Mit dem technologischen Fortschritt werden Sicherheitsbedrohungen immer häufiger und schwieriger zu erkennen, da böswillige Akteure/Angreifer immer neue Wege finden, um Cyberkriminalität zu begehen. Herkömmliche Methoden sind zwar recht gut geeignet, um diese Bedrohungen zu erkennen, aber sie sind nicht in der Lage, komplexe Sicherheitsbedrohungen zu identifizieren und zu entschärfen.
Vielleicht haben Sie schon einmal von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, beispielsweise zur Erzeugung neuer Bilder und Texte, zum Schreiben von Code usw. Ebenso kann KI auch zur Echtzeit-Identifizierung von Sicherheitsbedrohungen eingesetzt werden, damit Unternehmen ihre Abwehrmaßnahmen gegen alle Arten von Betrug und Bedrohungen verstärken können.
Dieser Beitrag befasst sich mit der KI-Bedrohungserkennung, ihrer Funktionsweise sowie ihren Vorteilen und Herausforderungen. Er enthält auch einige Anwendungsbeispiele aus der Praxis für die KI-Bedrohungserkennung.
Einführung in die KI-Bedrohungserkennung
Bei der KI-basierten Bedrohungserkennung werden Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning (DL) eingesetzt, um Cybersicherheitsbedrohungen zu identifizieren. Die KI-gestützte Sicherheit von SentinelOne’ nutzt fortschrittliche KI-Technologie, um den Endpunktschutz durch autonome Erkennung und Abwehr von Bedrohungen zu verbessern. Bei diesem Ansatz werden KI-Algorithmen mit einer riesigen Datenmenge zu gängigen Sicherheitsbedrohungen trainiert. Dadurch sind sie in der Lage, Bedrohungen in Echtzeit zu erkennen, die bei manuellen oder herkömmlichen Ansätzen möglicherweise unbemerkt bleiben.
Im Idealfall wird die KI-basierte Erkennung von Cybersicherheitsbedrohungen eingesetzt, um bekannte Arten von Bedrohungen zu identifizieren, die Unternehmen mit herkömmlichen Methoden erkennen. Mit der Weiterentwicklung der KI-Algorithmen können Unternehmen nun jedoch kontinuierlich Netzwerkdaten, Benutzerverhalten und Systemaktivitäten verfolgen. Wenn dabei Abweichungen vom Normalzustand festgestellt werden, stufen diese Algorithmen das Ereignis als unbekannte Bedrohung ein.
Im Gegensatz zum herkömmlichen Ansatz zur Erkennung von Bedrohungen kann der KI-basierte Ansatz Bedrohungen früher im Angriffszyklus erkennen. Dies trägt dazu bei, den Schaden zu minimieren und Verstöße zu verhindern. Eine der interessantesten Eigenschaften der KI-basierten Erkennung von Bedrohungen ist, dass sie den gesamten Prozess der Erkennung von Bedrohungen, der Benachrichtigung von Sicherheitsteams und der Verhinderung zusätzlicher Bedrohungen automatisieren kann.
Arten von Bedrohungen, auf die KI abzielt
KI in der Bedrohungserkennung hat den gesamten Bereich der Cybersicherheit durch die Bereitstellung einer robusten und breiten Palette von Lösungen verändert. Mit Hilfe verschiedener Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning kann KI mehrere Arten von Bedrohungen erkennen, um die Überwachung zu verbessern und die Zugriffskontrolle zu optimieren.
Werfen wir einen Blick auf einige der wichtigsten Bedrohungen, die KI-Systeme erkennen und abwehren können.
1. Cyberbedrohungen
Da Unternehmen zunehmend auf die Cloud umsteigen und die Datenmengen täglich zunehmen, werden Bedrohungen wie unbefugter Zugriff, Datenverstöße und Netzwerkangriffe immer häufiger. Herkömmliche Sicherheitstools sind in der Regel nicht in der Lage, diese komplexen Probleme zu erkennen, aber KI-Systeme sind hervorragend darin, diese Cyberbedrohungen zu identifizieren und zu mindern. KI-gesteuerte Systeme analysieren den Netzwerkverkehr in Echtzeit, um ungewöhnliche Muster oder potenzielle Probleme zu erkennen, die dem Netzwerk schaden könnten.
