Verhaltensanalyse erklärt: Wie verhaltensbasierte Erkennung Bedrohungen findet, die Signaturen übersehen

Angreifer benötigen keine malware mehr, malware in Ihr Netzwerk einzudringen. Laut dem CrowdStrike 2025 Global Threat Report waren 79 % der im Jahr 2024 entdeckten Angriffe malware, was bedeutet, dass Angreifer gestohlene Anmeldedaten, legitime Tools und Living-off-the-Land-Techniken einsetzen, um herkömmliche Abwehrmaßnahmen zu umgehen. Die durchschnittliche Zeit vom ersten Zugriff bis zur lateralen Bewegung ist auf nur noch 48 Minuten gesunken, wobei die schnellste gemessene Zeit bei 51 Sekunden lag. In dieser Umgebung können sich Sicherheitsteams nicht allein auf Signaturen verlassen. Sie benötigen Erkennungsmethoden, die das Verhalten verstehen.

Dieser Leitfaden erklärt, was Verhaltensanalyse im Kontext der Cybersicherheit ist, wie sie funktioniert und warum sie zur grundlegenden Erkennungstechnologie für moderne Sicherheitsmaßnahmen geworden ist. Wenn Sie auf der Suche nach Marketing- oder Produktanalysen sind (Tools wie Amplitude oder Mixpanel, die Customer Journeys und Conversion Funnels verfolgen), ist diese Seite nicht das Richtige für Sie. Hier behandeln wir Verhaltensanalysen im Zusammenhang mit der Erkennung von Bedrohungen, Insider-Bedrohungen, Kompromittierung von Anmeldedaten und Angriffserkennung in Unternehmensumgebungen.

Was ist Verhaltensanalyse?

Verhaltensanalyse ist eine Methode zur Erkennung von Cybersicherheitsrisiken, bei der mithilfe von maschinellem Lernen und statistischen Analysen Basiswerte für normales Benutzer-, Entitäts- und Netzwerkverhalten festgelegt werden. Anschließend werden Abweichungen von diesen Basiswerten identifiziert, die auf Sicherheitsbedrohungen wie Insiderangriffe, Kompromittierung von Anmeldedaten, laterale Bewegungen oder Richtlinienverstöße hinweisen können.

Das Kernkonzept ist einfach. Die Verhaltensanalyse erstellt ein Modell dessen, was für jeden Benutzer, jedes Gerät und jedes Netzwerksegment in einem Unternehmen als „normal“ gilt, und markiert dann Aktivitäten, die von diesem Modell abweichen. Ein Benutzer, der sich um 3 Uhr morgens aus einem neuen Land anmeldet und auf Dateien zugreift, auf die er zuvor noch nie zugegriffen hat, würde einen Verhaltensalarm auslösen, selbst wenn die Anmeldedaten gültig sind und keine malware im Spiel malware .

Dieser Ansatz ist wichtig, da sich die Bedrohungslage verändert hat. Signaturbasierte Tools sind hervorragend geeignet, um bekannte malware zu erkennen, aber die Angreifer haben sich angepasst. Der Global Cybersecurity Outlook 2026 des Weltwirtschaftsforums berichtet, dass 77 % der Unternehmen KI für die Cybersicherheit einsetzen, wobei 40 % sie speziell für die Analyse des Benutzerverhaltens nutzen. Der Markt für Verhaltensanalysen spiegelt diese Dringlichkeit wider: Er wird für 2025 auf 6,26 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2030 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 19,45 % auf 15,22 Milliarden US-Dollar anwachsen (Mordor Intelligence, 2025).

Signaturbasierte Tools stoppen bereits bekannte Bedrohungen. KI-gestützte Verhaltenserkennung deckt Angreiferverhalten auf, das nicht den gespeicherten Mustern entspricht – und zwar über Identitäts-, cloud, SaaS- und Netzwerkumgebungen hinweg.

