Maschinelles Lernen in der Cybersicherheit

Es gibt drei wichtige Arten von ML-Modellen:

Überwachtes maschinelles Lernen trainiert ein Modell mit Daten, die Menschen bereits analysiert und beschriftet haben, damit es Muster erkennt, die diese Beschriftungen vorhersagen, und diese Muster anschließend in neuen Daten identifiziert. Überwachtes Lernen eignet sich gut, um Daten zu klassifizieren und spezifische Muster für bestimmte Bedrohungsarten wie Distributed-Denial-of-Service-Angriffe (DDoS) zu erkennen.

Unüberwachtes maschinelles Lernen trainiert Modelle mit nicht gekennzeichneten Daten, sodass das Modell eigenständig verborgene Muster, Strukturen oder Gruppierungen erkennt und diese Merkmalscluster bestimmt. Diese Methode erkennt neue, komplexe Angriffsmuster, entdeckt Anomalien im eingehenden Datenverkehr und hilft Ihnen, Zero-Day-Angriffe wirkungsvoll abzuwehren.

Verstärkendes maschinelles Lernen basiert auf Versuch und Irrtum, um den Entscheidungsansatz des Modells anhand von Belohnungen und Strafen schrittweise zu optimieren, indem es kontinuierlich neue Methoden ausprobiert, um die Belohnung zu maximieren. Dieses ML-Modell erkennt viele Arten von Cyberangriffen zuverlässig und steigert seine Leistungsfähigkeit kontinuierlich.

Wir setzen maschinelles Lernen zunehmend in vielfältigen Cybersicherheitsfunktionen ein, weil es komplexe Aufgaben automatisiert, Muster in großen Datensätzen erkennt und raffinierte Bedrohungen in Echtzeit aufspürt.

Wir leisten einen wichtigen Beitrag zur Aufklärung von Cyberbedrohungen, indem wir aus großen und vielfältigen Datenquellen wie Logs, Inhalten aus dem Darknet und Bedrohungsberichten verwertbare Erkenntnisse gewinnen. So erkennen wir aufkommende Angriffstrends, Verhaltensweisen von Bedrohungsakteuren und Hinweise auf Kompromittierungen. Machine-Learning-Modelle eignen sich besonders gut zur Erkennung von Anomalien. Sie lernen, was bei Benutzern, Geräten oder Anwendungen normales Verhalten ist, und entdecken Abweichungen, die auf Sicherheitsverletzungen, Insider-Bedrohungen oder Fehlkonfigurationen hindeuten können.

Maschinelles Lernen analysiert Netzwerk-Datenflüsse in Echtzeit, um auffällige Muster zu erkennen, etwa Command-and-Control-Kommunikation, Datenexfiltrationsversuche oder laterale Bewegungen im Netzwerk. So erkennen Sie raffinierte, anhaltende Bedrohungen, die signaturbasierte Schutzmaßnahmen umgehen.

Risikobewertung ist eine weitere Cybersicherheitstaktik, die wir durch maschinelles Lernen realisieren. ML-Algorithmen analysieren mehrere Datenpunkte – etwa Nutzerverhalten, Sensitivität von Assets und Bedrohungswahrscheinlichkeiten – und erstellen so dynamische, kontextbewusste Risikobewertungen, die auf den potenziellen Auswirkungen für Ihr Unternehmen basieren. Das ist besonders entscheidend, um Bots und bösartige Automatisierung zu erkennen, da Angreifer Telemetriesignale fälschen, um ihre Kampagnen als legitimen Datenverkehr zu tarnen. Sie wechseln zum Beispiel IP-Adressen, nutzen verschiedene autonome Systemnummern (ASNs) – Identifikatoren für Internetnetzwerke – oder passen die User-Agent-Strings der Browser an, um einer Entdeckung zu entgehen. Mit ML erkennen wir solche Täuschungsversuche, indem wir subtile, ungewöhnliche Muster über verschiedene Datenpunkte hinweg finden, die Menschen oder regelbasierte Systeme oft übersehen.

Maschinelles Lernen ist auch für die Malware-Erkennung äußerst wertvoll, da es dynamische Funktionen bietet, die über statische, signaturbasierte Sicherheitsmethoden hinausgehen. ML ermöglicht eine schnellere, adaptivere und genauere Identifizierung sowohl bekannter als auch unbekannter Bedrohungen, einschließlich bisher unentdeckte Malware, einschließlich Zero-Day- und polymorpher Varianten.

