Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), das es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen, ohne explizit dafür programmiert worden zu sein. Heutzutage findet maschinelles Lernen in zahlreichen Branchen Anwendung, darunter im Gesundheitswesen, im Finanzwesen, im Bildungswesen und in der Unterhaltungsbranche. Doch wie sieht es mit maschinellem Lernen in der Cybersicherheit aus? Inwiefern kann maschinelles Lernen dazu beitragen, unsere Daten und Systeme vor Cyberangriffen zu schützen?
In diesem Beitrag erläutern wir grundlegende Konzepte und Arten des maschinellen Lernens und zeigen auf, wie diese eingesetzt werden können, um verschiedene Aufgaben im Bereich der Cybersicherheit effizienter und effektiver zu gestalten. Ganz gleich, ob Sie ein Experte für Cybersicherheit, eine Führungskraft aus der Wirtschaft oder ein interessierter Leser sind – hier finden Sie einen Überblick über die Vorteile und Herausforderungen des Einsatzes von maschinellem Lernen in der Cybersicherheit sowie darüber, was die Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens für die Zukunft der Cybersicherheit bedeuten könnten.
Einführung in das maschinelle Lernen
Maschinelles Lernen kann auf den ersten Blick schwer verständlich erscheinen. Lassen Sie uns einmal genauer betrachten, was ML bedeutet, einschließlich der verschiedenen Arten und der damit verbundenen Anwendungsfälle, die Sie kennen sollten.
Was ist maschinelles Lernen?
Beim maschinellen Lernen liegt der Schwerpunkt auf der Nutzung von Datenmodellen und statistischen Algorithmen, um die Lernweise des menschlichen Gehirns nachzuahmen und so die Genauigkeit im Laufe der Zeit schrittweise zu verbessern.
Wenn man vom maschinellen Lernen spricht, ist damit ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz gemeint, auf dem andere Arten der KI aufbauen. So stellen beispielsweise große Sprachmodelle (LLMs) eine neuere Entwicklung im Bereich des maschinellen Lernens dar, bei der Deep-Learning-Verfahren zum Einsatz kommen, um extrem große Datensätze schneller und effizienter zu analysieren als dies bei einer manuellen Analyse der Fall wäre.
Zu den ML-Algorithmen gehören auch verschiedene KI-Technologien wie neuronale Netze und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die aus Daten lernen und eine Vielzahl von Aufgaben ausführen können, sowohl mit als auch ohne explizite Anweisungen. Lassen Sie uns einige gängige Arten des maschinellen Lernens näher betrachten.
Arten des maschinellen Lernens
Es gibt verschiedene Arten des maschinellen Lernens, die sich hauptsächlich hinsichtlich der bereitgestellten Trainingsdaten und des Umfangs der menschlichen Beteiligung während des Trainings des ML-Modells unterscheiden.
- des überwachten maschinellen Lernens: Beim überwachten maschinellen Lernen werden beschriftete Datensätze verwendet, mit denen Modelle trainiert werden, um auf der Grundlage des bereitgestellten Trainings Ergebnisse vorherzusagen. Das Hauptziel des überwachten Lernens besteht darin, eine Eingabevariable einer Ausgabevariable zuzuordnen. Auch das überwachte maschinelle Lernen lässt sich in zwei Hauptkategorien unterteilen:
1. Klassifizierung: Algorithmen befassen sich mit Klassifizierungsproblemen, und die Ausgabevariable ist kategorial
2. Regressionsus: Zwischen den Eingabe- und Ausgabevariablen besteht ein linearer Zusammenhang - des unüberwachten maschinellen Lernens: Beim unüberwachten Lernen wird das ML-Modell anhand eines unbeschrifteten Datensatzes trainiert, um Ergebnisse ohne Überwachung vorherzusagen. Das Modell lernt aus Daten, ohne dass Menschen eingreifen müssen. Im Gegensatz zum überwachten Lernen können Modelle des unüberwachten maschinellen Lernens ohne jegliche Anleitung Erkenntnisse und Muster erkennen.