Cybersicherheit vs. Marketing-Verhaltensanalyse

Der Begriff „Verhaltensanalyse“ umfasst zwei unterschiedliche Bereiche. In der Cybersicherheit bedeutet er die Erkennung anomaler Verhaltensweisen von Benutzern, Entitäten und Netzwerken, um Bedrohungen zu identifizieren. In der Marketing- und Produktanalyse bedeutet er die Verfolgung von Customer Journeys, Produktnutzungsmustern und die Optimierung der Konversion mithilfe von Plattformen wie Amplitude, Heap oder Mixpanel. Diese Seite befasst sich ausschließlich mit der Bedeutung im Bereich Cybersicherheit.

Wie Verhaltensanalysen funktionieren

Die Verhaltensanalyse funktioniert durch einen kontinuierlichen Zyklus aus Datenerfassung, Basisermittlung, Erkennung, Reaktion und Modellverfeinerung. Hier ist der Prozess Schritt für Schritt beschrieben.

1. Sammeln Sie Daten aus Identitätssystemen, Endpunkten, Netzwerkverkehr, cloud und SaaS-Anwendungen.
2. Erstellen Sie Verhaltensbaselines, indem Sie normale Aktivitäten für jeden Benutzer, jede Entität und jedes Netzwerksegment profilieren.
3. Wenden Sie Modelle des maschinellen Lernens (überwacht und unüberwacht) an, um Abweichungen von festgelegten Basiswerten zu identifizieren.
4. Generieren Sie risikobewertete Warnmeldungen, die Anomalien mit Schweregrad, Konfidenz und betroffenen Assets in einen Kontext setzen.
5. Lösen Sie Reaktions-Workflows durch automatisierte Eindämmungsmaßnahmen oder manuelle Untersuchungs-Playbooks aus.
6. Verfeinern Sie Modelle kontinuierlich, während sich Organisationen durch Rollenänderungen, neue Software und saisonale Muster weiterentwickeln.

Der kontinuierliche Lernzyklus ist von entscheidender Bedeutung. Ohne ihn veralten die Basiswerte und die Falsch-Positiv-Raten steigen. Modelle müssen sich an organisatorische Veränderungen anpassen, um wirksam zu bleiben.

Verhaltensbaseline: die Grundlage

Die Festlegung von Basiswerten ist der am meisten unterschätzte Schritt bei der Einführung von Verhaltensanalysen und der Bereich, in dem die meisten Implementierungen Erfolg haben oder scheitern.

Die Erstellung zuverlässiger Verhaltensprofile erfordert für erste Profile eine Datenerfassung von mindestens drei Wochen. Die aktualisierten Leitlinien von SecurityWeek Cyber Insights 2026 empfehlen jedoch 60 bis 90 Tage für eine produktionsreife Anomalieerkennung. Der längere Zeitrahmen berücksichtigt Geschäftszyklen, Rollenwechsel, saisonale Muster und organisatorische Veränderungen, die bei kürzeren Zeiträumen übersehen werden.

Zu den wichtigsten Aspekten der Verhaltensbaseline gehören:

• Dateneingaben. Identitätsmanagement-Protokolle, Anwendungsprotokolle, Metadaten zum Netzwerkverkehr und endpoint .
• Peer-Group-Analyse. Das individuelle Verhalten wird mit rollen- und abteilungsbasierten Peer-Gruppen verglichen. Ein Analyst, der 500 MB Daten herunterlädt, mag für einen Dateningenieur normal sein, für einen Marketingkoordinator jedoch ungewöhnlich.
• Dynamische Anpassung. Die Basiswerte müssen mit der Entwicklung des Unternehmens aktualisiert werden. Eine neue Softwarebereitstellung, eine Umstrukturierung der Abteilung oder ein saisonaler Geschäftszyklus sollten das Modell verfeinern und nicht Tausende von Fehlalarmen auslösen.

Maschinelle Lernmodelle in der Verhaltensanalyse

Die Verhaltensanalyse stützt sich auf zwei Hauptarten des maschinellen Lernens und zunehmend auf hybride Ansätze.

