Die Notwendigkeit einer erhöhten Datensicherheit wurde kürzlich durch die EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) als oberste Priorität auf der globalen Cyber-Sicherheitsagenda gesetzt. Diese Verordnung verpflichtet alle Unternehmen, die Zugang zu den personenbezogenen Daten der EU-Bürger haben, zu sichereren Ansätzen für die Verwaltung von Kundendaten zu wählen, um sie vor versehentlichem Verlust oder illegaler Zerstörung, Diebstahl und unbefugter Offenlegung zu schützen.

Laut Cyber-Security-Berichten, mehr als 50 Prozent der Unternehmen auf der ganzen Welt haben mindestens einen Vorfall einer großen Datenpanne oder Netzwerkangriff jährlich. Da immer mehr Innovationen in digitalen Technologien in falsche Hände geraten, werden Hacker-Angriffe immer ausgeklügelter und katastrophaler. Deshalb setzen immer mehr Unternehmen auf die AI/ML-Cybersecurity-Innovation. Wie kann Maschinelles Lernen tatsächlich genutzt werden, um insbesondere die Cybersicherheit und die Datensicherheit zu verbessern? Dieser Artikel wird die Antwort im Detail erklären.

Was ist Maschinelles Lernen und warum ist es so wichtig?

Unser Partner, IBM, definiert Maschinelles Lernen als einen Zweig der Künstlichen Intelligenz (KI) und der Informatik, der sich auf die Verwendung von Daten und Algorithmen konzentriert, um die Art und Weise zu imitieren, wie Menschen lernen, und seine Genauigkeit schrittweise verbessert. Der Maschinelle Lernprozess beginnt mit Beobachtungen oder Daten, wie Beispiele, direkte Erfahrungen oder Anweisungen. Es sucht nach Mustern in Daten, so dass es später auf der Grundlage der bereitgestellten Beispiele Schlussfolgerungen ziehen kann.

ML hat sich als wertvoll erwiesen, weil es Probleme in einer Geschwindigkeit und Größenordnung lösen kann, die vom menschlichen Verstand allein nicht dupliziert werden kann. ML hat sich als wertvoll erwiesen, weil es Probleme in einer Geschwindigkeit und Größenordnung lösen kann, die vom menschlichen Verstand allein nicht dupliziert werden kann. Mit enormen Rechenfähigkeiten hinter einer einzelnen Aufgabe oder mehreren spezifischen Aufgaben können Maschinen geschult werden, um Muster und Beziehungen zwischen Eingabedaten zu identifizieren und Routineprozesse zu automatisieren. Machine-Learning-Modelle sind in der Lage, Sicherheitslücken in der Datensicherheit zu identifizieren, bevor sie zu Verstößen werden können.  Durch den Blick auf vergangene Erfahrungen können maschinelle Lernmodelle zukünftige risikoreiche Aktivitäten vorhersagen, so dass Risiken proaktiv gemindert werden können.

Einsatz von Maschinellem Lernen in der Cyber-Sicherheit

Cybersecurity ist eine Reihe von Technologien und Prozessen, die Computer, Netzwerke, Programme und Daten vor Angriffen, Schäden oder unberechtigtem Zugriff schützen. Heutzutage durchläuft die Cybersicherheit massive Veränderungen in der Technologie und ihren Abläufen im Rahmen der Datenverarbeitung, und die Datenwissenschaft treibt den Wandel voran, bei dem Maschinelles Lernen (ML), ein Kernbestandteil von „Künstlicher Intelligenz“ (KI), kann eine wichtige Rolle spielen, um die Erkenntnisse aus Daten zu entdecken.

Maschinelles Lernen hilft, den Prozess des Findens, Kontextualisierens und Triagings relevanter Daten in jeder Phase des Bedrohungsinformationszyklus zu automatisieren. Dies kann alles bedeuten, von der Suche nach Dark-Web-Forenbeiträgen, die auf eine Datenschutzverletzung hinweisen, bis hin zur Erkennung verdächtiger Netzwerkaktivitäten in Echtzeit.

