AI-Sicherheit

Verstehen von AI-Sicherheit: Definition und Erläuterung

Grundsätzlich sind KI-gestützte Sicherheitslösungen so programmiert, dass sie "sicheres" von "bösartigem" Verhalten unterscheiden, indem sie das Verhalten von Benutzern in einer Umgebung mit dem in einer ähnlichen Umgebung vergleichen. Dieser Prozess wird oft als "unüberwachtes Lernen" bezeichnet, bei dem das System Muster ohne menschliche Aufsicht erstellt. Für einige KI-gestützte Cybersicherheitsplattformen wie Vectra ist "Deep Learning" eine weitere wichtige Anwendung zur Erkennung bösartiger Verhaltensweisen. Inspiriert von der biologischen Struktur und Funktion der Neuronen im Gehirn, basiert Deep Learning auf großen, miteinander verbundenen Netzwerken künstlicher Neuronen. Diese Neuronen sind in Schichten organisiert, wobei die einzelnen Neuronen durch eine Reihe von Gewichten miteinander verbunden sind, die sich als Reaktion auf neu eintreffende Eingaben anpassen.

Hochentwickelte KI-gestützte Cybersicherheitstools sind in der Lage, große Datenmengen zu berechnen und zu analysieren, sodass sie Aktivitätsmuster entwickeln können, die auf potenziell bösartiges Verhalten hinweisen. In diesem Sinne ahmt die KI die Fähigkeit ihrer menschlichen Gegenstücke zur Erkennung von Bedrohungen nach. Im Bereich der Cybersicherheit kann KI auch für die Automatisierung, das Triaging, die Zusammenfassung von Warnungen, die Sortierung von Warnungen, die Automatisierung von Reaktionen und mehr eingesetzt werden. KI wird häufig zur Ergänzung der ersten Ebene der Analystenarbeit eingesetzt.

Gemeinsame Anwendungen von AI in der Cybersecurity

KI-gestützte Sicherheitslösungen bieten eine breite Palette von Anwendungen im Bereich der Cybersicherheit. Hier sind einige der häufigsten Anwendungen:

1. Erkennung und Vorhersage von Bedrohungen: KI kann große Datensätze analysieren, um Aktivitätsmuster zu erkennen, die auf potenziell bösartiges Verhalten hinweisen. Indem sie aus zuvor erkannten Verhaltensweisen lernen, können KI-gesteuerte Cybersicherheitssysteme neue Bedrohungen autonom vorhersagen und erkennen.
2. Verhaltenskontextualisierung und Schlussfolgerungen: KI kann unvollständige oder neue Informationen in einen Kontext setzen und Schlussfolgerungen daraus ziehen, was bei der Identifizierung und dem Verständnis von Cybersecurity-Ereignissen hilfreich ist.
3. Entwicklung von Abhilfestrategien: KI-Tools können auf der Grundlage ihrer Analyse der erkannten Verhaltensweisen praktikable Abhilfestrategien vorschlagen, um Bedrohungen zu entschärfen oder Sicherheitslücken zu schließen.
4. Automatisierung und Verstärkung: KI kann verschiedene Aufgaben im Bereich der Cybersicherheit automatisieren, z. B. das Sammeln und Sortieren von Warnmeldungen und die Reaktion darauf. Sie ergänzt die Arbeit menschlicher Analysten und ermöglicht es ihnen, sich auf komplexere Herausforderungen zu konzentrieren.