• Überwachtes Lernen. Trainiert anhand gekennzeichneter Daten (bekannte gute und schlechte Verhaltensweisen) für eine hochzuverlässige Klassifizierung erkannter Bedrohungsmuster.
• Unüberwachtes Lernen. Entdeckt unbekannte Muster ohne gekennzeichnete Daten. Dies ist für die Erkennung von zero-day neuartigen Angriffen unerlässlich, für die keine früheren Beispiele existieren.
• Hybride Ansätze. Kombinieren Sie überwachte und unüberwachte Modelle sowohl für die Erkennung bekannter Bedrohungen als auch für die Entdeckung von Anomalien.

Die ML-Integration unterstützt nun 63 % der Verhaltensanalyseplattformen und verbessert die Genauigkeit der Bedrohungserkennung um 41 % (MarketsandMarkets, 2026). CrowdStrike Signal verwendet selbstlernende statistische Zeitreihenmodelle für jeden Host und analysiert täglich Milliarden von Ereignissen, um prädiktive Verhaltensanalysen zu erstellen, die Bedrohungen antizipieren, bevor sie eskalieren.

Arten der Verhaltensanalyse

Die Verhaltensanalyse in der Cybersicherheit umfasst vier Haupttypen, die jeweils auf unterschiedliche Datenquellen abzielen, aber das gemeinsame Prinzip der Erkennung von Abweichungen von der Basislinie teilen.

Tabelle 1: Vergleich der Arten der Verhaltensanalyse.

UBA vs. UEBA: Was hat sich geändert?

UBA konzentrierte sich ausschließlich auf das Verhalten menschlicher Benutzer. Als Gartner den Begriff UEBA prägte, erweiterte es den Anwendungsbereich auf nicht-menschliche Entitäten. Diese Unterscheidung ist wichtig, da Dienstkonten, IoT-Geräte und KI-Agenten mittlerweile eine große Angriffsfläche darstellen. Ein kompromittiertes Dienstkonto kann sich lateral durch eine Umgebung bewegen, ohne jemals einen benutzerorientierten Alarm auszulösen.

Der Markt hat sich deutlich konsolidiert. Gartner stellt eine Verlagerung weg von reinen UEBA-Anbietern hin zu integrierten Sicherheitsprodukten fest, die UEBA-Funktionen enthalten.

Netzwerkverhaltensanalyse und NDR

NBA analysiert Ost-West- und Nord-Süd-Verkehrsmuster, um Befehls- und Kontrollsignale, seitliche Bewegungen, Datenstaging und Exfiltration zu erkennen. Es ist die Basistechnologie für die Netzwerkdetektion und -reaktion (NDR).

Die Analyse des Netzwerkverhaltens unterscheidet sich von der Deep Packet Inspection. Anstatt den Inhalt der Nutzdaten zu überprüfen, konzentriert sich die NBA auf die Erkennung von Bedrohungen anhand von Kommunikationsmustern, Zeitabläufen, Volumen und Richtung. Dieser Ansatz funktioniert auch bei verschlüsseltem Datenverkehr, da die Verhaltensmuster weiterhin beobachtbar bleiben.

Verhaltensanalyse vs. signaturbasierte Erkennung

Das Verständnis des Unterschieds zwischen Verhaltensanalyse und signaturbasierter Erkennung ist für die Entwicklung einer umfassenden Verteidigungsstrategie von entscheidender Bedeutung.

Tabelle 2: Vergleich zwischen Signatur und Verhalten.

Die Daten sprechen für eine Kombination beider Ansätze. Living-off-the-land-Angriffe sind für 84 % der schweren Sicherheitsverletzungen verantwortlich (CrowdStrike 2025). Kompromittierte Anmeldedaten dienen in 22 % der Sicherheitsverletzungen als erster Zugriffsvektor (Verizon DBIR 2025). Diese Bedrohungen hinterlassen keine Signatur, die abgeglichen werden könnte.

