Die Cybersicherheits-Analyseplattform „ “ nutzt Datenwissenschaft und künstliche Intelligenz, um die Erkennung von Bedrohungen und die Reaktion darauf zu verbessern. Es liefert tiefere Einblicke als herkömmliche Netzwerksicherheitslösungen, indem es Informationen aus Datensätzen verschiedener Umgebungen miteinander in Beziehung setzt, aggregiert und visualisiert.
Eine effektive Cybersicherheitsanalyse muss in die Prozesse des Risikomanagements, der Cyberabwehr, der Einbruchserkennung sowie der Reaktion auf Vorfälle im Rahmen des „ “ integriert werden. Diese Integration gewährleistet die Einhaltung von Cybersicherheitsstandards und -vorschriften, stärkt das Bewusstsein für Bedrohungen und die Informationsgewinnung sowie verbessert die Ressourcenzuweisung und die Kapitalrendite. Durch die Analyse von Mustern des maschinellen Lernens, Anwendungsprotokollen, Netzwerkverkehr und anderen Datenquellen können Unternehmen Anomalien erkennen, die Ursachen von Vorfällen nachvollziehen und Abhilfemaßnahmen ergreifen, um Risiken zu mindern.
Analysen im Bereich der Cybersicherheit sind für moderne Unternehmen unverzichtbar, um eine sichere Cybersicherheitsinfrastruktur aufrechtzuerhalten. Es bietet einen Überblick über Cyberbedrohungen, gewährleistet die Einhaltung von Sicherheitsstandards und liefert Erkenntnisse über die Wirksamkeit von Cybersicherheitsmaßnahmen. Durch den Einsatz fortschrittlicher Tools und Technologien können Unternehmen ihre Cybersicherheit verbessern und sich vor einer Vielzahl von Cyberbedrohungen schützen.
Der Bedarf an zuverlässigen Analysen im Bereich der Cybersicherheit war noch nie so dringend wie heute: Cyberbedrohungen mutieren und entwickeln sich ständig weiter – und zwar in einem Tempo, das viele herkömmliche Cybersicherheitswerkzeuge bereits heute überholt erscheinen lässt; Initiativen zur digitalen Transformation haben unbeabsichtigt die Angriffsflächen für Cyberangriffe vergrößert; und Sicherheitsexperten sind aufgrund eines anhaltenden Mangels an qualifizierten Fachkräften im Bereich der Cybersicherheit nach wie vor sehr gefragt. Diese und viele weitere Sicherheitsprobleme verstärken sich derzeit gegenseitig, was es für kleine wie auch große Organisationen noch schwieriger macht, Cyberrisiken angemessen zu erkennen und zu bewältigen.
Dieser Leitfaden befasst sich eingehend mit Cybersicherheitsanalysen – warum sie wichtig sind, wie sie funktionieren und welchen Platz sie in modernen Sicherheitsprogrammen einnehmen. Sie werden die Kernkonzepte der Cybersicherheitsanalytik kennenlernen und erfahren, inwiefern sich diese von herkömmlichen SIEM-Tools (Security Information and Event Management) unterscheiden.
Wir werden zudem die entscheidende Rolle erörtern, die das Autonomous Endpoint Management (AEM) bei der Revolutionierung der Sicherheitsanalytik spielen wird, um Unternehmen dabei zu unterstützen, sichere Endgeräte und ihre IT-Umgebungen effektiver zu verwalten und vor Hackern zu schützen.
Was versteht man unter Cybersicherheitsanalysen?
Bei der Cybersicherheitsanalyse kommen datenwissenschaftliche Methoden, maschinelles Lernen (ML) und andere Arten von KI-Algorithmen zum Einsatz, um aus riesigen Datenmengen Erkenntnisse zu gewinnen.
Dies kann es Unternehmen ermöglichen, proaktive Strategien und Protokolle zur Cybersicherheit zu entwickeln, mit denen Cyberbedrohungen besser erkannt, gemindert und abgewehrt werden können.
[Lesen Sie auch: Maschinelles Lernen in der Cybersicherheit: Ihr umfassender Leitfaden]
Wie funktionieren Analyse-Tools für die Cybersicherheit?
Tools zur Cybersicherheitsanalyse nutzen fortschrittliche Algorithmen, die riesige Mengen an historischen und Echtzeitdaten – wie beispielsweise Netzwerkverkehr, Endgeräte, Benutzeraktivitäten und -verhalten, Ereignisprotokolle, externe Bedrohungsinformationen sowie Geschäftsanwendungen – auswerten können, um einen umfassenderen Überblick über die Sicherheitslage eines Unternehmens zu bieten. Diese konsolidierte Analyse kann einen proaktiveren Ansatz bei der Erkennung von Bedrohungen und der Reaktion darauf ermöglichen.