Während viele das unüberwachte Lernen als Selbstlernen bezeichnen, da beide Modelle keine beschrifteten Datensätze erfordern, vertreten einige die Ansicht, dass das Selbstlernen eine Untergruppe des unüberwachten Lernens ist, da es während des Trainings Überwachungssignale als Rückmeldung nutzt.
- zum halbüberwachten Lernen: Das halbüberwachte maschinelle Lernen nimmt eine Zwischenstellung zwischen überwachtem und unüberwachtem maschinellem Lernen ein, da es zum Trainieren von Modellen eine kleine Menge beschrifteter Daten und eine große Menge unbeschrifteter Daten verwendet.
- des verstärkenden Lernens: Hierbei handelt es sich um eine Methode des maschinellen Lernens, die darauf basiert, erwünschte Verhaltensweisen zu belohnen und unerwünschte zu bestrafen. Das Modell, das trainiert wird, kann seine Umgebung wahrnehmen und interpretieren und anschließend handeln, wobei es durch Versuch und Irrtum lernt. Im Gegensatz zum überwachten maschinellen Lernen fehlen beim verstärkenden Lernen beschriftete Daten.
Doch inwiefern trägt maschinelles Lernen dazu bei, die heutigen Herausforderungen im Bereich der Cybersicherheit zu bewältigen? Lassen Sie uns einen Blick darauf werfen, warum maschinelles Lernen (ML) sich rasch zu einem unverzichtbaren Bestandteil des wachsenden Bereichs der KI mit „ “ in der Cybersicherheit entwickelt:.
Wie funktioniert maschinelles Lernen im Bereich der Cybersicherheit?
Da Cyberangriffe stetig zunehmen, werden diese Bedrohungen zudem immer raffinierter, da böswillige Akteure nach neuen Schwachstellen suchen und unterschiedliche Ansätze verfolgen, um die Abwehrmechanismen zu durchbrechen. Das bedeutet, dass Unternehmen nach verschiedenen Möglichkeiten suchen müssen, um ihre Angriffsfläche zu minimieren und gleichzeitig ihre wachsende IT-Infrastruktur abzusichern. Und dies müssen sie oft mit begrenzten Ressourcen bewerkstelligen.
Wie können CISOs dieses „Perfect-Storm“-Szenario bewältigen? Eine Lösung besteht darin, ihre Cybersicherheitsmaßnahmen durch die Integration von Funktionen des maschinellen Lernens zu verbessern. Maschinelles Lernen im Bereich der Cybersicherheit kann diese Bemühungen auf verschiedene Weise unterstützen, darunter:
- Schnellere Datenanalyse mit höherer Genauigkeit: ML-Modelle können große Datenmengen schnell und mit weniger menschlichen Fehlern analysieren.
- Schnellere Erkennung von Bedrohungen und kürzere Reaktionszeiten: ML- und KI-Systeme können potenzielle Bedrohungen rasch erkennen, verdächtige Aktivitäten identifizieren und Maßnahmen automatisieren, um Bedrohungen zu isolieren und zu beseitigen, bevor sie Schaden anrichten.
- Prognose künftiger Bedrohungen: ML-Modelle können so trainiert werden, dass sie künftige Bedrohungen vorhersagen und potenzielle Sicherheitsrisiken proaktiv beheben, indem sie erkennen, wann typische Verhaltensmuster des Systems oder der Benutzer außerhalb der normalen Bandbreiten liegen.
Viele Funktionen des maschinellen Lernens liefern vielversprechende Ergebnisse bei der Neugestaltung und Modernisierung traditioneller Methoden der Cybersicherheit, darunter Bedrohungsanalyse, Anomalieerkennung, Quantifizierung von Cyberrisiken und Schwachstellenmanagement.
Darüber hinaus kann der Einsatz von maschinellem Lernen bestehende Sicherheitslösungen wie Einbruchserkennung, Spam-Erkennung, Malware-Erkennung sowie das Endpunktmanagement „ “ optimieren und verbessern, um Unternehmen die umfassenden Ansätze zur Verfügung zu stellen, die zur Abwehr der heutigen Cyberbedrohungen erforderlich sind.