Verhaltensanalysen und signaturbasierte Erkennung ergänzen sich gegenseitig und stehen nicht in Konkurrenz zueinander. Signaturen bekämpfen bekannte Bedrohungen schnell und präzise. Verhaltensbasierte Erkennung fängt die 79 % ab, die Signaturen übersehen. Die beste Vorgehensweise ist eine umfassende Verteidigung, bei der beide Ansätze zusammenwirken.

Anwendungsfälle für Verhaltensanalysen

Die Verhaltensanalyse begründet ihren Wert in realen Erkennungsszenarien über Netzwerk-, cloud und Identitätsoberflächen hinweg.

• Erkennung von Insider-Bedrohungen. Verhaltensanalysen erkennen Zugriffe außerhalb der Arbeitszeiten, ungewöhnliche Daten-Downloads und rolleninkonsistente Aktivitäten. Die jährlichen Durchschnittskosten für Insider-Risiken stiegen von 16,2 Millionen US-Dollar im Jahr 2023 auf 17,4 Millionen US-Dollar im Jahr 2025 (Ponemon/DTEX). 62 % der Unternehmen bevorzugen mittlerweile Tools zur Erkennung von Insider-Bedrohungen, die auf dem Nutzerverhalten basieren. Unternehmen, die in das Management von Insider-Risiken investieren, erhöhten ihre Budgetzuweisung auf 16,5 % der IT-Sicherheitsausgaben, gegenüber 8,2 % im Jahr 2023.
• Erkennung kompromittierter Anmeldedaten. Verhaltensanalysen identifizieren anomale Anmeldemuster aufgrund gestohlener Anmeldedaten, darunter unmögliche Reisen, ungewöhnliche Geräte und abnormale Zugriffszeiten. Der Verizon 2025 DBIR stellte fest, dass 22 % aller Sicherheitsverletzungen mit kompromittierten Anmeldedaten beginnen und 88 % aller grundlegenden Angriffe auf Webanwendungen gestohlene Anmeldedaten beinhalten. Im Januar 2026 wurden in einer einzigen Infostealer-Datenbank 149 Millionen gestohlene Anmeldedaten offengelegt.
• Erkennung seitlicher Bewegungen. Verhaltensanalysen identifizieren anomale Ost-West-Verkehrsmuster, wenn sich Angreifer durch das Netzwerk bewegen. Der CrowdStrike 2025 Global Threat Report ergab eine durchschnittliche Ausbruchszeit von 48 Minuten, wobei Finanzdienstleister durchschnittlich 31 Minuten ausgesetzt waren. Mandiant M-Trends 2025 berichtet von einer globalen mittleren Verweildauer von 11 Tagen.
• Erkennung von Living-off-the-Land-Angriffen. Verhaltensanalysen erkennen den Missbrauch legitimer Tools (PowerShell, WMI, RDP), indem sie Nutzungsmuster identifizieren, die von den Basiswerten abweichen. LOTL-Angriffe sind für 84 % aller schwerwiegenden Sicherheitsverletzungen verantwortlich, da sie Tools verwenden, denen das Betriebssystem bereits vertraut.

Beispiel aus der Praxis: Der Angriff auf SolarWinds blieb über Monate hinweg in mehr als 18.000 Unternehmen unentdeckt. FireEye entdeckte die Sicherheitsverletzung zunächst anhand einer Verhaltensanomalie: einer ungewöhnlichen Fernanmeldung von einem zuvor unbekannten Computer mit einer verdächtigen IP-Adresse. Dabei handelte es sich nicht um eine Signaturübereinstimmung, sondern um eine Verhaltensabweichung, die eine Kompromittierung der Lieferkette aufdeckte.

