Cybersicherheitsanalysen: Definition und Techniken

Cybersecurity Analytics bezeichnet den systematischen Einsatz von Techniken zur Datenerfassung, -analyse und -interpretation, um Cyberbedrohungen zu identifizieren und zu mindern.

Cyberbedrohungen entwickeln sich in einem beispiellosen Tempo, angetrieben durch rasante technologische Fortschritte und die zunehmende Raffinesse von Cyberkriminellen. Die Verbreitung vernetzter Geräte, Cloud Computing und Remote-Arbeitsumgebungen hat folglich die Angriffsfläche vergrößert, sodass herkömmliche Abwehrmechanismen nicht mehr ausreichen, um kritische Informationsressourcen zu schützen. Darüber hinaus konventionelle Sicherheitstools wie Firewalls und signaturbasierte Antivirensoftware oft auf bekannten Bedrohungsmustern basieren und daher neue, komplexe Angriffe möglicherweise nicht erkennen können.

In diesem dynamischen Umfeld entwickelt sich Cybersecurity Analytics zu einem zentralen Instrument für Unternehmen, um Cybervorfälle effektiv zu erkennen, zu analysieren und darauf zu reagieren. Durch den Einsatz fortschrittlicher Datenanalysetechniken – darunter maschinelles Lernen, Big-Data-Analysen und künstliche Intelligenz – bieten Cybersicherheitsanalysen tiefere Einblicke in potenzielle Bedrohungen. Dadurch werden proaktive Verteidigungsstrategien ermöglicht, die sich an die sich ständig verändernde Bedrohungslage anpassen und es Unternehmen letztendlich ermöglichen, Risiken zu antizipieren und zu mindern, bevor sie eintreten.

Was ist Cybersecurity Analytics?

Cybersecurity Analytics bezeichnet den systematischen Einsatz von Techniken zur Datenerfassung, -analyse und -interpretation, um Cyberbedrohungen zu identifizieren und zu mindern. Konkret geht es darum, riesige Mengen sicherheitsrelevanter Daten aus verschiedenen Quellen zu verarbeiten, um Muster, Anomalien und Anzeichen für Kompromittierungen aufzudecken, die mit herkömmlichen Sicherheitsmaßnahmen möglicherweise übersehen würden.

Zu den wichtigsten Komponenten der Cybersicherheitsanalyse gehören:

• Datenaggregation – Sammeln von Daten aus mehreren Quellen, wie z. B. Netzwerkprotokollen, Benutzeraktivitäten, Systemereignissen und externen Bedrohungsinformations-Feeds.
• Datenverarbeitung – Bereinigung und Normalisierung von Daten, um Konsistenz und Genauigkeit für eine effektive Analyse sicherzustellen.
• Erweiterte Analysen – Erkennung ungewöhnlicher Muster oder Verhaltensweisen, die auf Cyberbedrohungen hindeuten, durch Anwendung statistischer Methoden sowie Algorithmen für maschinelles Lernen.
• Visualisierung und Berichterstellung – Darstellung von Erkenntnissen in einem leicht zugänglichen Format, um eine schnelle Entscheidungsfindung durch Sicherheitsexperten zu ermöglichen.

Durch die Umwandlung von Rohdaten in verwertbare Informationen verbessert die Cybersicherheitsanalyse die Fähigkeit eines Unternehmens, Bedrohungen in Echtzeit zu erkennen, schnell auf Vorfälle zu reagieren und die allgemeine Sicherheitslage zu stärken.

Bedeutung von Cybersecurity Analytics

Die Implementierung von Cybersecurity Analytics ist für Unternehmen, die ihre digitalen Assets effektiv schützen möchten, von entscheidender Bedeutung. Die folgenden Punkte unterstreichen deren Bedeutung:

1. Früherkennung von Bedrohungen

Cybersecurity Analytics ermöglicht es Unternehmen, Bedrohungen zu erkennen, bevor sie erheblichen Schaden anrichten können. Durch die kontinuierliche Überwachung und Analyse von Daten können folgende Bedrohungen erkannt werden:

• Zero-Day-Exploits– Angriffe, die bisher unbekannte Schwachstellen ausnutzen.
• Advanced Persistent Threats (APTs)– langfristige gezielte Angriffe, die von herkömmlichen Sicherheitsmaßnahmen unentdeckt bleiben.
• Insider-Bedrohungen – böswillige Aktivitäten, die aus dem Inneren des Unternehmens stammen.

