Cyber-Resilienz in KI-Zeiten „Künstliche Intelligenz ist Segen und Fluch zugleich“

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Im Interview mit Storage-Insider erläutert Christian Kubik von Commvault Risiken und Chancen, die durch die Entwicklung und den Einsatz künstlicher Intelligenz entstehen.

Storage-Insider: Welche Rolle spielt KI konkret in der Cyber-Resilienz bei Schutz und Recovery von Daten?

Christian Kubik, Commvault: Eine zwiespältige. Denn Künstliche Intelligenz ist Segen und Fluch zugleich. Mittlerweile treffen tausende intelligente KI-Agenten autonome Entscheidungen – manchmal fehlerhaft und ohne eine Kontrolle durch den Menschen. Zudem stellt KI auch höhere Ansprüche: Eine tatsächliche Resilienz in KI-getriebener Umgebung verlangt, Daten an der Quelle zu sichern, sie kontinuierlich zu überwachen, die Zugriffsrechte zu kontrollieren und zu gewährleisten, dass Daten sich vorhersehbar und umfassend wiederherstellen lassen.

Dafür ist es unabdingbar, KI-Workloads in der Cloud und On-Premises selbst umfassend und nativ in den verschiedensten Systemen zu sichern, wie etwa BigQuery, RedShift oder Apache Iceberg in Amazon Web Services (AWS).

Wir unterstützen diese Workloads, gehen aber noch einen Schritt weiter und wollen die KI selbst cyberresilient machen. Damit Unternehmen und Organisationen die eigenen KI-Modelle und Data Lakes kontrolliert mit sauberen Daten aus Backups trainieren können, haben wir eigene digitale Datenräume entwickelt. Über diese sichere, nach Zero-Trust-Prinzipien aufgebaute Umgebung können autorisierte Benutzer Daten direkt in den Backup-Repositorys On-Premises und in der Cloud finden, aufbereiten und sicher an eigene oder externe KI-Plattformen koppeln. Eine integrierte Governance überwacht, dass Datensätze nur dann sicher geteilt und exportiert werden, wenn dies genehmigt ist und ein Zugriff richtlinienkonform erfolgt. Die Klassifikation der Daten und das Kategorisieren erfolgen entsprechend ihrer Sensibilität.

KI unterstützt die IT-Teams auch intuitiv bei ihren Alltagsaufgaben wie dem Datenschutz, Backup und der Recovery. Mit Prompts in natürlicher Sprache stoßen Administratoren die notwendigen Prozesse an oder überwachen sie. Dazu sprechen sie direkt mit dem KI-Chat-Assistenten in der Benutzeroberfläche. Wie im Dialog mit Kollegen können Administratoren Aufgaben per Sprache ausführen lassen, Regeln für ihre Workloads in SaaS-, Cloud- und Hybridumgebungen definieren und überwachen, ob sie eingehalten werden. Die Commvault-Cloud-Oberfläche interagiert über einen separaten Commvault-MPC-Server mit dem Anwender und führt ihn im Dialog durch die Aufgaben.

Eine KI-basierte Cyber-Resilienz zeichnet sich dadurch aus, Standardabläufe zu vereinfachen und zu beschleunigen sowie Anwendern bei der Kontrolle von KI-bedingten Risiken zu helfen.

Welche Verdachtsmomente für einen Angriff erkennt und analysiert eine KI frühzeitig?

Kubik: Verdachtsmomente für eine Cyberattacke können in unterschiedlichen Phasen auftreten, sei es bei der ersten Infiltration bis hin zur finalen Exekution des Schadcodes. Zum einen erkennt eine in der Cloud-Plattform integrierte KI kontinuierlich Anomalien in den Backup-Daten sowie in der darunterliegenden Infrastruktur. Durch Maschine Learning kennen die Algorithmen den Normalzustand und melden auffällige Abweichungen. Indizien für einen laufenden oder bevorstehenden Angriff sind beispielsweise ungewöhnlich hohe Datenaufkommen, übermäßig zahlreiche neu gestartete Prozesse sowie ungewöhnlich hoch ausgelastete Systeme.

Das Ziel dieser KI-basierten Funktionen ist es, IT-Teams über Verdachtsmomente frühzeitig zu informieren, so dass diese die potenzielle Krisensituation so früh wie möglich untersuchen. Wir haben eine neue Version von Threat-Scan entwickelt, mit der die Verantwortlichen dank KI verdächtige Dateien identifizieren, analysieren und unter Quarantäne stellen können. Sie erkennt auch aktuell schadhaft verschlüsselte Dateien und sucht nach spezifischen Indikatoren für eine Kompromittierung (IoCs) – alles potenzielle Hinweise für eine laufende Ransomware-Attacke.

