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Einsatz von Generativer KI bei Penetrationstests

In dem Forschungsartikel „Generative AI for Pentesting: The Good, The Bad, The Ugly“ wird der Einsatz von Generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) und Großen Sprachmodellen (LLMs) im Kontext von Penetrationstests untersucht. Die Studie bietet eine umfassende Analyse der Vorteile, Herausforderungen und Risiken, die mit dem Einsatz von GenAI in der Cybersecurity verbunden sind.

Einleitung

Die Studie beginnt mit einer Einführung in die wachsende Bedeutung von Cybersecurity in unserer zunehmend digital vernetzten Welt. Die Forscher untersuchen speziell, wie Generative Künstliche Intelligenz (z.B. OpenAIs ChatGPT 3.5) die Prozesse bei Penetrationstests verbessern kann. Dabei wird auf die Vorteile eingegangen, die GenAI für effizientere, kreativere und maßgeschneiderte Testumgebungen bietet.

Der Einsatz von GenAI in Penetrationstests

  • Verbesserte Effizienz: Durch den Einsatz von LLMs können große Datenmengen schnell analysiert und Test-Szenarien automatisiert generiert werden.
  • Erhöhte Kreativität: GenAI ermöglicht die Simulation neuer Angriffsvektoren und das Nachahmen menschenähnlichen Verhaltens, wodurch Sicherheitsteams besser auf tatsächliche Angriffstaktiken vorbereitet sind.
  • Anpassungsfähigkeit: GenAI-Modelle können auf die spezifischen Systeme und Infrastrukturen einer Organisation zugeschnitten werden.
  • Kontinuierliches Lernen und Anpassung: GenAI kann sich in Echtzeit an neue Informationen und Erfahrungen anpassen, was eine laufende Aktualisierung des Penetrationstest-Prozesses ermöglicht.
  • Kompatibilität mit älteren Systemen: GenAI kann auf Daten, die spezifisch für ältere Systeme sind, trainiert werden, um potenzielle Schwachstellen zu identifizieren.
BSI zum Einfluss von KI auf die Cyberbedrohungslandschaft

Herausforderungen und Grenzen von GenAI

  • Übermäßige Abhängigkeit von KI: Es besteht die Gefahr, dass Sicherheitsteams zu stark auf KI-Technologien vertrauen, ohne menschliche Expertise.
  • Ethische und rechtliche Bedenken: Der Einsatz von GenAI in Penetrationstests wirft Fragen hinsichtlich Datenschutz und der Nutzung von sensiblen Informationen auf.
  • Inhärente Verzerrungen im Modell: Trainingsdaten könnten Verzerrungen enthalten, was zu unfairen oder ungenauen Ergebnissen führen kann.
Großmodelle Natürlicher Sprachen (LLMs) im Cybersicherheitskontext

Potenzielle Risiken und Unvorhergesehene Konsequenzen

  • Eskalation von Cyber-Bedrohungen: Fortgeschrittene GenAI-Technologien könnten von Angreifern genutzt werden, um raffiniertere Cyberangriffe zu entwickeln.
  • Unkontrollierte KI-Entwicklung: Die schnelle Entwicklung von GenAI-Technologien könnte zu einem Wettrüsten im Bereich der Cybersecurity führen.

Schlussfolgerung und Ausblick

Die Studie schließt mit der Feststellung, dass GenAI das Potenzial hat, Penetrationstests wesentlich zu verbessern, jedoch sorgfältig überwachte Implementierung und ethische Überlegungen erfordert.

Insgesamt bietet die Studie einen tiefen Einblick in die Möglichkeiten und Herausforderungen, die GenAI im Bereich der Penetrationstests bietet, und legt nahe, dass diese Technologien die Zukunft der Cybersecurity maßgeblich beeinflussen könnten.

Rechtsanwalt Jens Ferner (Fachanwalt für IT-Recht & Strafrecht)
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Rechtsanwalt Jens Ferner (Fachanwalt für IT-Recht & Strafrecht)

Ich beschäftige mich intensiv im technologischen Bereich mit Fragen der Softwareentwicklung, KI und Robotik - nicht nur als Jurist, sondern eben auch selbst als Entwickler. In diesem Blog teile ich Inhalte vor allem rund um Robotik bzw. Roboterrecht und ergänzend zum Thema KI. Von mir werden Unternehmen im gesamten IT-Recht beraten und vertreten.