Wie Automatisierung und künstliche Intelligenz die Cybersicherheit steigern können

Cyberkriminelle entwickeln ihre Bemühungen ständig weiter und entwickeln fortschrittlichere Methoden, um ihre Opfer anzugreifen. Und obwohl es viele Tools gibt, um sie zu stoppen, gibt es viel Raum für Verbesserungen. Vor allem, wenn Sie die Automatisierung berücksichtigen.

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz spielen eine bedeutende Rolle in der Cybersicherheit. Automatisierungstools können Tonnen von Cyber-Bedrohungen viel effizienter und schneller als Menschen verhindern, erkennen und bekämpfen. Und es wird weiter auf der Straße expandieren. Zu diesem Zweck ist hier ein kurzer Blick auf die signifikanten Unterschiede, die KI/ML-Technologien zu Cybersicherheitsansätzen von Unternehmen machen können.

Minderung der Risiken durch allgegenwärtige Technologie

Technologie hat alle Facetten des Privat- und Arbeitslebens durchdrungen. Vor allem vergrößerte es ihre Angriffsfläche. Und es ist in den letzten Jahren zu einem massiven Problem für Unternehmen geworden – sie müssen viele Anwendungen und Geräte berücksichtigen.

Das Problem ist, dass es nicht genügend qualifiziertes Personal gibt, um mit all diesen Sicherheitsrisiken fertig zu werden. Deshalb führt es oft zu klaffenden Sicherheitslücken.

Hinzu kommt, dass sich viele Unternehmen es sich nicht leisten können, Cybersicherheitsteams einzusetzen, die ihre Anwendungen und Systeme sichern müssen. Besonders Startups sind gefährdet. Ihnen fehlen etablierte Sicherheitsoperationen und die Mittel, um sie zu gewährleisten.

Unternehmen müssen zumindest einige der Prozesse automatisieren, die zum Schutz ihrer Systeme und Geräte vor Angriffen von außen erforderlich sind. Andernfalls bleiben sie angreifbar.

Kriminelle nutzen jedes ihnen zur Verfügung stehende Werkzeug, um sicherzustellen, dass sie so viele Einstiegspunkte wie möglich haben. Beispielsweise können nicht einmal Firewalls ein System wie früher schützen, da Kriminelle immer wieder neue Wege erfinden, um sie zu umgehen.

Es gibt keine Möglichkeit, dies manuell zu bekämpfen, da sie automatisierte Methoden verwenden, um die Abwehr jedes angeschlossenen Geräts zu testen.

Bessere Erkennung und Verwaltung von Bedrohungen

Die Größe der Angriffe und die riesigen Datenmengen, die zur Analyse zur Verfügung stehen, machen es zu einer herausfordernden Aufgabe, mit den neuesten Bedrohungen Schritt zu halten. Anwendungen für automatisiertes maschinelles Lernen eignen sich viel besser für die ständige Wachsamkeit und die systematische Identifizierung von Bedrohungen.

Diese Systeme lernen ständig dazu. Sie können sich neben wachsenden Bedrohungsvektoren weiterentwickeln, um ungewöhnliche Verhaltensweisen zu erkennen. Es ermöglicht ihnen, ausgefeilte Angriffsmethoden zu erkennen und zu verarbeiten.

Aber die meisten Unternehmen nutzen diese bahnbrechenden Technologien nicht. Sie setzen weiterhin auf veraltete Methoden. Doch herkömmliche Tools und Anwendungen können mit böswilligen Akteuren nicht mithalten. Sie setzen bei ihren Angriffen immer kompliziertere Fähigkeiten ein.

Fälle wie die Outlaw-Cryptojacking-Angriffe beweisen, dass Hacker wissen, wie man neue Technologien einsetzt, um einer Entdeckung zu entgehen. Und sie sind ziemlich erfolgreich in ihren Bemühungen. Die einzige Möglichkeit, mit einem solchen Ansturm von Bedrohungen fertig zu werden, ist maschinelles Lernen/Engines für künstliche Intelligenz. Sie überblicken die Systeme und warnen bei verdächtigem und ungewöhnlichem Verhalten.

Automatisierung alltäglicher Cybersicherheitsprozesse

Es gibt viele Tools, um die Sicherheitsanforderungen von Unternehmen abzudecken. Beispielsweise bitten die meisten Unternehmen ihre Mitarbeiter, virtuelle private Netzwerke (VPNs) zu verwenden. (Was ist ein VPN? Es ist ein Dienst, der die Verbindungen der Benutzer zum Internet verschlüsselt (https://nordvpn.com/what-is-a-vpn/).

Ein solches Tool stellt sicher, dass Außenstehende keine Daten abfangen können, die Benutzer über das Netzwerk übertragen.) Und obwohl dies die übertragenen Daten abdeckt, besteht immer noch das Risiko, dass Mitarbeiter auf Phishing-E-Mails hereinfallen oder versehentlich Ransomware installieren.

Sicherheitsforscher können mit der Überlastung der Benachrichtigungen über Bedrohungswarnungen nicht Schritt halten. Und viele dieser Benachrichtigungen sind normalerweise falsch. Aber man kann sie nicht ignorieren. Kriminelle wissen, wie man sich in all dem Lärm versteckt. Es macht die Identifizierung von Bedrohungen zu einer gewaltigen Aufgabe für Sicherheitsteams.

Daher ist es unerlässlich, Informationssicherheitsspezialisten mit automatisierten Tools auszustatten. Dadurch können sie ihre Fähigkeiten auf die Bereiche konzentrieren, in denen sie am dringendsten benötigt werden. Die alltäglichen Aufgaben nehmen so viel Zeit der Techniker in Anspruch.

Aber Automatisierungstools sind in der Lage, damit umzugehen. So bleibt Zeit für wertvollere Aufgaben, die eine menschliche Note erfordern. Zum Beispiel Bedrohungssuche und -zuordnung.

Beträchtlicher Anstieg des Risikos

Die Welt ist so gewachsen, dass sie Technologie in fast alle Facetten des täglichen Lebens integriert, und damit einher geht eine beträchtliche Zunahme des Risikos. Daher sind maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz zu einem unverzichtbaren Bestandteil der Cybersicherheit geworden.

Sie erfüllen eine lebenswichtige Rolle, die die menschliche Arbeit einfach nicht erfüllen kann. Automatisierung ist die Antwort. Es kann Cybersicherheitsspezialisten helfen, die schiere Anzahl von Cyberbedrohungen in Unternehmens- und Privatanwendungen zu bewältigen.