2. Malware-Erkennung
Die KI-basierte Malware-Erkennung nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, um bösartige und beschädigte Software durch Analyse des Dateiverhaltens und der Systemänderungen zu identifizieren. Während herkömmliche Ansätze eine Datenbank mit bekannten Malware-Signaturen verwenden, können KI-basierte Algorithmen neue und aufkommende Bedrohungen erkennen, indem sie die Interaktion von Dateien mit dem System analysieren. Dieser Ansatz hilft dabei, Malware zu verhindern, die ihren Code häufig ändert, um herkömmliche Methoden zur Erkennung von Bedrohungen zu umgehen.
3. Phishing und Social Engineering
Phishing ist eine der häufigsten Sicherheitsbedrohungen, bei der Angreifer Menschen dazu verleiten, ihre sensiblen Daten preiszugeben. Unter allen Arten von Bedrohungen lässt sich diese Art von Bedrohung durch KI besonders leicht identifizieren. KI-Algorithmen analysieren die Metadaten, den Inhalt und die Absendermuster von E-Mails, um Phishing-Versuche zu erkennen und zu blockieren. Darüber hinaus sind diese KI-Algorithmen sehr versiert darin, Social-Engineering-Angriffe durch die Überwachung von Kommunikation und Interaktionen. Auf diese Weise trägt KI dazu bei, Informationen zu schützen, die sonst durch Manipulation von Mitarbeitern oder Benutzern gesammelt werden könnten.
4. Physische Sicherheitsbedrohungen
KI-Systeme werden mittlerweile eingesetzt, um Räumlichkeiten zu überwachen und potenzielle Bedrohungen zu identifizieren. Diese KI-Systeme können Aufnahmen und Bilder in Echtzeit analysieren, um Probleme wie unbefugten Zugriff oder verdächtiges Verhalten zu erkennen. Einige Anwendungsfälle des Deep Learning wie Gesichtserkennung, Objekterkennung usw. tragen ebenfalls dazu bei, unbefugten Zutritt zu gesicherten physischen Umgebungen zu verhindern.
5. Zugangskontrollsysteme
KI hilft Unternehmen dabei, dynamischere Sicherheitsprotokolle für eine moderne Zugangskontrolle zu implementieren. KI-Algorithmen können kontinuierlich aus den Zugangsgewohnheiten der Benutzer lernen und Anomalien im Verhalten erkennen. Beispielsweise kann ein Benutzer oder Mitarbeiter, der versucht, auf gesperrte Bereiche zuzugreifen oder sich von ungewöhnlichen Orten aus anzumelden, von KI-Systemen leicht erkannt und gestoppt werden. Die Integration von KI in das Zugangskontrollsystem kann sicherstellen, dass nur autorisierte Personen Zugang erhalten und dass verdächtige Versuche in Echtzeit gemeldet werden können.
6. Verhaltensanalyse
Die verhaltensbasierte Analyse ist eine der Stärken der KI-basierten Bedrohungserkennung. Während herkömmliche Methoden zur Bedrohungserkennung auf bekannten Signaturen oder Mustern beruhen, können KI-Systeme das übliche Verhalten des Netzwerks, der Anwendungen und der Benutzer einer Organisation lernen. Wenn sie eine Abweichung von der Basislinie feststellen, lösen sie in Echtzeit Warnmeldungen aus, um eine frühzeitige Erkennung von Bedrohungen zu ermöglichen. Auf diese Weise helfen sie dabei, sowohl bekannte als auch unbekannte Bedrohungen (Zero-Day-Angriffe) zu identifizieren und zu verhindern.
