LONDON (IT BOLTWISE) – In der Welt der Cybersicherheit sind die gefährlichsten Bedrohungen oft unsichtbar. Ein stiller Fehler, ein vergessener Bug oder Code, der vor Jahren geschrieben wurde, kann von den falschen Personen zur falschen Zeit entdeckt werden.
Die Bedrohung durch Cyberangriffe wächst stetig, und die Notwendigkeit, sich gegen diese zu schützen, wird immer dringlicher. Laut FBI gehen täglich über 2.000 Beschwerden über Cyberkriminalität ein, wobei die finanziellen Schäden jährlich 16 Milliarden US-Dollar übersteigen. Der Mangel an Fachkräften in der Cybersicherheit ist ein großes Problem, mit fast 750.000 offenen Stellen allein in den USA und 3,5 Millionen weltweit. Hier setzt die Arbeit von Tiffany Bao an, einer Assistenzprofessorin für Informatik und Ingenieurwesen an der Arizona State University.
Bao arbeitet daran, Studierende auszubilden, um die Lücke im Arbeitsmarkt zu schließen. Doch während der Mangel anhält, schlägt sie vor, Sicherheitsbedrohungen nicht nur durch mehr Personal, sondern durch den Einsatz von KI zu bekämpfen. Für ihre Forschung hat Bao den renommierten CAREER Award der National Science Foundation erhalten. In den nächsten fünf Jahren wird sie mit ihrem Team ein Werkzeug namens SE-bot entwickeln, das die Entscheidungsfindung von Elite-Cybersicherheitsexperten nachahmt.
Symbolische Ausführung ist das Herzstück von Baos innovativer Arbeit. Diese Technik ermöglicht es, in ein Programm hineinzuschauen und zu fragen: Was könnte schiefgehen? Indem Eingaben als Symbole behandelt werden, kann das System alle möglichen Pfade erkunden, die die Software je nach diesen Eingaben nehmen könnte. Dies ist vergleichbar mit einem Labyrinth, bei dem symbolische Ausführung jeden Pfad ausprobiert, um den zu finden, der in eine Falle führt.
Baos Ziel ist es, SE-bot so zu trainieren, dass es von den Besten lernt. Sie hat Daten gesammelt, die zeigen, wie erfahrene Analysten symbolische Ausführung nutzen, um Schwachstellen zu finden. Diese Daten bilden die Grundlage für ein KI-Modell, das diese Expertenbewegungen nachahmen kann. Was ihre Arbeit besonders macht, ist, dass sie nicht nur bei der Nachahmung stehen bleibt. Sie entwickelt zwei Versionen des SE-bot: einen reaktiven Bot, der auf Probleme reagiert, und einen proaktiven Bot, der Probleme voraussieht und seine Strategie im Voraus anpasst.
Diese Werkzeuge werden als Open-Source-Tools veröffentlicht, sodass Entwickler weltweit sie nutzen, anpassen und weiterentwickeln können. Baos Forschung könnte letztlich viele Arten von Softwareentwicklern befähigen, Cybersicherheitsarbeit zu leisten, ohne dass sie über spezifische Sicherheitskenntnisse verfügen müssen. Dies ist besonders wichtig in einer Zeit, in der Cybersicherheitskarrieren stark unterbesetzt sind.
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