Künstliche Intelligenz als doppeltes Schwert in der Cyber-Sicherheit von Finanzinstitutionen

Die rasante Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) stellt Finanzinstitute vor neue Herausforderungen, bietet aber auch Chancen zur Verbesserung der Cybersicherheit und Betrugsbekämpfung. Banken und Finanzdienstleister, traditionell Angriffsziele von Hackern aufgrund ihres Vermögens und riesiger Kundendatenbanken, sehen sich neuerdings mit einer fortschrittlichen Form krimineller Aktivitäten konfrontiert: Generative KI-Systeme sind in der Lage, aus Daten echter Personen täuschend echte Audio- und Videoimitationen zu erstellen, die Sicherheitssysteme überlisten können. Sumsub, eine Plattform für Identitätsverifizierung, verzeichnete zunehmende 'Deepfake'-Vorfälle in der Fintech-Branche – ein Anstieg um 700 Prozent im Jahr 2023 im Vergleich zum Vorjahr. Darüber hinaus setzen kriminelle Gruppen generative KI-Technologien ein, um schädliche Software (Malware) zu verbreiten. In einem Experiment entwickelten Forscher mithilfe eines KI-basierten großen Sprachmodells (Large Language Model, LLM) eine Malware, die personenbezogene Informationen sammeln kann und fähig war, IT-Sicherheitssysteme durch ständige Code-Änderungen zu umgehen. Zur Abwehr dieser Bedrohungen setzen Finanzdienstleistungsunternehmen ihrerseits KI in ihren Cybersicherheitssystemen ein. Seit mindestens einem Jahrzehnt nutzen Banken unterschiedliche KI-Formen, wie maschinelles Lernen, um Betrug zu erkennen und Transaktionsanomalien zu markieren. Die Herausforderung besteht darin, mit Cyberganoven Schritt zu halten, die ebenfalls Zugang zu den neuesten KI-Werkzeugen haben. Ein Bericht des US-Finanzministeriums kam zu dem Schluss, dass Finanzunternehmen mehr KI einsetzen sollten, um technisch versierten Cyberkriminellen entgegenzutreten und Informationen über KI-Sicherheitsbedrohungen auszutauschen. Der Einsatz von KI birgt jedoch auch Risiken. Die Sorge besteht darin, dass Kriminelle falsche Daten in die KI-Modelle einschleusen könnten. Andrew Schwartz, Senior Analyst bei der Beratungsgruppe Celent, warnt davor, dass KI-Modelle dazu gebracht werden könnten, Transaktionen falsch zu klassifizieren, wenn Betrüger ihnen fehlerhafte Daten zuführen. Nichtsdestotrotz setzen einige Finanzdienstleistungsunternehmen ihre Investitionen in generative KI-Systeme fort. Mastercard enthüllte im Februar seine eigene generative KI-Software, welche die Betrugserkennung für Banken verbessern soll. Diese Software analysiert Transaktionen im Mastercard-Netzwerk und könnte laut Unternehmen die Betrugserkennungsrate durchschnittlich um 20 Prozent und in manchen Fällen um bis zu 300 Prozent steigern. Mastercard hebt hervor, dass seine KI die Rate an falsch-positiven Betrugsmeldungen um mehr als 85 Prozent reduzieren könnte und plant, die KI-Funktion noch im selben Jahr kommerziell anzubieten. Johan Gerber, Executive Vice President für Cybersicherheit und Innovation bei Mastercard, kommentiert, die KI trage zu einem verbesserten Kundenerlebnis bei und erkenne Betrug präzise. Auch FBD Insurance aus Irland setzt KI-basierte Sicherheitssoftware von Smarttech247 ein, um bis zu 15.000 IT-Ereignisse pro Sekunde auf mögliche Sicherheitsbedrohungen hin zu analysieren, wodurch die Reaktionszeit auf Bedrohungen verkürzt wird. Enda Kyne, CTO und COO bei FBD, weist darauf hin, dass traditionelle Sicherheitstechnologien länger brauchen, um Bedrohungen zu erkennen. Trotzdem wird KI die IT- und Risikomanagement-Experten im Finanzsektor nicht ersetzen. Yashin Ahmed von IBM bezeichnet den Umgang der Finance-Unternehmen mit KI als 'herausfordernd'. Hinzu kommt ein weltweiter Mangel an Cyber-Sicherheitspersonal und der Wettbewerb um KI-Experten. Giancarlo Hirsch von der Rekrutierungsfirma Glocomms betont, wie spezialisiert der Kandidatenpool ist. Die Nachfrage nach KI-gesteigerter Cybersicherheit dürfte den Verkauf von Standardsoftware ankurbeln. Statista prognostiziert ein Wachstum des Marktes für KI-Cybersicherheitsprodukte von rund 24 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 auf fast 134 Milliarden US-Dollar bis 2030. Rom Eliahou von BlueVoyant betont die Notwendigkeit von KI und maschinellem Lernen, um die zunehmenden Bedrohungen bewältigen zu können.