Was ist KI-Null-Vertrauen-Sicherheit?

Das Null-Vertrauen-Sicherheits Modell kombiniert Zugriffssteuerungen mit minimalen Rechten mit einer expliziten Überprüfung der Benutzeranfragen für den Zugriff auf Unternehmensressourcen. KI-basierte Null-Vertrauen-Sicherheit erweitert dies, indem sie KI verwendet, um Zugriffsentscheidungen zu treffen und Analysen durchzuführen. KI-Null-Vertrauen-Sicherheit ist eine Weiterentwicklung von Zero Trust Network Access (ZTNA), die die Technologie nutzt, um identitätszentrierte Sicherheit zu verbessern. Die Einbeziehung von KI ermöglicht eine intelligente Durchsetzung von Zugriffssteuerungen mit minimalen Rechten, kontinuierlicher Überprüfung und Mikrosegmentierung.

KI wird zunehmend in Null-Vertrauen-Architekturen integriert, um die wachsende Anzahl identitätszentrierter Angriffe zu bekämpfen, mit denen Organisationen konfrontiert sind. Da Cyberangriffe zahlreicher und ausgeklügelter werden und zunehmend auf kompromittierte Benutzerkonten abzielen, benötigen Organisationen KI, um effektive Sicherheit in großem Maßstab zu implementieren, insbesondere mit dem Wachstum von Remote-Mitarbeitern und -Geräten.

Wie wird Null-Vertrauen-Sicherheit heute definiert?

Das Null-Vertrauen-Sicherheitsmodell wurde entwickelt, um die Einschränkungen traditioneller, perimeterbasierter Sicherheit zu adressieren. Das Perimeter-Modell, das häufig über virtuelle private Netzwerke (VPNs) implementiert wird, ist anfällig für Insider-Bedrohungen und laterale Bewegungen von Angreifern innerhalb des Netzwerks. ZTNA und Null-Vertrauen bieten eine moderne Alternative, die auf die Bedürfnisse sich entwickelnder IT-Infrastrukturen und Cyberbedrohungen zugeschnitten ist.

Kernprinzipien des Null-Vertrauens

Null-Vertrauen verfolgt einen Ansatz „von einem Breach ausgehen“ zur Sicherheit, der versucht, laterale Bewegungen und laufende Angriffe sowie eingehende Bedrohungen zu verhindern. Wesentliche Elemente des Modells sind:

• Minimaler Zugriff: Das Prinzip des minimalen Zugriffs verlangt, dass Benutzer, Geräte und Anwendungen nur den Zugriff haben, der erforderlich ist, um ihre Rolle auszuführen. Zugriffssteuerungen mit minimalen Rechten helfen, die potenziellen Auswirkungen eines kompromittierten Kontos zu verwalten und die Bedrohung durch laterale Bewegungen zu steuern.
• Kontinuierliche Authentifizierung und Autorisierung: Null-Vertrauen-Sicherheitskontrollen erfordern eine explizite Überprüfung jeder Anfrage für den Zugriff auf Unternehmensressourcen. „Niemals vertrauen, immer verifizieren.“
• Mikrosegmentierung ZTNA-Lösungen implementieren Mikrosegmentierung und schaffen Vertrauensgrenzen um einzelne Systeme und Anwendungen. Dies hilft, die Zugriffskontrollen mit dem geringsten Privileg durchzusetzen, da alle Anfragen diese Vertrauensgrenze passieren und einer Inspektion sowie der Durchsetzung von Richtlinien unterzogen werden müssen.

Die Zero Trust-Kontrollen gelten gleichermaßen für alle, einschließlich interner und externer Geräte und Benutzer. Dieser Ansatz adressiert das Risiko von Insider-Bedrohungen und passt sich der Tatsache an, dass Identität „der neue Perimeter“ geworden ist, da der Datenverkehr zunehmend in die Cloud und zu SaaS verlagert wird.

Zero Trust Network Access (ZTNA) Legacy-VPN

Die Sicherheitskontrollen von Zero Trust werden häufig über ZTNA implementiert, das als Alternative zu traditionellen VPNs entwickelt wurde. VPNs bieten authentifizierten Benutzern uneingeschränkten Netzwerkzugang, was die Bedrohung der lateralen Bewegung einführt, sobald ein Angreifer Zugang zur Unternehmensumgebung erhält.