Wir nutzen maschinelles Lernen zunehmend, um Teile von Penetrationstests zu automatisieren, bei denen Sicherheitsexperten simulierte Cyberangriffe durchführen, um Anwendungsschwachstellen in einem Computersystem oder einer Plattform zu finden. ML hilft dabei, ausnutzbare Angriffspfade zu erkennen, Sicherheitslücken zu analysieren oder Angreiferverhalten nachzuahmen, mit dem Ziel, Schwachstellen zu entdecken, bevor tatsächliche Angreifer diese ausnutzen können.

Maschinelles Lernen wird für drei Hauptbereiche genutzt:

• Erkennen Sie Bedrohungen schneller und präziser.  Wir nutzen Sicherheitslösungen mit maschinellem Lernen, die die Erkennungsrate durch Echtzeitanalyse großer Datenmengen steigern, um Auffälligkeiten, verdächtige Muster oder bekannte Kompromittierungsindikatoren sofort aufzudecken. Unsere ML-Algorithmen verstehen normales Nutzer- und Systemverhalten und melden Abweichungen, die mögliche böswillige Aktivitäten darstellen, damit Sie zeitnah reagieren können.
• Netzwerkschwachstellen proaktiv finden und beheben. Schwachstellen zu erkennen, bevor Angreifer sie ausnutzen, ist essenziell für effektives Bedrohungsmanagement. Mit Künstlicher Intelligenz unterstützen Sicherheitstools Sie dabei, Bedrohungsdaten, Simulationen und Modellierungen zu nutzen, um Schwachstellen zu bewerten, zu priorisieren und schnell zu beheben.
• Steigerung der IT-Effizienz durch Automatisierung repetitiver Aufgaben. Viele Cybersicherheitsprozesse sind repetitiv und zeitintensiv. Mit ML automatisieren wir diese Aufgaben, erhöhen so die Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit der Sicherheitsabläufe und ermöglichen Ihrem Sicherheitsteam, sich auf strategische Planung und wichtige Entscheidungen zu konzentrieren.

Der entscheidende Vorteil der Integration von ML-Modellen in die Cybersicherheit liegt darin, dass Sie enorme Mengen unterschiedlicher Daten – etwa Netzwerkverkehr, Nutzerverhalten, Systemprotokolle und Bedrohungsinformationen – viel schneller und in einem Umfang analysieren können, der für Menschen unvorstellbar ist. Maschinelles Lernen erkennt komplexe Muster, Zusammenhänge und Anomalien in Echtzeit. So können Sicherheitssysteme Bedrohungen früher im Angriffsverlauf identifizieren und gezielt reagieren – oft noch bevor erheblicher Schaden entsteht. Außerdem werden ML-Algorithmen mit wachsendem Dateninput ständig besser, wodurch die Erkennung immer präziser und anpassungsfähiger wird.

Für Sie als Unternehmen bedeutet das eine deutlich stärkere Sicherheitsposition: ML-gestützte Lösungen automatisieren Sicherheitsrichtlinien-Updates, decken vorhandene Schwachstellen auf, beheben diese proaktiv und reduzieren so das Risiko menschlicher Fehler, die zu Sicherheitslücken oder Fehlkonfigurationen führen. Sicherheitslösungen mit ML helfen Ihnen zudem, sich schneller an neue Cyberbedrohungen anzupassen, indem sie neue Gefahren rasch erkennen und Ihre Abwehrsysteme vorausschauend anpassen. Ein weiterer Vorteil: ML steigert Ihre IT-Produktivität maßgeblich. Durch die Automatisierung vieler Bedrohungserkennungs- und Abwehrprozesse schaffen Sie Freiräume für Ihre IT-Mitarbeiter, um strategisch zu arbeiten und ihre Taktiken mit Echtzeit-Analysen sowie Bedrohungsinformationen zu optimieren.

Damit ML sein volles Potenzial für Cybersicherheit entfalten kann, benötigen Sie Zugang zu hochwertigen Daten und Telemetriedaten, denn sie sind die Grundlage für präzise, adaptive und effektive Modelle. Ohne automatisierte Datenquellen können ML-Systeme nicht weiter lernen, sich verbessern oder aussagekräftige Erkenntnisse liefern. Für viele Organisationen stellt die Bereitstellung dieser automatisierten Datenströme eine Herausforderung dar.