CrowdStrike Charlotte AI: Lösungsübersicht, Vor- und Nachteile

Was ist CrowdStrike Charlotte AI?

CrowdStrike Charlotte AI ist ein generativer KI-Assistent für Cybersicherheitsteams, der die CrowdStrike Falcon-Plattform nutzt. Durch die Nutzung von KI-Modellen und der Telemetrie der Falcon-Plattform zielt Charlotte AI darauf ab, Sicherheitsoperationen zu vereinfachen und Untersuchungszeiten zu verkürzen.

Mit Charlotte AI können Nutzer Workflows steuern, Erkennungen priorisieren und Antworten auf komplexe Fragen in einfacher Sprache erhalten. Das Tool integriert Bedrohungsinformationen mit anonymisierten Nutzungsdaten und zusätzlichem Kontext.

Hauptfunktionen von CrowdStrike Charlotte AI

CrowdStrike Charlotte AI bietet die folgenden Hauptfunktionen:

• Generative, KI-gestützte Workflows: Verwendet eine KI-Architektur mit mehreren Modellen, die mit Bedrohungsinformationen integriert ist, um Sicherheitsteams Erkenntnisse für die Priorisierung von Vorfällen, die Analyse gegnerischer Aktivitäten und die Automatisierung von Reaktionen zu liefern.
• Vereinfachte Benutzerinteraktion: Durch die Verarbeitung natürlicher Sprache können Analysten Skripte erstellen, Befehlszeilen erklären und Telemetriedaten extrahieren, ohne komplexe Skriptsprachen beherrschen oder Dokumentationen durchforsten zu müssen.
• Beschleunigte Untersuchung und Reaktion: Verkürzt die Untersuchungszeit, indem Benutzer neue Bedrohungen und Hinweise auf die Präsenz von Angreifern genauer untersuchen können. Es ermöglicht Echtzeitabfragen der IT-Umgebung über Endpunkte, Server und Cloud-Workloads hinweg. Analysten können außerdem Promptbooks erstellen und freigeben, um Team-Workflows zu vereinfachen.
• Verbesserte Analystenproduktivität: Automatisiert Routineaufgaben wie die Erstellung, Analyse und Berichterstattung von Vorfällen, um Sicherheitsteams dabei zu helfen, Zeit zu sparen.
• Sichere und transparente KI-Einführung: Die KI-Lösung arbeitet mit Sicherheitsvorkehrungen, einschließlich nachvollziehbarer und überprüfbarer Erkenntnisse. Rollenbasierte Zugriffskontrollen und integrierte Schutzmechanismen minimieren Risiken wie KI-Halluzinationen und gewährleisten gleichzeitig die sichere Nutzung in allen Teams.
• Demokratisierung von Fachwissen: Schließt die Qualifikationslücke und verkürzt die Onboarding-Zyklen, sodass Teams mit unterschiedlichen Erfahrungsstufen arbeiten können.

Funktionsweise von CrowdStrike Charlotte AI

CrowdStrike Charlotte AI basiert auf einer Architektur, die Geschwindigkeit und Sicherheit in allen Sicherheits-Workflows betont. Dieser Ansatz nutzt ein Multi-KI-System, das aufgabenspezifische KI-Agenten, CrowdStrikes Telemetrie und generative KI-Technologien integriert. So funktioniert Charlotte AI:

Multi-AI-Architektur

Charlotte AI verwendet eine Multi-KI-Architektur, bei der Arbeitsabläufe in einzelne Unteraufgaben unterteilt sind und spezialisierte KI-Agenten jede Aufgabe übernehmen. Diese Agenten sind auf bestimmte Rollen zugeschnitten, beispielsweise das Abrufen von Daten, das Generieren von Skripten oder die Analyse von Bedrohungsdaten.

Die Architektur ermöglicht es dem System, für jede Unteraufgabe das beste Basismodell auszuwählen und so Genauigkeit zu gewährleisten, ohne die Sicherheit zu beeinträchtigen oder Analysten mit Komplexität zu belasten.

Durch die Nutzung verschiedener KI-Modelle und die Isolierung ihrer Verwendung minimiert Charlotte AI die Kompromisse, die mit der Verwendung eines einzelnen Modells verbunden sind.

