Kaspersky ist seit fast zwei Jahrzehnten f\u00fchrend bei der Integration von k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) und insbesondere von maschinellem Lernen (ML) in seine Produkte und Dienstleistungen. Unser Ansatz zur L\u00f6sung komplexer ML-Herausforderungen basiert auf unserem fundierten Know-how und unserer Erfahrung in der Anwendung dieser Technologien f\u00fcr die Cybersicherheit. Diese Kompetenzen werden erg\u00e4nzt durch unsere einzigartigen Datens\u00e4tze, effiziente Methoden und eine moderne Infrastruktur f\u00fcr das Modelltraining. Unser Kaspersky AI Technology Research Center vereint Datenwissenschaftler, ML-Ingenieure, Bedrohungsexperten und Infrastrukturspezialisten, um auch anspruchsvollste Aufgaben an der Schnittstelle von KI\/ML und Cybersicherheit zu bew\u00e4ltigen. Dazu geh\u00f6rt nicht nur die Entwicklung angewandter Technologien, sondern auch die Erforschung der Sicherheit von KI-Algorithmen, die Verwendung vielversprechender Konzepte wie neuromorphe ML, KI-Risikobewusstsein und vieles mehr.<\/p>\n
Wir bei Kaspersky haben eine breite Palette von KI\/ML-basierten Technologien zur Bedrohungserkennung entwickelt, die haupts\u00e4chlich zur Identifizierung von Malware dienen. Dazu z\u00e4hlen ein tiefgreifender neuronaler Netzwerkalgorithmus, der sch\u00e4dliche ausf\u00fchrbare Dateien aufgrund statischer Merkmale erkennt, eine ML-Technologie mit Entscheidungsstruktur f\u00fcr automatisierte Erkennungsregeln, die auf Benutzerger\u00e4ten eingesetzt werden, und neuronale Netze, die sch\u00e4dliches Verhalten von Programmen w\u00e4hrend der Ausf\u00fchrung erkennen. Au\u00dferdem verwenden wir ein System zur Identifizierung b\u00f6sartiger Online-Ressourcen, das auf anonymen Telemetriedaten fu\u00dft. Diese Daten stammen aus L\u00f6sungen, die auf Kundenger\u00e4ten installiert sind, und aus anderen Quellen. Mehr dar\u00fcber erf\u00e4hrst du in unserem Whitepaper Machine Learning for Malware Detection<\/a> (Maschinelles Lernen zur Malware-Erkennung). Andere Modelle \u2013 wie das ML-Modell zur Erkennung gef\u00e4lschter Websites und DeepQuarantine zur Isolierung von Spam-verd\u00e4chtigen E-Mails \u2013 sch\u00fctzen unsere Nutzer vor Phishing und Spam-Bedrohungen. Die KSN-Cloud-Infrastruktur macht unsere KI-Entwicklungen sowohl f\u00fcr Privatanwender als auch f\u00fcr Unternehmensanwender fast unverz\u00f6gert verf\u00fcgbar.<\/p>\n Geleitet von dem Versprechen der generativen KI, insbesondere der gro\u00dfen Sprachmodelle (LLM), haben wir eine Infrastruktur aufgebaut, um diese M\u00f6glichkeiten zu erforschen und schnell Prototypen f\u00fcr neue L\u00f6sungen zu erstellen. Diese Infrastruktur, die \u00e4hnlich wie ChatGPT LLM-Tools einsetzt, steht nicht nur Mitarbeitern aus allen Abteilungen f\u00fcr allt\u00e4gliche Aufgaben zur Verf\u00fcgung, sondern dient auch als Basis f\u00fcr neue L\u00f6sungen. Unser Kaspersky Threat Intelligence Portal erh\u00e4lt beispielsweise bald eine neue LLM-basierte OSINT-Funktion, die schnell Zusammenfassungen von Bedrohungsberichten f\u00fcr bestimmte IoCs liefert.<\/p>\n Um die Sicherheit der Infrastrukturen unserer Kunden zu erh\u00f6hen, entwickeln wir aktiv KI-Technologien, die auf unsere wichtigsten Unternehmensprodukte und -dienste zugeschnitten sind. Die KI-Analyse in Kaspersky Managed Detection and Response tr\u00e4gt seit mehreren Jahren dazu bei, die Belastung von SOC-Teams zu reduzieren, indem Fehlalarme automatisch ausgefiltert werden. Allein im letzten Jahr hat diese Technologie \u00fcber 100.000 Warnungen ohne menschliches Zutun<\/a> erledigt. Dadurch k\u00f6nnen SOC-Experten schneller auf echte Bedrohungen reagieren und sich besser auf die Untersuchung komplexer F\u00e4lle und die proaktive Bedrohungssuche konzentrieren. Eine weitere L\u00f6sung \u2013 die KI-basierte Host-Risiko-Bewertung in Kaspersky SIEM (Kaspersky Unified Monitoring and Analysis) und in Kaspersky XDR \u2013 verwendet ML-Algorithmen f\u00fcr die Suche nach verd\u00e4chtigem Verhalten von Hosts. Dabei verbleiben alle Daten im Unternehmen.