20. August 2018 | Artikel drucken | |

Erfahren Sie, wie Machine Learning die IT-Sicherheit Ihres Unternehmens verbessern kann

Es gibt kaum ein Security-Produkt, in dessen Kontext nicht maschinelles Lernen und KI genannt werden. Die beiden Themen sind allgegenwärtig. Doch in welchem Kontext verbessern diese Technologien die Sicherheit Ihres Unternehmens?

Machine Learning zum Verbessern der IT-Security verfolgt einen bestimmten Ansatz, beispielsweise um die „guten“ Emails von den „bösen“ zu unterscheiden. Durch den kontinuierlichen Kontakt mit Spam- und Phishing-Mails, also der Bearbeitung zahlloser „guter“ und „böser“ Mails, entwickelt und verbessert maschinelles Lernen seine eigenen Vorstellungen darüber, was vermutlich gutartig ist und was bösartig.

Die Frage, die nun aufkommt – benötigen wir wirklich Machine Learning und eine künstliche Intelligenz (KI), um den IT-Schutz unseres Unternehmen zu verbessern? Ja. Denn eine um KI-Fähigkeiten erweiterte Lösung zum Schutz erkennt bösartige Angriffe in der Regel weit besser als ein menschliches Gehirn und als die traditionellen Methoden. So ist Machine Learning als Teil einer Lösung zum Schutz der Clients im Unternehmen äußerst zuverlässig, wenn es um das Erkennen bösartiger Dateien und schädlichen Verhaltens geht. Es ist möglich, in kürzester Zeit tausende relevante Datenpunkte miteinander in Beziehung zu setzen, um Verbindungen zwischen Dateien und Aktivitäten aufzuspüren und deutlich weniger Fehlalarme auszulösen als es bei traditionellen Methoden der Fall ist.

 

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So unterstützt Machine Learning Ihre IT-Sicherheit

Sie brauchen diese Techniken wirklich, um für einen effektiven Schutz zu sorgen. In Anbetracht der aktuellen Angriffen und den Möglichkeiten der traditionellen Methoden, diesen zu begegnen, empfiehlt es sich auf das Machine Learning-Boot auf zu springen.

Denn in den vergangenen Jahren wurden vor allem die folgenden Angriffsmethoden von Cyberkriminellen und verwendet:

• Angriffe durch Botnetze: Viele Angreifer verwenden verseuchte Computer für Mining einer Krypto-Währung oder als kleinen Part an einer größeren Distributed Denial of Service-Attacke (kurz: DDoS). Die Vorgehensweisen und die hinterlassenen „Artefakte“ sehen hier deutlich anders aus, als bei einer Malware, die versucht, Endpoints im Unternehmen zu verseuchen, um Daten im großen Maßstab zu stehlen.

• Evasive Techniken: Hierbei handelt es sich um Methoden oder Techniken, die gezielt entwickelt wurden, damit eine bestimmte Malware möglichst nicht entdeckt wird. Dabei wird zunächst die Umgebung des attackierten Rechners geprüft. Eine Methode sind die so genannten dateilosen Angriffe, bei denen Schadcodes direkt in den Arbeitsspeicher eingefügt werden. Das Problem bei den evasiven Techniken: Traditionelle heuristische Methoden haben nur eine geringe Chance, sie zu erkennen.

• Hoch entwickelte Angriffe: Ursprünglich war die Infektion eines fremden Computers ein relativ einfacher Prozess. Heutzutage ist dieser Prozess oftmals deutlich aufwändiger. Denn Angreifern, die diese ausgefeilten und mehrstufigen Methoden verwenden, geht es vor allem darum, auf keinen Fall aufzufallen. Nehmen wir eine PDF Malware als Beispiel. Zunächst wird hier eine PDF geöffnet, dann muss in dieser Datei auf einen Link geklickt werden, der für den Download einer Word-Datei sorgt, die wiederum eine Methode nutzt, um den eigentlichen Schadcode herunterzuladen und zu installieren.

Natürlich werden diese drei Methoden in ein paar Jahren schon wieder veraltet sein. Was aufzeigt, warum Machine Learning so wahnsinnig wichtig für Ihr Unternehmen ist. Denn bei den genannten modernen Angriffsmethoden versagen traditionelle Methoden in der Regel vollständig. Das trifft insbesondere dann zu, wenn es sich um Techniken handelt, die auf schnell veraltenden Daten beruhen. Maschinelles Lernen hat einen großen Vorteilt: Diese Methoden lernen fortlaufend dazu. Dadurch können sie ein essentieller Teil bei der Sicherheitsstrategie eines Unternehmens sein und zukünftig aufgrund der Erfahrungen neue Angriffsmethoden verhindern.

 

Quelle Titelbild: iStock/ PhonlamaiPhoto

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