Während sich das digitale Zeitalter weiterentwickelt und die Unternehmenslandschaft weiter prägt, sind die Unternehmensnetze immer komplexer und verteilter geworden. Die Menge der Daten, die ein Unternehmen sammelt, um bösartiges Verhalten zu erkennen, nimmt ständig zu. Das macht es zu einer Herausforderung, trügerische und unbekannte Angriffsmuster und die sogenannte "Nadel im Heuhaufen" zu entdecken.
Angesichts einer wachsenden Zahl von Cybersecurity-Bedrohungen wie Datenschutzverletzungen, Ransomware-Angriffen und böswilligen Insidern stehen Unternehmen vor großen Herausforderungen bei der erfolgreichen Überwachung und Sicherung ihrer Netzwerke. Darüber hinaus macht der Fachkräftemangel im Bereich der Cybersicherheit die manuelle Bedrohungssuche und Korrelation der protokollierten Informationen zu einer mühsamen und schwierigen Aufgabe.
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, wenden sich Unternehmen der prädiktiven Analytik und dem maschinellen Lernen (ML) zu, um ihre Netzwerke vor Cyberbedrohungen und unbekannten Angreifern zu schützen.
Die Rolle von ML-gesteuerten Netzwerksicherheitslösungen
ML-gesteuerte Netzsicherheitslösungen im Bereich der Cybersicherheit beziehen sich auf die Verwendung selbstlernender Algorithmen und anderer Vorhersagetechnologien (Statistik, zeitbasierter Analyse, Korrelationen usw.) zur Automatisierung verschiedener Aspekte der Bedrohungserkennung. Die Verwendung von ML-Algorithmen wird für skalierbare Technologien immer beliebter, da herkömmliche regelbasierte Sicherheitslösungen an ihre Grenzen stoßen. Dies führt zur Verarbeitung von Daten durch fortschrittliche Algorithmen, die Muster, Anomalien und andere subtile Indikatoren für bösartige Aktivitäten erkennen können, einschließlich neuer und sich entwickelnder Bedrohungen, die möglicherweise keine als bösartig bekannten Indikatoren oder bestehenden Signaturen haben.
Die Erkennung bekannter Bedrohungsindikatoren und die Blockierung etablierter Angriffsmuster ist nach wie vor ein wichtiger Bestandteil der allgemeinen Cyberhygiene. Herkömmliche Ansätze, die Bedrohungsmeldungen und statische Regeln verwenden, können jedoch zeitaufwändig werden, wenn es darum geht, alle verschiedenen Protokollquellen zu pflegen und abzudecken. Darüber hinaus sind Angriffsindikatoren (Indicators of Attack, IoA) oder Indikatoren für eine Kompromittierung (Indicators of Compromise, IoC) zum Zeitpunkt eines Angriffs möglicherweise nicht verfügbar oder schnell veraltet. Folglich benötigen Unternehmen andere Ansätze, um diese Lücke in ihrer Cybersicherheitslage zu schließen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die genannten Nachteile regelbasierter Sicherheitslösungen die Bedeutung eines ganzheitlicheren Ansatzes für die Netzsicherheit unterstreichen, der heutzutage ML-gestützte Network Detection and Response (NDR)-Lösungen zur Ergänzung herkömmlicher Erkennungsfunktionen und präventiver Sicherheitsmaßnahmen umfassen sollte.
Die Vorteile von ML für die Netzwerksicherheit
Wie also gestaltet Machine Learning (ML) die Zukunft der Netzwerksicherheit? Es ist erkennbar, dass ML-gestützte Sicherheitslösungen einen bedeutenden Wandel in der Netzwerksicherheit herbeiführen, indem sie den Sicherheitsteams zahlreiche Vorteile bieten und die allgemeinen Fähigkeiten zur Erkennung von Bedrohungen in Unternehmen verbessern:
- Big-Data-Analytik: Angesichts der ständig wachsenden Datenmenge und der verschiedenen Protokollquellen müssen Unternehmen in der Lage sein, riesige Mengen an Informationen in Echtzeit zu verarbeiten, einschließlich Netzwerkverkehrsprotokollen, Endpunkten und anderen Informationsquellen im Zusammenhang mit Cyber-Bedrohungen. In dieser Hinsicht können ML-Algorithmen bei der Erkennung von Sicherheitsbedrohungen helfen, indem sie Muster und Anomalien identifizieren, die andernfalls unbemerkt bleiben. Folglich sollte die Fähigkeit und Flexibilität einer Lösung, verschiedene Protokollquellen einzubeziehen, eine wichtige Voraussetzung für die Erkennung von Bedrohungen sein.
