KI-gestützte Aufdeckung verwundbarer Internetdienste
Die breite Zugänglichkeit von hochentwickelten Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) führt im Bereich der Cybersicherheit dazu, dass Angreifer nicht mehr nur gezielt nach einzelnen, bekannten Schwachstellen suchen, sondern mithilfe von KI die Angriffsoberfläche von Serviceinfrastrukturen automatisiert erkunden. Durch Variationen bekannter Angriffstechniken können so neue Schwachstellen früher und automatisiert entdeckt werden. Diese Flexibilität der Angreifer stellt automatisierte Schutzmechanismen, die oft auf bekannten Signaturen oder Mustern basieren, vor erhebliche Herausforderungen.
Das Vorhaben „AI-AUTO-IMMUNE“ hat das Ziel, ein Rahmenwerk zur selbstlernenden Identifikation, Bewertung und Abwehr zukünftiger KI-gestützter Angriffsvektoren auf die Internetinfrastruktur und deren Dienste zu entwickeln. Damit sollen Sicherheit und Effizienz in den zunehmend komplexen und vernetzten digitalen Infrastrukturen erhöht werden. Die Forschenden erarbeiten neue Methoden zur Klassifizierung von Kommunikationsdaten und Netzwerkflüssen. Mithilfe von KI-Algorithmen wird so eine anpassungsfähige und selbstoptimierende Erkennung von Diensten ermöglicht. Zudem wird eine intelligente Analyse von Netzwerkdiensten durchgeführt, um kritische Dienste, ihre Protokollzustände und neue Schwachstellen zu erkennen und darauf aufbauend durch KI-basierte Anpassungen Angriffe abwehren zu können. Schließlich werden automatisierte Vorhersagen von Gefährdungspotentialen und Schutzempfehlungen entwickelt, um integrierte Lagebilder für bestimmte Netzbereiche wie interne Firmennetze oder kritische Infrastrukturen zu generieren.
Der ganzheitliche Ansatz zur Verbesserung der Sicherheit global verteilter und vernetzter Systeme mittels KI-Einsatz ermöglicht eine flexiblere und schnellere Reaktion auf neu entstehende Bedrohungen als herkömmliche Methoden. Das Projekt trägt so zur Steigerung der Innovations- und Wettbewerbsfähigkeit bei und positioniert Deutschland als Vorreiter in der globalen Technologielandschaft.