Die Rolle des maschinellen Lernens bei der Analyse von Cyberbedrohungen
Informationen zu Cybersicherheitsbedrohungen sind Erkenntnisse über das Auftreten und die Bewertung der neuesten Cybersicherheitsbedrohungen sowie der dahinter stehenden Akteure, die Organisationen dabei unterstützen sollen, mögliche Angriffe besser abzuwehren. Informationen zur Bedrohungsanalyse können aus sozialen Medien, aus Open-Source-Informationen, aus Gerätelogdateien, aus forensisch gewonnenen Daten oder aus Daten des Netzwerkverkehrs stammen.
Threat Intelligence ist ein wesentlicher Bestandteil effektiver Cybersicherheitsstrategien, da sie es Unternehmen ermöglicht, proaktiver vorzugehen, wenn es darum geht, Schwachstellen zu ermitteln und Sicherheitsmaßnahmen zu priorisieren – und zwar auf der Grundlage aktiver Bedrohungen, die die größten Risiken für ihren Geschäftsbetrieb darstellen.
ML bietet einen dynamischeren Ansatz für die Erfassung einer breiten Palette von Bedrohungsinformationen, indem es Muster aus verschiedenen Informationsquellen zentralisiert und identifiziert – selbst wenn diese in Echtzeit aktualisiert werden –, wodurch die Notwendigkeit einer kontinuierlichen, zeitaufwändigen manuellen Sichtung entfällt, unabhängig von der Herkunft der Bedrohungsinformationen.
Maschinelles Lernen kann zudem dazu beitragen, den Austausch der neuesten Erkenntnisse aus der Bedrohungsanalyse zwischen dem operativen Bereich, den IT-Teams und anderen wichtigen Akteuren im Unternehmen zu automatisieren, sodass Unternehmen von den aktuellsten Informationen zu möglichen Geschäftsrisiken profitieren können, sobald diese verfügbar sind.
Maschinelles Lernen zur Erkennung von Anomalien
Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind in der Lage, komplexe Muster und Verhaltensweisen zu erkennen, die auf Cyberbedrohungen hindeuten könnten. Durch die Analyse historischer Daten und aktueller Trends können Algorithmen in ML-gestützten Systemen potenzielle Schwachstellen und Angriffsvektoren identifizieren und so Erkenntnisse liefern, die bei der Erkennung und Abwehr von Cybersicherheitsbedrohungen immer effektiver werden.
Diese KI-gestützten Systeme, die mit fortschrittlichen Algorithmen ausgestattet sind, können zudem riesige Datenmengen schnell durchforsten, um Anomalien und potenzielle Sicherheitsrisiken wesentlich effizienter zu erkennen als manuelle Erkennungsmethoden. Angesichts des wachsenden Umfangs und der zunehmenden Komplexität von Bedrohungen ist die Fähigkeit, riesige Datenmengen zügig zu verarbeiten und zu analysieren, von entscheidender Bedeutung.
Die KI-gestützte Erkennung von Bedrohungen kann über die Identifizierung bekannter Bedrohungen hinausgehen, indem sie Mustererkennung nutzt, um subtile Anzeichen sich entwickelnder Bedrohungen aufzudecken. Diese proaktive Erkennung ist von entscheidender Bedeutung, um Sicherheitslücken zu verringern und es Unternehmen zu ermöglichen, zu reagieren, bevor erheblicher Schaden entstehen kann.
Quantifizierung von Cyberrisiken und maschinelles Lernen
Unternehmen sind mit Cyberrisiken aus einer Vielzahl von Quellen konfrontiert. So bedeutet beispielsweise die wachsende Zahl von Endgeräten mit „ “ ( ), die eine Verbindung zu einem Unternehmensnetzwerk herstellen – darunter auch Remote-Geräte und Geräte des Internets der Dinge (IoT) –, dass Cyberkriminelle über mehr potenzielle Einstiegspunkte und eine immer größere Angriffsfläche verfügen, die sich kontinuierlich ausweitet.
