Guy Caspi legt sein Geld dort hin, wo sein Mund ist.
Aber Caspi scheint nicht den Schlaf darüber zu verlieren. Der Grund? Deep Instinct, das er 2015 mit Eli David und Nadav Maman mitbegründete, nutzt Deep Learning (DL), um Sicherheitsbedrohungen zu bekämpfen. Es ist eines von nur einer Handvoll Cybersicherheitsunternehmen, das Potenzial von DL zu nutzen und das erste Unternehmen, das auf den Markt kommt.
Im Gegensatz zu standardmäßigen maschinellen Lernalgorithmen (ML) in der Cybersicherheit (öffnet sich in einer neuen Registerkarte), die lernen, jede spezifische Bedrohung basierend auf von Menschen überwachten Daten zu erkennen, basiert DL auf neuronalen Netzwerken, die auf dem menschlichen Gehirn modelliert werden. Solche Netzwerke können neue Daten ohne menschliche Schulung kontextualisieren. Dieser Vorteil, so Caspi, lässt Deep Instinct nicht nur potenzielle Bedrohungen erkennen, sondern sie auch proaktiv am Tag Null verhindern.
Als Vordenker in Cybersicherheit und Datenwissenschaft und als serieller Unternehmer im Technologiebereich bringt Caspi 20 Jahre Erfahrung in Deep Instinct ein. Und geboren in Israel war er auch Mitglied der Cyber Defense Unit der israelischen Verteidigungsmannschaft.
Deep Instinct hat eine Partnerschaft mit Tanium geschlossen November 2021, um die Computerhygiene zu verbessern und sowohl bekannte als auch unbekannte Malware in Echtzeit auf Tanium-unterstützten Endpunktgeräten zu verhindern.
Endpoint hat sich kürzlich mit Caspi zusammengetan, um seine Perspektive darüber zu erhalten, wie Deep Learning das Cybersicherheitsspiel verändert und die größten aufkommenden Cyberbedrohungen heute.
(Das folgende Interview wurde zur Übersichtlichkeit zusammengefasst und bearbeitet.)
Sie haben mit Israels Elite-Cybereinheit gearbeitet. Wie hat diese Erfahrung Ihren Ansatz zur Cybersicherheit beeinflusst?
Sie ermöglichte mir, die reale Gefahr von Cyberwarfare in der Welt zu sehen. Ich würde es „kalte Kriegsführung“ nennen, weil es kein Blut auf dem Schlachtfeld gibt, aber es wird fast täglich zwischen den Nationen gekämpft.
Neben den berühmten Angriffen , von denen Sie in den Nachrichten hören, gibt es noch viele weitere Geschichten, die ich kennen kann und deren Details ich nicht teilen kann. Ich kann Ihnen jedoch sagen, dass sich die Bedrohung nicht nur auf nationaler Ebene befindet, sondern auch schnell in Unternehmen ausbreitet. Die Datenmenge, die nicht nur von Regierungen, sondern auch von Unternehmen gestohlen wird, ist wirklich erstaunlich.
„Wenn Sie sich auf der anderen Seite befinden, sehen Sie, was erforderlich ist, um in eine Organisation einzudringen, und raten was? Das ist nicht so schwierig.“
Das war einer der Hauptgründe, warum ich und die beiden anderen Gründer von Deep Instinct beschlossen haben, dieses Unternehmen zu gründen. Wenn Sie sich auf der anderen Seite befinden, sehen Sie, was erforderlich ist, um in eine Organisation einzudringen, und raten, was? Es ist nicht so schwierig und hat ein massives Schadenspotenzial.
Wie verändert künstliche Intelligenz (KI) das Spiel in der Cybersicherheit? Wenn es anspruchsvoller wird, verwenden schlechte Schauspieler es auf raffiniertere Weise?
Ich arbeite seit fast 28 Jahren im Bereich Cybersicherheit, seit ich 18 Jahre alt bin. Was gerade in den letzten drei Jahren in der Bedrohungslandschaft passiert ist, ist erstaunlich. Die Raffinesse von Cyberangriffstechniken ist so komplex geworden, dass sie erkannt, geschweige denn verhindert werden können.
Eine neuartige Anwendung von KI in der Cybersicherheit , die wir von Angreifern sehen, ist die Verwendung eines bösartigen KI-Algorithmus, um die Funktionalität eines benignen KI-Algorithmus durch Reverse-Engineering seiner Logik zu untergraben. Hier ist der größte Vorteil von Deep Instinct die Tatsache, dass wir Deep Learning verwenden. Sie können Deep Learning nicht zurückentwickeln.
Wie setzt Deep Instinct DL in seinen Sicherheitsoperationen ein und wie unterscheidet sich DL von herkömmlichen Anwendungen von ML in der Cybersicherheit?
Der traditionelle Ansatz versetzt das Unternehmen in eine defensive Position. Da die Angriffslandschaft immer raffinierter wird, muss sie ML verwenden, um nach einem Angriff zu suchen, nachdem er aufgetreten ist und bösartiger Code bereits in das Netzwerk eingedrungen und infiziert ist.
