Halte deine Freunde nah, aber deine Bedrohungen näher.

Cybersecurity-Verstöße passieren häufiger, als wir glauben möchten. 

Allein im Jahr 2021 gab es 623,3 Millionen Ransomware-Angriffe. Mindestens 30.000 Websites werden täglich gehackt, und 64 % der Unternehmen weltweit haben mindestens eine Form von Cyberangriff erlebt.

Die zunehmende Zahl von Remote-Mitarbeitern hat die Herausforderungen der Cybersicherheit verschärft, da sie möglicherweise leichte Ziele für Cyberkriminelle sind. Phishing-E-Mails, Schatten-IT, Bring-Your-Own-Device (BYOD)-Programme und unsichere Heim-WLAN-Netzwerke können Organisationen einem enormen Risiko aussetzen.

Cybersicherheit erfordert mehr Stärkung

Der Mangel an qualifizierten Cybersicherheitsexperten trägt ebenfalls zu diesem Unbehagen bei. Dennoch hat der Aufstieg von Software as a Service (SaaS) die Dinge für kleine Unternehmen ohne die Ressourcen, einen Vollzeit-Cybersicherheitsmitarbeiter einzustellen, erleichtert. Zum Beispiel ermöglicht Security Orchestration, Automation, and Response (SOAR)-Software Unternehmen, sich gegen webbasierte Angriffe zu verteidigen, ohne dass dedizierte Sicherheitsexperten vor Ort erforderlich sind. Und das SaaS-Modell macht es für kleine Unternehmen relativ erschwinglich, da es geringere Investitionen erfordert und leicht skalierbar ist.

Aber selbst wenn es einer Organisation gelingt, ein Dutzend Cybersicherheitsexperten einzustellen, gibt es immer noch viel, was außerhalb ihrer Reichweite liegt. Cybersicherheit umfasst viele mühsame, sich wiederholende Aufgaben, und das Durchgehen von Tausenden von Protokolleinträgen jeden Tag ist für die Belegschaft unmenschlich. Solche Herausforderungen haben es notwendig gemacht, Techniken wie maschinelles Lernen zu nutzen, die mehrere Cybersicherheitsaufgaben automatisieren.

Zeit für neue Technologien – maschinelles Lernen tritt auf den Plan

Die heutige Cybersicherheitstechnologie und -tools verlassen sich stark auf maschinelles Lernen – ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI) –, um monotone und zeitaufwändige Aufgaben zu eliminieren oder zu reduzieren. 

Was bringt maschinelles Lernen genau auf den Tisch?

Mit der Kraft des maschinellen Lernens können Cybersicherheitssoftwarelösungen Muster in großen Mengen von (Protokoll-)Daten analysieren und Korrelationen finden, die Unternehmen helfen, Bedrohungen zu erkennen und Angriffe zu verhindern. Im Folgenden sind einige Möglichkeiten aufgeführt, wie maschinelles Lernen zur Stärkung der Cybersicherheit eingesetzt wird:

Anomalieerkennung

Obwohl Menschen ziemlich geschickt darin sind, Muster zu erkennen oder anomales Verhalten zu erkennen (dank Millionen von Jahren der Evolution), ist das Datenvolumen, das von den meisten modernen Anwendungen, Netzwerken und Websites generiert wird, jenseits unseres Verständnisses. Hier glänzt maschinelles Lernen am meisten.

Maschinelle Lernmodelle können Millionen von Dateien scannen, Anomalien und potenzielle Bedrohungen identifizieren und sie automatisch eliminieren, bevor sie zu Katastrophen werden. Neben der Erkennung von Bedrohungen kann maschinelles Lernen helfen, Netzwerke auf Schwachstellen zu scannen und Reaktionen zu automatisieren. Viele der Bot-Erkennungs- und -Minderungssoftware-Produkte nutzen maschinelles Lernen, um Anomalien zu erkennen.

Einige Cyberangriffe wie fileless Malware – Malware, die keine Dateidownloads erfordert und daher schwerer zu erkennen und zu beheben ist – können Wege finden, unentdeckt zu bleiben oder ihr Verhalten dynamisch zu ändern, um der Erkennung zu entgehen. In solchen Fällen kann eine Art des maschinellen Lernens, genannt unüberwachtes Lernen, das Muster in Datensätzen mit nicht gekennzeichneten Datenpunkten identifiziert, helfen, versteckte Muster aufzudecken und letztendlich solche ausgeklügelten Angriffe zu erkennen.

