Wie jedes andere Unternehmen verfolgen Cyberkriminelle ihr Syndikat ausschließlich mit dem Ziel der Gewinnmaximierung. Vor diesem Hintergrund wollen wir die Rolle der KI in der Cyberkriminalität entschlüsseln, um ihr Geschäftsmodell zu überdenken.
Verschiebung gezielter Cyberangriffe
Seitdem gezielte Cyberangriffe zu einem organisierten, gewinnorientierten Geschäft geworden sind, richteten sich diese Angriffe meist gegen Großunternehmen. Denn die Planung, Vorbereitung und Durchführung einer gezielten Angriffskampagne ist ressourcenintensiv und erfordert für die Angreifergruppe erhebliche Zeit- und Kapitalinvestitionen. Daher war es aus geschäftlicher Sicht sinnvoll, sich auf hochwertige Ziele, wie etwa Großunternehmen, zu konzentrieren.
Veränderte Cyberangriffslandschaft
Seit etwa einem Jahrzehnt verändert sich die Cyberangriffslandschaft jedoch. Immer häufiger richten sich fortgeschrittene Cyberangriffe gegen kleinere Organisationen.
Der Grund für diesen Trend ist im Wesentlichen auf die zunehmende Verbreitung von KI- und Machine-Learning-Technologien in der Cyberabwehr zurückzuführen.
Anstieg der Ausgaben für Cybersicherheit
Das folgende Diagramm zeigt den Trend der durchschnittlichen Ausgaben großer Unternehmen für High-End-Cybersicherheitstools zur Abwehr fortgeschrittener Cyberbedrohungen:
Immer fortschrittlichere verhaltensbasierte Erkennungsplattformen wie SIEMs der nächsten Generation haben die Erkennung, Reaktion und Prävention von Cyberangriffen wesentlich effektiver gemacht.
Anfälligkeit kleinerer Organisationen
Aufgrund der unerschwinglich hohen Lizenz- und Betriebskosten sind SIEMs für kleinere Unternehmen jedoch weitgehend unerschwinglich. Daher sind sie nach wie vor anfälliger für fortgeschrittene Angriffe.
Verschiebung der Ziele von Cyberkriminellen
Bald sahen die Bedrohungsakteure, dass Angriffe auf große Organisationen weniger Erfolg brachten, und wandten sich, um im Geschäft zu bleiben, kleinen und mittleren Unternehmen zu, die ein leichtes Ziel darstellten.
Für Cyberkriminelle gab es jedoch noch immer ein Problem: die Kosten für einen Angriff. Zero-Day-Exploits oder kompromittierte Anmeldeinformationen, die im Darknet erworben werden mussten, waren immer noch recht teuer.
Das folgende Diagramm zeigt den Durchschnittspreis eines bestimmten Zero-Day-Exploit-Typs aus dem Dark Web, der über mehrere Jahre hinweg zusammengestellt und hochgerechnet wurde.
Reduzierung der Angriffskosten
Da der durchschnittliche Gewinn, der durch die Kompromittierung eines einzelnen KMU erzielt werden kann, gering ist, blieb der Gesamtgewinn aus Angriffen auf kleine Unternehmen relativ gering.
Mit der explosionsartigen Zunahme neuer KI-basierter Techniken zur Generierung von Malware und Exploit-Kits werden diese Kosten im kommenden Jahrzehnt jedoch drastisch sinken. Dies wird zu einer enormen Zunahme komplexer Angriffe auf kleinere Organisationen führen.
Auswirkungen für KMU
Die folgende Grafik zeigt den Prozentsatz der Cyberangriffe auf KMU, hochgerechnet bis 2030:
Für kleine oder mittelständische Unternehmen sind diese Neuigkeiten wahrscheinlich beunruhigend. Ein einziger Cyberangriff, der Ihre Vermögenswerte kompromittiert, führt aufgrund der finanziellen und rufschädigenden Auswirkungen oft zur Geschäftsaufgabe.
KI-gesteuerte Cybersicherheitslösungen
Zum Glück gibt es Hilfe, und zwar wieder einmal KI. Die neue Generation von Cybersicherheitstools, angeführt von XDRoder besser gesagt, KI-gesteuerte XDRs oder kurz AI-XDRs, deren Hauptaugenmerk auf kleinen und mittleren Unternehmen liegt, können die Cyber-Abwehrlücke für KMU schließen. AI-XDRs sind eine relativ preisgünstige Alternative zum teuren SIEM, kosten nur ein Drittel bis ein Fünftel und bieten hervorragenden Schutz vor komplexen Angriffen. Gleichzeitig erfüllen sie alle regulatorischen Anforderungen, die ein SIEM mit sich bringt. Der Schwerpunkt von AI-XDR liegt auf der automatisierten Erkennung und Reaktion auf komplexe Angriffe. Sie setzen bei der Erkennung und automatisierten Reaktion stark auf KI und machen interne High-End-Sicherheitsanalysten für die Incident Response fast vollständig überflüssig. In Kombination mit präzisen Threat IntelLigence Mithilfe von Daten aus relevanten regionalen und branchenspezifischen Quellen kann das speziell entwickelte AI-XDR sicherstellen, dass kleinere Organisationen gut darauf vorbereitet sind, die Flut fortgeschrittener Angriffe abzuwehren, die bereits auf diese Organisationen abzielen und bald enorm zunehmen werden.