„“Der Aufstieg der KI und die zunehmende Datenerfassung führen laut dem Beratungsunternehmen Deloitte auch zur Entwicklung fortschrittlicher Modellierungstechniken, mit denen Cyberrisiken aufgedeckt werden können.“
Unter anderem ermöglicht es – durch die Quantifizierung Ihres Cyber-Risiko-Scores – den CISOs und CIOs, die Geschäftsleitung und den Vorstand auf das Risikoniveau aufmerksam zu machen, dem ihre Organisationen zu einem bestimmten Zeitpunkt ausgesetzt sind. Durch eine klare Kommunikation der Risiken haben diese Führungskräfte bessere Chancen, die Ressourcen zu erhalten, die sie zur Minderung dieser Risiken benötigen.
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Die Automatisierung des Prozesses zur Quantifizierung von Cyberrisiken (CRQ) mithilfe von KI und ML kann nicht nur zu Effizienzsteigerungen und wiederholbaren, verbesserten Risikoeinblicken beitragen, sondern es Unternehmen auch ermöglichen, diese Erkenntnisse so schnell zu verbreiten, dass sie potenziell schneller sind als die Bedrohungen.
Einsatz von maschinellem Lernen im Schwachstellenmanagement
Das Schwachstellenmanagement hat für Unternehmen höchste Priorität erlangt. Als proaktiver Ansatz für die Cybersicherheit nutzt das Schwachstellenmanagement Funktionen zur Erkennung und Behebung von Bedrohungen, um Unternehmen dabei zu unterstützen, Schwachstellen in ihrer Infrastruktur, ihrem Code und ihren Geräten zu verhindern und zu beheben.
Der Einsatz von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz im Rahmen des Schwachstellenmanagements kann erhebliche Vorteile mit sich bringen, darunter die Automatisierung zur Reduzierung manueller Prozesse und die Bewältigung potenzieller Probleme in großem Maßstab, was Unternehmen dabei helfen kann, leichter mit den neuesten Bedrohungen Schritt zu halten. Diese Technologien können riesige Datenmengen analysieren, um Muster zu erkennen und potenzielle Schwachstellen vorherzusagen, bevor diese ausgenutzt werden; sie ermöglichen es Unternehmen, Bedrohungen anhand ihres Schweregrads und ihrer potenziellen Auswirkungen zu priorisieren, und aus neuen Daten kontinuierlich zu lernen, um sich an neu auftretende Angriffsarten anzupassen.
Maschinelles Lernen in Einbruchmeldeanlagen
ML-Modelle können in Verbindung mit Intrusion-Detection-Systemen (IDS), Geräten oder Diensten eingesetzt werden, die die Netzwerksicherheit und das Systemverhalten auf verdächtige Aktivitäten oder Verstöße gegen Sicherheitsrichtlinien überwachen, um deren Fähigkeit zur Erkennung von Cyberangriffen zu verbessern.
Die Integration von Modellen des maschinellen Lernens, einschließlich Deep Learning, in IDS kann dazu beitragen, die Genauigkeit neuer Daten zu verbessern, Fehlalarme zu reduzieren, die Erkennungsraten zu steigern und eine Echtzeitüberwachung zur Erkennung von Anomalien in Netzwerken zu ermöglichen.
Maschinelles Lernen bei der Spam-Erkennung
Maschinelles Lernen kann ebenfalls dazu beitragen, Spam zu erkennen. Ein Modell kann anhand umfangreicher Datensätze trainiert werden, die sowohl Spam- als auch Nicht-Spam-E-Mails enthalten. Das Modell wird mit Beispielen für jeden Typ sowie mit Kennzeichnungen versehen, aus denen hervorgeht, ob es sich bei der jeweiligen Nachricht um Spam oder um legitime E-Mails handelt.
Anhand der Beispiele lernt das Modell, typische Merkmale von Spam zu erkennen, wie beispielsweise bestimmte Schlüsselwörter oder Wortgruppen. Dadurch wird das ML-Modell darauf trainiert, bestimmte Datenmuster und Merkmale zu erkennen, anhand derer sich Spam-E-Mails von Nicht-Spam-E-Mails unterscheiden lassen.