Vorteile des Einsatzes von KI-gestützten Technologien im Sicherheitsbereich

Die Einführung von KI-Cybersicherheitslösungen bietet Unternehmen und ihren IT- und Sicherheitsteams mehrere Vorteile:

1. Verbesserte Datenverarbeitung: Die Fähigkeiten der KI ermöglichen die Verarbeitung großer Datenmengen in hoher Geschwindigkeit und verschaffen Unternehmen einen umfassenden Einblick in potenzielle Bedrohungen.
2. Verstärkung für ressourcenbeschränkte Teams: KI füllt die Ressourcenlücke für kleinere oder weniger gut ausgestattete Cybersecurity-Teams, indem sie Routineaufgaben automatisiert und kontinuierlichen Schutz bietet.
3. Konsistenter und langfristiger Schutz: KI-Systeme bieten konsistenten und kontinuierlichen Schutz, verringern das Risiko menschlicher Fehler und bieten langfristigen Schutz vor sich entwickelnden Bedrohungen.

Bewertung eines AI-Cybersicherheitsanbieters für Ihr Netzwerk

Die Wahl des richtigen KI-Sicherheitsanbieters ist entscheidend, um die Effektivität und Kompatibilität der Lösung mit Ihrem Netzwerk sicherzustellen. Im Folgenden finden Sie einige wichtige Fragen, die Sie bei der Bewertung von Anbietern von KI-Cybersicherheitslösungen berücksichtigen sollten:

1. Machine Learning Algorithmen: Welche Arten von maschinellen Lernalgorithmen verwendet das Produkt des Anbieters? Wie häufig werden diese Algorithmen aktualisiert und neue Algorithmen veröffentlicht?
2. Leistung des Algorithmus: Wie schnell können die maschinellen Lernalgorithmen Bedrohungen in einer neuen Umgebung erkennen? Benötigen sie eine Lernphase, und wenn ja, wie lange dauert diese?
3. Prioritätensetzung und Integration: Wie priorisiert das Produkt kritische und risikoreiche Hosts, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern? Lässt es sich nahtlos in bestehende Erkennungs-, Alarmierungs- und Incident-Response-Workflows integrieren?
4. Integration in die Sicherheitsinfrastruktur: Lässt sich das Produkt in Firewall-, endpoint Security- oder Network Access Control (NAC)-Systeme integrieren, um erkannte Angriffe zu blockieren oder einzudämmen? Wie gut lässt sich das Produkt in diese Plattformen integrieren?
5. Arbeitserleichterung und Effizienz: Wie hoch ist die erwartete Arbeitsentlastung für Sicherheitsanalysten, die das Produkt einsetzen? Wie viel Effizienzverbesserung kann erwartet werden?
6. Realitätsnahe Tests: Unterstützt das Produkt die Durchführung von Red-Team-Übungen, um den Wert von maschinellen Lernalgorithmen in realen Szenarien zu demonstrieren? Ist der Anbieter bereit, die Kosten zu übernehmen, wenn das Produkt keine Bedrohungen erkennt?
7. Produktbewertung: Wird empfohlen, während der Evaluierung menschlichen Analysten Fernzugriff zu gewähren? Was sind die Gründe für diese Empfehlung?

Wie AI Ihre Cybersicherheit verbessern kann

Kombination von menschlicher Intelligenz mit Datenwissenschaft und maschinellen Lerntechniken. Der Ansatz von Vectra AI zur Erkennung von Bedrohungen verbindet menschliches Fachwissen mit einer breiten Palette von Datenwissenschaft und fortschrittlichen maschinellen Lerntechniken. Dieses Modell liefert einen kontinuierlichen Zyklus von Bedrohungsinformationen auf der Grundlage modernster Forschung, globaler und lokaler Lernmodelle, Deep Learning und neuronaler Netze.

1. Datenerfassung

Sensoren extrahieren relevante Metadaten aus dem Datenverkehr oder den Protokollen von cloud, SaaS, Rechenzentren und Unternehmensumgebungen.

Eine einzigartig effiziente Software-Architektur, die vom ersten Tag an entwickelt wurde, sowie speziell entwickelte Verarbeitungsmodule ermöglichen die Datenerfassung und -verarbeitung in einem noch nie dagewesenen Umfang.