<\/p>\n Ein weiterer wichtiger Entwicklungsbereich von Kaspersky ist der Einsatz von KI und ML in industriellen Umgebungen. Dazu geh\u00f6rt Kaspersky MLAD<\/a> (Maschinelles Lernen zur Erkennung von Anomalien) \u2013 eine Softwarel\u00f6sung zur vorausschauenden Analyse von Telemetrie-Signalen. Hier werden fr\u00fche (versteckte) Anzeichen f\u00fcr einen drohenden Ger\u00e4teausfall, eine Prozessunterbrechung, menschliches Versagen und Cyberangriffe automatisch erkannt. Das neuronale Netz wird kontinuierlich trainiert und MLAD analysiert einen Strom \u201eatomarer\u201c Ereignisse der Objekte, strukturiert diese in Muster und identifiziert ungew\u00f6hnliches Verhalten. Ein weiteres Projekt ist Kaspersky Neuromorphic Platform<\/a> (KNP) \u2013 ein Forschungsprojekt und eine Softwareplattform f\u00fcr KI-L\u00f6sungen. KNP basiert auf neuronalen Netzen und AltAI, einem energieeffizienten neuromorphen Prozessor, der von dem russischen Unternehmen Motive Neuromorphic Technologies<\/a> (Motive NT) in Zusammenarbeit mit Kaspersky entwickelt wurde.<\/p>\n Die zunehmende Verbreitung von KI-Technologien macht Sicherheitskontrollen erforderlich. Genau aus diesem Grund haben wir ein KI-Sicherheitsteam eingerichtet. Es bietet eine Reihe von Services, die darauf abzielen, einen zuverl\u00e4ssigen Schutz von KI-Systemen zu gew\u00e4hrleisten und potenzielle Bedrohungen f\u00fcr Daten, Gesch\u00e4ftsprozesse und die KI-Infrastrukturen abzuwehren.<\/p>\n In der Vergangenheit wurden ML-basierte Aufgaben von den Abteilungen erledigt, die direkt an der Erkennung bestimmter Bedrohungen beteiligt waren. Da die Zahl der Aufgaben w\u00e4chst und ML-Technologien immer mehr an Bedeutung gewinnen, haben wir uns jedoch entschieden, unser Know-how \u00fcber KI-basierte Systeme in das separate Kaspersky AI Technology Research Center zu verlagern. Dazu haben wir drei Basisteams gebildet, die den Einsatz von KI bei Kaspersky vorantreiben:<\/p>\n Das bedeutet jedoch nicht, dass unsere KI-Expertise auf die oben genannten Teams beschr\u00e4nkt ist. Das Gebiet der KI ist derzeit so komplex und vielseitig, dass sich das gesamte Know-how nicht in einer Handvoll Forschungsgruppen b\u00fcndeln l\u00e4sst. Auch andere Teams leisten einen wichtigen Beitrag zur Arbeit des Centers und setzen ML bei vielen Aufgaben ein: Technologien f\u00fcr maschinelles Sehen im Antidrone<\/a>-Team, Forschung zu KI-Codingsassistenten in den Abteilungen CoreTech und KasperskyOS, APT-Suche in GReAT<\/a> und KI-Gesetzgebungsstudie<\/a> im Team f\u00fcr Beh\u00f6rdenkontakte.<\/p>\n Die Einzigartigkeit unserer KI-Technologien wird durch Dutzende von Patenten best\u00e4tigt, die wir auf der ganzen Welt erhalten haben. Dies sind in erster Linie Patente f\u00fcr Erkennungstechnologien. Dazu geh\u00f6ren die Erkennung von Schadsoftware anhand von Protokollen zum Programmverhalten<\/a>, die Erkennung b\u00f6sartiger Server durch Telemetrie-\u00dcberwachung<\/a> sowie die Erkennung von gef\u00e4lschten Websites<\/a> und Spam<\/a> mithilfe von ML. Das Kaspersky-Portfolio deckt jedoch ein weit gr\u00f6\u00dferes Aufgabenspektrum ab: Technologien zur Verbesserung von ML-Datens\u00e4tzen<\/a>, zur Erkennung von Anomalien<\/a> und sogar zur Suche nach verd\u00e4chtigen Kontakten von Kindern<\/a> in Systemen zur Kindersicherung. Und nat\u00fcrlich patentieren wir aktiv unsere KI-Technologien f\u00fcr industrielle Systeme<\/a> und unsere einzigartigen neuronalen Ans\u00e4tze zur Verarbeitung von Ereignisstr\u00f6men<\/a> in Netzwerken.