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Die großen Sprachmodelle (LLMs) setzen sich allmählich in allen Bereichen durch, einschließlich dem hochstrategischen Bereich der Cybersicherheit. Aber was ändern sie wirklich? Eine interdisziplinäre Studie von Forschern der Universität New York gibt einen präzisen und ambitionierten Überblick über diese Konvergenz und schlägt einen konkreten Fahrplan vor. Analyse.
Modelle, die vorhersagen, analysieren und handeln können
Der erste Beitrag der LLMs zur Cybersicherheit ist klar: Sie ermöglichen die großflächige Nutzung von bisher untergenutzten Textmengen, wie Vorfallberichte, Bedrohungsinformationsflüsse (CTI) oder Systemprotokolle. Ergebnis: eine schnellere Erkennung von Schwachstellen, Angriffen und verdächtigem Verhalten, mit der Fähigkeit, Zusammenfassungen zu erstellen, Vorfälle zu klassifizieren oder Maßnahmen vorzuschlagen.
LLMs können auch spezialisiert werden: Modelle wie SecureBERT, die auf Cybersecurity-Corpora trainiert wurden, liefern weitaus bessere Ergebnisse als generische Modelle. Allerdings müssen sie korrekt verfeinert werden, mit gut gestalteten Eingabeaufforderungen und relevanten Daten – ein Know-how, das in Unternehmen noch selten ist.
Cybersicherheit von 5G-Netzwerken: KI zur Rettung
Der Bericht hebt auch das Interesse der LLMs an der Überprüfung der Sicherheit von 5G-Netzwerken hervor, die oft in der Vorverschlüsselungsphase schlecht geschützt sind. Zwei Ansätze koexistieren:
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Top-down: Ableitung von Regeln aus Tausenden von Seiten technischer Spezifikationen.
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Bottom-up: Direkte Analyse des Datenverkehrs, um Anomalien zu erkennen.
In beiden Fällen ermöglichen LLMs die Automatisierung der Generierung von Testfällen, das Simulieren von Angriffen durch Fuzzing und das Erkennen von schwer manuell zu erkennenden Schwachstellen.
Zu einer neuen Generation autonomer Cybersicherheitsagenten
Die Studie betont das Aufkommen von "LLM-basierten" Agenten, die nicht nur Bedrohungen analysieren, sondern auch denken, planen und mit ihrer Umgebung interagieren können. Dank Techniken wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder Graph-RAG können diese Agenten mehrere Quellen kombinieren, um komplexe und kontextbezogene Antworten zu erzeugen.
Noch besser: Durch die Organisation dieser Agenten in Multi-Agenten-Systeme (oder über Meta-Agenten) wird es möglich, den gesamten Reaktionszyklus auf einen Angriff abzudecken: Erkennung, Analyse, Reaktion, Abhilfe.
Ausbilden, simulieren, sichern: Pädagogische Anwendungen werden präzisiert
Eine weitere bemerkenswerte Innovation betrifft den Einsatz von LLMs in der Ausbildung zur Cybersicherheit. Experimentelle Kurse wurden bereits durchgeführt: sie integrieren Code-Zusammenfassungen, Schwachstellenerkennung, Bedrohungsintelligenz oder von KI unterstützte soziale Ingenieurkunst. Sechs zentrale Lektionen ergeben sich: Kreativität, Portabilität, Skepsis, Agilität, Sicherheit und Kosten.
Zwischen Automatisierung und menschlicher Wachsamkeit
Aber Vorsicht: LLMs sind keine Allheilmittel. Ihr Mangel an Kohärenz, ihre Neigung zu Halluzinationen, statistische Verzerrungen oder ihre Anfälligkeit für "Jailbreak"-Angriffe (Umgehung von Schutzvorrichtungen) erfordern solide Sicherungsmaßnahmen.
Der Bericht empfiehlt daher einen hybriden Ansatz: LLMs mit Menschen in der Schleife kombinieren, die Überprüfungen vervielfachen, die Modelle spezialisieren, anstatt ein einheitliches Modell anzustreben, und robuste Kontroll- und Auditmechanismen einführen (Blockchain, Vertrauensmetriken usw.).
Für eine vertrauenswürdige KI in der Cybersicherheit
Die Forscher betonen drei Säulen, um eine vertrauenswürdige KI aufzubauen:
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Interpretierbarkeit: Die Entscheidungen der Modelle müssen nachvollziehbar sein.
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Robustheit: Sie müssen gegen Variationen und gegnerische Angriffe resistent sein.
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Fairness: Verzerrungen vermeiden, insbesondere in sensiblen Bereichen wie Justiz oder Finanzen.
Ihr Ziel: sicherstellen, dass KI kein neues Risiko darstellt, sondern ein nachhaltiges Kapital zur Stärkung der Resilienz von Organisationen gegenüber immer komplexeren Bedrohungen.
Studienreferenz: arXiv:2505.00841v1
Übersetzt von Quand l’IA devient bouclier : ce que les LLMs changent concrètement à la cybersécurité
Besser verstehen
Was ist <span dir="ltr">Retrieval-Augmented Generation (RAG)<\/span> und wie wird es in autonomen Cybersicherheitsagenten eingesetzt?
<span dir="ltr">Retrieval-Augmented Generation (RAG)<\/span> ist eine Technik, die Textgenerierung mit einem Informationsabfragesystem kombiniert, um kontextualisierte Antworten zu erzeugen. In der Cybersicherheit ermöglicht es autonomen Agenten, Informationen aus mehreren Quellen abzurufen und zu integrieren, um maßgeschneiderte Antworten auf erkannte Bedrohungen zu entwickeln.
Warum ist es wichtig, spezialisierte LLMs für die Cybersicherheit zu schulen, im Vergleich zur Verwendung von allgemeinen Modellen?
Spezialisierte LLMs wie SecureBERT sind auf cybersecurity-spezifische Datenkorpora trainiert, was ihnen ermöglicht, Bedrohungen, die in diesem Bereich einzigartig sind, besser zu verstehen und zu identifizieren. Allgemeine Modelle fehlen oft die notwendige Tiefe, um komplexe Sicherheitsfragen zu adressieren, und sie könnten Nuancen übersehen, die für die Erkennung von Cyberangriffen entscheidend sind.