Wie KI die Erkennung von Bedrohungen verbessert
Aufgrund ihrer Effektivität und Genauigkeit werden KI-basierte Systeme zur Erkennung von Bedrohungen in digitalen, physischen und verhaltensbezogenen Bereichen eingesetzt. Lassen Sie uns einige der wichtigsten Möglichkeiten diskutieren, wie KI den Prozess der Bedrohungserkennung verbessert.
Maschinelles Lernen und Mustererkennung
Durch die Analyse der riesigen Mengen an Netzwerkverkehr, Benutzerverhalten und Systemprotokollen können Algorithmen für maschinelles Lernen Muster erkennen, um normale und abnormale Aktivitäten zu klassifizieren. Je mehr Daten für das Modell trainiert werden, desto besser kann es zwischen legitimen Aktivitäten und möglichen Bedrohungen unterscheiden. Dies führt zu einer schnelleren und genaueren Erkennung von Cyberangriffen, Malware oder Insider-Bedrohungen.
Natürliche Sprachverarbeitung
Die natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) gewinnt aufgrund der Veröffentlichung verschiedener großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) zunehmend an Popularität. Es handelt sich um einen Bereich des maschinellen Lernens, der es KI-Systemen ermöglicht, die menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren. Durch die Interpretation der menschlichen Sprache können diese Systeme Bedrohungen im Zusammenhang mit Phishing, Social Engineering und böswilliger Kommunikation erkennen.
NLP-Modelle werden anhand einer riesigen Menge an Sprachdaten wie E-Mails, Chats und Dokumenten trainiert, um potenziell schädliche Sprache, Phishing-Versuche oder Insider-Bedrohungen zu identifizieren.
Bild- und Videoanalyse
Die Bild- und Videoanalyse ist der Grundstein für physische Sicherheit und Überwachung. Deep-Learning-Algorithmen wie CNNs (Convolutional Neural Networks) und RNNs (Recurrent Neural Networks) können anhand von Bildern und Videos trainiert werden, um unbefugten Zugriff, verdächtiges Verhalten oder Sicherheitsverletzungen in Echtzeit zu erkennen. Beispielsweise können mit CNNs trainierte Gesichtserkennungsmodelle dabei helfen, Personen zu identifizieren, die nicht zum Zugang zu bestimmten Bereichen berechtigt sind. Außerdem können Objekterkennungsmodelle anhand von Bildern und Videos trainiert werden, um Waffen oder unbekannte Pakete aus Sicherheitsgründen zu erkennen.
Algorithmen zur Erkennung von Anomalien
Die Erkennung von Anomalien ist eine der Kernanwendungen der KI-Bedrohungserkennung und nutzt ausgefeilte Algorithmen wie Zeitreihenanalysen. Diese Algorithmen analysieren die Systemnetzwerke und das Benutzerverhalten über einen bestimmten Zeitraum, um eine Basislinie zu erstellen. Wenn zu einem beliebigen Zeitpunkt eine Abweichung im System festgestellt wird, deutet dies auf eine Sicherheitsverletzung oder einen Angriff hin. Beispiele für Anomalieerkennung sind abnormale Anmeldeversuche, ungewöhnliche Dateizugriffsmuster usw.
So funktioniert die KI-basierte Bedrohungserkennung
Die KI-basierte Bedrohungserkennung nutzt Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning, um verdächtige Aktivitäten oder potenzielle Sicherheitsbedrohungen zu finden. SentinelOne’s Singularity™ Endpoint Security von SentinelOne sorgt dafür, dass KI-Algorithmen Ihre Geräte vor sich ständig weiterentwickelnden Bedrohungen schützen. Im Kern sammeln KI-Systeme riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen, beispielsweise Netzwerkverkehr, Benutzerinteraktionen, Systemprotokolle und externe Bedrohungsdatenbanken. Anschließend analysieren KI-Systeme diese Daten, um Muster zu identifizieren und eine Basislinie für normale Aktivitäten festzulegen.
