Aktionen und Absichten: Insider-Bedrohungserkennung für das KI-Zeitalter 

Wichtige Erkenntnisse 

• Insider-Bedrohungen entstehen nicht nur durch bestimmte Aktionen, sondern auch durch menschliche Motive. Durch die Analyse von Tonfall, Stimmung und Kontext in der Kommunikation können Teams, die sich mit Insider-Risiken befassen, frühzeitig Anzeichen für neue Bedrohungen erkennen. 
• Wenn Indikatoren für böswillige Absichten und riskantes Verhalten in einer zentralen Übersicht zusammengeführt werden, entsteht ein ganzheitliches Bild, das frühzeitiges Eingreifen ermöglicht. 
• Ein proaktiver Ansatz ist dabei entscheidend. Mithilfe KI-gestützter Erkennung und Untersuchung können Teams den manuellen Aufwand verringern, schneller reagieren und finanzielle sowie Reputationsschäden verhindern. 

Bedrohungen durch Insider zählen im Bereich Cybersicherheit zu den komplexesten Herausforderungen. Im Gegensatz zu externen Angriffen stehen dahinter Personen, die in Vertrauenspositionen tätig sind: Mitarbeiter, Auftragnehmer oder Geschäftspartner. Das macht es schwierig, diese Bedrohungen vorherzusehen und zu erkennen. 

Das Problem wird immer größer. Der Einsatz von KI und die digitale Transformation bringen neue Risiken mit sich. So könnten beispielsweise technisch unerfahrene Anwender KI nutzen, um ihre Spuren zu verwischen. Außerdem besteht die Gefahr, dass unachtsame Anwender vertrauliche Daten zu Fusionen und Übernahmen (M&A) weitergeben und zu ihrem persönlichen Vorteil nutzen. Um in solchen Fällen Schäden zu vermeiden, ist frühzeitige Erkennung entscheidend. 

Zum frühzeitigen Erkennen von Insider-Bedrohungen ist neben der Überwachung der Anwenderaktivitäten auch die Erkennung der Absicht erforderlich. 

Moderne Lösungen zur Insider-Risikoerkennung müssen Motive berücksichtigen 

Jede Insider-Bedrohung beginnt mit einer Entscheidung eines Menschen. Menschen handeln aus verschiedenen Gründen: Verärgerung, Anspruchsdenken, finanzielle Belastung oder mentaler Rückzug vom Arbeitsplatz. Diese Motive sind Auslöser für riskantes Verhalten.  

Aus diesem Grund wurde die Insider Threat Matrix™ entwickelt, ein Cybersicherheits-Framework zur Erkennung und Prävention von Insider-Bedrohungen, das das menschliche Element bei der Bedrohungserkennung mit einbezieht. Die meisten herkömmlichen Frameworks befassen sich fast ausschließlich mit externen Angreifern und sehen nicht die Absichten, die hinter Anwenderaktionen stehen. 

Herkömmliche Ansätze stoßen hier an ihre Grenzen. Mit Methoden wie Keylogging werden zwar Aktivitäten erfasst, die jedoch oft lückenhaft sind. So werden Verhaltensweisen auf nicht verwalteten oder privaten Geräten häufig nicht erfasst und es fehlen Kontextinformationen zur Absicht des Anwenders. Darüber hinaus sind herkömmliche Ansätze datenschutzrechtlich problematisch, da sie zu viele Anwenderdaten erfassen und zu viele Warnmeldungen auslösen.  

Ein moderner Ansatz hingegen nutzt KI, um die Anwenderkommunikation zu analysieren und sich so ein umfassenderes Bild zu verschaffen.  Dabei werden Tonfall, Stimmung und Kontext berücksichtigt – unter Wahrung der Privatsphäre. Auf diese Weise können Sicherheitsteams nicht nur das Verhalten, sondern auch die Absichten der Anwender nachvollziehen. 