Im Gegensatz dazu bietet ZTNA den Zugang zu spezifischen Anwendungen auf einer Fall-zu-Fall-Basis. Diese Entscheidungen können auf Zugriffskontrollen mit dem geringsten Privileg und Unternehmensrichtlinien basieren, sowie auf anderen Faktoren wie Geräte-Posture-Prüfungen.

Was meinen wir mit KI Zero Trust-Sicherheit?

Die KI Zero Trust-Sicherheit wendet KI und maschinelles Lernen auf Zero Trust-Architekturen an, um Risiken zu bewerten und Richtlinienentscheidungen in Echtzeit zu treffen. Sie erweitert die Prinzipien von Zero Trust und fügt KI hinzu, um das Risikoscore und die Durchsetzung von Protokollen in großem Maßstab zu verbessern.

Wie KI in die Zero Trust-Komponenten integriert wird

KI-Systeme integrieren sich mit bestehenden Elementen der Zero Trust-Architektur einer Organisation, einschließlich Identitätsmanagement, Benutzer- und Entitätsverhaltensanalysen (UEBA), PTNA-Richtlinien-Engines und Sicherheitsanalytik-Plattformen. Das System wird auf historischen Ereignissen und Entscheidungen von Analysten trainiert, um zukünftige Entscheidungen zu verfeinern und falsch-positive sowie falsch-negative Erkennungen zu minimieren. Bei der Implementierung von KI für Zero Trust sind qualitativ hochwertige Daten von Identitätsanbietern, Endpunkten und Netzwerktools entscheidend, um die Effektivität und Genauigkeit zu maximieren.

Wie verbessert KI den Zero Trust-Netzwerkzugang (ZTNA)?

KI ermöglicht es ZTNA-Tools, ihre Entscheidungsfindung zu verbessern, indem sie den Benutzer-, Geräte- und Sitzungs-Kontext über eine gesamte Sitzung hinweg intelligent bewertet. Mit KI können Unternehmen über statische Richtlinien hinausgehen und Abweichungen von normalen Anmeldezeiten, Anwendungsnutzung und Standorten berücksichtigen, um Anomalien zu identifizieren und Risikoscores zu berechnen. Diese Risikoscores können dann verwendet werden, um Maßnahmen zur Behebung auszulösen, wie z.B. verstärkte Authentifizierung, verweigerter Zugang oder eingeschränkte Berechtigungen.

KI-gesteuerte Geräte- und Sitzungs-Posture-Prüfungen

Zero Trust-Architekturen haben die Fähigkeit, eine Vielzahl potenzieller Faktoren bei der Berechnung eines Risikoscores für eine Benutzersitzung zu berücksichtigen. Häufige Beispiele sind:

• Version 2.2
• Patch-Level
• EDR-Status
• Geräte-Compliance

Die Integration von KI ermöglicht es, Muster zu verfolgen und Anomalien in der gesamten Organisation zu identifizieren, anstatt nur auf ein einzelnes Gerät zu schauen. Darüber hinaus können sie eine Vielzahl von Faktoren berücksichtigen, wenn sie einen Risikowert berechnen, anstatt sich nur auf eine einzelne Datenquelle zu stützen. Dieser zusätzliche Kontext kann die Bedrohungserkennung verbessern und helfen, die Maßnahmen zur Behebung an die jeweilige Situation anzupassen.

Kontinuierliche Überprüfung und adaptive Zugriffssteuerung

KI verbessert die Fähigkeit einer Organisation, kontinuierliche Überprüfungen durchzuführen und adaptive Zugriffe während einer Benutzersitzung zu implementieren. Durch die Überwachung der Sitzung in Echtzeit und die Berücksichtigung verschiedener Datenpunkte kann eine KI ihren berechneten Risikowert kontinuierlich basierend auf der Benutzeraktivität und anderen Warnsignalen aktualisieren.

Wenn die Sitzung zu riskant wird, kann die KI Maßnahmen ergreifen, um dieses Problem zu lösen. Zum Beispiel kann eine verstärkte Authentifizierung verwendet werden, um die Identität des Benutzers zu überprüfen, indem sie aufgefordert werden, ein Passwort oder einen MFA-Code einzugeben, um ihre Sitzung fortzusetzen. Alternativ kann das System den Zugriff auf hochriskante Systeme oder Ressourcen einschränken oder die Sitzung vollständig beenden.

