Automation & KI für stärkere Cybersicherheit: Schneller, intelligenterer Schutz

Cyberkriminelle entwickeln ihre Methoden ständig weiter und finden immer raffiniertere Wege, ihre Opfer anzugreifen. Zwar gibt es viele Tools, um sie aufzuhalten, doch es gibt großen Verbesserungsspielraum – besonders wenn man Automatisierung in Betracht zieht.

Rolle von Machine Learning und KI

Machine Learning und künstliche Intelligenz spielen eine bedeutende Rolle in der Cybersicherheit. Automatisierungstools können Cyberbedrohungen weitaus effizienter und schneller verhindern, erkennen und bekämpfen als Menschen – und dieser Trend wird sich fortsetzen. Hier ein kurzer Überblick über die signifikanten Unterschiede, die KI/ML-Technologien für unternehmerische Cybersicherheitsansätze bewirken können.

Risiken allgegenwärtiger Technologie mindern

Technologie hat jeden Aspekt des privaten und beruflichen Lebens durchdrungen. Vor allem hat sie die Angriffsfläche vergrößert. In den letzten Jahren ist dies zu einem massiven Problem für Unternehmen geworden – sie müssen unzählige Anwendungen und Geräte absichern.

Das Problem: Es fehlen qualifizierte menschliche Ressourcen, um all diese Sicherheitsrisiken zu bewältigen. Das führt oft zu gravierenden Sicherheitslücken.

Hinzu kommt, dass sich viele Unternehmen die nötigen Cybersicherheitsteams nicht leisten können. Startups sind besonders gefährdet – ihnen fehlen etablierte Sicherheitsoperationen und die Mittel dafür.

Unternehmen müssen zumindest einige der zum Schutz ihrer Systeme und Geräte vor externen Angriffen notwendigen Prozesse automatisieren. Andernfalls bleiben sie verwundbar.

Kriminelle nutzen jedes verfügbare Werkzeug, um so viele Einfallstore wie möglich zu schaffen. Selbst Firewalls können Systeme nicht mehr so schützen wie früher, da Kriminelle ständig neue Wege finden, sie zu umgehen.

Es gibt keine Möglichkeit, manuell dagegen anzukämpfen, da sie automatisierte Methoden nutzen, um die Abwehr jedes vernetzten Geräts zu testen.

Bessere Bedrohungserkennung und -verwaltung

Die Größe von Angriffen und die riesigen Datenmengen zur Analyse machen es zu einer Herausforderung, mit den neuesten Bedrohungen Schritt zu halten. Automatisierte Machine-Learning-Anwendungen sind für ständige Wachsamkeit und systematische Bedrohungsidentifikation weit besser geeignet.

Diese Systeme lernen kontinuierlich. Sie können sich gemeinsam mit wachsenden Bedrohungsvektoren weiterentwickeln, um ungewöhnliches Verhalten zu erkennen. So können sie komplexe Angriffsmethoden identifizieren und verarbeiten.

Doch die meisten Unternehmen nutzen diese bahnbrechenden Technologien nicht. Sie verlassen sich weiterhin auf veraltete Methoden. Herkömmliche Tools und Anwendungen können mit böswilligen Akteuren nicht mithalten, die immer komplexere Fähigkeiten in ihren Angriffen nutzen.

Fälle wie die Outlaw-Cryptojacking-Angriffe beweisen, dass Hacker wissen, wie man neue Technologie nutzt, um Entdeckung zu vermeiden – und sie sind darin sehr erfolgreich. Der einzige Weg, mit einem solchen Bedrohungsansturm fertig zu werden, sind Machine-Learning-/KI-Engines. Sie überwachen die Systeme und warnen vor verdächtigem und ungewöhnlichem Verhalten.

Automatisierung routinemäßiger Cybersicherheitsprozesse

Es gibt viele Tools für die Sicherheitsbedürfnisse von Unternehmen. Die meisten Unternehmen verlangen beispielsweise, dass ihre Mitarbeiter virtuelle private Netzwerke (VPNs) nutzen. (Was ist ein VPN? Ein Dienst, der die Internetverbindungen der Nutzer verschlüsselt – nordvpn.com/what-is-a-vpn/.)

Ein solches Tool stellt sicher, dass Außenstehende keine Daten abfangen können, die der Nutzer über das Netzwerk überträgt. Dennoch besteht das Risiko, dass Mitarbeiter auf Phishing-E-Mails hereinfallen oder versehentlich Ransomware installieren.

Sicherheitsforscher können mit der Flut an Bedrohungswarnungen nicht mithalten. Viele dieser Benachrichtigungen sind meist Fehlalarme. Aber man kann sie nicht ignorieren. Kriminelle wissen, wie man sich in all dem Rauschen versteckt. Das macht die Bedrohungsidentifikation zu einer gewaltigen Aufgabe für Security-Operation-Teams.

Daher ist es essenziell, Informationssicherheitsspezialisten automatisierte Tools zur Verfügung zu stellen. So können sie ihre Fähigkeiten dort einsetzen, wo sie am dringendsten gebraucht werden. Alltägliche Routineaufgaben beanspruchen so viel Zeit der Techniker.

Automatisierungstools können diese übernehmen. Das schafft Freiraum für wertvollere Aufgaben, die den menschlichen Touch benötigen – beispielsweise Threat Hunting und Attribution.

Beträchtliche Risikozunahme

Die Welt hat Technologie in fast jeden Lebensbereich integriert, und damit einher geht eine beträchtliche Risikozunahme. Daher sind Machine Learning und künstliche Intelligenz zu einem unverzichtbaren Bestandteil der Cybersicherheit geworden.

Sie erfüllen eine lebenswichtige Rolle, die menschliche Arbeit schlicht nicht leisten kann. Automatisierung ist die Antwort. Sie kann Cybersicherheitsspezialisten helfen, die schiere Anzahl von Cyberbedrohungen in Unternehmens- und privaten Anwendungen zu bewältigen.