• Erledigen Sie die Anwendungssicherheit auf die richtige Weise! Erkennen, schützen, überwachen, beschleunigen und mehr…
  • Das Aufkommen der KI verändert die IT und wird sich auch in Zukunft ändern.

    Die Grundprinzipien von AI-fähigen Programmen sind, dass sie Daten sammeln, analysieren, eine Entscheidung mit einem Verständnis der Ergebnisse treffen und aus den Ergebnissen lernen können. Aus diesem Grund bringt die Anwendung von KI auf die Cybersicherheit neue Verteidigungsversprechen und offensive Herausforderungen für die Cybersicherheit mit sich.

    Internet-Sicherheit steht im Mittelpunkt, weil die exponentielle Zunahme von Daten (Verbraucher und Unternehmen) Datenverletzungen häufiger gemacht hat. Einige der häufigsten Ursachen für Datenschutzverletzungen sind:

    • Schwache oder gestohlene Sicherheitsdaten wie Passwörter
    • Malware in Form von Viren, Ransomware, Phishing-Betrug.
    • Social Engineering
    • Insider-Bedrohungen
    • Falsche IT-Systemkonfiguration und Benutzerfehler
    • Hintertüren durch anfällige Anwendungen und
    • Missstand in der Verwaltung von Berechtigungen

    Die zunehmende Anzahl von Angriffen hat die Einführung von KI in der Cybersicherheit gefördert, um eine effiziente und genaue Verteidigung der Daten zu gewährleisten. Erwartungsgemäß hat die KI auch schlechten Schauspielern neue Fähigkeiten verliehen.

    KI erleichtert das Bauen intelligente Abwehrkräfte und Bedrohungen.

    In der Vergangenheit waren Hacker hochqualifizierte Programmierer, die ihre Malware codieren und durch ausgefeilte Sicherheitsprotokolle navigieren konnten. Das ist nicht mehr der Fall; Malware kann jetzt als intelligente Lösung verkauft werden, für die nur Plug-and-Play erforderlich ist. Dies bringt Nicht-Computer-Experten-Hacker in den Kampf und erhöht letztendlich die Anzahl der Hacker.

    Die Abwehr solcher einfach zu bedienenden intelligenten Bedrohungen erfordert eine intelligente Lösung. Verwenden Sie beispielsweise ein AI-basiertes Netzwerküberwachungstool. Sicherheitslücken kann schnell identifiziert werden, indem Benutzerverhalten analysiert, Muster erkannt und Unregelmäßigkeiten im Netzwerk identifiziert und entsprechend reagiert werden. Es kann mehr Cyber-Angriffsvektoren erkennen, überwachen und schließen, als dies menschlich möglich ist.

    Dies ist, wie es funktioniert: KI-Modelle nimmt an allen Endpunkten hochvolumige Daten jeder Anwendung in der Organisation auf, um ein Profil zu entwickeln. Dies hilft bei der Festlegung einer Verhaltensgrundlinie. Sollte es also zu einer statistisch signifikanten Abweichung von der Norm kommen, wird diese vom Algorithmus zur weiteren Untersuchung gekennzeichnet.

    KI kann auch steigern biometrische Authentifizierung.

    Einer der Schwachpunkte für digitale Benutzer war das Empfangen, Erinnern und regelmäßige starke Ändern Passwörter. Dieser Schmerzpunkt wurde von Hackern genutzt, um sichere Daten zu infiltrieren und zu gefährden. Diese Lücke kann durch biometrische Anmeldungen geschlossen werden, bei denen entweder Fingerabdrücke, Netzhäute oder Handabdrücke gescannt werden. Biometrische Anmeldungen können allein oder mit einem Kennwort verwendet werden, um den Zugriff zu steuern und zu überwachen.

    Die Automatisierung wird jetzt auf Malware angewendet. Anstatt persönlich einen direkten Hackerangriff durchzuführen, können sie jetzt automatisierte Malware mit minimalem menschlichem Aufwand betreiben. Die Automatisierung von Malware macht sie häufiger, ausgefeilter und unerbittlicher.

    Automatisierte Malware ist eine Bedrohung für IoT-GeräteEs wird erwartet, dass Sicherheitsverletzungen mit zunehmender Nutzung exponentiell zunehmen. IoT-Geräte sind ein besonderes Problem, da Hersteller bei der Herstellung des Produkts der Sicherheit keine Priorität einräumen und Verbraucher beim Anschließen der Geräte selten an Sicherheit denken. Das hat gemacht IoT-Geräte sind ein Top-Ziel für Internet-Angriffsverkehr.