<\/p>\n Dar\u00fcber hinaus teilt Kaspersky sein KI-Know-how aktiv mit der Community. Einige unserer Studien wurden als wissenschaftliche Arbeiten auf f\u00fchrenden ML-Konferenzen vorgestellt. Darunter waren Themen wie monotone ML-Algorithmen<\/a> und Anwendung neuronaler Netze zur Spam-Erkennung<\/a>. Andere Studien wurden auf spezialisierten Portalen und bei Konferenzen zur Informationssicherheit pr\u00e4sentiert. Wir ver\u00f6ffentlichen beispielsweise Forschungsergebnisse zur Sicherheit unserer eigenen KI-Algorithmen, insbesondere zu Angriffen auf Spam-<\/a> und Malware-Erkennungsalgorithmen<\/a>. Wir untersuchen die Anwendung neuronaler Netze f\u00fcr die Zeitreihenanalyse<\/a> und erforschen den Einsatz neuromorpher Netze<\/a> f\u00fcr industrierelevante Aufgaben. Unsere Kaspersky Neuromorphic Platform (KNP) ist eine Open-Source-Software und steht der gesamten ML-Community zur Nutzung und Entwicklung zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n Die sichere Entwicklung und Anwendung von KI ist f\u00fcr uns von grundlegender Bedeutung, da das Vertrauen in unsere Algorithmen und deren Zuverl\u00e4ssigkeit unerl\u00e4sslich ist. Au\u00dferdem nehmen wir an Cybersicherheits-Wettbewerben teil, bei denen Angriffe auf ML-Systeme simuliert werden,<\/a> und besch\u00e4ftigen uns mit dem Einsatz fortschrittlicher Technologien wie LLMs zur Erkennung von Bedrohungen in Systemprotokollen<\/a> und Phishing-Links<\/a>. Wir sprechen auch \u00fcber Bedrohungen<\/a> f\u00fcr generative KI, insbesondere aus Sicht des Datenschutzes<\/a>, \u00fcber Angriffe auf verschiedene LLM-basierte Systeme<\/a>, den Einsatz von KI durch Angreifer<\/a> und die Verwendung unserer Technologien in SOCs<\/a>. Manchmal \u00f6ffnen wir unsere T\u00fcren einen Spaltbreit und enth\u00fcllen etwas von unserem Innenleben, erkl\u00e4ren das Training unserer Modelle und sogar die Feinheiten der Qualit\u00e4tsbewertung.<\/p>\n Die wichtigste Aufgabe von Kaspersky AI Technology Research Center besteht jedoch darin, unsere Kunden und die \u00d6ffentlichkeit f\u00fcr die Vor- und Nachteile von KI-Technologien und die davon ausgehenden Bedrohungen zu sensibilisieren. Unsere Experten demonstrieren die Gefahren von Deepfake-Videos<\/a>. Wir sprechen \u00fcber Details der KI-Nutzung (z. B. wie sich ChatGPT auf die Besch\u00e4ftigung von Entwicklern auswirkt) und tauschen unsere Erfahrungen in Webinaren und Diskussionsrunden aus.<\/p>\n Das Team f\u00fcr FT Technology Research organisiert Konferenzen \u00fcber neuromorphe Technologien, bei denen Fragen zur KI-Sicherheit besondere Beachtung gilt. Dabei geht es auch um Systeme, die auf einem neuromorphen Ansatz basieren. Gemeinsam mit unserem Partner, dem Institut f\u00fcr Systemprogrammierung der Russischen Akademie der Wissenschaften (ISP RAS), erforschen wir verschiedene Vektoren f\u00fcr Angriffe auf neuronale Netze in den Bereichen Computer Vision, LLM und Zeitreihen sowie deren Schutz. Im Rahmen der industriellen Partnerschaft zwischen Kaspersky und dem ISP RAS testet das Team Beispiele vertrauensw\u00fcrdiger ML-Frameworks.<\/p>\n Wir sind auch an der Entwicklung von Lehrg\u00e4ngen beteiligt, z. B. einem Modul \u00fcber den Einsatz von KI in der Cybersicherheit an der Moskauer Staatlichen Technischen Bauman-Universit\u00e4t<\/a>. Ein weiteres Beispiel ist ein Modul<\/a> zur sicheren Verwendung von KI. Dieses Modul geh\u00f6rt zu Kaspersky ASAP<\/a>, unserer L\u00f6sung zur Sensibilisierung von Mitarbeitern f\u00fcr Cyberbedrohungen. Schlie\u00dflich tragen wir zur Schaffung einer Reihe internationaler Standards f\u00fcr die KI-Nutzung bei. 2023 haben wir beim Internet Governance Forum erste Prinzipien f\u00fcr den ethischen Einsatz von KI-Systemen in der Cybersicherheit<\/a> vorgestellt.