Eine frühzeitige Erkennung ermöglicht schnelle Gegenmaßnahmen, wodurch potenzielle Verluste minimiert und Risiken gemindert werden.

2. Proaktive Verteidigung

Mit Cybersicherheitsanalysen können Unternehmen Cyberangriffe vorhersehen und verhindern, anstatt nur auf sie zu reagieren. Tools wie SentinelOne’s WatchTower bieten eine proaktive Verteidigung. Durch die Analyse historischer und Echtzeitdaten können können Sicherheitsteams:

• Angriffsvektoren vorhersagen – potenzielle Methoden identifizieren, die Angreifer basierend auf beobachteten Mustern verwenden könnten.
• Schwachstellen stärken – Schwachstellen im Netzwerk oder in Systemen beheben, bevor sie ausgenutzt werden.
• Strategien zur Bedrohungssuche entwickeln– suchen Sie aktiv nach versteckten Bedrohungen im Netzwerk.

Dieser proaktive Ansatz verlagert die Sicherheitsstrategie von defensiv zu vorausschauend und verbessert die Widerstandsfähigkeit gegen Cyberbedrohungen.

3. Compliance und Berichterstattung

Die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften ist ein wichtiges Anliegen für Unternehmen, die mit sensiblen Daten umgehen. Cybersicherheitsanalysen helfen dabei:

• Einhaltung gesetzlicher Standards– Gewährleistung der Einhaltung von Gesetzen wie DSGVO, HIPAA und PCI DSS durch die Aufrechterhaltung der erforderlichen Sicherheitsmaßnahmen.
• Vorbereitung auf Audits – Bereitstellung detaillierter Protokolle und Berichte, die die Einhaltung der Vorschriften während Audits belegen.
• Dokumentation von Vorfällen – Führen Sie umfassende Aufzeichnungen über Sicherheitsvorfälle und Reaktionen darauf.

Durch die Erleichterung der Compliance können Unternehmen rechtliche Sanktionen vermeiden und das Vertrauen ihrer Kunden und Partner aufrechterhalten.

4. Ressourcenoptimierung

Die effektive Zuweisung von Sicherheitsressourcen ist unerlässlich, um den Schutz zu maximieren und gleichzeitig die Kosten zu kontrollieren. Cybersecurity Analytics hilft dabei:

• Priorisierung von Bedrohungen – mithilfe von Risikobewertungen können Sie sich auf die kritischsten Schwachstellen und Bedrohungen konzentrieren.
• Reduzierung von Fehlalarmen – Verbesserung der Genauigkeit der Bedrohungserkennung, um die Verschwendung von Ressourcen für Nicht-Probleme zu vermeiden.
• Verbesserung der Entscheidungsfindung– Bereitstellung datengestützter Erkenntnisse, die als Grundlage für Investitionen in Sicherheitstechnologien und Personalschulungen dienen.

Dadurch wird sichergestellt, dass Ressourcen dort eingesetzt werden, wo sie am dringendsten benötigt werden, was die Gesamteffizienz der Sicherheit verbessert.

Unterschied zwischen Cybersicherheit und Datenanalyse

Während sich Cybersicherheit auf den Schutz von Systemen, Netzwerken und Daten vor digitalen Angriffen konzentriert, umfasst die Datenanalyse die Untersuchung von Datensätzen, um Rückschlüsse auf die darin enthaltenen Informationen zu ziehen. Die Cybersicherheitsanalyse verbindet diese Bereiche, indem sie Datenanalysetechniken auf Cybersicherheitsdaten anwendet und so die Fähigkeit verbessert, Bedrohungen zu erkennen und darauf zu reagieren.

• Cybersicherheit umfasst die Umsetzung von Maßnahmen zum Schutz vor unbefugtem Zugriff, Angriffen und Datenverletzungen.
• Datenanalyse nutzt statistische Analysen und maschinelles Lernen, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.

Durch die Integration von Datenanalyse in die Cybersicherheit können Unternehmen große Mengen an Sicherheitsdaten in verwertbare Informationen umwandeln, was eine effektivere Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen ermöglicht.