2. Normalisierung der Daten

Verkehrsflüsse werden dedupliziert und eine benutzerdefinierte Flow-Engine extrahiert Metadaten, um das Verhalten von Angreifern zu erkennen. Die Merkmale jedes Datenflusses werden aufgezeichnet, einschließlich der Ebbe und Flut, des Timings, der Verkehrsrichtung und der Größe der Pakete. Jeder Datenfluss wird dann einem Host zugewiesen, anstatt durch eine IP-Adresse identifiziert zu werden.

3. Anreicherung der Daten

Unsere Datenwissenschaftler und Sicherheitsforscher erstellen und optimieren kontinuierlich eine Vielzahl selbstlernender Verhaltensmodelle, die die Metadaten mit aus dem maschinellen Lernen abgeleiteten Sicherheitsinformationen anreichern. Diese Modelle reichern die Netzwerkdaten mit wichtigen Sicherheitsattributen an, darunter Sicherheitsmuster (z. B. Beacons), normale Muster (z. B. Learnings), Vorläufer (z. B. schwache Signale), Angreiferverhalten, Account-Scores, Host-Scores und korrelierte Angriffskampagnen.

4. Erkennen und Reagieren

KI-Bewertungen und maßgeschneiderte Modelle für das Verhalten von Angreifern erkennen Bedrohungen automatisch und in Echtzeit, bevor sie Schaden anrichten. Erkannte Bedrohungen werden dann automatisch eingestuft, nach Risikostufe priorisiert und mit kompromittierten Host-Geräten korreliert.

Die Tier-1-Automatisierung verkürzt Wochen oder Monate der Arbeit auf Minuten und reduziert die Arbeitslast der Sicherheitsanalysten um das 37-fache.

Von maschinellem Lernen abgeleitete Attribute wie Host-Identität und Beaconing liefern wichtigen Kontext, der das breitere Ausmaß und den Umfang eines Angriffs offenbart. Die speziell entwickelte investigative Workbench ist für sicherheitsanreichernde Metadaten optimiert und ermöglicht Suchvorgänge im Sekundenbereich.

Die KI stellt Ihnen die wichtigsten Informationen zur Verfügung, indem sie die Erkennungen mit verwertbarem Kontext ergänzt, um die endlose Suche nach Bedrohungen zu vermeiden.

Die Datenwissenschaft hinter einer KI-gestützten Cybersicherheitslösung

Mithilfe von Verhaltenserkennungsalgorithmen zur Analyse von Metadaten aus erfassten Paketen erkennt unsere Cybersecurity-KI versteckte und unbekannte Angriffe in Echtzeit, unabhängig davon, ob der Datenverkehr verschlüsselt ist oder nicht. Unsere KI analysiert nur die Metadaten der erfassten Pakete und führt keine Deep-Packet-Inspection durch, um die Privatsphäre der Nutzer zu schützen, ohne sensible Nutzdaten auszuspähen.

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Globales Lernen: Finden Sie die versteckten Merkmale, die alle Bedrohungen gemeinsam haben.

Globales Lernen identifiziert die grundlegenden Merkmale, die Bedrohungen in allen Unternehmensorganisationen gemeinsam haben.

Globales Lernen beginnt mit den Vectra AI Threat Labs, einer Vollzeitgruppe von Cybersicherheitsexperten und Bedrohungsforschern, die kontinuierlich malware, Angriffswerkzeuge, Techniken und Verfahren analysieren, um neue und sich verändernde Trends in der Bedrohungslandschaft zu erkennen.

Ihre Arbeit fließt in die datenwissenschaftlichen Modelle ein, die von unserer Attack Signal Intelligenceverwendet werden, einschließlich des überwachten maschinellen Lernens.

Es wird verwendet, um sehr große Mengen von Angriffsdaten zu analysieren und sie auf die wichtigsten Merkmale zu reduzieren, die den bösartigen Datenverkehr einzigartig machen.

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Lokales Lernen: Entdeckt Angriffsmuster, die für das Netzwerk einzigartig sind.