Branchenfokus. RansomwareAngriffe auf Hersteller stiegen im Jahresvergleich um 50 %, wobei 28 % der weltweiten Vorfälle auf die Fertigungsindustrie entfielen. Verhaltensanalysen ermöglichen die Erkennung in verstreuten OT/IT-Umgebungen, in denen herkömmliche Perimeter-Sicherheitsmaßnahmen nicht ausreichen.

Verhaltensanalyse über drei Angriffsflächen hinweg

Keine einzelne Oberfläche erzählt die ganze Geschichte. Eine effektive Verhaltensanalyse umfasst alle drei Aspekte.

• Netzwerkoberfläche. Erkennen Sie C2-Beaconing, laterale Bewegungen, Datenstaging und Exfiltration durch Verhaltensanalysen des Netzwerkverkehrs. NBA identifiziert anomale Kommunikationsmuster selbst in verschlüsseltem Datenverkehr.
• Cloud . Monitor cloud API-Aufrufe, Ressourcenzugriffsmuster, kontoübergreifende Aktivitäten und Anomalien bei der SaaS-Nutzung. Die Cloud bewältigt die Herausforderung kurzlebiger Workloads und dynamischer Infrastrukturen.
• Identitätsoberfläche. Verfolgen Sie Authentifizierungsanomalien, Privilegienerweiterungen, Missbrauch von Dienstkonten und das Verhalten von KI-Agenten mithilfe von Identitätsanalysen. Die identitätsorientierte Erkennung deckt den Missbrauch von Anmeldedaten auf, der bei cloud reinen Netzwerk- und cloud übersehen würde.

Die einheitliche Erkennung korreliert Verhaltenssignale über alle drei Oberflächen hinweg, um vollständige Angriffsnarrative zu erstellen, die kompromittierte Anmeldedaten (Identität) mit lateralen Bewegungen (Netzwerk) und Datenexfiltration (cloud) in Verbindung bringen.

Aufkommender Anwendungsfall: Überwachung durch KI-Agenten

KI-Agenten interagieren nun eigenständig mit Unternehmenssystemen und erzeugen dabei neue Verhaltensmuster, die es zu überwachen gilt.

Dies ist ein sich schnell entwickelnder Bereich. Da Unternehmen immer mehr autonome KI-Agenten einsetzen, müssen sich die Verhaltensanalysemodelle, die diese überwachen, an völlig neue Kategorien „normalen” Verhaltens anpassen.

Herausforderungen, bewährte Verfahren und Umsetzung

Um Verhaltensanalysen effektiv einzusetzen, müssen mehrere praktische Herausforderungen bewältigt werden.

• Falsch-positive Ergebnisse. In den meisten Systemen sind 45 % der Warnmeldungen Fehlalarme (CrowdStrike Global Threat Report 2024, via Huntress). Verhaltensanalysen erfordern umfangreiche Anpassungen und hochwertige Daten, um die Rate der falsch-positiven Ergebnisse zu reduzieren. Die gute Nachricht: Unternehmen, die Verhaltensanalysen einsetzen, verzeichnen 44 % weniger Vorfälle durch Insider-Bedrohungen (MarketsandMarkets, 2026).
• Zeitplan für die Baseline-Erstellung. Die Erstellung der ersten Profile dauert mindestens drei Wochen. Die Anomalieerkennung in Produktionsqualität erfordert 60 bis 90 Tage. Unternehmen müssen diese Anlaufphase einplanen und den Stakeholdern realistische Zeitpläne mitteilen.
• Datenqualität. Die Effektivität hängt von der Integration verschiedener Datenquellen ab, darunter Identitätsmanagement, Anwendungsprotokolle, Netzwerkverkehr und endpoint .
• Datenschutzbedenken. Die Verhaltensüberwachung von Mitarbeitern wirft Fragen hinsichtlich der rechtmäßigen Grundlage gemäß Artikel 6 der DSGVO auf. Unternehmen müssen klarstellen, dass die Überwachung Sicherheitszwecken dient, und die Grundsätze der Datenminimierung einhalten.
• Komplexität der Integration. Verhaltensanalysen müssen mit bestehenden SIEM-, SOAR- und EDR-Tools zusammenarbeiten, ohne zusätzliche Silos zu schaffen.

