Cyberangriffe werden immer komplexer, so dass selbst technologiebasierte Cyber-Sicherheitspraktiken nicht ausreichen. Darüber hinaus müssen Unternehmen massive Mengen an Vorfallsdaten, fehlerhaften oder doppelten Datensätzen, eine Vielzahl von Malware-Mustern über tausende von Protokollen bewältigen. Dies kann Sicherheitsanalysten schnell überfordern. Infolgedessen haben Unternehmen heutzutage eine deutlich höhere Zahl an Schwachstellen als in der Vergangenheit. Der norwegische Aluminiumhersteller Norsk Hydro wurde beispielsweise im März 2019 von der LockerGoga-Ransomware getroffen, die die Mitarbeiter am Zugriff auf die Produktionssysteme des Unternehmens hinderte.
KI für einen sicheren, belastbaren und zukunftssicheren Cybersicherheitsplan
Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) bieten eine Reihe von Vorteilen gegenüber traditionellen Methoden für Cyber-Security-Tracking. Sie tragen nicht nur dazu bei, Anomalien schneller zu entdecken, sondern auch Risikobereiche vorherzusagen und so einen robusten Cybersicherheitsplan zu untermauern.
Schnell Muster erkennen
Im Gegensatz zu den meisten manuellen Tracking-Methoden können KI- und ML-basierte Algorithmen täglich Millionen von Ereignissen überwachen. So finden sie schnell Muster und erkennen bösartige Aktivitäten oder Ereignisse. Sicherheitsanalysten können diese Menge an Daten manuell nicht verarbeiten. Tatsächlich gibt es eine wachsende Anzahl KI-betriebener Bots, die ein menschenähnliches Verhalten zeigen. In einer solchen Situation lässt sich KI einsetzen, um eine Ursachenanalyse durchzuführen. Diese werden an das Security-Team weitergeleitet, bevor sie Abhilfemaßnahmen ergreifen. KI unterstützt Security-Mitarbeiter, indem sie Fehlalarme identifiziert und filtert, so dass sie sich auf Vorfälle konzentrieren können, die eine höhere kognitive Leistungsfähigkeit erfordern.
Skalierung mit hoher Genauigkeit für große Volumina
Der Datenverkehr und die Anzahl von Bedrohungen steigen kontinuierlich an, das Volumen der zu überwachenden Gefahren nimmt darüber hinaus exponentiell zu. Es ist nahezu unmöglich, ein Team von Sicherheitsanalysten im gleichen Tempo zu erweitern. KI ist in der Lage, große Datenmengen parallel zu verarbeiten und zu nutzen. Damit lassen sich Verstöße direkt am Tag Null schnell erkennen und markieren. Machine Learning verbessert die Genauigkeit der Algorithmen durch das Training der Lernmodelle im Laufe der Zeit erheblich. Die Anzahl der Anwendungsfälle steigt kontinuierlich und entsprechend reift der Machine-Learning-Algorithmus. Ab einem gewissen Zeitpunkt übersteigt er die Fähigkeiten eines Menschen. Durch die Analyse aller Daten hilft KI, drohende Bedrohungen schon im Vorfeld zu erkennen.
Nichts entgeht künstlicher Intelligenz
Im Gegensatz zum Security-Team kann sich KI durchgehend auf das Tracken von Security-Bedrohungen fokussieren. Ein KI-Algorithmus kann selbst kleinste Anomalien verfolgen und aufzeichnen. Außerdem hat es eine schnellere Lernkurve, die das Nutzerverhalten besser versteht und analysiert. Darüber hinaus erkennt es Vorfälle, bevor sie passieren. Schäden lassen sich erfolgreich eindämmen, indem Selbstheilungsvorgänge ausgelöst werden. Warnmeldungen, Schnellbehebungen und die Quarantäne verletzter Systeme wird somit automatisiert.
KI-gestützte prädiktive Analysen für eine robuste Cyber-Security
Prädiktive Analytik und Korrelation spielen bei der Cyber-Sicherheit eine entscheidende Rolle; künstliche Intelligenz und Machine Learning lassen sich sehr effektiv einsetzen. KI-Systeme können für prädiktive Analysen genutzt werden, um Daten und Erkenntnisse zu erfassen, die potenzielle Bedrohungen schneller erkennen. Darüber hinaus ermöglichen sie eine schnelle Reaktion auf Bedrohungen. KI kann auch helfen, Indikatoren und Verhalten von Ransomware-Angriffen zu analysieren, bevor sie ein System verschlüsseln. Mit Playbooks können KI-Systeme schädlichen Aktivitäten vorbeugen und sie im Netzwerk oder Rechner isolieren und so ihre Wirkung limitieren.
Alles in allem wird die KI die Zukunft der Cyber-Security weltweit bestimmen.
(Quelle: SecurityInsider)