Lokales Lernen identifiziert, was im Netzwerk eines Unternehmens normal und abnormal ist, um Angriffsmuster zu erkennen.

Die wichtigsten Techniken sind unüberwachtes maschinelles Lernen und die Erkennung von Anomalien. Vectra AI verwendet unüberwachte maschinelle Lernmodelle, um etwas über eine bestimmte Kundenumgebung zu erfahren, ohne dass ein Datenwissenschaftler direkt eingreifen muss.

Anstatt sich auf das Auffinden und Melden von Anomalien zu konzentrieren, sucht Vectra AI nach Indikatoren für wichtige Phasen eines Angriffs oder Angriffstechniken, einschließlich Anzeichen dafür, dass ein Angreifer das Netzwerk erkundet, Hosts für einen Angriff auswertet und gestohlene Anmeldedaten verwendet.

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Integrierte Intelligenz: Korrelieren, bewerten, Prioritäten setzen

Vectra AI fasst Tausende von Ereignissen und Netzmerkmalen in einer einzigen Erkennung zusammen.

Mithilfe von Techniken wie Ereigniskorrelation und Host-Scoring führt unsere KI die folgenden Aufgaben aus:

• Ordnet alle Erkennungsereignisse bestimmten Hosts zu, die Anzeichen von Bedrohungsverhalten zeigen.
• Bewertet automatisch jede Erkennung und jeden Host in Bezug auf den Schweregrad und die Sicherheit der Bedrohung mit Hilfe des Vectra AI Threat Certainty Index™.
• Verfolgt jedes Ereignis im Laufe der Zeit und in jeder Phase des Lebenszyklus eines Cyberangriffs.

Vectra AI legt besonderes Augenmerk auf Ereignisse, die wichtige Ressourcen innerhalb des Netzwerks gefährden können oder für einen Angreifer von strategischem Wert sind. Geräte, die Verhaltensweisen zeigen, die mehrere Phasen des Lebenszyklus eines Cyberangriffs abdecken, werden ebenfalls priorisiert, wie gezeigt.

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Durch das Verständnis von Angreiferverhalten und -mustern reduziert Vectra unnötige Warnmeldungen und konzentriert sich auf die wirklich positiven Fälle. Dies gibt Sicherheitsanalysten die Möglichkeit, Angriffe effektiv zu jagen, zu untersuchen und zu stoppen, bevor sie zu Sicherheitsverletzungen werden. In den folgenden Abschnitten werden wir den Umfang und den Entwicklungsprozess der Vectra-Technologie untersuchen, einschließlich der Erfassung und Generierung von Erkennungen, der Korrelation von Ereignissen zu verwertbaren Vorfällen und der Verarbeitung echter Angriffe anhand zweier konkreter Beispiele.

Entwicklung eines ML-Algorithmus für die KI-gestützte Erkennung von Bedrohungen

Das Erkennungssystem von Vectra ist speziell darauf ausgelegt, Angreifer und ihre Methoden in Aktion zu erkennen, anstatt nur ungewöhnliche Anomalien zu entdecken. Unser Team aus Sicherheitsforschern und Datenwissenschaftlern mit unterschiedlichem Hintergrund verfügt über ein tiefes Verständnis für die Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen. Mit mehr als zehn Jahren Erfahrung haben wir einen gemeinschaftlichen Ansatz zur Erkennung von Bedrohungen entwickelt, der das Verhalten von Angreifern effektiv und mit minimalen Fehlalarmen identifiziert.

Während des gesamten Entwicklungsprozesses der Erkennung ist unser Sicherheitsforschungsteam federführend. Es überwacht und prüft ständig die Methoden, die von Angreifern in freier Wildbahn eingesetzt werden, und konzentriert sich dabei auf allgemeine Methoden und nicht auf bestimmte Tools oder Angriffsgruppen. Anstatt beispielsweise nur den Cobalt Strike Beacon zu analysieren, abstrahieren wir die Aktionen dieser Technologie und untersuchen die gesamte Kontrollmethode des Angreifers. Auf diese Weise können wir sowohl aktuelle als auch zukünftige Tools abdecken, die ähnliche Methoden anwenden.

