Angreifer entwickeln ihre Taktiken ständig weiter, um herkömmliche Abwehrmaßnahmen zu umgehen, so dass es für IT-Sicherheitsteams fast unmöglich ist, Cyberangriffe ohne die Hilfe künstlicher Intelligenz abzuwehren. Durch ständiges "Lernen" der Unternehmensumgebung und des Benutzerverhaltens werden KI-Tools im Laufe der Zeit immer intelligenter und schaffen eine Referenz für einen Normalzustand, so dass anormale Verhaltensweisen erkannt und gemeldet werden können.

Da KI immer ausgereifter wird und Unternehmen sie immer häufiger einsetzen, machen sich auch Bedrohungsakteure die Vorteile zunutze: Sie können Techniken wie Data Poisoning einsetzen, um diese Systeme zu infizieren und ihre Ergebnisse zu beeinflussen. Und da Menschen auf verschiedene Weise Einfluss auf KI-Modelle nehmen können, können Cyberkriminelle Schwachstellen in KI-Systemen ausnutzen. Deshalb müssen IT-Sicherheitsteams vermeiden, sich bei der Erkennung von Bedrohungen ausschließlich auf KI zu verlassen.

Algorithmen des maschinellen Lernens können der KI zu mehr Widerstandsfähigkeit verhelfen. Durch Taktiken, wie das Trainieren von KI mit spezifischen Daten, die Analyse von Fehlermustern innerhalb der Trainingsdaten und das Denken wie ein Angreifer, können Unternehmen maschinelles Lernen nutzen, um ihre KI-Modelle widerstandsfähiger gegen Angriffe zu machen. Das Hinzufügen einer neuen Sicherheitsebene, die schwer zu erkennende Bedrohungen blockiert und gleichzeitig anomales Verhalten meldet und erkennt, ist von entscheidender Bedeutung.