Top 3 Cybersecurity-Prognosen für Unternehmen in 2025


Das Jahr 2025 wird voraussichtlich weitgehend von Diskussionen über künstliche Intelligenz (KI) in der Cybersicherheit dominiert werden. Dieses Jahr verspricht sowohl beispiellose Herausforderungen als auch Chancen für Unternehmen und Einzelpersonen gleichermaßen. Diese Vorhersagen heben die Herausforderungen und Chancen hervor, mit denen Unternehmen in der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft der Cybersicherheit konfrontiert sind. Die Umsetzung eines proaktiven und ganzheitlichen Ansatzes für die Cybersicherheit wird für Organisationen unerlässlich sein, um ihre Vermögenswerte, ihren Ruf und das Vertrauen ihrer Kunden im Jahr 2025 und darüber hinaus zu schützen.
Inhaltsverzeichnis:
1. KI-gestützte Sicherheitsrisiken
Die zunehmende Einführung generativer KI in Unternehmen bringt neue Risiken mit sich und unterstreicht die dringende Notwendigkeit robuster Funktionen zum Schutz der Privatsphäre und KI-Lösungen für Unternehmen.Die Beliebtheit von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Google Bard, jetzt Gemini und anderen wirft Bedenken hinsichtlich eines erheblichen Risikos der unbeabsichtigten Offenlegung von Daten und Sicherheitsrisiken auf, wie z. B. die Verfälschung von Trainingsdaten, die Offenlegung sensibler Unternehmensinformationen und ein unsicheres Plugin-Design, das vertrauliche Daten versehentlich Dritten zugänglich macht. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, müssen Unternehmen der Entwicklung robuster Funktionen zum Schutz der Privatsphäre Priorität einräumen und strenge Sicherheitsprotokolle für KI-gesteuerte Systeme implementieren. Ab 2025 sind Unternehmen in der EU zudem verpflichtet, sowohl genutzte als auch selbst entwickelte KI-Systeme auf Herz und Nieren zu prüfen. Werden in KI-Modellen Risiken festgestellt, dürfen diese in dieser Form nicht mehr genutzt oder weiterentwickelt werden. Das kürzlich eingeführte EU-KI-Gesetz sieht eine entsprechende Überprüfung vor, deren erste Einschränkungen ab 2025 verbindlich sind.
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Whitepaper EU-KI-Gesetz
2. Bedrohungen durch Deep-Learning-Systeme
Forscher haben Deep-Learning-Systeme entwickelt, die in der Lage sind, Daten über Tastaturanschläge präzise zu extrahieren und eine hohe Genauigkeitsrate von 95 % zu erreichen, wodurch potenziell sensible Informationen wie Passwörter oder private Nachrichten gefährdet werden. In ihrer Studie zeigten die Forscher, dass ihr System eine beispiellose Genauigkeit von 93 % erreichte, wenn es mit Tastaturanschlägen trainiert wurde, die von der weit verbreiteten Videokonferenzsoftware Zoom gesammelt wurden. Eine aktuelle Studie zeigt auch die Überlegenheit von Deep Learning, wobei die gemeldete Genauigkeit durch Transferlernen bei Modellen wie AlexNet und ResNet einen Spitzenwert von 98,57 % erreicht. Diese Modelle können auch Tastaturgeräusche entschlüsseln und Daten stehlen, was die potenziellen Risiken im Zusammenhang mit Schwachstellen bei der Tastaturnutzung deutlich macht. Forscher haben auch eine Vielzahl von Bedrohungen durch Deep-Learning-Systeme aufgedeckt, die weit über die Extraktion von Tastenanschlägen hinausgehen. Dazu gehört die Entwicklung heimlicher Malware, die in der Lage ist, herkömmliche Erkennungsmethoden wie DeepLocker zu umgehen. Diese Malware kann herkömmliche Erkennungsmethoden umgehen, indem sie tiefe neuronale Netze verwendet, um ihre bösartigen Nutzdaten zu verschleiern, und Ransomware nur bei