Sobald eine Angreifermethode identifiziert ist, arbeiten unsere Sicherheitsforscher mit unserem Data-Science-Team zusammen, um einen Korpus von bösartigen und gutartigen Beispielen zu sammeln. Bösartige Beispiele stammen aus verschiedenen Quellen, darunter Kunden, die freiwillig anonymisierte Metadaten weitergeben, öffentlich dokumentierte Cybervorfälle, Algorithmen zur Erstellung synthetischer Daten und interne Laborangriffe. Gutartige Muster werden aus unserem umfangreichen Datensatz mit anonymisierten Kunden-Metadaten gesammelt.

Mit der Angreifermethode und den entsprechenden Daten entwickeln unsere Sicherheitsforscher und unser Data-Science-Team ein Prototypmodell mit einem optimierten Schwellenwert für die Erkennung dieser Methoden. Der Prototyp wird in einem stillen Betamodus eingesetzt und sammelt Feedback von einem Opt-in-Kundenstamm zur Feinabstimmung des Modells. Jede beobachtete Angreifermethode sowie Ereignisse, die knapp unter dem Schwellenwert liegen, werden zurückgemeldet, so dass unsere Datenwissenschaftler das Modell weiter verfeinern können.

Dieser iterative Prozess wird so lange fortgesetzt, bis strenge Qualitätsstandards erfüllt sind und die Leistungsfähigkeit des Modells in realen Szenarien gewährleistet ist. Der letzte Schritt besteht in der Erstellung einer speziellen Benutzeroberfläche, die den vollständigen Kontext der identifizierten Angreifermethode zusammen mit relevanten Informationen darüber, was für die betreffenden Systeme normal ist, darstellt. Die Modelle werden dann in der Produktion eingesetzt und kontinuierlich überwacht, um ihre Wirksamkeit zu gewährleisten. Erforderliche Verbesserungen werden am Erkennungssystem vorgenommen, wobei dieselbe Pipeline wie bei der Datenerfassung verwendet wird.

Das Ergebnis sind Modelle, die keine häufige Anpassung erfordern und aktuelle und zukünftige Generationen von Angreifer-Tools effektiv erkennen. Unser sicherheitsorientierter Ansatz zeichnet sich durch die Erkennung von Angreiferaktionen aus und geht über die Erkennung seltsamer Ereignisse hinaus.

Echtzeit-Streaming-Engine für umsetzbare Ergebnisse

Wenn es um den Schutz Ihres Unternehmens geht, zählt jede Sekunde. Aus diesem Grund können Verzögerungen bei der Alarmierung Angreifern einen gefährlichen Vorteil verschaffen. Aber mit der Echtzeit-Streaming-Engine von Vectra sind Sie immer einen Schritt voraus.

Im Gegensatz zur herkömmlichen Stapelverarbeitung arbeiten die Algorithmen von Vectra mit Streaming-Daten und gewährleisten so eine sofortige Erkennung ohne jegliche Verzögerung. Das bedeutet, dass Angreifer weniger Zeit haben, um ihre Angriffe voranzutreiben, sodass Sie ausreichend Gelegenheit haben, sie auf der Stelle zu stoppen.

Aber es geht nicht nur um Geschwindigkeit, sondern auch um Skalierbarkeit. Mit der zunehmenden Größe und Komplexität von Unternehmensnetzwerken, cloud und SaaS-Diensten wächst auch die Menge der zu verarbeitenden Daten. Hier kommt die Echtzeit-Streaming-Engine von Vectra ins Spiel.

Die Streaming-Engine von Vectra wurde zur Unterstützung großer internationaler Unternehmen entwickelt und kann selbst die größten Datenmengen verarbeiten. Sie extrahiert mühelos die notwendigen Informationen für den Aufbau langfristiger Lernmodelle, ohne dass die Datengröße eine Rolle spielt.