Kernkomponenten der Cybersicherheitsanalyse

Eine effektive Cybersicherheitsanalyse stützt sich auf mehrere Kernkomponenten, die zusammenarbeiten, um Bedrohungen zu erkennen und zu mindern.

1. Datenerfassung

Die Erfassung umfassender und relevanter Daten ist die Grundlage der Cybersicherheitsanalyse.

Arten von Daten

• Protokolle: Aufzeichnungen von Ereignissen, die von Betriebssystemen, Anwendungen und Sicherheitsgeräten generiert werden.
• Netzwerkverkehr: Über das Netzwerk übertragene Datenpakete, die Einblicke in Kommunikationsmuster liefern.
• Benutzeraktivitäten: Informationen über Benutzeranmeldungen, Zugriffsversuche und das Verhalten innerhalb von Systemen.
• Endpunktdaten: Details von Geräten wie Computern und Mobilgeräten.

2. Datenquellen

• Firewalls: Protokolle über blockierten und zugelassenen Netzwerkverkehr.
• Intrusion Detection Systems (IDS): Warnmeldungen und Protokolle zu potenziellen Sicherheitsverletzungen.
• Endpunkte: Daten aus Antivirensoftware, Systemprotokollen und Anwendungsnutzung.
• Cloud-Dienste: Protokolle und Metriken aus cloudbasierten Anwendungen und Infrastrukturen.

Die Erfassung von Daten aus verschiedenen Quellen gewährleistet einen umfassenden Überblick über die Sicherheitslandschaft.

3. Datenverarbeitung

Die Verarbeitung der gesammelten Daten ist für eine genaue und aussagekräftige Analyse unerlässlich.

4. Datenbereinigung

• Entfernen irrelevanter Daten: Herausfiltern unnötiger Informationen, die nicht zur Erkennung von Bedrohungen beitragen.
• Beseitigen von Duplikaten: Sicherstellen, dass jedes Ereignis nur einmal aufgezeichnet wird, um verzerrte Analysen zu vermeiden.
• Korrektur von Fehlern: Identifizieren und Beheben von Ungenauigkeiten in den Daten.

Die Bereinigung der Daten vor Beginn der Analyse erhöht die Zuverlässigkeit der Analyseergebnisse.

5. Datennormalisierung

• Standardisierung von Formaten: Konvertierung der Daten in ein einheitliches Format für Vergleich und Analyse.
• Synchronisierung von Zeitstempeln: Abgleich der Zeitdaten verschiedener Systeme, um Ereignisse genau zu korrelieren.
• Kategorisierung von Daten: Organisation von Informationen in vordefinierten Kategorien zur leichteren Analyse.

Die Normalisierung ermöglicht die nahtlose Integration von Daten aus verschiedenen Quellen.

6. Datenanalyse

Die Analyse der verarbeiteten Daten liefert Erkenntnisse, die für die Erkennung von Bedrohungen von entscheidender Bedeutung sind.&

Statistische Methoden

• Trendanalyse: Identifizierung von Mustern im Zeitverlauf, um Anomalien oder Verhaltensänderungen zu erkennen.
• Anomalieerkennung: Verwendung statistischer Schwellenwerte, um ungewöhnliche Aktivitäten zu kennzeichnen.
• Korrelationsanalyse: Verknüpfung verwandter Ereignisse aus verschiedenen Datenquellen, um komplexe Angriffsmuster aufzudecken.

7. Techniken des maschinellen Lernens

• Überwachtes Lernen: Training von Modellen anhand gekennzeichneter Daten, um bekannte Bedrohungsmuster vorherzusagen.
• Unüberwachtes Lernen: Erkennung unbekannter Bedrohungen durch Identifizierung von Abweichungen vom normalen Verhalten ohne vordefinierte Kennzeichnungen.
• Deep Learning: Einsatz neuronaler Netze zur Analyse komplexer Datenstrukturen und Aufdeckung subtiler Anzeichen für Kompromittierungen.

Maschinelles Lernen verbessert die Fähigkeit, fortgeschrittene und sich weiterentwickelnde Bedrohungen zu erkennen, die mit herkömmlichen Methoden möglicherweise übersehen werden.