    Durch die Automatisierung können Cybersicherheitsteams Zeit und Geld sparen. Cybersicherheitsteams führen viele Routineaufgaben aus, die automatisiert werden müssen. IT-Administratoren werden ständig mit wiederkehrenden Vorfällen, Insider-Bedrohungen und Verantwortlichkeiten für die Geräteverwaltung überschwemmt, die Zeit für kritischere Aufgaben kosten. Durch die Automatisierung dieser alltäglichen Aufgaben werden nicht nur Humankapitalressourcen freigesetzt, sondern in einem Bruchteil der Zeit und mit höherer Genauigkeit Ergebnisse erzielt.

    Maschinelles Lernen wird die Bedrohungsjagd anpassungsfähig machen sich entwickelnde Malware.

    Malware ist normalerweise ein Programm mit einem starren Zweck oder Protokoll. Hacker können KI auf ihre Programmierung anwenden, um sich anzupassen und aus jedem Angriff zu lernen. Die AI-fähige Malware kann auch menschliche oder vertrauenswürdige Elemente des IT-Systems imitieren, um Zugang zu erhalten. Dies erleichtert das Erstellen polymorpher Malware mit Verschleierungsfunktionen.

    Ein Schlüsselelement bei der Malware-Erkennung sind Virendefinitionen oder Datenbanken, die Malware-IDs und -Muster enthalten, mit denen Bedrohungen erkannt werden können. Maschinelles Lernen kann von schlechten Akteuren verwendet werden, um der Erkennung zu entgehen, aber es kann auch von der IT verwendet werden, um Risiken schnell zu identifizieren.

    Cyberkriminelle optimieren normalerweise ihren Malware-Code, um an Sicherheitssoftware vorbeizukommen. Es ist schwierig, jede Variante absichtlich getarnter Malware zu identifizieren. Eine Malware-Datenbank mit maschinellem Lernen kann Malware erkennen, unabhängig davon, ob es sich um vorhandene oder optimierte Malware handelt, und das System kann sie aufgrund früherer Ereignisse blockieren, die als bösartig eingestuft wurden.

    Das Erkennen sich ständig weiterentwickelnder Bedrohungen ist mit AI einfacher. KI-Systeme können trainiert werden, um zu erkennen Ransomware und Malware-Angriffe, bevor sie in das System gelangen. Einmal entdeckt, können sie vom System isoliert werden. Die Vorhersagefunktionen der KI übertreffen die Geschwindigkeit traditioneller Ansätze.

    Der Einsatz von maschinellem Lernen in der Cybersicherheit kann folgende Vorteile bringen:

    • Mehrere überwachen und analysieren Endpunkte für Cyber-Bedrohungen
    • Erkennen böswilliger Aktivitäten, bevor sie sich in einem vollwertigen Angriff manifestieren
    • Automatisierung routinemäßiger Sicherheitsaufgaben
    • Beseitigung von Zero-Day-Schwachstellen

    KI-fähige Cybersicherheit ist unerlässlich.

    Capgemini-Forschungsinstitut fanden heraus, dass zwei Drittel (69%) der Unternehmen anerkennen, dass sie ohne KI nicht auf kritische Bedrohungen reagieren können. Über die Hälfte (56%) der Führungskräfte gibt an, dass ihre Cybersicherheitsanalysten von der Vielzahl von Datenpunkten überwältigt sind, die sie überwachen müssen, um Eindringlinge zu erkennen und zu verhindern. Auch die Art der Cyberangriffe, die ein sofortiges Eingreifen erfordern oder von Cyberanalysten nicht schnell genug behoben werden können, hat erheblich zugenommen, darunter:

    • Cyberangriffe betreffen zeitkritische Anwendungen (42% gaben an, dass sie um durchschnittlich 16% gestiegen sind).
    • Automatisierte Angriffe mit Maschinengeschwindigkeit, die in einem Tempo mutieren, das mit herkömmlichen Reaktionssystemen nicht neutralisiert werden kann (43% gaben einen Anstieg um durchschnittlich 15% an).

    KI wird bereits auf Cybersicherheit angewendet. Einige der derzeit verwendeten AI-Cybersicherheitsanwendungen umfassen:

    Obwohl das Sicherheitssystem eines Unternehmens sicher sein kann, da es mit Dritten (Kunden, Aufsichtsbehörden, Lieferanten usw.) interagiert, ist es über diese Pfade anfällig. Gemäß Accenture40% der Sicherheitsverletzungen sind indirekt, da Bedrohungsakteure auf die schwachen Glieder in der Lieferkette oder im Geschäftsumfeld abzielen. Aus diesem Grund benötigen Unternehmen eine automatisierte intelligente Lösung, die dies kann Angriffe vorhersagen und schnell reagieren.