionen werden derzeit von SOC Primes Uncoder AI. 
  
  
• unterstützt. Reduzierung von Fehlalarmen: GenAI kann helfen, Fehlalarme zu minimieren, indem es als sekundäre Analyseeinheit dient. Es kann Alarme zusammen mit zugehörigem Code auswerten und Begründungen in natürlicher Sprache liefern, um Teams dabei zu helfen, schnell zwischen harmlosen und verdächtigen Ereignissen zu unterscheiden. LautBranchenschätzungen
  
  
• wird erwartet, dass GenAI bis 2027 die Fehlalarmquote bei der Anwendungssicherheitstestung und Bedrohungserkennung um 30% reduziert, dank seiner Fähigkeit, Ausgaben aus traditionellen Analysetechniken zu verfeinern und zu kontextualisieren. GenAI kann helfen, Schwachstellen zu priorisieren und sogar zu beheben. Ein KI-Modell kann Code oder Konfigurationen nach Sicherheitslücken durchsuchen und riskante Muster aufzeigen. Anschließend kann es diese Fehler nach potenziellen Auswirkungen bewerten und Abhilfemaßnahmen vorschlagen. GenAI-Tools agieren wie intelligente Codeprüfer, die Entwicklungs- und Sicherheitsteams dabei helfen, die kritischsten Schwachstellen zuerst anzugehen..
  
  
• Analyse & Zusammenfassung: Über strukturierten Daten hinaus kann GenAI unstrukturierte oder halbstrukturierte Informationen zusammenfassen. Es kann Alarmnachrichten, Slack-Chats oder Systemprotokolle nehmen und in leicht verständliche Zusammenfassungen umwandeln. Zum Beispiel könnte ein GenAI-Modell bei Tausenden von Logeinträgen eine Beschreibung des Anomalietrends in einem Absatz liefern. Dies befreit Analysten davon, jedes Detail durchzugehen; stattdessen erhalten sie schnelle Einblicke, die durch KI generiert werden.
  
  
• Schulung & Richtlinien: Einige Teams nutzen GenAI, um realistische Schulungsszenarien zu erstellen. Zum Beispiel kann es personalisierte Phishing-E-Mail-Beispiele für Mitarbeiter zusammenstellen oder eine maßgeschneiderte Erklärung einer neuen Sicherheitsrichtlinie verfassen. GenAI kann bestehende Richtlinien analysieren, um Lücken zu erkennen oder sogar auf Best Practices basierende überarbeitete Richtlinien zu entwerfen. Dies macht die Aufrechterhaltung von Bewusstsein und Dokumentation effizienter, obwohl alle Ausgaben von Menschen validiert werden.

Obwohl generative KI erhebliche Chancen zur Verbesserung der Cybersicherheitsoperationen bietet, bringt sie auch neue Herausforderungen mit sich. Gegner übernehmen dieselben KI-gesteuerten Werkzeuge, um die Geschwindigkeit, den Umfang und die Komplexität ihrer Angriffe zu erhöhen. Tatsächlich erwartet Gartner, dass Angreifer die gleichen Vorteile erzielen werden, die die meisten Branchen von GenAI erwarten: Produktivität und Fähigkeitssteigerung. GenAI-Tools werden es Angreifern ermöglichen, die Menge und Qualität der Angriffe zu einem geringen Preis zu verbessern. Sie werden dann die Technologie nutzen, um mehr ihrer Arbeitsabläufe in Bereichen wie Scan-und-Exploitation-Aktivitäten zu automatisieren. Die offensive Seite erfordert nicht, dass Compliance- und Rechtsvorschriften in Angriffsstrategien umgesetzt werden. Diese Verzögerung kann sich bei komplexen Bedrohungen auf Stunden oder sogar Tage ausdehnen und den Angreifern einen erheblichen Vorteil verschaffen.

Aufkommende KI-Vorschriften fügen zudem eine neue Komplexitätsschicht hinzu und bringen rechtliche Risiken und taktische Einschränkungen mit sich, die noch nicht vollständig verstanden werden. Gartner prognostiziert, dass generative KI bis 2025 zu einem Anstieg der für ihre Sicherung erforderlichen Cybersicherheitsressourcen um 15% führen wird, was höhere Ausgaben für Anwendungs- und Datensicherheit zur Folge hat. Der Mangel an Transparenz rund um die Mechanismen und Datenquellen der generativen KI führt dazu, dass Sicherheitsverantwortliche zögern, Handlungen basierend auf den Ausgaben generativer Cybersicherheits-KI-Anwendungen zu automatisieren. Deshalb werden obligatorische Genehmigungsworkflows und detaillierte Dokumentationen notwendig sein, bis Organisationen genügend Vertrauen in diese Systeme gewinnen, um den Automatisierungsgrad schrittweise zu erhöhen.