Aufgabenorientierte KI-Agenten

Charlotte AI nutzt über ein Dutzend KI-Agenten, die auf unterschiedliche Aufgaben abgestimmt sind. Diese Agenten arbeiten zusammen, um Benutzereingaben zu verarbeiten, relevante Daten abzurufen, Ergebnisse zu validieren und vollständige Antworten zu strukturieren. Der Prozess umfasst die folgenden Schritte:

1. Die Frage verstehen: KI-Agenten interpretieren zunächst die Eingaben des Benutzers und extrahieren wichtige Entitäten wie Bedrohungsakteure, Schwachstellen oder Indikatoren für eine Gefährdung.
2. Routing von Unteraufgaben: Ein Router-Agent bestimmt, welche spezialisierten KI-Agenten jeden Aspekt der Anfrage bearbeiten sollen.
3. Datenabruf oder Aufgabenausführung: Für Anfragen, die API-Aufrufe erfordern (z. B. das Scannen nach Indikatoren), rufen dedizierte Agenten die erforderlichen Daten ab. Für andere Aufgaben, wie z. B. das Generieren eines CrowdStrike Abfragesprache (CQL)-Skripts, übernehmen andere Agenten die Ausführung.
4. Validierung: Ein Validierungsagent überprüft die Ergebnisse, um Vollständigkeit und Genauigkeit sicherzustellen, und weist auf etwaige Inkonsistenzen oder fehlende Informationen hin.
5. Antwortgenerierung: Ein abschließender Agent strukturiert die Antwort in einem für Menschen lesbaren Format.

Schutzmaßnahmen gegen Halluzinationen

Um das Risiko generativer KI-Halluzinationen (ungenaue oder nicht unterstützte Ausgaben) zu minimieren, verfügt Charlotte AI über mehrere Sicherheitsvorkehrungen. Dazu gehören Validierungsagenten, die Ausgaben anhand der Daten der Falcon-Plattform überprüfen, sowie eine aufgabenspezifische Leistungsüberwachung. Durch die Isolierung von Aufgaben über mehrere KI-Agenten und -Modelle hinweg kann Charlotte AI die Auswirkungen einzelner Modellfehler reduzieren und so ein konsistentes und sicheres Benutzererlebnis gewährleisten.

Workflow-Beschleunigung durch generative KI

Charlotte AI beschleunigt die Untersuchung und Reaktion, indem es Benutzern die Interaktion mit der Falcon-Plattform über natürliche Sprache ermöglicht. Analysten können ihre gesamte IT-Umgebung abfragen, Erkennungsregeln generieren oder Bedrohungsdaten in Echtzeit analysieren. Charlotte AI unterstützt beispielsweise bei der Erstellung und Ausführung von CQL-Abfragen, der Untersuchung von Zero-Day-Schwachstellen oder der Analyse von Kompromittierungsindikatoren.

Dieses Design ermöglicht Teams aller Qualifikationsstufen effizientes Arbeiten. Unerfahrene Analysten können erweiterte Aufgaben wie das Abfragen großer Datensätze oder das Erstellen von Minderungsskripten ausführen, während erfahrene Benutzer von erheblichen Zeiteinsparungen profitieren.

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Einschränkungen der CrowdStrike Charlotte-KI

Obwohl Charlotte AI erhebliche Vorteile für Sicherheitsoperationen bietet, gibt es auch einige Einschränkungen, die die Teams berücksichtigen sollten:

• Abhängigkeit von der Falcon-Plattform: Charlotte AI ist eng in die CrowdStrike Falcon-Plattform integriert. Dies gewährleistet zwar eine nahtlose Funktionalität für Falcon-Benutzer, Unternehmen, die andere Sicherheitstools verwenden, können jedoch mit eingeschränkter Interoperabilität konfrontiert sein.
• Genauigkeitsbeschränkungen und KI-Halluzinationen: Wie alle generativen KI-Modelle kann Charlotte AI manchmal ungenaue oder irreführende Antworten liefern. CrowdStrike hat Sicherheitsvorkehrungen wie Validierungsagenten und rollenbasierte Zugriffskontrollen implementiert, Benutzer müssen die Ergebnisse jedoch weiterhin überprüfen, bevor sie darauf reagieren können.
• Eingeschränkte Anpassungsmöglichkeiten für nicht standardmäßige Anwendungsfälle: Charlotte AI ist für gängige Sicherheits-Workflows optimiert, kann jedoch nur eingeschränkt mit stark angepassten oder unkonventionellen Anwendungsfällen umgehen. Sicherheitsteams mit besonderen betrieblichen Anforderungen müssen KI-gestützte Erkenntnisse möglicherweise durch manuelle Analysen ergänzen.
• Ressourcenbedarf für eine vollständige Optimierung: Unternehmen, die die Möglichkeiten von Charlotte AI voll ausschöpfen möchten, müssen möglicherweise Zeit in die Schulung von Analysten investieren, um das System effektiv nutzen zu können. Das Tool verkürzt zwar die Einarbeitungszeit, doch für Teams, die mit den Falcon-Modulen nicht vertraut sind, kann dennoch eine gewisse Einarbeitung erforderlich sein.