Und vergessen wir nicht die Macht der Geschichte. Algorithmen, die unüberwachtes Lernen nutzen, sind auf eine Fülle von Daten angewiesen, um wirklich effektiv zu sein. Durch das Lernen aus Streaming-Daten sind die Algorithmen von Vectra in der Lage, monatelange historische Daten und Millionen von Ereignissen zu berücksichtigen. Das bedeutet, dass die Qualität der Warnungen und die Genauigkeit der Erkennung in der Branche am höchsten ist.

Künstliche Intelligenz für Bedrohungskorrelation

Die KI-gesteuerte Plattform von Vectra geht über die Identifizierung einzelner Angreifermethoden hinaus. Mit unserer fortschrittlichen KI-Technologie korrelieren wir Aktionen, um aktiv fortschreitende Angriffe schnell zu erkennen, zu kategorisieren und zu priorisieren. Unser Korrelationsalgorithmus analysiert das Verhalten von Konten, Hosts, Netzwerken und cloud , um ein klares Signal für jeden Sicherheitsvorfall zu liefern.

Aber wie können wir diese Verhaltensweisen stabilen Ankern wie Konten oder Host-Rechnern zuordnen? In Netzwerk- und Hybrid-cloud Umgebungen verwenden wir einen bahnbrechenden Algorithmus namens host-id. Mit diesem Algorithmus können wir vorübergehende IPs auf der Grundlage von beobachteten Artefakten, einschließlich Kerberos-Hostprinzipien, DHCP-MAC-Adressen und Cookies, stabilen Host-Rechnern zuordnen. Mit dieser Zuordnung können wir das Verhalten der Angreifer und den Metadatenfluss, der mit einem bestimmten Host-Rechner verbunden ist, genau identifizieren und verfolgen, nicht nur die IP.

Die Zuweisung in AWS bringt jedoch ihre eigenen Herausforderungen mit sich. Ereignisse werden in der AWS-Kontrollebene aufgezeichnet und mit angenommenen Rollen und nicht mit den zugrunde liegenden Benutzerkonten verknüpft. Das bedeutet, dass eine beliebige Anzahl von Konten eine bestimmte Rolle übernehmen kann, was es schwierig macht, den Ursprung eines Angriffs zu ermitteln. Hier kommt unsere maßgeschneiderte Technologie, Kingpin, ins Spiel. Kingpin kann die Verkettung von Rollen auflösen, um beobachtete Angriffe einem zugrundeliegenden Benutzer zuzuordnen, so dass Sie die entscheidenden Informationen erhalten, die Sie für eine effektive Reaktion benötigen.

Sobald wir die Verhaltensweisen der Angreifer stabilen Indikatoren zugeordnet haben, setzen wir sie in Beziehung zueinander, um das zugrunde liegende Verhaltensprofil des Systems zu ermitteln. Auf diese Weise können wir fortschreitende Bedrohungen kennzeichnen und priorisieren, um sie sofort zu behandeln. Unser Korrelationsalgorithmus ahmt die Maßnahmen unserer erfahrenen Analysten und Sicherheitsforscher nach und gewährleistet, dass Sie das gleiche Maß an Bedrohungsklassifizierung und -analyse erhalten.

Wie Vectra AI Bedrohungen priorisiert

Vectra AI korreliert das Verhalten von Bedrohungen mit einem Host oder Konto und ordnet sie nach einer von vier Schweregraden ein: Kritisch, Hoch, Mittel und Niedrig. Diese Einstufung basiert auf der Einschätzung des Vectra-Bewertungsmodells, wie sehr die kollektiven Verhaltensweisen der Angreifer mit einem echten eskalierenden Angriff übereinstimmen. Sicherheitsteams, die die Vectra-Konsole überwachen, sollten in erster Linie auf der Grundlage der berechneten Schweregradeinstufung entscheiden, welche Hosts oder Konten zuerst überprüft werden sollen.