SOC Prime’s AI SOC Ecosystem

SOC Prime, als Vorreiter in Detection as Code, KI-gesteuerter Erkennungstechnik und automatisiertem Bedrohungsjagen, vereint modernste Sicherheitslösungen in einem leistungsstarken, herstellerneutralen AI-SOC-Ökosystem. Es kombiniert SOC Prime Technologie, angetrieben durch KI und kollektives Fachwissen, mit den Innovationen unserer Partner, um unvergleichliche Cyber-Verteidigungsfähigkeiten zu liefern.

SOC Prime’s AI SOC Ecosystem hat Community-getriebenes Fachwissen im Kern und reflektiert den Haupttrend der aktuellen KI-Annahme, die hauptsächlich darauf abzielt, Routineaufgaben zu ergänzen und als Co-Pilot für Sicherheitsteams zu fungieren. Dies stimmt mit dem bahnbrechenden bedrohungsinformierten Verteidigungsansatz überein, der eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung in der Cybersicherheit fördert, unterstützt durch das kombinierte Fachwissen von Blue, Red und Purple Teams, um ihre Verteidigungsfähigkeiten kontinuierlich zu testen und zu verbessern, um die Effektivität zu steigern. Basierend auf einem fünfjährigen strategischen Zyklus nutzt dieser Ansatz offene Standards, um Transparenz über mehrere Tools und unterschiedliche Techniken hinweg zu gewährleisten und es Organisationen zu ermöglichen, ihre Verteidigungen anzupassen und zu integrieren, während sich Bedrohungen weiterentwickeln. Durch die Nutzung von Bedrohungsinformationen, die realitätsnahe, militärtaugliche Taktiken und Techniken widerspiegeln, ermächtigt der bedrohungsinformierte Verteidigungsansatz Cybersicherheitsteams, die Aktionen hochmoderner Angreifer vorherzusehen, zu erkennen und darauf zu reagieren.

In Übereinstimmung mit Gartners Vorhersage, dass KI-Einsätze, die menschliches Fachwissen stärken, über spezialisierte Analysen hinausgehen werden, ist das KI-Ökosystem von SOC Prime darauf ausgelegt, die Fähigkeiten von Cybersicherheitsteams zu verstärken, indem hochmoderne maschinelles Lernen mit Community-getriebenem Wissen kombiniert wird. Im Zentrum dieses Ökosystems steht die SOC Prime Plattform, die drei Kernprodukte bedient. Threat Detection Marketplace, der als die weltweit größte Detection-as-Code-Bibliothek fungiert und kuratierte Erkennungsinhalte und umsetzbare Bedrohungsinformationen bietet. Uncoder dient als private IDE und KI-Co-Pilot für bedrohungsinformierte Erkennungstechnik. Und Attack Detective, das ein unternehmensbereites SaaS für fortschrittliche Bedrohungserkennung und automatisiertes Bedrohungsjagen ist.

Um diese Innovationen zu ermöglichen, nutzt SOC Prime eine Vielzahl privat gehosteter marktführender großer Sprachmodelle (LLMs) wie Llama. Wir pflegen auch eine Suite speziell entwickelter AI/ML-Modelle:

• SOC Prime Retrieval-Augmented Generation (RAG) LLM-Modell. Angetrieben von der RAG-Datenbank mit SOC Primes einzigartiger Sammlung von über 500.000 Regeln und Abfragen, die auf 11.000 hochwertige Metadaten-Labels abgebildet sind, ermöglicht dieses LLM-Modell kontextangereicherte Erkennungsregelgenerierung aus rohen CTI-Daten.
  
  
• SOC Prime MITRE ATT&CK® Tagging ML-Modell. Basierend auf unserer Innovation des Taggens von Sigma-Regeln mit ATT&CK, die beim ersten EU ATT&CK Community Workshop 2018 eingeführt wurde, kuratiert SOC Prime das ML-Modell, das eine automatisierte ATT&CK-(Unter-)Technik-Taggierung für Erkennungscode in Sigma und Roota ermöglicht. Trainiert auf dem weltweit größten Datensatz von über 50.000 Regeln & Abfragen, einschließlich nativer SIEM-, EDR- und Data Lake-Abfragen, Sigma-Regeln und hochwertiger Übersetzungen.
  