Exabeam: Ultimative Alternative zu Crowdstrike Charlotte AI

Agentische KI definiert Sicherheitsabläufe neu, indem sie von passiver Erkennung zu proaktiver Abwehr übergeht. KI-gesteuerte Systeme können Bedrohungen untersuchen, Daten korrelieren und Reaktionsmaßnahmen autonom ausführen. Da sich Cyberbedrohungen ständig weiterentwickeln, benötigen Sicherheitsteams Lösungen, die über statische KI-Assistenten hinausgehen und adaptive Intelligenz in Echtzeit liefern.

Exabeam Nova wurde speziell für diese Anforderungen entwickelt und fungiert als Kraftmultiplikator innerhalb des SOC. Durch die Automatisierung von Untersuchungen, die Reduzierung der Alarmmüdigkeit und die Beschleunigung der Reaktionszeiten ermöglicht es Analysten, effizienter und effektiver zu arbeiten. Dank der nahtlosen Integration in die New-Scale Platform macht Exabeam Nova separate Tools überflüssig und stellt sicher, dass KI-basierte Erkenntnisse direkt in bestehende Sicherheits-Workflows eingebettet werden.

Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Assistenten passt Exabeam Nova seinen Untersuchungsansatz dynamisch an die Schwere und den Kontext jeder Bedrohung an. Es liefert präzise, umsetzbare Erkenntnisse, die sowohl auf Analysten an vorderster Front als auch auf Sicherheitsverantwortliche zugeschnitten sind, und stellt sicher, dass alle Beteiligten über die notwendigen Informationen verfügen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Exabeam Nova erstellt im Threat Center ausführliche Fallzusammenfassungen, die wichtige Bedrohungsindikatoren, zugehörige Erkennungen und empfohlene Maßnahmen zusammenfassen. Dadurch wird der Zeitaufwand der Analysten für das Zusammenfügen fragmentierter Daten reduziert.

Es basiert auf dem proprietären Threat Classification Framework Exabeam und nutzt zehnmal mehr Trainingsdaten als sein Vorgänger. Dadurch bietet es tiefere Ermittlungskenntnisse und eine genauere Priorisierung von Bedrohungen.

Sicherheit und Compliance stehen bei Exabeam Nova im Mittelpunkt. Im Gegensatz zu anderen KI-Lösungen, die auf externes Cloud-Training angewiesen sind, stellt Exabeam Nova sicher, dass Kundendaten vertraulich und sicher bleiben. Für das Modelltraining werden keine Untersuchungsdetails verwendet, und alle Daten werden innerhalb der vertrauenswürdigen Umgebung Exabeam verarbeitet. So bleiben Branchenvorschriften eingehalten und vertrauliche Informationen geschützt.

Über Untersuchungen hinaus verbessert Exabeam Nova die Bewertung der Sicherheitslage durch den Outcomes Navigator. Teams können damit die Anwendungsfallabdeckung bewerten, Lücken identifizieren und gezielte Empfehlungen zur Stärkung der Abwehrmaßnahmen geben. Durch die Analyse von Protokollquellen, Verhaltensmodellen und Regelanwendung können Unternehmen ihre Sicherheitsstrategie kontinuierlich verfeinern und optimieren.

Da KI-gesteuerte Cyberbedrohungen immer ausgefeilter werden, können sich Unternehmen veraltete Sicherheitsmodelle nicht mehr leisten. Exabeam Nova bietet eine proaktive, KI-gestützte Sicherheitsstrategie, die es Teams ermöglicht, Bedrohungen schneller zu erkennen, sicherer zu reagieren und ihre Sicherheitslage kontinuierlich zu stärken. Die Zukunft der Sicherheitsoperationen ist da – und sie wird von Exabeam Nova angetrieben. Weitere Informationen finden Sie unter Exabeam