Techniken in der Cybersecurity-Analyse

Die Cybersecurity-Analyse nutzt eine Kombination aus fortschrittlichen Techniken, um potenzielle Bedrohungen zu identifizieren, zu bewerten und zu mindern, bevor sie Schaden anrichten können. Durch den Einsatz dieser Techniken können Unternehmen ihre Abwehrmaßnahmen erheblich verbessern und gleichzeitig die Integrität ihrer Systeme und Daten gewährleisten.

Im Folgenden sind einige der am häufigsten verwendeten Techniken aufgeführt.

1. Anomalieerkennung

Die Anomalieerkennung konzentriert sich auf die Identifizierung von Abweichungen von festgelegten Normen.

2. Verhaltensanalyse

• Benutzerverhaltensanalyse (UBA): Überwachung der Benutzeraktivitäten zur Erkennung verdächtigen Verhaltens, wie ungewöhnliche Anmeldezeiten oder Zugriffsmuster.
• Entity Behavior Analytics (EBA): Analyse des Verhaltens von Geräten und Anwendungen zur Identifizierung von Anomalien.

Durch die Festlegung von Basisverhalten können Unternehmen erkennen, wenn Aktionen außerhalb typischer Muster liegen, was auf potenzielle Bedrohungen hinweist.

3. Analyse des Netzwerkverkehrs

• Paketinspektion: Untersuchung von Datenpaketen auf bösartige Inhalte oder nicht autorisierte Protokolle.&
• Flussanalyse: Durch die Überwachung des Volumens und der Richtung des Netzwerkverkehrs lassen sich Anomalien wie plötzliche Spitzen oder ungewöhnliche Datenübertragungen erkennen.
• Protokollanalyse: Überprüfung auf missbräuchliche Verwendung von Netzwerkprotokollen, die auf einen Angriff hindeuten könnten.

4. Threat Intelligence

Threat Intelligence umfasst das Sammeln und Analysieren von Informationen über potenzielle oder sogar aktuelle Angriffe.

5. Signaturbasierte Erkennung

• Bekannte Bedrohungssignaturen: Nutzung von Datenbanken mit bekannten Malware-Signaturen, um bösartigen Code zu erkennen und zu blockieren.
• Antivirus-Scan: Regelmäßiges Scannen von Systemen nach Dateien, die bekannten Bedrohungssignaturen entsprechen.

6. Heuristische Analyse

• Verhaltensuntersuchung: Analyse des Code-Verhaltens in einer kontrollierten Umgebung, um verdächtige Aktivitäten zu erkennen.&
• Mustererkennung: Identifizierung von Merkmalen, die für bösartigen Code typisch sind, auch wenn die spezifische Signatur unbekannt ist.

Die heuristische Analyse verbessert die Erkennung von Zero-Day-Exploits und polymorpher Malware.

7. Risikobewertung

Bei der Risikobewertung werden Bedrohungen anhand ihrer potenziellen Auswirkungen priorisiert.

8. Schwachstellenscan

• Automatisierte Tools: Identifizierung bekannter Schwachstellen in Systemen und Anwendungen.
• Patch-Management: Sicherstellung, dass Systeme aktualisiert werden, um identifizierte Schwachstellen zu beheben.

9. Risikobewertung

• Auswirkungsanalyse: Bewertung des potenziellen Schadens, den eine Bedrohung verursachen könnte.
• Wahrscheinlichkeitsschätzung: Bewertung der Wahrscheinlichkeit, mit der eine Bedrohung eintritt.
• Priorisierung: Zuweisung von Punktwerten zu Bedrohungen, um Ressourcen auf die wichtigsten Risiken zu konzentrieren.

Tools und Technologien

Die Implementierung von Cybersicherheitsanalysen stützt sich auf zahlreiche Tools und Technologien, um eine umfassende Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen zu gewährleisten. Darüber hinaus helfen diese Tools Unternehmen nicht nur dabei, Sicherheitsvorfälle effizient zu identifizieren, zu analysieren und zu mindern, sondern auch Risiken in ihren IT-Umgebungen zu reduzieren.

Einige der am häufigsten verwendeten Tools und Technologien sind unten aufgeführt.

#1. SIEM-Systeme

Systeme für die Verwaltung von Sicherheitsinformationen und Ereignissen (SIEM) aggregieren und analysieren Aktivitäten aus verschiedenen Ressourcen einer IT-Infrastruktur.