  
• SOC Prime Sprachkennung ML-Modell. SOC Prime kuratiert dieses ML-Modell zur Automatisierung der Abfragespracherkennung in 44 verschiedenen SIEM-, EDR- und Data Lake-Formaten, trainiert auf SOC Primes Datensatz von über 500.000 Regeln & Abfragen, einschließlich nativer Regeln, Sigma-Regeln und hochwertiger Übersetzungen.

Lassen Sie uns sehen, wie GenAI alltägliche Cybersicherheitsoperationen mit dem Beispiel von Uncoder, das kürzlich ein großes Update erhalten hat und eine Vielzahl von KI-gestützten Funktionen für bedrohungsinformierte Erkennungstechnik bietet, kostenlos vorantreiben kann.

Uncoder ist eine private nicht-agentische KI für Detektionsingenieure und SOC-Analysten. Die neuesten Updates für Uncoder AI, die im Mai 2025 veröffentlicht wurden, führen eine robuste Vielzahl an Funktionen ein, die darauf abzielen, die Erstellung, Übersetzung und Optimierung von Erkennungsregeln über die beliebtesten Technologien hinweg zu verbessern und als ein Game-Changer für Sicherheitsteams im sich entwickelnden Cybersicherheitsumfeld zu fungieren.

Uncoder AI wird durch eine Kombination aus SOC Primes proprietären maschinellen Lernmodellen angetrieben – trainiert am weltweit größten Datensatz von über 500.000 Erkennungsregeln und Abfragen, angereichert mit über 11.000 kontextuellen Labels – und ausgewählten Integrationen mit marktführenden öffentlichen LLMs. Für die Mehrheit der KI-gestützten Funktionen verwendet Uncoder AI Llama 3.3, das speziell für Erkennungstechnik und Verarbeitung von Bedrohungsdaten angepasst ist. Dieses Modell arbeitet vollständig in SOC Primes SOC 2 Type II-konformer privater Cloud und gewährleistet vollständige Kontrolle über Daten, strenge Privatsphäre und IP-Schutz. Unterstützung für zusätzliche LLMs ist geplant, was den Benutzern mehr Flexibilität bietet und gleichzeitig einen datenschutzorientierten Ansatz gewährleistet.

Die folgenden KI-gestützten Fähigkeiten, unterstützt durch Uncoder AI , sind jetzt kostenlos verfügbar:

• • Regel/Abfrage-Generierung aus Bedrohungsbericht. Analysiert den bereitgestellten Bedrohungsbericht und generiert eine Regel/Abfrage zur Erkennung des beschriebenen Verhaltens.
    
    
  • Regel/Abfrage-Generierung über benutzerdefiniertes Eingabefeld. Analysiert das bereitgestellte benutzerdefinierte Eingabefeld und generiert eine Regel/Abfrage basierend auf den Anweisungen des Benutzers.
    
    
  • Entscheidungsbaum-Zusammenfassung.Analysiert eine Abfrage/Regel und erklärt, wie diese Schritt für Schritt funktioniert, einschließlich aller Einbettungen, Verzweigungen und anderer komplexer Logik.
    
    
  • Kurz- und Vollzusammenfassung von Regeln/Abfragen. Analysiert eine Regel/Abfrage und liefert Sicherheitstechnikern eine detaillierte, aber klare Erklärung der Erkennungslogik und aller Feinheiten.
    
    
  • Abfrageoptimierung. Analysiert eine Abfrage und bestätigt entweder, dass sie optimal ist, oder schlägt Leistungsverbesserungen vor.
    
    
  • Regelsyntax- & Strukturvalidierung. Analysiert die Syntax und Struktur einer Regel/Abfrage und signalisiert Fehler, schlägt Verbesserungen vor oder bestätigt, dass alles korrekt ist.
    
    
  • Attack Flow-Generierung (Beta). Analysiert den bereitgestellten Bedrohungsbericht oder eine andere Beschreibung bösartiger Aktivitäten und visualisiert diese in Form eines Attack Flows.
    
    
  • MITRE ATT&CK-Tag-Vorhersage. Verwendet SOC Primes privat gehostetes ML-Modell, um eine Sigma-Regel ATT&CK-Techniken und Untertechniken zuzuordnen.
    
    
  • KI-gestützte plattformübergreifende Übersetzung. Übersetzt zwischen plattformnativen Sprachen. Die grundlegende Abfragelogik wird nativ übersetzt, während die Übersetzung fortgeschrittener Funktionen durch das Drittanbieter-KI-Modell GPT-4o mini von OpenAI generiert.
    
    
  • Umwandlung in Roota. Wandelt eine plattform-spezifische Regel oder Abfrage in eine Roota-Regel um und bereichert sie mithilfe proprietärer Algorithmen und KI von SOC Prime mit Metadaten.

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