Als Nächstes verwenden KI-Systeme diese Basislinie und wenden Techniken zur Erkennung von Anomalien an, um Abweichungen zu erkennen, die auf potenzielle Bedrohungen und Angriffe hinweisen können.
Um diesen Prozess weiter zu verfeinern, können Unternehmen ML-Modelle anhand historischer Daten trainieren, um sowohl bekannte als auch bisher unbekannte Bedrohungen zu erkennen. Sobald die Bedrohung erkannt wurde, können KI-Systeme die Sicherheitsteams alarmieren, damit diese weitere Untersuchungen durchführen können. Einige KI-Systeme sind auch in der Lage, automatisch Maßnahmen zur Schadensbegrenzung einzuleiten. Auf diese Weise sind KI-Systeme Angreifern immer einen Schritt voraus und schützen die Daten und Informationen des Unternehmens.
Schlüsseltechnologien in der KI-Bedrohungserkennung
Während maschinelles Lernen eine Schlüsselrolle bei der KI-Bedrohungserkennung spielt, gibt es auch einige andere Technologien, die die KI-basierte Bedrohungserkennung vorantreiben:
#1. Künstliche neuronale Netze (KNN)
ANNs sind vom menschlichen Gehirn inspiriert und bilden die Grundlage vieler KI-Systeme. Diese Netzwerke können sowohl mit gekennzeichneten (überwachtes Lernen) als auch mit nicht gekennzeichneten (unüberwachtes Lernen) Daten trainiert werden, um Anomalien zu erkennen, die auf potenzielle Bedrohungen hinweisen. Sie eignen sich ideal für die Identifizierung komplexer Muster in großen Datensätzen, wie z. B. Benutzerverhalten oder Netzwerkaktivitäten.
Nr. 2. Deep Learning
Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der große Datenmengen auf mehreren Ebenen analysieren kann. Neuronale Netze sind das Herzstück des Deep Learning, das aus Rohdaten höherwertige Merkmale extrahieren kann. Im Bereich der Cybersicherheit zeichnen sich Deep-Learning-Modelle in Bereichen wie Malware-Erkennung, Phishing-Prävention und Bild-/Videoanalyse aus, um Bedrohungen zu erkennen und zu verhindern.
#3. Verstärkendes Lernen
Verstärkendes Lernen (RL) ist ein weiterer KI-Ansatz, bei dem ein System lernt, wichtige Entscheidungen auf der Grundlage von Belohnungen und Strafen zu treffen. Bei der Erkennung von Bedrohungen kann RL die Reaktionsstrategien optimieren, um automatisch die beste Vorgehensweise zu wählen, wenn eine Bedrohung erkannt wird.
#4. Big-Data-Analytik
Mithilfe von Big-Data-Analysen können Systeme riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen wie Netzwerkprotokollen, Benutzeraktivitäten und Bedrohungsinformationen verarbeiten und analysieren. Durch die Nutzung dieser Big Data können KI-Bedrohungserkennungssysteme Modelle trainieren, die den Erkennungsprozess schneller und genauer machen.
Implementierung von KI in Bedrohungserkennungssystemen
Die Implementierung von KI in der Bedrohungserkennung erfordert einen durchdachten Ansatz für eine nahtlose Integration in die bestehende Sicherheitsinfrastruktur Ihres Unternehmens. Sehen wir uns einige der wichtigsten Aspekte an, die Sie bei der Implementierung der KI-Bedrohungserkennung berücksichtigen sollten.
Integration in die bestehende Sicherheitsinfrastruktur
Sie können KI nicht einfach so in Ihr Bedrohungserkennungssystem implementieren. Sie sollten sich darüber im Klaren sein, dass KI-Systeme reibungslos in die bestehenden Sicherheitstools eines Unternehmens integriert werden müssen, wie z. B. Firewalls, Intrusion Detection/Prevention-Systeme (IDS/IPS) und Sicherheitsinformations- und Ereignismanagement (SIEM).