Zu den gängigen Methoden und Funktionen der Datenwissenschaft, die in Analysewerkzeugen für die Cybersicherheit zum Einsatz kommen, gehören unter anderem:
- Statistische Modellierung: Dient dazu, Annahmen besser zu verstehen und zu überprüfen, indem Beispieldaten generiert werden, beispielsweise zur Messung von Anfälligkeit und Risiken
- Verhaltensanalyse: Dient dazu, ungewöhnliche Muster zu identifizieren, die durch Mustererkennung und Anomalieerkennung von bekannten Basisverhaltensweisen abweichen.
- Prädiktive Analytik: Wird eingesetzt, um vergangene Vorfälle besser zu verstehen und so zukünftige Angriffe vorherzusagen und zu verhindern
- Data Mining: Wird eingesetzt, um durch die Durchsuche und Analyse großer Mengen von Rohdaten nützliche Erkenntnisse zu gewinnen
- Maschinelles Lernen: Nutzt die Erkenntnisse aus datenwissenschaftlichen Methoden, um Prozesse zu trainieren, zu verbessern und zu automatisieren
Wenn Sie sich mit Analyse-Tools für die Cybersicherheit befassen, stoßen Sie möglicherweise auch auf einen weiteren verwandten Begriff: SIEM. Auch wenn SIEM und Sicherheitsanalytik miteinander in Zusammenhang stehen, handelt es sich dabei um zwei unterschiedliche Konzepte.
Analytik im Bereich Cybersicherheit im Vergleich zu SIEM
Sicherheitsanalysen und SIEM-Systeme können im Ökosystem der Cybersicherheit eine ähnliche Rolle spielen, wenn es um die Datenerfassung, -analyse und die Verbesserung der Reaktion auf Bedrohungen geht. In diesem Abschnitt werden einige der Unterschiede erläutert und dargelegt, wie die einzelnen Sicherheitslösungen zu einem robusten Ansatz im Bereich der Cybersicherheit beitragen.
Herkömmliche SIEM-Systeme sind darauf ausgelegt, Datenströme, Protokolldaten, Warnmeldungen und Ereignisdaten aus zahlreichen überwachten Quellen – wie beispielsweise Netzwerkgeräten, Computern, Speichersystemen und Firewalls – zu erfassen und zu analysieren. Durch die Zusammenführung dieser Informationen kann ein SIEM-System zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften beitragen, einen Überblick über den Zustand des Netzwerks bieten und sicherheitsrelevante Vorfälle auf einzelnen Geräten erkennen. Herkömmliche SIEM-Tools nutzen in der Regel regelbasierte Verfahren, die darauf ausgelegt sind, Muster zuvor erkannter Bedrohungen abzugleichen, um Abweichungen vom normalen Betriebsablauf zu erkennen.
Da sich jedoch die Zusammensetzung der typischen Unternehmensnetzwerkinfrastruktur verändert, um Mitarbeiter im Homeoffice, im Hybridmodell und im Büro zu unterstützen, benötigen SIEM-Lösungen möglicherweise Unterstützung dabei, wichtige Daten auf dem neuesten Stand zu halten – insbesondere, wenn Konfigurationsmanagement-Datenbanken (CMDBs) befüllt werden.
Bei der Erkennung von Cyberbedrohungen sind ältere SIEM-Systeme häufig darauf beschränkt, lediglich bekannte Bedrohungsmuster mittels signaturbasierter – auch als regelbasierte – Erkennung zu identifizieren. Die signaturbasierte Erkennung setzt voraus, dass sich Bedrohungsmuster auf eine bestimmte Weise verhalten, und sucht nach diesen Verhaltensweisen, um Angriffe zu erkennen. Dies bedeutet, dass SIEM-Systeme möglicherweise Schwierigkeiten haben, neue Arten von Cyberangriffen zu erkennen, die nicht dem Schema traditioneller Angriffe entsprechen – wie beispielsweise Malware, die sich als legitime Dateien tarnt und so der Erkennung entgeht, oder Phishing-Betrug, bei dem Social-Engineering-Techniken eingesetzt werden, um Mitarbeiter dazu zu verleiten, über bösartige Links Angriffe auszuführen. Diese Unfähigkeit, neue Cyberangriffe zu erkennen, führt nicht nur aufgrund der Datenmenge, die das SIEM zu verarbeiten versucht, zu Fehlalarmen, sondern kann auch zu zahlreichen versäumten Erkennungen und verpassten Gelegenheiten führen, potenzielle Vorfälle zu beheben, die durch neu auftretende Bedrohungen verursacht werden.
Ähnlich wie SIEM-Lösungen können die Cybersicherheits-Analysetools von verschiedene Datentypen verarbeiten, darunter Daten aus internen und externen Quellen. Da diese Rechenleistung auch Big-Data-Fähigkeiten umfasst, können Analysen im Bereich der Cybersicherheit eine tiefgreifendere Auswertung ermöglichen, um Prognosen zu verbessern und eine proaktive Prävention sowie Reaktion auf Sicherheitsvorfälle fundierter zu gestalten.
