MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Google hat ein neues KI-Modell entwickelt, das als Assistent für Cybersicherheitsexperten fungieren soll. Dieses Modell, bekannt als Sec Gemini V1, wird derzeit von ausgewählten Organisationen getestet, um neue Anwendungsfälle in der Sicherheitsbranche zu identifizieren.
Google hat kürzlich ein innovatives KI-Modell namens Sec Gemini V1 vorgestellt, das speziell für die Unterstützung von Cybersicherheitsexperten entwickelt wurde. Dieses Modell soll als Assistent fungieren, der in der Lage ist, Datenanalysen und andere grundlegende Aufgaben zu übernehmen, die für die moderne Cybersicherheits- und Schwachstellenforschung unerlässlich sind. Der Einsatz von KI-Agenten als Sicherheitsassistenten war eine der ersten Anwendungen, die sich Sicherheitsexperten vorstellten, als große Sprachmodelle wie ChatGPT 2022 auf den Markt kamen.
Die Motivation hinter der Entwicklung von Sec Gemini liegt darin, Sicherheitspersonal von zeitaufwändigen und manuellen Aufgaben zu entlasten. Marianna Tishchenko, Produktmanagerin bei Google, betont, dass das Ziel darin besteht, die Effizienz und Wirksamkeit der Arbeitsabläufe von Verteidigern zu verbessern, um ihre Organisationen sicher zu halten. Sec Gemini nutzt dabei verschiedene Google-Datenströme, darunter Mandiant-Bedrohungsinformationen und die Open-Source-Schwachstellendatenbank.
Im Vergleich zu anderen Modellen von OpenAI, Anthropic und anderen Anbietern übertrifft Sec Gemini diese in Benchmarks wie dem CTI-MCQ, einem Multiple-Choice-Fragebogen, der das Verständnis eines generativen KI-Tools für Bedrohungsintelligenzstandards, Bedrohungen, Erkennungsstrategien und Best Practices bewertet. Auch bei der Ursachenanalyse, die die Fähigkeit eines Modells zur Erkennung von Schwachstellenursachen und deren Klassifizierung bewertet, zeigt Sec Gemini überlegene Leistungen.
Google setzt darauf, dass Sicherheitsforscher neue Anwendungsfälle für Sec Gemini entdecken werden. Eine Metastudie aus dem Jahr 2024, die 127 verschiedene Arbeiten von Sicherheits- und Softwareingenieuren analysierte, zeigt, dass Cybersicherheitsexperten bereits eine Vielzahl von Aufgaben mit Hilfe von LLMs durchführen, darunter Schwachstellenerkennung, Malware-Analyse und Phishing-Erkennung. Es gibt auch Potenzial für höherwertige Anwendungen wie proaktive Verteidigung und Bedrohungssuche.
Elle Bursztein, Forschungsleiterin für Sicherheit und Missbrauch bei Google, erklärt, dass Sec Gemini durch die kontinuierliche Aufnahme aktualisierter Google-Bedrohungsinformationen in der Lage ist, nahezu in Echtzeit aktuelle Antworten zu Sicherheitsthemen zu liefern. Ob Sec Gemini auch während einer aktiven Vorfallreaktion eingesetzt werden kann, bleibt abzuwarten, da Google noch dabei ist, die Einsatzmöglichkeiten zu erforschen.
Google plant, das Modell weiter zu iterieren und zu verfeinern, um die identifizierten Anwendungsfälle besser zu unterstützen. Die ersten Organisationen, die Zugang zu Sec Gemini erhalten, werden in der Lage sein, das Modell in ihrer eigenen Sicherheitsarbeit zu testen. Diese Organisationen stammen aus dem nicht-kommerziellen Bereich, darunter auch akademische Einrichtungen.
Casey Ellis, CTO von BugCrowd, hebt hervor, dass Sec Gemini durch die Kombination von Mandiant-Bedrohungsinformationen und der Open-Source-Schwachstellendatenbank die Zeit, die Analysten mit der Zusammenführung unterschiedlicher Datenquellen verbringen, erheblich reduzieren könnte. Er betont jedoch, dass Unternehmen, die solche Tools einsetzen, diese als Verstärkung ihrer bestehenden Teams und Prozesse betrachten sollten, nicht als Ersatz.
Wie jedes große Sprachmodell besteht auch bei Sec Gemini das Risiko, Fakten oder Zitate zu halluzinieren. Google hat jedoch Maßnahmen ergriffen, um diese Probleme zu minimieren, indem es das Modell kontinuierlich mit präzisen Daten aus den eigenen Bedrohungsinformationen und anderen Datenströmen trainiert.
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