Die Verwendung von KI hierfür bietet dem Sicherheitsteam auch Einblicke in den Entscheidungsprozess und die Gründe für die Eskalation. Wenn die KI die Historie der Risikowerte und die dahinterstehenden Überlegungen erklären kann, können die Sicherheitskräfte entsprechend handeln, möglicherweise eine Incident-Response einleiten oder den Fehlalarm des KI-Modells angehen.

Wie verbessert KI das Identitäts- und Zugriffsmanagement?

Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) implementiert die Benutzerauthentifizierung, -autorisierung und -prüfung für eine Organisation. Es ist ein kritischer Bestandteil einer Zero-Trust-Architektur, die Benutzerprofile und -richtlinien für das Benutzervertrauen verwaltet.

KI verbessert IAM durch intelligentes Identitätsmanagement und Analytik. Neben dem Bedrohungsmanagement kann KI helfen, ähnliche Benutzerrollen für die rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) zu gruppieren, ungenutzte Konten zu identifizieren und Privilegien zu erkennen, die gegen die Richtlinien des minimalen Zugriffs verstoßen könnten.

Während KI für IAM nützlich sein kann, ersetzt sie nicht die menschliche Aufsicht. IAM-Teams sollten die Empfehlungen der KI validieren, anstatt Änderungen automatisch zu genehmigen.

Risiko-basierte Authentifizierung und Step-Up-Kontrollen

Die risiko-basierte Authentifizierung weist Sitzungen Risikopunkte zu und ergreift Maßnahmen basierend auf diesen Punkten. Zum Beispiel könnten Sitzungen markiert werden, wenn sie unbekannte Geräte, ungewöhnliche Standorte oder unmögliche Reisen beinhalten. Diese Sitzungen müssen dann eine Step-Up-Authentifizierung durchführen, bei der zusätzliche Authentifizierungsschritte erforderlich sind, um die Identität des Benutzers zu überprüfen.

KI-Modelle können verwendet werden, um die Risikopunkte für eine Benutzersitzung intelligenter und anpassungsfähiger zu adjustieren. Dies kann das Benutzerverhalten, Bedrohungstrends und andere Informationen berücksichtigen, um zu bestimmen, wo zusätzliche Überprüfungen sinnvoll sind, während die Reibung innerhalb der Benutzererfahrung minimiert wird.

Identitätslebenszyklus und Berechtigungsmanagement

KI kann helfen, traditionell manuelle Prozesse für das Kontomanagement zu automatisieren. Dazu gehören die Bereitstellung von Konten, die Überprüfung des Zugriffs und die Deprovisionierung.

Zum Beispiel können KI-Systeme ähnliche Konten innerhalb der Organisation identifizieren und deren Berechtigungen vergleichen, um Berechtigungscreep und andere Probleme zu erkennen. Die Überwachung der Benutzeraktivität kann helfen, ungenutzte Konten oder unnötigen Zugriff, der einer Rolle gewährt wurde, zu identifizieren.

Welche Anwendungsfälle definieren KI-gesteuertes Zero Trust in der Praxis?

KI-gesteuertes Zero Trust eignet sich am besten für Situationen, in denen Risikoberechnungen komplex sind und sich schnell ändern können. Einige häufige Beispiele sind:

• Sicherung von Remote-Mitarbeitern, die unmanaged Netzwerke nutzen.
• Schutz des privilegierten Zugriffs auf Administrationskonsolen.
• Kontrolle des Zugriffs auf KI-Anwendungen und -Modelle.
• Erkennung von Insider-Bedrohungen und Kontenübernahmen.

Für diese Anwendungen hat KI das Potenzial, Bedrohungen schnell zu identifizieren und zu beseitigen. Falsch-positive Erkennungen können jedoch auftreten, insbesondere wenn das KI-System noch lernt und sein Modell anpasst. Darüber hinaus kann KI Bedrohungen übersehen, weshalb sie die Sicherheitsteams und traditionellen Kontrollen ergänzen sollte, anstatt sie zu ersetzen.