• Datenaggregation: Sammelt Protokolle und Ereignisse aus mehreren Quellen auf einer einzigen Plattform.
• Echtzeitanalyse: Bietet sofortige Einblicke in Sicherheitsereignisse, sobald diese auftreten.
• Warnmeldungen und Berichterstellung: Generiert Warnmeldungen für Sicherheitsvorfälle und erstellt Berichte für Compliance und Management.

#2. Intrusion Detection Systems (IDS)

Intrusion Detection Systems überwachen Netzwerk- oder Systemaktivitäten auf böswillige Aktionen.

Arten von IDS

• Netzwerkbasierte IDS (NIDS): Überwachen den Netzwerkverkehr auf verdächtige Aktivitäten auf Netzwerkebene.
• Hostbasierte IDS (HIDS): Beobachten Aktivitäten auf einzelnen Hosts oder Geräten.

IDS vs. IPS

• IDS: Erkennt potenzielle Bedrohungen und gibt Warnmeldungen aus, ohne Maßnahmen zu deren Abwehr zu ergreifen.
• Intrusion Prevention Systems (IPS): Blockiert oder verhindert aktiv erkannte Bedrohungen und gibt zusätzlich Warnmeldungen aus.

Anwendungen der Cybersicherheitsanalyse

Cybersicherheitsanalysen sind in verschiedenen Branchen von entscheidender Bedeutung. Nachfolgend finden Sie einige Beispiele für Anwendungen von Cybersicherheitsanalysen in verschiedenen Branchen.

Finanzsektor

Betrugserkennung

• Transaktionsüberwachung: Analyse von Transaktionsmustern zur Erkennung von Anomalien, die auf Betrug hindeuten.
• Analyse des Kontoverhaltens: Identifizierung ungewöhnlicher Aktivitäten auf Kundenkonten.

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

• Bekämpfung von Geldwäsche (AML): Überwachung von Transaktionen auf Einhaltung der AML-Vorschriften.
• Berichterstattung: Bereitstellung der erforderlichen Unterlagen für Aufsichtsbehörden.

Gesundheitswesen

Schutz von Patientendaten

• Sicherheit elektronischer Gesundheitsakten: Schutz sensibler Patientendaten vor unbefugtem Zugriff.
• Zugriffskontrollen: Überwachung, wer auf Patientendaten zugreift, und Sicherstellung, dass dies angemessen ist.

HIPAA-Konformität

• Einhaltung von Sicherheitsvorschriften: Umsetzung der vom Health Insurance Portability and Accountability Act geforderten Maßnahmen.
• Prüfpfade: Führen detaillierter Protokolle über Datenzugriffe und -änderungen.

Regierung und Verteidigung

Nationale Sicherheit

• Infrastrukturschutz: Sicherung kritischer Infrastrukturen wie Stromnetze und Kommunikationsnetze.
• Verhinderung von Cyberspionage: Aufdeckung und Abwehr von Versuchen, auf sensible Informationen zuzugreifen.

Verteidigungsmechanismen gegen Cyberkriegsführung

• Antizipation von Bedrohungen: Vorhersage und Vorbereitung auf die von Gegnern eingesetzten Taktiken der Cyberkriegsführung.
• Koordination der Reaktion auf Vorfälle: Management von Reaktionen auf groß angelegte Cybervorfälle.

Herausforderungen bei der Cybersicherheitsanalyse

Trotz ihrer Vorteile steht die Cybersicherheitsanalyse vor mehreren Herausforderungen, die ihre Umsetzung und Wirksamkeit erschweren können. Daher ist es für die Aufrechterhaltung der Sicherheit bei gleichzeitigem Schutz der Privatsphäre und Gewährleistung der Effizienz unerlässlich, diese Herausforderungen anzugehen. Einige dieser Herausforderungen sind:

#1. Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes

• Umgang mit sensiblen Informationen: Gewährleistung der Einhaltung von Datenschutzgesetzen bei der Erfassung und Analyse von Daten.
• Anonymisierung: Schutz personenbezogener Daten durch Entfernen identifizierbarer Informationen während der Analyse.
• Zugriffskontrolle: Beschränkung der Personen, die auf sensible Analysedaten zugreifen dürfen.