Maschinelles Lernen bei der Malware-Erkennung
ML-Modelle lassen sich so trainieren, dass sie Malware besser erkennen als herkömmliche Antiviren-Softwarelösungen.
Anhand umfangreicher Trainingsdatensätze, die sowohl saubere als auch schädliche Dateien enthalten, können die Modelle Merkmale erkennen, anhand derer sich saubere Software von infiziertem Code unterscheiden lässt.
Da Modelle neu trainiert werden können und kontinuierlich dazulernen, erweisen sie sich als besonders wirksam bei der Erkennung neuer Arten von Malware, wie beispielsweise Phishing-E-Mails, während sich diese weiterentwickeln.
Maschinelles Lernen für die Endpunktsicherheit
Maschinelles Lernen (ML) kann zur Verbesserung der Endpunktsicherheit bei „ “ eingesetzt werden:. Unternehmen müssen die wachsende Anzahl externer und interner Geräte in sich ständig verändernden Umgebungen kontinuierlich überwachen.
Durch den Einsatz von ML-Modellen, die aus Echtzeitdaten lernen können, können Unternehmen ihre Fähigkeiten in den Bereichen Transparenz, Erkennung und Reaktion auf Vorfälle verbessern und das Endpunktmanagement fundierter gestalten.
Maschinelles Lernen kann zudem dazu beitragen, sich wiederholende Aufgaben wie das Installieren von Patches, das Aktualisieren oder das Konfigurieren von Endgeräten zu automatisieren, wodurch Personal für wichtigere Aufgaben freigesetzt wird, beispielsweise für strategische Aktivitäten.
Vorteile und Herausforderungen des maschinellen Lernens in der Cybersicherheit
Maschinelles Lernen bietet eine Vielzahl von Vorteilen, darunter die Möglichkeit, Bedrohungen schnell zu erkennen und darauf zu reagieren sowie Erkenntnisse aus der Datenanalyse besser zu nutzen. Allerdings kann dies auch Herausforderungen mit sich bringen, darunter Komplexität und die Notwendigkeit sauberer Daten.
Die wichtigsten Vorteile des maschinellen Lernens in der Cybersicherheit
Zusammenfassend lassen sich folgende Vorteile des Einsatzes von maschinellem Lernen in der Cybersicherheit nennen:
- Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen: Maschinelles Lernen kann Unternehmen dabei helfen, Cyberbedrohungen zu erkennen und diese zu entschärfen, bevor sie zu einem Problem werden, oder sie schnell zu beheben, sobald sie entdeckt werden. Dies ist besonders wertvoll, da die Bedrohungen für die Cybersicherheit weiter zunehmen, während die Sicherheitsbudgets und die Fachkompetenzen immer stärker beansprucht werden.
- Analyse von Datenen: Mithilfe von ML lassen sich zukünftige Risiken von Datenlecks, Cyberangriffen und weiteren Bedrohungen vorhersagen, indem riesige Datenmengen, die aus verschiedenen Tools und anderen Quellen stammen, effektiv analysiert werden.
- Einbindung von Automatisierungsen: Durch die Automatisierung von Prozessen wie der Datenanalyse und anderer regelbasierter Maßnahmen kann maschinelles Lernen Bedrohungen schnell aufspüren, isolieren und entschärfen, ohne dass eine manuelle Bedrohungssuche oder manuelle Abhilfemaßnahmen erforderlich sind.
- Schutz sensibler Informationen: Maschinelles Lernen kann Datenmuster überwachen und anomales oder verdächtiges Verhalten kennzeichnen, das auf ein Sicherheitsrisiko oder einen unbefugten Zugriff hindeuten könnte, wodurch das Risiko von Datenverlusten und daraus resultierende finanzielle Verluste für Unternehmen aufgrund erfolgreicher Cyberangriffe verringert wird.