KI-Systeme ersetzen diese bestehenden Systeme nicht, sondern ergänzen sie, indem sie ihre Fähigkeiten durch fortschrittliche Bedrohungserkennung und prädiktive Analysen erweitern. Die meisten KI-Plattformen verfügen über APIs oder Konnektoren für eine einfache Integration in die bestehende Infrastruktur.
Echtzeitüberwachung und Warnmeldungen
Die Echtzeitüberwachung von Netzwerken, Systemen und Benutzerverhalten ist eine der wichtigsten Funktionen von KI bei der Erkennung von Bedrohungen. KI-Algorithmen sind in der Lage, die Daten kontinuierlich auf Anomalien zu analysieren. Dies ermöglicht die frühzeitige Erkennung potenzieller Bedrohungen, bevor sie erheblichen Schaden anrichten können. Darüber hinaus können KI-gestützte Systeme zur Erkennung von Bedrohungen Echtzeit-Warnmeldungen generieren. So wird sichergestellt, dass Sicherheitsteams sofort über Sicherheitsprobleme informiert werden und schnell reagieren können, um Risiken zu minimieren.
Automatisierung von Reaktionen
KI kann Systeme zur Erkennung von Bedrohungen durch die Automatisierung von Reaktionsmaßnahmen verbessern. Sobald beispielsweise eine Bedrohung erkannt wird, kann KI automatisch einige vordefinierte Sicherheitsprotokolle auslösen. Darüber hinaus kann sie verdächtige IP-Adressen blockieren oder kompromittierte Benutzeranmeldedaten zurücksetzen. Diese Automatisierung reduziert die Zeit zwischen Erkennung und Reaktion erheblich und minimiert potenzielle Schäden durch Cyberangriffe.
Skalierbarkeit und Flexibilität
KI-basierte Systeme zur Erkennung von Bedrohungen sind hochgradig skalierbar und eignen sich daher für Unternehmen aller Art. Angesichts der zunehmenden Komplexität und Häufigkeit von Cyberbedrohungen werden KI-basierte Systeme zur Erkennung von Bedrohungen immer wichtiger. Diese Systeme können große Mengen an Informationen verarbeiten, ohne dass die Leistung darunter leidet. Darüber hinaus bieten KI-Systeme Flexibilität, sodass Unternehmen die Erkennungsparameter und Reaktionen an ihre spezifischen Anforderungen anpassen können.
Vorteile der KI-Bedrohungserkennung
Die KI-basierte Bedrohungserkennung bietet eine Reihe von Vorteilen, die den gesamten Prozess der Bedrohungserkennung und -abwehr verbessern. Hier sind einige der Vorteile der KI-basierten Bedrohungserkennung:
- Schnellere Erkennung– Da KI-Systeme Daten viel schneller als Menschen korrelieren und analysieren können, lassen sich Bedrohungen einfacher und schneller erkennen. Darüber hinaus können diese Systeme in Echtzeit arbeiten und Anomalien und verdächtiges Verhalten sofort erkennen. Dieser schnellere Ansatz führt zu einer Verkürzung der Zeitspanne zwischen der Erkennung und der Abwehr von Bedrohungen.
- Proaktive Abwehr neuer und zahlreicherer Bedrohungen – Eine der wichtigsten Fähigkeiten KI-basierter Systeme besteht darin, dass sie bisher unbekannte oder neu auftretende Bedrohungen wie Zero-Day-Schwachstellen erkennen können. Während herkömmliche Ansätze zur Erkennung von Bedrohungen auf bekannten Signaturen basieren, können KI-Systeme Muster und Signale neuer Angriffe in großen Mengen erkennen.
- Reduzierung von Fehlalarmen—Die fälschliche Identifizierung normaler Aktivitäten als Bedrohungen ist ein großes Problem herkömmlicher Systeme zur Erkennung von Bedrohungen. KI-gestützte Systeme können Fehlalarme reduzieren, indem sie aus Mustern normalen Verhaltens lernen und ihre Algorithmen im Laufe der Zeit verfeinern. Dies führt dazu, dass echte Bedrohungen erkannt werden und weniger Zeit für die Untersuchung von Fehlalarmen aufgewendet werden muss.