#2. Skalierbarkeitsprobleme

• Datenvolumen: Verwaltung und Verarbeitung der großen Datenmengen, die von modernen Netzwerken generiert werden.
• Infrastrukturelle Einschränkungen: Sicherstellen, dass Analyseplattformen ohne Leistungseinbußen skaliert werden können.
• Kostenmanagement: Abwägen zwischen der Notwendigkeit der Skalierbarkeit und Budgetbeschränkungen.

#3. Anforderungen an die Echtzeitverarbeitung

• Latenzreduzierung: Minimierung von Verzögerungen bei der Datenverarbeitung für eine sofortige Erkennung von Bedrohungen.
• Ressourcenzuweisung: Sicherstellung ausreichender Rechenressourcen für Echtzeitanalysen.
• Technologische Einschränkungen: Überwindung von Herausforderungen im Zusammenhang mit Verarbeitungsgeschwindigkeiten und Datendurchsatz.

Bewährte Verfahren für Cybersicherheitsanalysen

So maximieren Sie die Effektivität von Cybersicherheitsanalysen:

1. 1. Starke Datenverwaltung implementieren

• Richtlinienentwicklung: Legen Sie klare Richtlinien für den Umgang mit Daten und die Zugriffskontrolle fest.
• Rollen und Verantwortlichkeiten: Legen Sie fest, wer für die verschiedenen Aspekte der Datenverwaltung verantwortlich ist.
• Anpassung an Compliance-Anforderungen: Stellen Sie sicher, dass die Governance-Praktiken den gesetzlichen Anforderungen entsprechen.

2. Investieren Sie in fortschrittliche Analysetools

• Technologiebewertung: Bewerten Sie Tools, die Echtzeitanalysen und Machine-Learning-Funktionen bieten.
• Skalierbarkeit: Wählen Sie Lösungen, die mit den Anforderungen Ihres Unternehmens mitwachsen können.
• Zuverlässigkeit des Anbieters: Wählen Sie renommierte Anbieter wie SentinelOne, die einen zuverlässigen Support bieten.

3. Regelmäßige Aktualisierung der Bedrohungsinformationen

• Integration von Bedrohungs-Feeds: Integrieren Sie externe Bedrohungsinformationen in Analyseplattformen.
• Kontinuierliches Lernen: Aktualisieren Sie Machine-Learning-Modelle mit neuen Daten.
• Zusammenarbeit in der Community: Nehmen Sie an Initiativen zum Informationsaustausch teil.

4. Personal schulen

• Kompetenzentwicklung: Bieten Sie fortlaufende Schulungen zu Cybersicherheits-Analysetools an.
• Sensibilisierungsprogramme: Informieren Sie Ihre Mitarbeiter über bewährte Verfahren im Bereich Cybersicherheit.
• Funktionsübergreifende Teams: Förderung der Zusammenarbeit zwischen IT, Sicherheit und anderen Abteilungen.

5. Führen Sie regelmäßige Audits durch

• Schwachstellenanalysen: Testen Sie Systeme regelmäßig auf Schwachstellen.
• Überprüfung der Einhaltung von Richtlinien: Stellen Sie die Einhaltung interner Richtlinien und externer Vorschriften sicher.&
• Leistungsbewertungen: Bewerten Sie die Wirksamkeit von Analysetools und -prozessen.

Fallstudien: Bemerkenswerte Cyberangriffe und analytische Reaktionen

Die Untersuchung vergangener Cyberangriffe unterstreicht die Bedeutung einer effektiven Cybersicherheitsanalyse.

• Datenpanne bei Target

Im Jahr 2013 erlitt Target einen massiven Datenverstoß, wodurch Millionen von Kundendaten kompromittiert wurden. Zunächst drangen die Angreifer mit gestohlenen Zugangsdaten eines Drittanbieters in das Netzwerk ein. Infolgedessen waren nach dem Verstoß über 40 Millionen Kredit- und Debitkartenkonten betroffen.

Mit Hilfe fortschrittlicher Analysen hätten jedoch ungewöhnliche Netzwerkaktivitäten mit den regulären Zugriffsmustern des Anbieters in Verbindung gebracht werden können, was wiederum dazu beigetragen hätte, den Datenklau zu verhindern.