<\/p>\n Kurz gesagt hat das Kaspersky AI Technology Research Center die folgenden Hauptaufgaben: die Entwicklung von KI-Technologien, die sichere Anwendung dieser Technologien im Bereich Cybersicherheit, die \u00dcberwachung von Bedrohungen auf die missbr\u00e4uchliche oder b\u00f6sartige Verwendung von KI sowie die Prognose von Trends. All diese Aufgaben dienen dem Zweck, unseren Kunden ein H\u00f6chstma\u00df an Sicherheit zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Unsere Entwicklungen, Produkte, Forschungen, Patente und Expertenteams f\u00fcr KI.<\/p>\n","protected":false},"author":2706,"featured_media":31693,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[1848,3107,3108],"tags":[1520,4183,1518,3849],"class_list":{"0":"post-31692","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-business","8":"category-enterprise","9":"category-smb","10":"tag-ki","11":"tag-ki-technologieforschung","12":"tag-kunstliche-intelligenz","13":"tag-ml"},"hreflang":[{"hreflang":"de","url":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/ai-technology-research\/31692\/"},{"hreflang":"en-in","url":"https:\/\/www.kaspersky.co.in\/blog\/ai-technology-research\/28012\/"},{"hreflang":"en-ae","url":"https:\/\/me-en.kaspersky.com\/blog\/ai-technology-research\/23280\/"},{"hreflang":"ar","url":"https:\/\/me.kaspersky.com\/blog\/ai-technology-research\/12098\/"},{"hreflang":"en-us","url":"https:\/\/usa.kaspersky.com\/blog\/ai-technology-research\/30537\/"},{"hreflang":"en-gb","url":"https:\/\/www.kaspersky.co.uk\/blog\/ai-technology-research\/28169\/"},{"hreflang":"es-mx","url":"https:\/\/latam.kaspersky.com\/blog\/ai-technology-research\/27747\/"},{"hreflang":"es","url":"https:\/\/www.kaspersky.es\/blog\/ai-technology-research\/30479\/"},{"hreflang":"it","url":"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/ai-technology-research\/29230\/"},{"hreflang":"ru","url":"https:\/\/www.kaspersky.ru\/blog\/ai-technology-research\/38236\/"},{"hreflang":"tr","url":"https:\/\/www.kaspersky.com.tr\/blog\/ai-technology-research\/12877\/"},{"hreflang":"x-default","url":"https:\/\/www.kaspersky.com\/blog\/ai-technology-research\/52174\/"},{"hreflang":"fr","url":"https:\/\/www.kaspersky.fr\/blog\/ai-technology-research\/22282\/"},{"hreflang":"pt-br","url":"https:\/\/www.kaspersky.com.br\/blog\/ai-technology-research\/23038\/"},{"hreflang":"ja","url":"https:\/\/blog.kaspersky.co.jp\/ai-technology-research\/37293\/"},{"hreflang":"ru-kz","url":"https:\/\/blog.kaspersky.kz\/ai-technology-research\/28293\/"},{"hreflang":"en-au","url":"https:\/\/www.kaspersky.com.au\/blog\/ai-technology-research\/34100\/"},{"hreflang":"en-za","url":"https:\/\/www.kaspersky.co.za\/blog\/ai-technology-research\/33755\/"}],"acf":[],"banners":"","maintag":{"url":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/tag\/kunstliche-intelligenz\/","name":"K\u00fcnstliche Intelligenz"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/31692","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2706"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=31692"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/31692\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":31695,"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/31692\/revisions\/31695"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/31693"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=31692"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=31692"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=31692"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Unsere Mitarbeiter<\/h2>\n
\n
Forschung und Patente<\/h2>\n
Bewusstsein schaffen<\/h2>\n