bestimmten Zielopfern einsetzt. Die auf Deep Learning basierende Deepfake-Technologie ermöglicht die Erstellung hyperrealistischer gefälschter Audio-, Bild- und Videodateien für Desinformationskampagnen und Identitätsdiebstahl. Fortgeschrittene neuronale Netzwerkmodelle können Cyberangriffe präzise ausführen, indem sie Muster und Schwachstellen in Systemen erlernen. Letztendlich erleichtert der gezielte Einsatz von KI die Auswertung und Analyse aller Arten von gewonnenen Daten – für Tracking, Erpressungsversuche, Cyberangriffe oder andere rechtswidrige Verwendungen. Was bisher aufgrund der Komplexität und der erforderlichen Ressourcen nur wenigen möglich war, kann nun auch für kriminelle Aktivitäten leicht skaliert werden. Indem sie diese Herausforderungen proaktiv erkennen und angehen, können sich Organisationen besser vor der sich entwickelnden Landschaft von Deep-Learning-gesteuerten Cyber-Bedrohungen schützen und sensible Informationen vor Ausbeutung bewahren. Aus gutem Grund führt die EU mit der NIS-2-Richtlinie strenge Cybersicherheitsanforderungen für größere Unternehmen in vielen Sektoren und insbesondere für systemkritische Infrastrukturen ein
3. Mangel an Arbeitskräften im Bereich Cybersicherheit
Der anhaltende Mangel an Fachkräften im Bereich Cybersicherheit ist nach wie vor ein großes Problem. Schätzungen zufolge wird die Personallücke Ende 2023 bei weniger als 4 Millionen liegen. Dieser Mangel wird voraussichtlich zu mehr Sicherheitslücken und -lücken führen, wenn er nicht durch verstärkte Schulungs- und Rekrutierungsbemühungen behoben wird. Unternehmen stehen aufgrund von Kosteneinsparungen, Entlassungen und Einstellungsstopps vor Herausforderungen, die sich überproportional auf Cybersicherheitsteams auswirken. Auch in Bereichen wie Cloud-Computing-Sicherheit, KI/ML und Zero-Trust-Implementierung sind Qualifikationslücken weit verbreitet, sodass Unternehmen Schwierigkeiten haben, Mitarbeiter:innen mit den richtigen Fähigkeiten zu finden. Durch die Priorisierung von Bildungs- und Schulungsprogrammen im Bereich Cybersicherheit können Unternehmen die Qualifikationslücke schließen und ihre Abwehr gegen Cyberbedrohungen stärken.
Stärkung der Cyber Abwehr und des Datenschutzes
Umfassende Mitarbeiterschulungen:
Menschliches Versagen ist nach wie vor eine der Hauptursachen für Sicherheitsverletzungen. Je nach Studie sind mehr als die Hälfte bis fast alle Datenschutzverletzungen auf menschliches Versagen zurückzuführen, wie z. B. schlecht gesicherte Anmeldungen und Geräte, falsche Sicherheitseinstellungen, unbefugte Nutzung privater Konten, Verlust physischer Datenträger, fehlende Updates und Backups usw. Daher müssen Unternehmen in umfassende Schulungsprogramme zur Datensicherheit investieren, um ihre Mitarbeiter:innen über häufige Bedrohungen, Phishing-Betrug und bewährte Verfahren zum Schutz sensibler Informationen aufzuklären. Die Umsetzung des heyData-Programms zur Mitarbeiterschulung kann das Bewusstsein der Mitarbeiter:innen schärfen und die Einhaltung der DSGVO fördern, wodurch die Wahrscheinlichkeit von Datenschutzverletzungen verringert wird und Unternehmen in die Lage versetzt werden, das Risiko von durch menschliches Versagen verursachten Sicherheitsverletzungen zu mindern, um die Datenschutzstandards mit Zuversicht einzuhalten. In vielen Unternehmen werden diese einfach klingenden Schritte nur halbherzig während der ersten Einarbeitungsphase umgesetzt, aber ohne Wiederholung und regelmäßige Aktualisierungen werden sie nicht zum gewünschten Erfolg führen.
