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Wie Machine Learning die Cybersicherheit fördert

3 Min. Lesezeit

Machine Learning verknüpft und analysiert eine Vielzahl von Daten. Damit hilft es Unternehmen, ihre Cyberrisiken ganzheitlich zu betrachten, zu entschärfen und im Ernstfall entschieden zu reagieren.

Unsere Welt entwickelt und verändert sich laufend. Eine der auffälligsten Veränderungen ist dabei die rasche Digitalisierung von Prozessen und Tätigkeiten. Zahlreiche Unternehmen verlagern sich in die virtuelle Welt, indem sie beispielsweise E-Commerce Shops betreiben oder Online-Veranstaltungen organisieren. Angesichts der Nutzerfreundlichkeit, Zugänglichkeit, geringen Kosten und Effizienz, durch die sich die Digitalisierung auszeichnet, überrascht das kaum. Derzeit sorgt zudem die Covid-19-Pandemie dafür, dass die Anzahl und die Anwendung digitaler Lösungen rasch zunehmen. Denn viele Menschen arbeiten von zuhause aus und greifen von dort auf das Firmennetzwerk zu.

Die Digitalisierung hat zweifellos viele Vorteile. Die Kehrseite der Medaille: Die Bedrohungen für die Cybersicherheit nehmen zu. Persönliche Daten und vertrauliche Informationen sind online stärker gefährdet als offline. Deshalb ist es insbesondere für Unternehmen entscheidend, zum Schutz des Geschäftsvermögens und personenbezogener Daten mit einem Anbieter für Cybersicherheit zusammenzuarbeiten. Eine Möglichkeit, die Cybersicherheit zu stärken, bietet Machine Learning.

Machine Learning: eine Einführung

Machine Learning hat sich dank neuer Computertechnologien markant verändert. Hinter Machine Learning steckt die Idee, dass Systeme aus Daten lernen, Muster erkennen und Entscheide treffen können – ganz ohne oder mit nur geringer Intervention des Menschen. Wenn Modelle mit neuen Daten versorgt werden, können sie sich selbständig anpassen, da Machine Learning ein iterativer Prozess ist. Es erzeugt reproduzierbare, zuverlässige Ergebnisse, indem es aus früheren Berechnungen lernt.

Cybersicherheit fördern

Durch die Analyse von Mustern, das Lernen daraus, um ähnliche Angriffe zu verhindern, und die Reaktion auf verändertes Verhalten ermöglicht es Machine Learning, proaktiv Bedrohungen zu verhindern und auf Echtzeit-Angriffe zu reagieren. Unternehmen sparen zudem Zeit und Ressourcen, da sie sich weniger um Routinearbeiten kümmern müssen. Wie, ist nachfolgend beschrieben.

Daten erfassen und strukturieren

Eine wirksame Cybersicherheitslösung analysiert und beurteilt nicht einfach Bedrohungen. Sie erfasst und strukturiert Informationen zu allen Ereignissen und liefert Einzelheiten zu Geräten, Applikationen, Protokollen, Netzwerksensoren und mehr. Machine Learning unterstützt diesen Prozess. Durch die Verknüpfung einer Vielzahl von Daten sind Unternehmen in der Lage, Situationen mit Blick auf das grosse Ganze besser einzuordnen. Damit wird es möglich, verschiedene Modelle zu entwickeln und Verhaltensmuster zu beurteilen. Algorithmen können dann besser genutzt werden, um Entscheidungen über die Ausgabe von Warnungen und die Reaktion auf potenzielle Bedrohungen zu treffen.

Bedrohungen erkennen und einordnen

Machine Learning und Algorithmen sind besonders hilfreich, wenn es um das Erkennen und Einordnen von Bedrohungen geht. Das Ziel besteht darin, schädliche Verhaltensmuster anhand grosser Datensätze von Sicherheitsereignissen zu entdecken. Einander ähnliche Ereignisse kann ein trainiertes Machine-Learning-Modell automatisch bearbeiten. Aus Indicators of Compromise (IOC), die dabei helfen, Cybersicherheits-Bedrohungen, einschliesslich Datenschutzverletzungen und Malware-Infektionen, zu erkennen, lässt sich ein Datensatz erstellen, um das Machine-Learning-Modell zu «füttern». So kann das Verhalten von Malware mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen auf der Basis von IOC-Daten eingeordnet werden, um die Cybersicherheit zu verbessern.

Aufgaben automatisieren

Die Automatisierung repetitiver und zeitaufwändiger Aufgaben, wie die Auswertung von Informationen, die Analyse von Malware und Protokollen oder die Bewertung von Schwachstellen, ist ein entscheidender Vorteil, den Machine Learning im Zusammenhang mit Cybersicherheit bietet. Dies ermöglicht nahtlosere und wirksamere Sicherheitsprozesse und erlaubt es Unternehmen, Bedrohungen schneller zu erkennen und abzuwenden, als sie es mit manuellen Abläufen könnten. Analysten, Data Scientists und Entwickler können sich so dringenderen Aufgaben widmen und sind insgesamt produktiver. Hinzu kommt, dass sich automatisierte Prozesse hochfahren oder drosseln lassen, ohne die personellen Ressourcen anpassen zu müssen, was ebenso die Kosteneffizienz steigert.

Sich verändernde Bedrohungen und Schwachstellen antizipieren

Die Vorgehensweise und die Tools von Cyberkriminellen ändern sich laufend. Bei Tausenden von neuen Bedrohungsvarianten, die täglich auftreten, ist es für Menschen fast unmöglich, mit diesen Veränderungen Schritt zu halten. Machine Learning kann Cybersicherheits-Systemen helfen, Bedrohungen zu antizipieren, anstatt nur auf die jüngsten Angriffe zu reagieren. Dazu werden Daten ausserhalb des Unternehmens durchforstet, um die Wahrscheinlichkeit einzuschätzen, mit der Angreifer eine bestimmte Firma aufgrund ihrer Branche oder geografischen Lage ins Visier nehmen.

Zahlreiche Angreifer vewenden heute alten Angriffscode oder nutzen Schwachstellen des Betriebssystems aus. Machine Learning hilft, dies zu verhindern, indem es frühzeitig Probleme erkennt und Upgrades empfiehlt.

Da die Cybersicherheits-Bedrohungen weiter zunehmen, hat sich Machine Learning zur wichtigsten Methode entwickelt, um Malware-Angriffe zu erkennen und abzuwehren. Eine der besten Möglichkeiten, Ihr Unternehmen zu schützen, besteht deshalb darin, Cybersicherheits-Lösungen mit Machine-Learning-Features zu implementieren.

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Publiziert am 02 Dez 2021