Der Aufstieg der Künstlichen Intelligenz (KI) fühlt sich oft wie eine Revolution an – ein plötzlicher Sprung von schlauen Algorithmen zu Systemen, die erstaunliche Genauigkeit bieten. Aber hinter dem Hype verbirgt sich eine zeitlose Wahrheit: KI ist nur so gut wie die Daten, aus denen sie lernt.

In diesem Sinne teilen KI und Cyber-Sicherheit dieselbe DNS. Beide sind auf riesige Mengen vielfältiger, hochwertiger Daten angewiesen, um zu erkennen, vorherzusagen und zu verhindern.

Datendichte ist gleichbedeutend mit Genauigkeit

Die Leistungsfähigkeit der großen Sprachmodelle (LLM) und KI-Plattformen beruht auf dem exponentiellen Wachstum der Daten, mit denen sie trainiert werden – Billionen von Parametern, die aus allem abgeleitet sind, was die Menschheit geschrieben, gezeichnet oder geteilt hat. Ihre Intelligenz ist ein Produkt der Exposition.

Die Cyber-Sicherheit hat einen ähnlichen Weg eingeschlagen, allerdings mit einem entscheidenden Unterschied: Anstatt Texte und Bilder zu sammeln, erfassen wir Bedrohungsdaten. Milliarden von Signalen täglich – von Perimetern, Endgeräten, Mobilgeräten und der Cloud. Jedes einzelne ist ein Fragment einer sich ständig verändernden digitalen Bedrohungslage. Im Ergebnis steht ein prädiktives Verteidigungssystem, das die Lernweise der KI widerspiegelt: beobachten, analysieren und anpassen.

Seit seiner Gründung sammelt Check Point Bedrohungsinformationen aus allen Teilen der Welt. Was als einfacher Musterabgleich begann, entwickelte sich zu heuristischer Erkennung, Verhaltensanalyse und nun zu KI-gestützter Prävention. Diese Entwicklung erfolgte nicht über Nacht. Sie ist das Ergebnis kumulativen Lernens – Zehntausende von Angriffen aus der realen Welt, korrigierte Fehlalarme und integrierte neue Signaturen. Die Genauigkeit, ist dabei kein Zufall, sie ist das Ergebnis einer intelligenten Nutzung historischer Daten. Hier kommt noch ein Unterschied in Spiel, denn es mag zwar die Intelligenz der KI magisch erscheinen, aber ihre Trainingsdaten sind oft verzerrt oder synthetisch. Im Gegensatz dazu sind die Datensätze der Cyber-Sicherheit schmerzlich real – sie stammen aus Sicherheitsverletzungen, Ransomware-Kampagnen und Zero Day-Angriffen.

Fazit

Während KI weiterhin aus den digitalen Spuren der Menschheit lernt, bedient sich die Cyber-Sicherheit der digitalen Bedrohungsmarker aus Hacker-Angriffen, Malware und Ransomware – um einige Beispiele zu nennen. Beide streben nach größerer Genauigkeit und Autonomie – aber nur eine davon tut dies seit den Anfängen des Internets ununterbrochen, die Cyber-Sicherheit. Sie ist der Pragmatiker.