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Innovationen im Bereich Browsersicherheit:
Innovationen im Bereich Browsersicherheit, insbesondere die Browser-Isolationstechnologie, werden 2025 ein Schwerpunktthema für IT- und Sicherheitsanbieter sein. Diese Technologie beinhaltet Webbrowsing-Aktivitäten in isolierten Umgebungen, um die Sicherheit zu erhöhen.
Budgetbewusstsein:
Da die Ausgaben für Cybersicherheit im Jahr 2024 um 14 % gestiegen sind, müssen Unternehmen die Notwendigkeit erkennen, Ressourcen effektiv zuzuweisen, um die Abwehrmaßnahmen für die Cybersicherheit zu stärken. Proaktive Maßnahmen, die Zusammenarbeit mit Technologieteams und strategische Entscheidungen sind unerlässlich, um Investitionen in die Cybersicherheit zu maximieren und Risiken zu minimieren. Die Zusammenarbeit mit internen oder externen Datenschutzbeauftragten (DSB) kann grundlegende Schulungen zum Datenschutz bieten und Unternehmen dabei helfen, die DSGVO-Gesetze einzuhalten und potenzielle Datenschutzrisiken zu erkennen.
Kontinuierliche Überwachung und Bedrohungsintelligenz:
Setze dich für die Implementierung kontinuierlicher Überwachungs- und Bedrohungsintelligenzprogramme ein, um Cyberbedrohungen in Echtzeit zu erkennen und darauf zu reagieren. Betone den Wert der Nutzung fortschrittlicher Sicherheitsanalysen und Bedrohungsintelligenz-Feeds, um neuen Cyberbedrohungen und -trends immer einen Schritt voraus zu sein.
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Vendor Risk Management
Vendor Risk Mangement befähigt Unternehmen, indem es sicherstellt, dass sie die Drittanbieter, mit denen sie zusammenarbeiten, verstehen, sodass sie fundierte Entscheidungen treffen und starke Partnerschaften aufbauen können. Investitionen in Compliance-Plattformen wie das Vendor Risk Management Tool von heyData optimieren VRM-Prozesse, richten sie an Compliance-Standards aus und ermöglichen eine proaktive Risikominderung. Durch eine aktive Überwachung wird sichergestellt, dass vertrauenswürdige Drittanbieter eingesetzt werden und dass die richtigen Verfahren zum Schutz sensibler Daten umgesetzt werden. Durch Investitionen in heyData sparen Unternehmen wertvolle Zeit und Ressourcen und beugen gleichzeitig potenziellen rechtlichen Problemen durch effektive Risikoprävention und -verwaltung vor. Weitere Informationen zum Vendor Risk Management von heyData findet ihr hier.
Schlussfolgerung zu Cybersicherheitstrends 2025
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Prognosen zur Cybersicherheit für 2025 eine dynamische Landschaft hervorheben, die von den Fortschritten und Herausforderungen geprägt ist, die sich durch KI, sich weiterentwickelnde Technologien, Arbeitskräftemangel und neu auftretende Bedrohungen in kritischen Sektoren wie Kryptowährung ergeben. Organisationen müssen sich proaktiv an diese Trends anpassen, um ihre Cyberabwehr wirksam zu stärken.
Während Unternehmen die Komplexität der KI-Einführung bewältigen, bietet heyData eine KI-Lösung für die Risikoerkennung und Compliance. Mit modernsten Tools und fachkundiger rechtlicher Unterstützung befähigt heyData Unternehmen, KI selbstbewusst zu nutzen. Wenn ihr Fragen zu neuen Anforderungen wie NIS 2 habt, zögert nicht, uns zu kontaktieren, um eine unverbindliche Beratung zu erhalten, wie euer Unternehmen die strengen Richtlinien einfach und unkompliziert erfüllen und die Einhaltung nachweisen kann.
heyDatas KI-Lösung
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