Unternehmen, die KI-Tools umfassend einsetzen, verkürzen laut dem IBM Cost of a Data Breach 2025 den Lebenszyklus von Datenverletzungen um 80 Tage und sparen dadurch durchschnittlich fast 1,9 Millionen US-Dollar. Die weltweiten durchschnittlichen Kosten für Datenverletzungen sanken im Jahr 2025 auf 4,44 Millionen US-Dollar, wobei die durchschnittliche Zeit zur Identifizierung und Eindämmung einer Datenverletzung mit 241 Tagen den niedrigsten Stand seit neun Jahren erreichte.

Bewährte Verfahren für die Bereitstellung

1. Beginnen Sie mit Risikogruppen und erweitern Sie schrittweise (Empfehlung von Gurucul).
2. Integration mit SIEM, SOAR und EDR für automatisierte Reaktionsabläufe.
3. Implementieren Sie kontinuierliche Feedback-Schleifen, um im Laufe der Zeit Fehlalarme zu reduzieren (Empfehlung von Reco AI).
4. Ordnen Sie erkannte Verhaltensweisen MITRE ATT&CK zu, um eine systematische threat hunting und Analyse.
5. Legen Sie vor der Bereitstellung transparente Datenschutzrichtlinien fest.
6. Planen Sie die Basisperiode und teilen Sie den Beteiligten mit, dass die volle Wirksamkeit erst nach 60 bis 90 Tagen erreicht ist.

Verhaltensanalyse und Compliance

Verhaltensanalysen lassen sich direkt auf mehrere regulatorische Rahmenbedingungen und Compliance-Anforderungen abbilden. Dies ist ein Bereich, den kein Wettbewerber umfassend abdeckt, der jedoch für die Sicherheitsteams von Unternehmen ein wichtiger Kaufgrund ist.

Tabelle 3: Zuordnung des Compliance-Rahmens.

Mit dem UpdateMITRE ATT&CK wurden herkömmliche Erkennungsmethoden und Datenquellen abgeschafft und durch Erkennungsstrategien und Analysen ersetzt. Diese strukturelle Veränderung steht in direktem Einklang mit der Methodik der Verhaltensanalyse und bestätigt den Ansatz auf Framework-Ebene.

Moderne Ansätze zur Verhaltensanalyse

Verhaltensanalysen sind keine eigenständige Kategorie. Sie sind die grundlegende Erkennungstechnologie, die den modernen Sicherheitsstack unterstützt.

Verhaltensanalyse im Sicherheitstechnologie-Stack

• NDR. Network Detection and Response nutzt Netzwerkverhaltensanalysen, um Bedrohungen im Ost-West- und Nord-Süd-Datenverkehr zu erkennen. Die Verhaltensanalyse bildet dabei den Kern.
• ITDR. Die Erkennung und Reaktion auf Identitätsbedrohungen stützt sich auf Verhaltensanalysen, um den Missbrauch von Anmeldedaten, die Ausweitung von Berechtigungen und identitätsbasierte Angriffe zu erkennen.
• XDR. Die erweiterte Erkennung und Reaktion korreliert Verhaltenssignale über Endpunkte, Netzwerk, cloud und Identität hinweg und baut dabei auf dem SOC-Triadenmodell auf.
• SIEM. Moderne SIEM-Plattformen integrieren UEBA-Funktionen für erweiterte Alarmmeldungen. Gartner stellt fest, dass UEBA sich zu integrierten SIEM/XDR-Plattformen konsolidiert.

Neue Trends und die Zukunft der Verhaltensanalyse

Der Weg ist klar. Verhaltensanalyse-Tools entwickeln sich von der passiven Erkennung hin zur aktiven Untersuchung.