- Verbesserte Bedrohungsinformationen—KI-Systeme verbessern sich selbst, indem sie kontinuierlich aus neuen Daten, Angriffen und Reaktionen lernen. Durch die Integration sowohl externer als auch interner Datenfeeds bieten KI-Systeme Einblicke in aktuelle und zukünftige Sicherheitsrisiken.
Herausforderungen und Einschränkungen
KI-Systeme bieten zwar viele Vorteile, sind jedoch auch mit einigen Herausforderungen und Einschränkungen verbunden.
- Bedenken hinsichtlich Datenschutz und -sicherheit—KI-Systeme analysieren große Mengen an Informationen, darunter auch sensible Daten wie Protokolle, personenbezogene Daten usw. Dies kann zu Missbrauch oder unbefugtem Zugriff auf sensible Informationen führen. Um sicherzustellen, dass sensible Daten sicher behandelt werden, müssen Unternehmen Sicherheitsvorschriften wie die DSGVO oder CCPA einhalten.
- Falsch-positive und falsch-negative Ergebnisse—KI-Systeme können zwar die Anzahl der falsch-positiven Ergebnisse erheblich reduzieren, sie können sie jedoch nicht vollständig beseitigen. Außerdem garantiert der Einsatz von KI-Systemen nicht, dass alle echten Bedrohungen zu 100 % erkannt werden, was zu einigen falsch-negativen Fällen führt. Um sicherzustellen, dass falsch-positive und falsch-negative Ergebnisse reduziert werden, müssen KI-Systeme kontinuierlich optimiert werden.
- Ethische Implikationen – Wenn es um die Überwachung des Nutzerverhaltens geht, kann die KI-Bedrohungserkennung zu einigen ethischen Bedenken führen. Beispielsweise können die Überwachung von Mitarbeitern und die Gesichtserkennung die Persönlichkeitsrechte von Einzelpersonen beeinträchtigen und zu potenziellem Missbrauch führen. Um sicherzustellen, dass alles ethisch einwandfrei bleibt, sollten Unternehmen transparente Richtlinien für den Einsatz von KI-Systemen festlegen.
- Technische Einschränkungen—KI-Systeme arbeiten zwar effizient, sind aber eine Art Black Box. Man kann nicht vollständig nachvollziehen, wie sie funktionieren, um eine Schlussfolgerung zu ziehen. Außerdem benötigen diese KI-Systeme hochwertige Daten, um effektiv zu funktionieren. Unvollständige oder ungenaue Daten zu Bedrohungen können zu Problemen wie falsch positiven und falsch negativen Warnmeldungen führen. Darüber hinaus können KI-Systeme komplex sein und erfordern oft erhebliche Rechenressourcen und kontinuierliche Wartung, um effektiv zu bleiben.
Fallstudien und Anwendungen in der Praxis
Betrachten wir nun einige Anwendungsfälle aus der Praxis für die KI-basierte Erkennung von Bedrohungen.
#1. KI in Regierung und Militär
Regierungen und militärische Organisationen setzen KI-basierte Systeme zur Erkennung von Bedrohungen für Zwecke der nationalen Sicherheit ein. Dazu gehören die Erkennung von Cyberangriffen, die Sicherung der Kommunikation und die Analyse riesiger Mengen an Geheimdienstdaten. Beispielsweise nutzt die Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) SentinelOne, eine fortschrittliche KI-basierte Plattform zur Erkennung und Abwehr von Cyberbedrohungen, um eine regierungsweite Cyberabwehr zu ermöglichen.