Ganzheitlicher Einblick in Insider-Risiken 

Die Verknüpfung von Verhalten und Absicht in einer zentralen Ansicht bietet mehr Kontext. Anstelle isolierter Warnmeldungen erhalten Analysten für Insider-Risiken ein umfassendes Bild der sich entwickelnden Bedrohungen. Durch einen Abgleich mit der Insider Threat Matrix™ werden Risiken in allen Phasen einer Insider-Bedrohung aufgedeckt und Anwender mit hohem Risiko identifiziert, die weiter untersucht werden sollten.  

Mithilfe von KI können Analysten Gespräche analysieren und Insider-Risikomuster erkennen, die zuvor nicht sichtbar waren. Dazu zählen beispielsweise Anzeichen von Verärgerung oder mentalem Rückzug, oder Formulierungen, die auf ein Anspruchsdenken gegenüber Daten hindeuten. 

Wenn diese Erkenntnisse mit Signalen (z. B. ungewöhnliche Aktivitäten) korreliert werden, erhalten Analysten einen umfassenden Überblick über das Gesamtrisiko und können entsprechend reagieren und Maßnahmen priorisieren.  

Sicherheitsrisiken durch ausscheidende Mitarbeiter 

Ein häufiges Szenario von Insider-Bedrohungen sind ausscheidende Mitarbeiter, die vor ihrem Austritt geistiges Eigentum stehlen. Oft entdecken Unternehmen dies zu spät, um es noch zu stoppen.  

Dabei treten unter anderem folgende Warnsignale oft bereits vorher auf:  

• Veränderungen des Umgangstons 
• Ausdruck von Verärgerung in Nachrichten 
• Mehr Zugriffe auf vertrauliche Daten 
• Ungewöhnliche Verhaltensmuster 

Die Analyse der Anwenderkommunikation in Verbindung mit Aktivitäten deckt Insider-Risiken früher auf. Da das Team sich entwickelnde Bedrohungen bereits erkennen kann, bevor der Mitarbeiter das Unternehmen verlässt, kann es frühzeitig handeln und Gegenmaßnahmen ergreifen.  

KI-gestützte Untersuchungen 

Die Bedrohungserkennung ist natürlich nur ein Teil der Problemlösung, denn Analysten müssen Bedrohungen auch schnell untersuchen und konsequent beseitigen können.  

KI hilft dabei, alle Informationen zu einem Untersuchungsfall zusammenzufassen. Sie verknüpft alle Aktivitäten, Nachrichten und Kontextinformationen und kann innerhalb weniger Minuten einen vollständigen, faktenbasierten Sachverhalt darstellen. 

Anstelle von reinen Warnmeldungen erhalten die Analysten somit konkrete Antworten: Wie hat sich die Bedrohung entwickelt, welche Signale waren ausschlaggebend und warum? Dies ermöglicht schnellere Entscheidungen, schnellere Eskalationen und effizientere Untersuchungen. Zudem werden Untersuchungsfälle, die an Führungskräfte oder die Rechtsabteilung weitergegeben werden, damit rechtssicher. 

Von reaktiv zu proaktiv 

Einblicke in die Anwenderkommunikation in Kombination mit Aktivitäten ermöglichen einen proaktiveren Ansatz bei der Abwehr von Insider-Risiken. Anstatt nur das Verhalten zu überwachen, können die Teams die Motive und Absichten verstehen und so potenziellen Insider-Bedrohungen vorbeugen.  

Dieser Ansatz bietet entscheidende Vorteile: 

• Frühzeitige Risikoerkennung dank Einblick in Gründe für bestimmtes Verhalten 
• Schnellere Untersuchungen dank umfangreichem Kontext und weniger manuellem Aufwand 
• Zuverlässigere Erkennung, ohne die Privatsphäre der Anwender zu verletzen 

Die Lösung hilft Unternehmen vor allem dabei, Insider-Bedrohungen zu stoppen, bevor diese der Marke ernsthaften Schaden zufügen oder zu finanziellen Verlusten führen können.  

Weitere Informationen 

• Weitere Informationen dazu, wie Sie im Rahmen der proaktiven Erkennung von Insider-Risiken die Absicht von Anwendern besser verstehen können, erhalten Sie in unserem Webinar. 
• Wenn Sie erfahren möchten, wie Sie Ihren reaktiven Ansatz auf eine proaktive Strategie umstellen können, lesen Sie unser Datenblatt.