Mit ML benötigen Sie einen menschlichen Experten , um die Maschine effektiv durch den Lernprozess zu führen. Und dieser Prozess ist langsam. In der heutigen Welt können Sie jeden Tag eine halbe Million neuer Malware haben, und ein Malware-Element kann 10 000 Zeilen Code haben, sodass die erforderliche menschliche Arbeit fast unmöglich ist.
Diese Ära der Cybersicherheit braucht etwas Neues, und das ist DL, das die Art und Weise imitiert, wie unser Gehirn funktioniert. Sobald sie trainiert ist, erkennt sie generalisierte Muster, wie das menschliche Gehirn es tut, ohne dass eine spezifische Schulung für jedes neue Malware-Element erforderlich ist.
Andere Cybersicherheitsunternehmen haben bis zu 600 Personen, deren Aufgabe es ist, Malware zu analysieren. Ich habe null Personen, die Malware analysieren, weil die DL-Plattform allein lernen kann und neue Zero-Day-Angriffe besser vorhersagen und verhindern kann. Dies ermöglicht es uns, eine bessere Erkennungsrate zu erreichen und eine breitere Abdeckung eines Angriffsvektors zu erhalten, während Fehlalarme signifikant reduziert werden, was unsere Kunden in Nullzeit präemptiv schützt.
Wie erkennt Deep Instinct Bedrohungen in „Nullzeit?“
Die Idee hinter Deep Instinct ist, dass das gesamte Modell des neuronalen Netzwerks auf jedem einzelnen Endpunkt und Server sitzt. Wir benötigen keine Konnektivität mit der Cloud; sie lebt auf der Edge des Geräts. Deep Instinct überwacht jeden Prozess, der auf Ihrem PC oder Server ausgeführt wird. Es kann sich um eine App, eine Datei, ein Dokument, jede Software handeln, die Sie herunterladen, und sucht nach Speicherzuweisung. Wir scannen alles, was auf Ihrem Endpunkt 7.12. läuft.
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Da es sich um ein „kleines Gehirn“ handelt, das auf jedem Endpunkt lebt, können wir eine unglaublich große Vielfalt von Angriffen in nur 20 Millisekunden erkennen, was 750 Mal schneller ist, als es normalerweise einen Angriff erfordert, um einen Endpunkt zu verschlüsseln und zu infizieren. Sie ist schneller als ein
Augenblinzel.
Was sind Ihrer Ansicht nach die größten neu auftretenden Sicherheitsbedrohungen im Hinblick auf 2022?
Persönlich sehe ich speicherresidierende und Dual-Use-Angriffe als Hauptspiel in diesem Jahr. Ein prominenter Angriffsvektor, den wir sehen, ist ein enormes Wachstum bei Angriffen, die von Bürodokumenten initiiert werden, von denen einige für die meisten Unternehmen sehr schwierig zu adressieren sind, wie Excel, PDFs, Zip-Dateien, sogar Word-Dokumente.
„Prävention ist das neue Spiel, und die Ära der Prävention beginnt gerade.“
Wir sehen auch koordinierte Angriffe über mehrere Angriffsoberflächen und Vektoren hinweg. Es handelt sich um eine Strategie, die gegen Länderstaaten verwendet wird. Wenn Sie eine Nation angreifen, greifen Sie nicht nur einen bestimmten Ort mit einer militärischen Kraft an. Sie greifen mit der Luftwaffe, der Armee und Navy SEALs über die Wand an. Dies geschieht auch in der Cybersicherheit. Sie erhalten einen Angriff auf Ihre Endpunkte. Parallel dazu erhalten Sie einen Angriff auf Ihr [Microsoft Office] 365, auf Ihre Cloud und Ihren Speicher, sodass Sie als Organisation gelähmt werden.
Für diese Art von Strategie ist Prävention wichtiger denn je. Erkennung ist eine notwendige zweite Verteidigungslinie, kann aber nicht die erste Verteidigungslinie sein, da sie manchmal eine hohe Kostenabhängigkeit von Prozess, Menschen, Haltung und Glück hat. Deshalb ist Prävention das neue Spiel und die Ära der Prävention beginnt gerade erst.
Eine letzte Frage: Warum haben Sie sich für eine Partnerschaft mit Tanium entschieden?
Fast die Hälfte der Fortune- 100 -Unternehmen und Hunderte anderer Unternehmen und Organisationen des öffentlichen Sektors, einschließlich Top-Einzelhändler, Finanzinstitute und große Regierungsbehörden, vertrauen darauf, dass Tanium jeden Endpunkt überall sieht und kontrolliert. Diese Organisationen verstehen die Bedeutung einer integrierten Endpunktmanagement- und Sicherheitslösung, die einen einfach zu bedienenden, hocheffektiven und skalierbaren Endpunktschutz umfasst.
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Die Deep Instinct-Plattform ist eine wichtige Komponente eines kombinierten Angebots, das sicherstellt, dass Organisationen mit geringerem Aufwand besser geschützt sind und eine strategischere Bandbreite für IT-Teams schafft. Die Kombination von Tanium und Deep Instinct bietet einen transformativen Ansatz für umfassendes Endpunktmanagement und -sicherheit.