Wichtige Entwurfsprinzipien für KI Zero Trust Sicherheit

Best Practices für die Implementierung von KI Zero Trust Sicherheit umfassen:

• Policy-First-Denken: Vor der Implementierung von KI sollten Organisationen die Zero Trust-Richtlinien und Risikomodelle klar definieren. Dies hilft sicherzustellen, dass KI-Systeme implementiert und angepasst werden, um mit der Unternehmensführung in Einklang zu stehen.
• Verteidigung in der Tiefe: KI ergänzt Zero Trust; sie ersetzt es nicht. KI-basierte Risikobewertungen sollten auf traditionellen Zero Trust-Sicherheitskontrollen aufbauen, die über ZTNA implementiert werden, wie z.B. das Management des minimalen Zugriffs und Netzwerksegmentierung.
• Sichtbarkeit und Erklärbarkeit: Auf KI sollte nicht verlassen werden, um Zugangsentscheidungen isoliert zu treffen. Sicherheitsteams sollten Einblick in den Denkprozess der KI haben und die Möglichkeit, Änderungen zu überprüfen, die auf den Empfehlungen der KI basieren, bevor sie implementiert werden.
• Datenschutz und Compliance: KI-Systeme, die IAM implementieren, werden das Nutzerverhalten überwachen und analysieren. Dies muss in Übereinstimmung mit den gesetzlichen Anforderungen umgesetzt werden, und sensible Nutzerdaten sollten angemessen gegen unbefugten Zugriff, Nutzung oder Offenlegung gesichert werden.
• Änderungsmanagement: Kleine Änderungen an KI-Systemen können erhebliche Auswirkungen auf deren Effektivität haben. Änderungen sollten über einen Änderungsmanagementprozess kontrolliert werden, der inkrementelle Änderungen, Überwachung und Anpassung durchsetzt.

Daten-, Modell- und Richtliniengovernance

Die Daten-Governance ist entscheidend für KI-Systeme; schlechte Trainingsdaten oder Telemetrie können dazu führen, dass KI Fehler macht und dem Unternehmen schadet. Wesentliche Elemente eines KI-Governance-Programms umfassen:

• Datenklassifizierung:
• Risikominimierung
• Zugriffsmanagement
• Protokollierung der KI-Modellparameter (Quellen der Trainingsdaten, Aktualisierungsfrequenz usw.)

IT-Umgebungen und die regulatorische Landschaft für KI entwickeln sich beide schnell. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die Unternehmensrichtlinien für KI mit den regulatorischen Erwartungen hinsichtlich Transparenz, Prüfbarkeit, Sicherheit, Zuverlässigkeit und Datenschutz übereinstimmen.

Was sind die Risiken und Einschränkungen von KI im Zero Trust?

Die Einführung von KI-basierten Systemen im Identitätsmanagement bringt eine Vielzahl potenzieller Risiken mit sich, darunter falsch-positive Ergebnisse, falsch-negative Ergebnisse, Modellverschiebung, Vorurteile und potenzielle Umgehung. Aus diesem Grund kann eine übermäßige Abhängigkeit von KI-basierten Werkzeugen, die intransparente Modelle verwenden, erhebliche Bedrohungen ohne menschliche Überprüfung schaffen.

Angreifer können verschiedene Ansätze wählen, um KI-basierte Sicherheitssysteme zu überlisten. Beispiele sind:

• Allmähliche Verhaltensänderung zur Normalisierung bösartiger Aktivitäten
• Vergiftung von Trainingsdatensätzen oder Telemetrie
• Ausnutzung von blinden Flecken

Die Implementierung von KI im Zero Trust kann auch operationale Risiken schaffen, wie:

• Fehlkonfigurationen von Modellen
• Lärmende Warnmeldungen
• Fehlangepasste Schwellenwerte, die Zugriffsunterbrechungen verursachen
• Veraltete KI-Modelle

Ein effektives KI-basiertes System erfordert kontinuierliches Training, Feinabstimmung und Validierung, während sich Anwendungen, Benutzerverhalten und Muster weiterentwickeln. KI sollte sorgfältig innerhalb eines gut verwalteten Zero-Trust-Programms implementiert und verwendet werden und nicht als Ersatz dafür fungieren.

Leitplanken und Mensch-in-der-Schleife-Kontrollen

KI ist ein nützliches Werkzeug, aber sie ist nicht perfekt. Hochwirksame Änderungen, die von KI empfohlen werden, sollten von menschlichen Analysten überprüft und genehmigt werden, um die potenziellen Auswirkungen von KI-Halluzinationen und anderen Fehlern zu verringern.