Schweregrad-Einstufungen

• Kritisch oder hoher Schweregrad: Hosts und Konten, die als kritisch oder hoher Schweregrad eingestuft werden, haben ein hohes Schadenspotenzial für den Geschäftsbetrieb und weisen Verhaltensweisen auf, die mit aktiv stattfindenden Angriffen in Verbindung stehen und eine Untersuchung rechtfertigen.
• Geringer oder mittlerer Schweregrad: Konten, die als niedrig oder mittelschwer eingestuft sind, weisen weniger direkt beobachtete Risiken auf und können eher als Ausgangspunkt für threat hunting Bemühungen als für eine sofortige Untersuchung genutzt werden.

Punkte für Bedrohung und Gewissheit

Zusätzlich zur Schweregradeinstufung werden für jedes priorisierte Konto auf der Grundlage der korrelierten Verhaltensweisen Bedrohungs- und Gewissheitsbewertungen berechnet, um eine feinere Einstufung zu ermöglichen. Die Erkennungen erhalten außerdem Bedrohungs- und Sicherheitsbewertungen, die den spezifischen Schweregrad der Erkennung auf der Grundlage der Bedrohung durch das zugehörige Verhalten und der Sicherheit der zugrunde liegenden Erkennungsmodelle beschreiben. Details zur Berechnung der Bedrohungs- und Sicherheitswerte der einzelnen Erkennungen finden Sie auf den jeweiligen One-Pagern zu den Erkennungen.

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Wie machen sich böswillige Akteure KI zunutze?

In dem Maße, in dem Unternehmen KI-Technologie für die Cybersicherheit einsetzen, passen auch böswillige Akteure ihre Methoden an, um der Entdeckung zu entgehen. Sie lernen die von KI-Lösungen verwendeten Systeme zur Erkennung von Bedrohungen kennen, wodurch sie ihre Angriffsstrategien ändern und ihre bösartigen Aktivitäten beschleunigen können.

Was sind die Vorteile von KI-gestützter Cybersicherheit?

KI-Tools für die Cybersicherheit bieten automatische Erkennungsfunktionen, mit denen Unternehmen Bedrohungen effizient identifizieren, lokalisieren, isolieren und beseitigen können. Sie verbessern die allgemeine Wirksamkeit und Geschwindigkeit der Reaktion auf Vorfälle.

Wie wird KI bei der Erkennung von Bedrohungen eingesetzt?

KI spielt eine wichtige Rolle bei der Erkennung von Bedrohungen, indem sie riesige Datenmengen analysiert und Muster oder Anomalien identifiziert, die auf potenzielle Sicherheitsbedrohungen hindeuten können. Durch maschinelle Lernalgorithmen können KI-Systeme aus historischen Daten lernen und ihre Modelle kontinuierlich anpassen, um neue und aufkommende Bedrohungen zu erkennen. KI-gestützte Systeme zur Erkennung von Bedrohungen können den Netzwerkverkehr überwachen, Verhaltensmuster analysieren und bösartige Aktivitäten in Echtzeit erkennen, so dass Unternehmen proaktiv auf potenzielle Bedrohungen reagieren und diese entschärfen können.

Was ist KI-gestützte Bedrohungsintelligenz?

AI Threat Intelligence bezieht sich auf den Einsatz von Techniken und Technologien der künstlichen Intelligenz zur Erfassung, Analyse und Interpretation großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen wie Sicherheitsprotokollen, Schwachstellendatenbanken, Dark-Web-Foren und Social-Media-Plattformen. Durch den Einsatz von KI-Algorithmen können Threat-Intelligence-Plattformen das Sammeln und Korrelieren von Daten, die Identifizierung potenzieller Bedrohungen und die Bereitstellung verwertbarer Erkenntnisse für Unternehmen automatisieren. KI-gesteuerte Threat Intelligence verbessert die Geschwindigkeit, Genauigkeit und Skalierbarkeit der Bedrohungsanalyse und ermöglicht es Sicherheitsteams, den sich entwickelnden Cyber-Bedrohungen einen Schritt voraus zu sein.