#2. KI in der Unternehmenssicherheit
Unternehmen und Organisationen setzen KI-basierte Bedrohungserkennung ein, um ihre sensiblen Daten und kritischen Infrastrukturen zu schützen. Diese Unternehmen nutzen KI, um das Verhalten ihrer Mitarbeiter und den Netzwerkverkehr auf Anzeichen von Insider-Bedrohungen zu überwachen. Ein Beispiel dafür ist Aston Martin, einer der größten Hersteller von Luxus-Sportwagen, hat sein altes Sicherheitssystem durch SentinelOne ersetzt, um sein hundertjähriges Erbe im Automobilbau zu schützen.
#3. KI im Bereich der öffentlichen Sicherheit
Initiativen zur öffentlichen Sicherheit wie Überwachung und Anomalieerkennung nutzen zunehmend KI. Behörden und öffentliche Einrichtungen setzen KI ein, um Videoaufnahmen von Überwachungskameras zu analysieren und verdächtige Aktivitäten oder unbefugte Personen in Echtzeit zu identifizieren. Ein Beispiel hierfür ist eines der größten K-12-Schulsysteme in den USA mit Sitz in Nebraska, das mit Sitz in Nebraska, das Lösungen wie SentinelOne einsetzt, um seine vielfältigen verbundenen Geräte unter MacOS, Windows, Chromebooks und Mobilgeräten vor modernen Bedrohungen zu schützen.
#4. Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von KI für die Erkennung von Bedrohungen
Nachdem Sie diesen Beitrag gelesen haben, wissen Sie nun Bescheid über die KI-basierte Erkennung von Bedrohungen. Wir haben erläutert, wie die KI-basierte Erkennung von Bedrohungen funktioniert, welche Schlüsseltechnologien dabei zum Einsatz kommen und wie Sie KI in Ihr bestehendes System zur Erkennung von Bedrohungen implementieren können. Schließlich haben Sie die Vorteile, Herausforderungen und einige Anwendungsfälle aus der Praxis der KI-basierten Erkennung von Bedrohungen kennengelernt.
Da Cyberkriminelle ihre Angriffsstrategien ständig weiterentwickeln, benötigen Sie eine Lösung, die sich nicht nur auf eine Reihe vordefinierter Regeln und Muster stützt. Der Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning kann Ihnen dabei helfen, dieses Problem zu lösen und gleichzeitig mehr Genauigkeit, Skalierbarkeit und Flexibilität zu bieten. SentinelOne ist eine der bekanntesten Sicherheitsplattformen, die alle Ihre Anforderungen an die KI-basierte Bedrohungserkennung erfüllen kann.
The Industry’s Leading AI SIEM
Target threats in real time and streamline day-to-day operations with the world’s most advanced AI SIEM from SentinelOne.
Get a DemoHäufig gestellte Fragen zur KI-Bedrohungserkennung
KI-basierte Systeme zur Erkennung von Bedrohungen verarbeiten häufig große Mengen an personenbezogenen Daten und Unternehmensdaten, was Sicherheitsbedenken aufwirft. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass diese Systeme den Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO oder dem CCPA entsprechen und bei Bedarf Techniken zur Anonymisierung von Daten einsetzen.
Da KI große Datenmengen schnell analysiert und Muster identifiziert, die auf böswilliges Verhalten hinweisen, verbessert sie den Prozess der Bedrohungserkennung. Während herkömmliche Methoden auf statischen Regeln basieren, kann KI neue Bedrohungen erkennen, indem sie kontinuierlich aus neuen Daten lernt.
Einige der gängigen Anwendungen von KI bei der Erkennung von Bedrohungen sind:
- Identifizierung von Phishing-Angriffen.
- Erkennen von Insider-Bedrohungen.
- Schützen von Endpunkten.
- Überwachen des Netzwerkverkehrs auf verdächtige Aktivitäten.
Ja, KI kann auf die Bedürfnisse kleiner Unternehmen zugeschnitten werden. Viele cloudbasierte KI-Sicherheitstools wie SentinelOne bieten kostengünstige Lösungen. Sie sind einfach zu implementieren und zu warten und machen so auch kleineren Unternehmen fortschrittliche Sicherheit zugänglich.