Mögliche Herausforderungen und Einschränkungen des maschinellen Lernens in der Cybersicherheit
Die Implementierung von maschinellem Lernen im Bereich der Cybersicherheit kann mit Herausforderungen verbunden sein. Zu den drei häufigsten Herausforderungen des maschinellen Lernens im Bereich der Cybersicherheit zählen:
- Mangelhafte Qualität oder fehlende Daten: Eine der wichtigsten Aufgaben bei der Erstellung von ML-Modellen besteht darin, anhand von Trainingsdaten das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Die Verwendung von unqualitativem oder zu geringem Trainingsdatenbestand kann zu negativen Folgen führen, wie beispielsweise ungenaue Vorhersagen durch Algorithmen oder verzerrte Daten.
- Die Komplexität in Verbindung mit der Notwendigkeit, über entsprechende Kompetenzen zu verfügen: Der Einsatz von maschinellem Lernen ist kein einfacher Prozess, und das Fachgebiet ist noch relativ neu und entwickelt sich rasant weiter.
- Zunehmende Raffinesse der Bedrohungen: Maschinelles Lernen kann von böswilligen Akteuren auch dazu genutzt werden, ausgefeiltere und gezieltere Cyberangriffe zu starten.
Trotz dieser und anderer Herausforderungen bietet maschinelles Lernen Cybersicherheitsexperten, IT-Teams und Unternehmen aller Branchen ein wirksames Instrument zur Stärkung der Unternehmenssicherheit.
Und da maschinelles Lernen darauf ausgelegt ist, im Laufe der Zeit zu wachsen und sich zu verbessern, werden mit Sicherheit weitere Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens und anderer KI-Technologien folgen, die das volle Potenzial des maschinellen Lernens für Unternehmen erschließen werden, die ihre Sicherheitsabläufe verbessern und sich gegen Cyberkriminalität schützen möchten.
Maschinelles Lernen als leistungsstarkes Instrument für eine solide Cybersicherheit
Es ist offensichtlich, dass maschinelles Lernen in zahlreichen Bereichen der Cybersicherheit eingesetzt werden kann, darunter die Erkennung von Cyberbedrohungen, Bedrohungsinformationen, die Quantifizierung von Cyberrisiken, Datensicherheit, Schwachstellenmanagement, Einbruchserkennung, Spam-Erkennung, Malware-Erkennung und Endpunktsicherheit.
Die Vision von Tanium für das „ “ im Bereich des autonomen Endpunktmanagements (AEM) ist ein hervorragendes Beispiel dafür, wie Erkenntnisse aus maschinellem Lernen (ML) und künstlicher Intelligenz (KI) miteinander kombiniert werden können, um intelligente Automatisierungs- und Entscheidungsfindungsfunktionen für eine effektivere Verwaltung von IT-Endpunkten bereitzustellen. AEM wird die Vorteile der „Composite AI“ nutzen, die mehrere KI-Strategien wie maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und andere intelligente Automatisierungstechniken für die Cybersicherheit sowie weitere wesentliche Aufgaben kombiniert, um ein leistungsstarkes Tool zu schaffen, das in der Lage ist, reale Probleme zu lösen und zusätzliche Aufgaben in dem Maß an Autonomie zu erledigen, das IT-Betriebs- und Sicherheitsteams bevorzugen und dem sie vertrauen.
Mithilfe autonomer und KI-gestützter Funktionen wird AEM bei Tanium Echtzeitdaten und Erkenntnisse aus der Tanium-Plattform „ “ ( ) nutzen, um Empfehlungen auszusprechen und Maßnahmen auf der Grundlage von Erfolgsraten vergleichbarer Unternehmen und Kundenrisikoschwellenwerten zu automatisieren. Dies ermöglicht es Unternehmen, fundiertere Entscheidungen zu treffen, manuelle Aufgaben zu reduzieren und letztendlich das Sicherheitsniveau zu verbessern.
Erfahren Sie mehr über – den Ansatz von Tanium für das autonome Endpunktmanagement – und unser Ziel, Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Sicherheitsabläufe, Systeme, Prozesse und Abwehrmaßnahmen gegen potenzielle Cybersicherheitsbedrohungen zu verbessern.