Wie wird KI in der Cyberabwehr eingesetzt?

KI wird in der Cyberabwehr in großem Umfang eingesetzt, um die Sicherheitslage von Unternehmen zu verbessern. KI-Algorithmen können große Mengen an Sicherheitsdaten analysieren, darunter Netzwerkprotokolle, Systemereignisse, Benutzerverhalten und malware Proben, um verdächtige Aktivitäten oder potenzielle Schwachstellen zu erkennen. KI-gestützte Systeme können Sicherheitsvorfälle in Echtzeit erkennen und darauf reagieren, threat hunting automatisieren und die Effizienz von Sicherheitsmaßnahmen verbessern. Darüber hinaus kann KI bei der Entwicklung fortschrittlicher Sicherheitsmechanismen wie verhaltensbasierter Anomalieerkennung, adaptiver Zugangskontrollen und intelligenter Reaktionssysteme auf Bedrohungen eingesetzt werden, um die Cyberabwehr gegen komplexe Angriffe zu stärken.

> Erfahren Sie mehr über die KI-Sicherheitslösung von Vectra

Kann KI Hacker verhindern?

KI kann zwar die Cybersicherheitsmaßnahmen erheblich verbessern, aber sie kann nicht alle Hacker im Alleingang abwehren. KI-Technologien sind bei der Erkennung und Eindämmung bestimmter Arten von Bedrohungen wirksam, aber Cyberangreifer entwickeln ihre Taktiken ständig weiter, um der Erkennung zu entgehen. KI-gestützte Systeme können dazu beitragen, die Reaktionszeit zu verkürzen, Schwachstellen zu erkennen und Muster zu analysieren, doch für eine wirksame Cyberabwehr sind menschliches Fachwissen und Zusammenarbeit entscheidend. Durch die Kombination von KI-Funktionen mit qualifizierten Cybersicherheitsexperten kann eine robuste Verteidigungsstrategie geschaffen werden, die proaktive threat hunting, Bedrohungsanalysen und die Reaktion auf Vorfälle umfasst und es Hackern letztlich schwerer macht, erfolgreich zu sein.

Vectra: Mit KI zu mehr Macht Security Teams

Vectra AIein führender Anbieter von Network Detection and Response (NDR)-Lösungen, nutzt KI-Technologie, um maximale Sicherheit für Ihre Systeme, Daten und Infrastruktur zu gewährleisten. Durch die Erkennung und Alarmierung Ihres Security Operations Center (SOC)-Teams bei verdächtigen Aktivitäten, sowohl vor Ort als auch auf cloud, ermöglicht Vectra AI ein schnelles und präzises Vorgehen gegen potenzielle Bedrohungen. Dank der KI-gesteuerten Erkennung echter Bedrohungen kann sich Ihr Team auf wichtige Aufgaben konzentrieren, ohne dass es zu Fehlalarmen kommt.

Da KI die Cybersicherheitslandschaft immer weiter umgestaltet, ist es für die Verbesserung der Unternehmenssicherheit unerlässlich, sich diese Technologien zu eigen zu machen und gleichzeitig die damit verbundenen Herausforderungen zu meistern. Vectra AI ist führend bei der Integration von KI in Cybersicherheitslösungen und bietet fortschrittliche Funktionen zur Erkennung von und Reaktion auf Bedrohungen, die auf KI basieren. Setzen Sie sich mit uns in Verbindung, um zu erfahren, wie unsere KI-gesteuerten Lösungen Ihre Cybersicherheitsstrategie unterstützen und Sie vor hochentwickelten Cyberbedrohungen schützen können.