• Equifax-Datenklau

Bei der Equifax-Sicherheitsverletzung im Jahr 2017 wurden die sensiblen Daten von über 145 Millionen Menschen offengelegt. Konkret trat das Problem aufgrund der Ausnutzung einer bekannten Schwachstelle in einem Webanwendungsframework auf. Infolgedessen gelangten persönliche Daten, darunter die Sozialversicherungsnummern von Millionen von Menschen, in die Hände der Angreifer.

Eine fortschrittliche Cybersicherheits-Analyseplattform wie SentinelOne hätte diese Ausnutzung möglicherweise früher erkannt, indem sie ungewöhnliche Datenzugriffsaktivitäten effektiv identifiziert hätte.

Beispiele für erfolgreiche Implementierungen

Unternehmen, die die Cybersicherheits-Analyselösungen von SentinelOne einsetzen, haben Folgendes erreicht

• verbesserte Erkennung von Bedrohungen– Identifizierung komplexer Bedrohungen durch Echtzeitanalysen.
• schnellere Reaktionszeiten– Automatisierung der Reaktionen auf erkannte Bedrohungen, wodurch Schwachstellenfenster reduziert werden.
• Verbesserte Compliance – Erstellung detaillierter Berichte, die bei der Erfüllung gesetzlicher Anforderungen helfen.

Canva beispielsweise hat mit einem reibungslosen Migrationsprozess einen agilen und sicheren Schutz der Cloud-Workloads in über 3.500 Endpunkten erreicht. Durch die nahtlose Integration in Mac-, Windows- und Linux-Umgebungen konnte Canva Sicherheitsmaßnahmen unabhängig von der Plattform durchführen. Darüber hinaus können Sie den gesamten Fall überprüfen, um mehr über die Vorteile eines fortschrittlichen Cybersicherheitstools zu erfahren.

Die Sequoia Group hat die Daten seiner Kunden’ mit SentinelOne gesichert. Durch den Einsatz fortschrittlicher Analysetools haben Unternehmen ihre Vermögenswerte effektiver geschützt und damit den Wert proaktiver Cybersicherheitsmaßnahmen unter Beweis gestellt.

Zusammenfassung

Durch die Integration fortschrittlicher Analysen in Cybersicherheitsstrategien können Unternehmen sich effektiv gegen neue Bedrohungen wappnen. Darüber hinaus ermöglicht die Verbesserung der Datenerfassung, -verarbeitung und -analyse proaktive Abwehrmechanismen und gewährleistet so einen robusten Schutz kritischer Ressourcen in verschiedenen Sektoren. Letztendlich sind die Umsetzung bewährter Verfahren und die Bewältigung von Herausforderungen wesentliche Schritte auf dem Weg zu einer sichereren digitalen Umgebung.

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FAQs

Was ist Cybersicherheitsanalyse?

Cybersicherheitsanalysen umfassen die Verwendung von Techniken zur Datenerfassung, -verarbeitung und -analyse, um Cyberbedrohungen durch die Verarbeitung großer Mengen von Sicherheitsdaten zu erkennen, zu analysieren und darauf zu reagieren. Darüber hinaus wandeln sie Rohdaten in verwertbare Informationen um und verbessern so die Fähigkeit eines Unternehmens, seine digitalen Vermögenswerte zu schützen.

Ist Datenanalyse Teil der Cybersicherheit?

Ja, Datenanalyse ist ein wesentlicher Bestandteil der modernen Cybersicherheit, da sie es Unternehmen ermöglicht, Muster und Anomalien zu erkennen, die auf potenzielle Sicherheitsvorfälle hinweisen, sowie zukünftige Bedrohungen vorherzusagen und die Reaktion auf Vorfälle durch fundierte Entscheidungen zu verbessern. Letztendlich spielt sie eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der allgemeinen Sicherheitslage.

Welche Rolle spielt ein Cybersicherheitsanalyst?

Ein Cybersicherheitsanalyst überwacht und analysiert in erster Linie Sicherheitssysteme, erkennt Sicherheitsverletzungen und implementiert Maßnahmen zum Schutz der digitalen Ressourcen eines Unternehmens. Darüber hinaus nutzt er Tools wie Cybersicherheitsanalysen, um Schwachstellen zu identifizieren, auf Vorfälle zu reagieren und die Einhaltung von Sicherheitsrichtlinien und -vorschriften sicherzustellen.

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