Die Organisation sollte auch Programme für das Änderungsmanagement von KI implementieren, um Risiken zu steuern und die Leistung zu modellieren. Best Practices umfassen:

• Canary-Deployments
• A/B-Tests
• Rollback-Pläne für KI-gesteuerte Richtlinienänderungen.
• Verfolgung von KI-KPIs, wie z.B. reduzierte Vorfallraten, verbesserte Erkennungszeiten und Auswirkungen auf die Benutzererfahrung.
• Dokumentierte Entscheidungsleitfäden, die festlegen, welche Maßnahmen automatisiert werden können oder immer eine menschliche Überprüfung erfordern.

Häufig gestellte Fragen zur KI-Zero-Trust-Sicherheit

Ist KI-Zero-Trust-Sicherheit ein Produkt oder eine Architektur?

KI-Zero-Trust ist eine Architektur, die das bestehende Zero-Trust-Sicherheitsframework mit KI verbessert. Organisationen, die bestehende Systeme mit KI verbessern möchten, können die Fähigkeiten im Laufe der Zeit schrittweise übernehmen und sie mit bestehenden ZTNA-, IAM- und Sicherheitsanalytik-Investitionen in Einklang bringen.

Wie unterscheidet sich KI-Zero-Trust von traditionellem Zero Trust?

Traditionelles Zero Trust basiert auf statischen, politikbasierten Entscheidungen zur Anwendung der Zero-Trust-Prinzipien, wie z.B. dem Prinzip des geringsten Privilegs und der expliziten Überprüfung. KI-Zero-Trust fügt dem hinzu, indem es KI integriert und kontinuierliche, risikobasierte Entscheidungen auf der Grundlage kontextueller Daten trifft, die aus Identitätssystemen, Endpunkten und dem Netzwerk gesammelt werden.

Brauchen wir KI, damit Zero Trust funktioniert?

Nein, traditionelles Zero Trust verwendet keine KI, sondern statische Richtlinien, die die Kontrollen für den Zugriff mit den geringsten Privilegien durchsetzen. KI ist jedoch eine nützliche Ergänzung zu einer Zero-Trust-Architektur, die eine granularere Kontrolle über das Zugriffsmanagement in großem Maßstab bietet.

Welche Fähigkeiten benötigt ein Sicherheitsteam, um KI-gestütztes Zero Trust zu betreiben?

Teams, die KI-gestütztes Zero Trust implementieren, müssen qualitativ hochwertige Daten für das Modell bereitstellen, Governance-Richtlinien definieren und durchsetzen sowie Feedbackschleifen für kontinuierliches Lernen implementieren. Dies erfordert Fachwissen in IAM-Governance, Datenengineering und Richtliniengestaltung.

Wie sollten Sie KI-Sicherheitssoftware für Zero Trust bewerten?

KI-gestütztes Zero Trust erhöht die Effektivität von Zero-Trust-Architekturen, indem es kontinuierliche, intelligente Risikobewertung und -analyse integriert. KI-Sicherheitssoftware für Zero Trust sollte Folgendes bieten:

• Unterstützung für verschiedene Datenquellen (Identitätsanbieter, Endpunkte, Netzwerk usw.)
• Integration mit Sicherheitslösungen zur Durchsetzung von Richtlinien
• Hochwertige, erklärbare Risikobewertung
• Anpassbare Richtlinien und Governance
• Protokollierung und Berichterstattung gemäß den gesetzlichen Anforderungen
• Datenschutzfreundliche Telemetriesammlung und -analyse
• Einfachheit der Bereitstellung und Integration

KI ist kein notwendiger Bestandteil einer Zero-Trust-Architektur, kann jedoch ein Multiplikator sein, wenn sie korrekt implementiert wird. Bei der Bewertung von Lösungen sollten Sie konkrete Beispiele für KI-gesteuerte Entscheidungen anfordern, einschließlich Details zu Datenquellen, Erklärungen der Entscheidungen und wie Richtlinien durchgesetzt werden. KI-gestützte Zero-Trust-Sicherheit macht Zero Trust dynamischer und widerstandsfähiger in komplexen Umgebungen. Es hängt jedoch von einer soliden Architektur, Governance und menschlicher Aufsicht ab.