LONDON (IT BOLTWISE) – Die Integration von Künstlicher Intelligenz in Sicherheitsoperationen bietet enormes Potenzial, wird jedoch oft ohne klare Strategie umgesetzt. Viele SOCs experimentieren mit KI, ohne sie in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren, was zu inkonsistenten Ergebnissen führt. Der Schlüssel liegt in der gezielten Anwendung und Validierung der KI-gestützten Prozesse.
Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Sicherheitsoperationen schreitet schnell voran, doch viele Sicherheitsoperationen-Zentren (SOCs) kämpfen noch damit, aus ersten Experimenten konsistenten operativen Nutzen zu ziehen. Dies liegt daran, dass SOCs KI oft ohne eine gezielte Strategie zur operativen Integration übernehmen. Einige Teams betrachten KI als Abkürzung für fehlerhafte Prozesse, während andere versuchen, maschinelles Lernen auf schlecht definierte Probleme anzuwenden.
Eine Umfrage von SANS aus dem Jahr 2025 zeigt, dass ein erheblicher Teil der Organisationen bereits mit KI experimentiert, doch 40 Prozent der SOCs nutzen KI- oder ML-Tools, ohne sie als festen Bestandteil der Operationen zu definieren, und 42 Prozent verlassen sich auf KI/ML-Tools „out of the box“ ohne jegliche Anpassung. Das Ergebnis ist ein vertrautes Muster: KI ist im SOC vorhanden, aber nicht operationalisiert. Analysten nutzen sie informell, oft mit gemischter Zuverlässigkeit, während die Führungsebene noch kein konsistentes Modell etabliert hat, wo KI hingehört, wie ihre Ergebnisse validiert werden sollten oder welche Workflows reif genug sind, um von einer Erweiterung zu profitieren.
KI kann die Fähigkeiten, Reife, Prozesswiederholbarkeit sowie die Kapazität und Zufriedenheit der Mitarbeiter im SOC realistisch verbessern. Dies funktioniert jedoch nur, wenn Teams den Umfang des Problems eingrenzen, ihre Logik validieren und die Ergebnisse mit der gleichen Strenge behandeln, die sie von jeder Ingenieursleistung erwarten. Die Chance liegt nicht darin, neue Arbeitskategorien zu schaffen, sondern bestehende zu verfeinern und Tests, Entwicklung und Experimente zur Erweiterung bestehender Fähigkeiten zu ermöglichen.
Ein Bereich, in dem KI zuverlässige Unterstützung bieten kann, ist die Detektionsentwicklung. Diese dreht sich im Wesentlichen darum, qualitativ hochwertige Alarme zu erstellen, die in ein SIEM, eine MDR-Pipeline oder ein anderes operatives System integriert werden können. Um tragfähig zu sein, muss die Logik entwickelt, getestet, verfeinert und mit einem Maß an Vertrauen operationalisiert werden, das wenig Raum für Mehrdeutigkeit lässt. Hier wird KI oft ineffektiv angewendet. Es ist wichtig, dass KI auf ein klar definiertes Problem angewendet wird, das eine kontinuierliche operative Validierung und Feinabstimmung unterstützt.
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