• Agentische KI für SOC-Operationen. KI-Agenten untersuchen nun jede Warnmeldung mit menschlicher Genauigkeit und beziehen Telemetriedaten aus EDR-, Identitäts-, E-Mail-, cloud, SaaS- und Netzwerk-Tools. Dies stellt eine grundlegende Veränderung in der Funktionsweise der SOC-Automatisierung dar.
• Renaissance der Verhaltensanalyse. Früher vor allem als Technologie zur Erkennung von Bedrohungen mittels UEBA eingesetzt, wird die Verhaltensanalyse nun als Technologie nach der Erkennung neu konzipiert, die die Reaktion auf Vorfälle verbessert.
• Metrik-Shift. SOC-Leiter wechseln von volumenbasierten Metriken (MTTD, MTTR) zu ergebnisorientierten Messgrößen wie der Reduzierung von Fehlalarmen, vermiedenen Risiken und Kosten pro verhinderter Sicherheitsverletzung.
• Marktbeschleunigung. Die weltweiten Ausgaben für KI im Bereich Cybersicherheit beliefen sich 2024 auf 24,8 Milliarden US-Dollar und werden bis 2034 voraussichtlich 146,5 Milliarden US-Dollar erreichen (HBR/Palo Alto Networks). Der WEF Global Cybersecurity Outlook 2026 berichtet, dass 94 % der Befragten KI als den wichtigsten Treiber für Veränderungen im Bereich Cybersicherheit nennen.

Wie Vectra AI über Verhaltensanalysen Vectra AI

Die „Assume-Compromise“-Philosophie Vectra AI betrachtet Verhaltensanalysen als die zentrale Erkennungsengine im modernen Netzwerk. Anstatt sich ausschließlich auf Signaturen oder statische Regeln zu verlassen, Attack Signal Intelligence Verhaltenserkennungsmodelle, darunter über 170 KI-Modelle, die durch 35 Patente geschützt sind, um das Verhalten von Angreifern in Netzwerk-, cloud, Identitäts-, SaaS-, IoT/OT-, Edge- und KI-Infrastrukturen zu identifizieren. Diese einheitliche Beobachtbarkeit über alle Angriffsflächen hinweg bietet die Signalklarheit, die Sicherheitsteams benötigen, um echte Bedrohungen zu erkennen, ohne in einer Flut von Fehlalarmen unterzugehen.

Schlussfolgerung

Die Verhaltensanalyse hat sich von einer Nischentechnologie zur Erkennung von Bedrohungen zu einer grundlegenden Triebkraft für moderne Sicherheitsmaßnahmen entwickelt. Angesichts einer malware Erkennungsrate von 79 %, einer durchschnittlichen Ausbruchszeit von 48 Minuten und Living-off-the-Land-Angriffen, die 84 % der schwerwiegenden Sicherheitsverletzungen ausmachen, können es sich Unternehmen nicht leisten, sich allein auf Signaturen zu verlassen.

Der Weg in die Zukunft erfordert eine verhaltensbasierte Erkennung über alle drei Angriffsflächen hinweg: Netzwerk, cloud und Identität. Dies erfordert Geduld bei der Festlegung von Zeitplänen, Investitionen in die Datenqualität und die Integration in bestehende SIEM-, EDR- und SOAR-Tools. Die Compliance-Landschaft verstärkt diese Richtung, wobei Frameworks von MITRE D3FEND NIS2 explizit auf Verhaltensanalysefunktionen ausgerichtet sind.

Sicherheitsteams, die Verhaltensanalysen einsetzen, sind in der Lage, Bedrohungen zu erkennen, die keine Signaturen hinterlassen, Insider-Bedrohungen anhand von Verhaltensabweichungen aufzudecken und vollständige Angriffsszenarien für ihre gesamte Umgebung zu erstellen. Die Frage ist nicht mehr, ob Verhaltensanalysen implementiert werden sollen, sondern wie schnell Ihr Unternehmen die erforderlichen Baselines erstellen kann, um zu finden, was Signaturen übersehen.

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