- Automatisierte Analyse von ungewöhnlichem Verhalten: KI ermöglicht die dringend benötigte Überwachung der Netzwerkaktivität, indem sie die Analyse des normalen Netzwerkverkehrs als Grundlage nutzt. Mithilfe automatischer Korrelation und Gruppenbildung können Ausreißer und ungewöhnliches Verhalten erkannt werden, wodurch der Bedarf an manuellem Entwickeln von Erkennungen und manuellem Suchen nach Bedrohungen reduziert wird. Zu den wichtigsten Fragen, die es zu beantworten gilt, gehören: "Welche Aktivitäten haben andere Clients im Netzwerk?" und "Entspricht das Verhalten eines Clients seinen eigenen früheren Aktivitäten?". Diese Ansätze ermöglichen die Erkennung ungewöhnlicher Verhaltensweisen wie Domänen von domänen-generierenden Algorithmen (domain-generation algorithms, DGA), volumenbasierte Unregelmäßigkeiten bei Netzwerkverbindungen und ungewöhnliche Kommunikationsmuster (z. B. interne Weiterverbreitung im Netzwerk) im Netzwerk. Daher dient der Vergleich des aktuellen Verhaltens eines Clients mit dem seiner Kollegen als geeignete Grundlage für die Erkennung subtiler Anomalien.
- Erkennung unbekannter Angriffe in Echtzeit: Während es relativ einfach ist, als bösartig bekannte Indikatoren (bestimmte IP-Adressen, Domänen usw.) direkt zu erkennen, können viele Angriffe unentdeckt bleiben, wenn diese Indikatoren fehlen. In diesem Fall sind Statistiken, zeit- und korrelationsbasierte Erkennungen von enormem Wert, um unbekannte Angriffsmuster automatisch zu erkennen. Durch die Einbeziehung algorithmischer Ansätze können herkömmliche Sicherheitslösungen, die auf Signaturen und Indikatoren einer Kompromittierung (Indicators of Compromise, IoC) beruhen, verbessert werden, so dass sie unabhängiger werden und weniger auf bekannte Malware-Indikatoren angewiesen sind.
- Selbstlernende Erkennungsfunktionen: ML-gesteuerte Lösungen lernen aus vergangenen Ereignissen, um ihre Fähigkeiten zur Erkennung von Bedrohungen, zur Bewertung von Bedrohungen, zur Gruppierung und zur Visualisierung von Netzwerken kontinuierlich zu verbessern. Dazu gehört, die Algorithmen selbst zu trainieren oder die Darstellung der Informationen auf der Grundlage des Feedbacks von Analysten anzupassen.
- Verbesserung der Reaktion auf Vorfälle: Indem ML aus den vergangenen Aktivitäten eines Analysten zur Reaktion auf Vorfälle lernt, kann es bestimmte Aspekte des Reaktionsprozesses auf Vorfälle automatisieren und so den Zeit- und Ressourcenaufwand für die Behebung einer Sicherheitsverletzung minimieren. Dazu kann die Verwendung von Algorithmen zur Analyse von Text und Beweisen gehören, um Ursachen und Angriffsmuster zu identifizieren.
Beispiel für eine ML-gesteuerte Netzwerksicherheitslösung
Wenn es um ML-gesteuerte Network Detection & Response (NDR)-Lösungen geht, die die beschriebenen Vorteile beinhalten, hebt sich ExeonTrace als eine der führenden Netzwerksicherheitslösungen in Europa ab. Basierend auf preisgekrönten ML-Algorithmen, in die ein Jahrzehnt akademischer Forschung eingeflossen ist, bietet ExeonTrace Unternehmen fortschrittliche ML-Bedrohungserkennungsfunktionen, vollständige Netzwerktransparenz, flexible Integration von Protokollquellen und Big Data-Analytik. Darüber hinaus stützen sich die Algorithmen auf die Analyse von Metadaten anstelle der eigentlichen Nutzdaten, wodurch sie von Verschlüsselung unbeeinflusst, völlig hardwarefrei und mit den meisten Cybersicherheitsinfrastrukturen kompatibel sind. Dadurch ist ExeonTrace in der Lage, rohe Protokolldaten in leistungsfähige Graphdatenbanken zu verarbeiten, die dann von überwachten und unüberwachten ML-Modellen analysiert werden. Durch Korrelation und Ereignisfusion können die Algorithmen Anomalien und subtile Hinweise auf bösartiges Verhalten genau lokalisieren, selbst wenn es sich um neuartige oder aufkommende Cyber-Bedrohungen handelt, für die es möglicherweise keine etablierten Signaturen oder bekannten bösartigen Indikatoren gibt.
Wie geht es weiter?
Während die Bedrohung durch Cyberangriffe immer komplexer wird, müssen Unternehmen über die traditionellen Sicherheitsmaßnahmen hinausgehen, um ihre Netzwerke zu schützen. Aus diesem Grund wenden sich viele Unternehmen jetzt dem maschinellen Lernen (ML) und der prädiktiven Analytik zu, um ihre Sicherheitsabwehr zu stärken. ML-gesteuerte Network Detection & Response (NDR)-Lösungen wie ExeonTrace sollen Unternehmen dabei helfen, der sich ständig weiterentwickelnden Bedrohungslandschaft einen Schritt voraus zu sein. Durch den Einsatz fortschrittlicher ML-Algorithmen, die den Netzwerkverkehr und die Anwendungsprotokolle analysieren, bietet ExeonTrace Unternehmen eine schnelle Erkennung und Reaktion selbst auf die raffiniertesten Cyberangriffe.
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