Die folgenden Punkte sind nur einige Beispiele, wie Maschinelles Lernen zur Sicherheit genutzt werden kann:

  • Automatisieren von Tasks

Ein großer Vorteil von ML in der Cyber-Sicherheit ist seine Fähigkeit, sich wiederholende und zeitaufwändige Aufgaben zu automatisieren, wie Triaging Intelligence, Malware-Analyse, Netzwerk-Log-Analyse und Schwachstellenanalysen. Durch die Integration von ML in den Sicherheits-Workflow können Unternehmen Aufgaben schneller erledigen und Bedrohungen in einer Geschwindigkeit bearbeiten und beheben, die mit manuellen menschlichen Fähigkeiten allein nicht möglich wäre. Durch die Automatisierung sich wiederholender Prozesse können Kunden problemlos hoch- oder herunterskalieren, ohne die benötigte Arbeitskraft zu ändern, wodurch die Kosten im Prozess gesenkt werden.

  • Erkennung von Bedrohungen

Machine-Learning-Algorithmen werden in Anwendungen eingesetzt, um Angriffe zu erkennen und darauf zu reagieren. Dies kann erreicht werden, indem große Datenmengen von Sicherheitsereignissen analysiert und Muster von böswilligen Aktivitäten identifiziert werden. ML arbeitet so, dass, wenn ähnliche Ereignisse erkannt werden, sie automatisch durch das trainierte ML-Modell behandelt werden.

 Im Falle der Sicherheit lernen ML-Technologien durch die Analyse von Millionen von Ereignissen, Abweichungen von etablierten Normen zu erkennen. Anstatt den neuesten Bedrohungen entgegenzuwirken, nachdem sie wie herkömmliche Systeme identifiziert wurden, kann ML Anomalien identifizieren, sobald sie auftreten. Vor dem Hintergrund sich schnell entwickelnder Bedrohungen ist es nicht schwer zu erkennen, wie wertvoll dies für den Schutz vor Datenschutzverletzungen und die Aufrechterhaltung von Betriebszeit und Geschäftskontinuität ist.

  • Erhöhung der Geschwindigkeit der Erkennung und Reaktion

KI und Maschinelles Lernen können riesige Datenmengen in Sekunden leicht analysieren, was es viel schneller macht als die manuelle Erkennung von Bedrohungen. Darüber hinaus können sie Patches implementieren und Bedrohungen in Echtzeit beseitigen, wodurch sich die Reaktionszeiten dramatisch verbessern. Mit der Fähigkeit der heutigen Cyberattacken, die Infrastruktur eines Unternehmens schnell zu durchdringen, eine schnelle Erkennung und Reaktion durchzuführen, ist der Schlüssel zum Erfolg.

  • Fraud Identification

In der Banken- und Finanzbranche werden KI- und ML-Modelle als wirksame Instrumente zur Identifizierung und Verhinderung fortgeschrittener Betrugsversuche eingesetzt. Durch vorausschauende Prognosen können Modelle Bedrohungsprofile erstellen, um Betrug zu verhindern, bevor es passiert.

Bereitstellung von Endpoint Malware-Schutz

Algorithmen können nie zuvor gesehene Malware erkennen, die auf Endpunkten ausgeführt werden soll. Es identifiziert neue schädliche Dateien und Aktivitäten basierend auf den Attributen und Verhaltensweisen von bekannter Malware.

Cybersicherheit ist für jede Organisation eine wesentliche Überlegung – vor allem, da die Welt digital so schnell voranschreitet. Cyber-Attacken werden immer ausgeklügelter und erfordern von Unternehmen, ihr Spiel zu erhöhen und in der gleichen Weise reagieren. Ob die Verhinderung eines zukünftigen Angriffs oder die Analyse, warum und wie man in der Vergangenheit geschah, mit AI und ML-Modellen schafft eine schnellere, umfassendere Cyber-Sicherheit Reaktion.

Daten in der Cloud schützen

Maschinelles Lernen kann die Produktivität schützen, indem es verdächtige Cloud-App-Anmeldeaktivitäten analysiert, standortbasierte Anomalien erkennt und IP-Reputationsanalysen durchführt, um Bedrohungen und Risiken in Cloud-Apps und -Plattformen zu identifizieren.

Verbesserung der allgemeinen Sicherheitslage

Mit KI und Maschinellem Lernen wird die Cybersicherheit mit der Zeit stärker, da mehr Daten analysiert werden und diese Technologien aus früheren Mustern lernen, um verdächtige Aktivitäten besser zu identifizieren. Sie schützen auch die Infrastruktur einer Organisation sowohl auf der Makro- als auch auf der Mikroebene und schaffen wirksamere Barrieren, als sie mit manuellen Methoden erreicht werden können.