Echtzeitreaktion

Maschinelles Lernen kann Cybersicherheitssystemen helfen, Cyberangriffe automatisch zu erkennen und darauf zu reagieren, mit wenig bis gar keiner menschlichen Intervention. Dies macht die Bedrohungsreaktion nahezu in Echtzeit und eliminiert oder reduziert die Auswirkungen, die ein Sicherheitsangriff auf ein Unternehmen haben kann.

Cybersicherheitstools wie SOAR-Software nutzen maschinelles Lernen, um Reaktionsabläufe zu erstellen und zu automatisieren und den erforderlichen menschlichen Eingriff bei der Handhabung von Sicherheitsvorfällen zu reduzieren. Der Verkehr zur Kategorie Security Orchestration, Automation, and Response (SOAR) Software von G2 nimmt seit 2019 stetig zu.

Der Anstieg der Nachfrage nach diesen Softwareprodukten kann auf ihre zeitsparenden Eigenschaften zurückgeführt werden, einschließlich Automatisierung und wie sie helfen, Kosten zu senken, indem sie keine Vollzeit-Cybersicherheitsexperten erfordern. Gleichzeitig, da SOAR-Software es Unternehmen ermöglicht, Reaktionsaufgaben und Vorfallmanagement zu automatisieren, werden ihre Abhilfemaßnahmen rund um die Uhr effektiv sein.

Verhaltensanalyse

Menschen sind normalerweise Gewohnheitstiere. Maschinelles Lernen kann helfen, die Trends und das Verhalten von Kunden und Mitarbeitern zu verstehen und eine Basislinie zu erstellen. Eine Abweichung von dieser Basislinie könnte einen bösartigen Angriff bedeuten.

Diese Anwendung des maschinellen Lernens wird als Verhaltensanalyse bezeichnet und hilft Unternehmen, bösartiges Verhalten oder Benutzer zu identifizieren, indem analysiert wird, wie die Nutzung sich von normalen, alltäglichen Aktivitäten unterscheidet. User and Entity Behavior Analytics (UEBA)-Software-Produkte führen diese Analyse durch und alarmieren das Sicherheitspersonal. Die Verhaltensanalyse ist auch einer der vielen Parameter, die von Betrugserkennungssoftware verwendet werden, um Betrugsfälle zu erkennen.

Cloud-Datenschutz

Maschinelles Lernen kann Organisationen helfen, verdächtige Anmeldeversuche bei Cloud-Anwendungen zu erkennen, IP-Reputationsanalysen durchzuführen und standortbasierte Anomalien zu erkennen. Maschinelles Lernen ist eine häufige Zutat unter Cloud Access Security Broker (CASB)-Software-Produkten, die Verbindungen sichern und als Schutzschicht zwischen Endbenutzern und cloudbasierter Software fungieren.

Netzwerkrisiko-Bewertung

Maschinelles Lernen kann genutzt werden, um Datensätze früherer Cyberangriffe zu analysieren und die Bereiche von Netzwerken zu identifizieren, die hauptsächlich an bestimmten Angriffen beteiligt waren. Dies kann weiter helfen, die Auswirkungen und die Wahrscheinlichkeit eines Angriffs auf einen bestimmten Netzwerkbereich zu bestimmen. Dies wird Organisationen befähigen, ihre Ressourcen in Bereiche zu lenken, die mehr Verstärkung benötigen.

Zusammengefasst macht maschinelles Lernen die Cybersicherheit weniger teuer, proaktiver und weniger abschreckend. Dies ist besonders wichtig, da die Befreiung von Cybersicherheitsexperten von monotonen Aufgaben helfen kann, ihre Bemühungen auf wirkungsvollere Aufgaben zu konzentrieren. Diese Aufgaben umfassen die Verbesserung der Sicherheitslage der Organisation, das Lernen über neu entdeckte Bedrohungen und Schwachstellen und die Schulung anderer nicht-technischer Mitarbeiter darüber, wie man Cybersicherheitsrisiken reduziert.

Ist maschinelles Lernen das Kryptonit?