Nach einem Angriff oder einem Ausfall ist es zudem wichtig, saubere Datensätze wiederherstellen zu können sowie verdächtige oder kompromittierte Daten zu finden und zu isolieren. Entscheidendes Qualitätskriterium einer Cyber-Recovery ist dabei die Wiederherstellung von einerseits sauberen und andererseits hinreichend aktuellen Daten, Systemen und Applikationen.

Nach Angriffen stecken IT-Teams in der Zwickmühle: Entweder sie stellen einen Zustand her, bei dem sie ganz sicher sind, dass er sauber und vertrauenswürdig ist. Dieser kann im Ernstfall aber Wochen oder gar Monate alt sein. Oder sie greifen auf aktuellere Backups zurück und riskieren, neben sauberen auch kompromittierte Daten wiederherzustellen – und damit mögliche Hintertüren der Angreifer wieder zu öffnen. Keine der beiden Alternativen ist ein Königsweg.

Commvault hat daher mit Synthetic Recovery ein AI-gestütztes Verfahren entwickelt, mit dem IT-Teams ein solches Dilemma bestmöglich für sich lösen können. Die zum Patent angemeldete Technologie erkennt Risiken in den Backup-Daten automatisch und entfernt gezielt diese Teile. Erhalten bleiben die sauberen und vor allem möglichst aktuellen Backup-Daten.

Automation ist angesichts des Umfangs der Sicherungsaufgaben ein wichtiges Gut. Wie unterstützt hier die KI?

Kubik: KI hilft, sowohl die Abläufe für Tests als auch den Ernstfall zu automatisieren. KI-gestützte Runbooks ermöglichen es etwa, digitale Reinräume als isolierte Umgebungen in der Cloud für den Vorab-Test der Recovery mit ganz bestimmten Szenarien, Workload-Konstellationen und -Konfigurationen automatisiert und damit effizient aufzusetzen. So können IT-Teams beispielsweise die Recovery digitaler Identitäten unter Praxisbedingungen testen und ihre Fähigkeiten für den Ernstfall trainieren.

KI ist auch ein wichtiges Hilfsmittel, um die Verantwortlichen bei einem fehlerhaft laufenden Backup zu benachrichtigen und ihr Eingreifen zu veranlassen. KI hilft zudem auch im Management von Prozessen zur Datenverfügbarkeit durch automatisiert erstellte Tickets – eine entsprechende Anfrage in natürlicher Sprache genügt.

In welchen Bereichen kann eine KI auch konkrete Empfehlungen fürs Management einer Cloud-Plattform geben? Welche Daten zieht sie dafür heran? Wie hilft Commvault Firmen dabei, die Daten nach Compliance-Vorgaben zu organisieren?

Kubik: Multi-Cloud ist bei den meisten Firmen in Deutschland inzwischen Standard. Laut dem KPMG Cloud Monitor 2023 nutzen 97 Prozent der deutschen Unternehmen mit mindestens 50 Mitarbeitenden Cloud-Computing. 82 Prozent davon verfolgen eine Multi-Cloud-Strategie. Wer die Daten in diesem Umfeld schützen möchte, setzt heute oft auf mehrere Werkzeuge, die isoliert voneinander eigenen und damit inkonsistenten Richtlinien folgen.

Entscheidend ist es dabei, diese hybriden Welten in einer Benutzeroberfläche zu überblicken und bewerten zu können. In einer zentralen Konsole sehen IT-Verantwortliche sämtliche Datenbestände aus den verschiedenen Strukturen auf einem Blick. Dank integrierter Sicherheitsfunktionen wie Immutable-Storage und Scans zur Risikoanalyse können sie zudem die Resilienz dieser Daten steigern. Künstliche Intelligenz trägt zu dieser Gesamtsicht bei und kann auch eine Analyse von Kosten und Einsparpotenzialen liefern.

Darüber hinaus können IT-Teams über die Plattformschnittstelle ihre On-Premises-Workloads aus Rechenzentren und Edge-Standorten einfach an die Plattform andocken und so die Governance über alle Daten weiter zentralisieren, unabhängig von deren Speicherorten.

Vielen Dank für das Gespräch, Herr Kubik!

„Speicherhungrig“ – der Storage-Insider-Podcast, Folge 19

Cyberangriffe erfolgreich abwehren: „Testen, testen, testen!“

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