KI, Robotik & Co.: Kampf gegen Cyberbedrohungen

Gedanken von Euan Davis, Leiter des Cognizant Center for the Future of Work in Europa

[datensicherheit.de, 19.10.2019] Cyberangriffe werden immer raffinierter, doch auch der Kampf gegen derartige Bedrohungen aus dem Cyber Space nimmt neue Formen an. Warum Künstliche Intelligenz, Robotik und menschliches Vorstellungsvermögen unsere Rettung sind, dazu hat sich Euan Davis, Leiter des Cognizant Center for the Future of Work in Europa, anlässlich des European Cyber Security Month Gedanken gemacht:

EU möchte das Thema Cybersicherheit noch stärker in den Fokus rücken

Oktober – das ist traditionell der sogenannte European Cyber Security Month (ECSM). Mit dieser Initiative möchte die Europäische Union das Thema Cybersicherheit noch stärker in den Fokus rücken. Usern und Unternehmen soll anhand von Informationsangeboten und Praxistipps aufgezeigt werden, wie sie sich noch effektiver vor Onlinedrohungen schützen können.

Bild: Cognizant Center for the Future of Work

Euan Davis, Leiter des Cognizant Center for the Future of Work

Die Wichtigkeit dieser Kampagne wird einem täglich durch Medienberichte vor Augen geführt, die in schöner Regelmäßigkeit von neuartigen Bedrohungsformen berichten. Erst vor kurzem wurde der erste Fall von Phishing-Betrug mittels gefälschter Stimmmuster publik. Die Täter ahmten dabei mittels kommerziell erhältlicher KI-Software die Stimme eines Unternehmensmanagers nach und veranlassten den CEO der Tochtergesellschaft, einen Geldtransfer zu tätigen. Der Schaden: 243.000 US-Dollar.

Um dem immer größeren Bedrohungspotenzial zu begegnen, ist geschultes technisches Fachpersonal nötig, das Cyberkriminellen stets einen Schritt voraus ist. Diese neuen Rollen innerhalb der Sicherheitsabteilungen erfordern unterschiedliche Fähigkeiten und Fertigkeiten, die von Unternehmen entwickelt und gepflegt werden, um das Unternehmen zu schützen.

Neue Anforderungsprofile nötig

Auf dem Arbeitsmarkt entstehen im Zuge der Digitalisierung eine Vielzahl neuer Stellen, die wir kürzlich in einer Studie näher vorgestellt haben. Diese 21 Jobs der Zukunft kombinieren menschliche Stärken wie Kreativität und strategisches Denken mit neuen Technologien wie künstlicher Intelligenz und Robotik. Diese Schnittstelle bestimmt die Anforderungen an die Sicherheitsexperten von morgen. Zwei Beispiele:

• Cyber City Analyst: Ist für das Funktionieren und die Sicherheit digitaler Systeme und Prozesse in Städten der Zukunft verantwortlich. Als oberste Sicherheitsinstanz wacht er darüber, dass urbane Datenflüsse geschützt werden und reibungslos ablaufen können. Dieser Rolle kommt eine enorme Bedeutung zu, wenn man bedenkt, dass das Internet der Dinge (IoT) zukünftig viele Bereiche des städtischen Lebens prägen wird.
• Cyber Calamity Forecaster: Beobachtet und spürt Cyberbedrohungen auf und bemisst deren Auswirkungen. Der Prognostiker unterscheidet dabei zwischen höchst unwahrscheinlichen und praktisch unmöglichen Cyberphänomenen. Er kartographiert Cyberrisiken und verfasst Prognosen für eine optimale Prävention.

In jedem Fall sollten Unternehmen nicht zu lange damit zögern, diese Fachkräfte selbst auszubilden, um diese Rollen schnellstmöglich zu besetzen. Laut einer Bitkom-Studie erlitt die deutsche Industrie in den vergangenen zwei Jahren durch Sabotage, Datendiebstahl oder Spionage finanzielle Einbußen in Höhe von 43,4 Milliarden Euro – alarmierende Zahlen, insbesondere wenn man bedenkt, dass IT-Sicherheit eine der Branchen ist, die am stärksten vom Fachkräftemangel betroffen sind.

Welche Fähigkeiten Unternehmen und Arbeitskräfte in Zukunft benötigen

Die Anforderungen an IT-Fachkräfte von morgen sind hoch. Sie benötigen umfassende Kenntnisse über computergestützte Prognosemodelle und müssen Multitasking und abteilungsübergreifende Zusammenarbeit meistern. Sie sollten fundierte Kenntnisse der Prinzipien, Konzepte und Theorien von IP-Netzen und Edge Computing besitzen und mit Standardverfahren, -methoden und -techniken zur Durchführung von Beobachtungen, Prognosen und Analysen vertraut sein. Darüber hinaus ist praktische Erfahrung mit Machine-Learning-Ansätzen und -Modellen unerlässlich.

Allgemein gesprochen geht es darum, neue Methoden, Tool-Sets und Datenquellen versiert einzusetzen, um komplexe Datenbestände auswerten zu können. Unternehmen müssen dieses Wissen nach und nach systematisch aufbauen – Wissen über fortgeschrittene analytische Grundsätze, Konzepte und Methoden, mit denen sich detaillierte Analysen komplexer Informationen und Situationen aus unterschiedlichen Quellen erstellen lassen.

Eine erfolgreiche digitale Transformation ist an ein durchdachtes Sicherheitskonzept geknüpft. Deshalb müssen Unternehmen diesem Thema in Zukunft oberste Priorität einräumen. Der digitale Wandel muss mit einer fundamentalen Neubewertung von Berufsprofilen einhergehen, die Sicherheit im Unternehmensalltag gewährleisten.

Weitere Informationen zum Thema:

datensicherheit.de, 13.07.2019
Cyber-Abwehr: Erfolgsfaktor Künstliche Intelligenz

datensicherheit.de, 22.09.2017
IT-Security: Die Zukunft liegt in der Automatisierung