Maschinelles Lernen kann Wunder wirken, um Cybersicherheitsrisiken zu reduzieren. Aber es ist nicht das Kryptonit (oder das Weltuntergangsgerät oder die Wunderwaffe) für alle Cybersicherheitsbedrohungen. Tatsächlich gibt es kein spezifisches Werkzeug, keine Technologie oder kein System, das jede Bedrohung da draußen vollständig vernichten kann. Das liegt daran, dass die Hacker, böswilligen Akteure und Ausbeuter hinter diesen Angriffen rigoros versuchen, Wege zu finden, um Schwachstellen in Sicherheitssystemen auszunutzen. 

Zusätzlich zu einem robusten Cybersicherheitssystem und -team können Unternehmen Vulnerability Management-Software-Lösungen wie Attack Surface Management-Software nutzen, um Schwachstellen zu identifizieren und zu beheben. Auf dem Laufenden zu bleiben über Cybersicherheitsrisiken und -trends und die Nutzung von Threat Intelligence-Software kann ebenfalls helfen, das Cybersicherheitsökosystem zu stärken.

Investitionen in physische Sicherheitssoftware sind ebenfalls entscheidend, da der physische Zugang zu Geräten böswilligen Akteuren möglicherweise ermöglicht, bestimmte Cybersicherheitsmaßnahmen zu umgehen.

Menschliche Fehler verursachen 95 % der Cybersicherheitsverstöße. Mit anderen Worten, die Mehrheit der Cybersicherheitsverstöße kann verhindert werden, wenn Mitarbeiter richtig geschult sind. Die Nutzung von Security Awareness Training-Software ist eine großartige Möglichkeit, dies zu tun. Dies liegt hauptsächlich daran, dass eine Bedrohung nicht vermieden werden kann, wenn sie nicht erkannt wird.

Nichtsdestotrotz sollte die Cybersicherheitsschulung ein fortlaufender Prozess sein. Da die meisten Unternehmen jeden Monat neue Mitarbeiter einstellen, sollte das Security Awareness Training Teil ihres Onboarding-Prozesses sein. Solche Schulungen sollten auch regelmäßig durchgeführt werden, da Verstöße nur vermieden werden können, wenn sich die Mitarbeiter an die besten Praktiken erinnern und bewusst auf abnormales Verhalten oder Ereignisse achten.

Unternehmen sollten auch in Insider Threat Management (ITM)-Software investieren, da Insider (Mitarbeiter) für 22 % der Sicherheitsvorfälle verantwortlich sind. Investitionen in Employee Identity Theft Protection-Software können helfen, Cyberbedrohungen zu bekämpfen, da diese Tools Mitarbeiter alarmieren, deren Anmeldedaten kompromittiert wurden. Um das Offensichtliche zu sagen: Je früher bekannt ist, dass Anmeldedaten kompromittiert sind, desto einfacher ist es, Abhilfe zu schaffen.

Es ist auch interessant zu bemerken, dass Unternehmen Cybersicherheitsrisiken reduzieren können, indem sie mehr Zeit und Ressourcen in die Verbesserung der Mitarbeiterzufriedenheit und des Mitarbeiterglücks investieren. Das liegt daran, dass gestresste und erschöpfte Mitarbeiter eher Cybersicherheitsfehler machen, die zu Verstößen und anderen unglücklichen Ereignissen führen können.

Maschinelles Lernen kann noch viel mehr

Während viele Cybersicherheitslösungen immer noch dem regelbasierten Ansatz folgen, haben die meisten Softwareprodukte begonnen, maschinelles Lernen zu nutzen, um Anomalien schnell und effizient zu erkennen.

Maschinelles Lernen hat noch viel mehr zu bieten, um die Cybersicherheit von Unternehmen zu stärken. Zum Beispiel können adaptive Bot-Erkennungsfilter sich an die neuesten Tricks der Bot-Angreifer anpassen, was die Erkennung und Minderung erleichtert. Die Einführung neuer Methoden des maschinellen Lernens wie Reinforcement Learning – eine Trainingsmethode, die KI-Agenten für gewünschtes Verhalten belohnt und unerwünschtes bestraft – kann die Cybersicherheitstools fähiger machen, wenn es darum geht, anomale Ereignisse und Aktivitäten zu erkennen.