Mithilfe von maschinellem Lernen und Verhaltensanalysen können Cybersicherheits-Analysetools zudem kontinuierlich lernen, neue Muster, Anomalien und aufkommende Bedrohungen zu erkennen, Warnmeldungen so anzupassen, dass nur Probleme mit höchster Priorität eskaliert werden, und Fehlalarme zu vermeiden. Dies bedeutet, dass jede Warnmeldung aussagekräftiger und umsetzbarer ist und somit Ihren Systemumgebung besser schützen kann (ohne Ihre Arbeitsbelastung unnötig zu erhöhen).
Heutzutage integrieren moderne SIEM-Systeme wichtige Funktionen zur Sicherheitsanalyse, um die Einschränkungen älterer SIEM-Lösungen zu beheben. So integrieren beispielsweise einige SIEM-Tools KI-Funktionen und erweitern die Anzahl der analysierbaren Datenquellen, wodurch die Kluft zwischen den Möglichkeiten von SIEM- und Cybersicherheits-Analysetools verringert wird.
Insgesamt betrachten viele Cybersicherheitsexperten SIEM-Lösungen nach wie vor als einen reaktiven und auf Compliance ausgerichteten Ansatz für das Sicherheitsdatenmanagement, während sich die Cybersicherheitsanalyse zunehmend als proaktiverer und geschäftsorientierterer Ansatz etabliert, der Unternehmen dabei unterstützt, ihre Cybersicherheitsstrategien, e Cyberhygiene sowie ihre Cyberabwehr zu optimieren.
Warum Analysen im Bereich der Cybersicherheit wichtig sind
Die zunehmende Zahl von Bedrohungen und die erheblichen Kosten von Cybersicherheitsvorfällen können als Auslöser für das wachsende Interesse am Bereich der Cybersicherheitsanalytik angesehen werden. So haben sich beispielsweise Ransomware-Angriffe seit 2019 jedes Jahr verdoppelt, wie aus der Studie „“ von McKinsey zum Thema Cybersicherheitstrends hervorgeht ().
Die Weiterentwicklung von Sicherheitsanalysen im Bereich Big Data wird zudem durch den zunehmenden Einsatz von KI durch Cyberangreifer vorangetrieben. Indem sie die Leistungsfähigkeit der KI von im Bereich Cybersicherheit nutzen, müssen Unternehmen darauf hinarbeiten, gleiche Wettbewerbsbedingungen zu schaffen, wenn es darum geht, ihre Vermögenswerte und Daten vor Cyberkriminellen zu schützen.
Fazit: Ohne ein umfassendes Verständnis Ihrer Angriffsfläche ist es nahezu unmöglich, IT-Umgebungen zu überwachen, zu schützen und die erforderlichen Maßnahmen zu ergreifen. Durch die Erfassung, Verarbeitung und Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen kann die Cybersicherheitsanalyse umsetzbare Erkenntnisse liefern, die es Unternehmen ermöglichen, fundiertere Entscheidungen zu treffen und schneller sowie effektiver zu reagieren sowie proaktive Maßnahmen zu ergreifen.
Vorteile der Datenanalyse im Bereich Cybersicherheit
Zwar wird die schnellere Erkennung von Sicherheitsbedrohungen oft als der Hauptvorteil von Cybersicherheitsanalysen angesehen, doch können diese tiefergehenden Erkenntnisse auch andere wichtige Anwendungsfälle unterstützen, beispielsweise durch die Bereitstellung prädiktiver Analysen, die Sicherheitsteams dabei helfen, Sicherheitsverletzungen zu antizipieren, bevor sie auftreten, durch die Förderung proaktiver Entscheidungsfindung mithilfe datengestützter Erkenntnisse sowie durch die Bewertung von Verbesserungsmöglichkeiten zur Stärkung künftiger Abwehrmaßnahmen.
Lassen Sie uns einige der grundlegenden Anwendungsfälle für Cybersicherheitsanalysen näher betrachten und untersuchen, wie diese Funktionen Ihnen dabei helfen können, die Cyberresilienz Ihres Unternehmens zu stärken, die Erkennung von Bedrohungen zu verbessern, die wichtigsten Maßnahmen zu priorisieren und die Auswirkungen von Sicherheitsinvestitionen zu messen.
Schnellerer Threat Response
Es ist wahr – die Grundlage für eine wirksame Cybersicherheit ist die schnelle Erkennung und Abwehr von Bedrohungen.
Tools zur Cybersicherheitsanalyse können Unternehmen dabei unterstützen, die durchschnittliche Reparaturzeit (MTTR) zu verkürzen, indem sie mithilfe von Funktionen des maschinellen Lernens eine schnellere Einstufung vornehmen und Warnmeldungen je nach Schweregrad und Risiko priorisieren. Indem Vorfälle anhand des geschäftlichen Kontexts der Vorgänge in den Umgebungen und der Bereiche mit dem höchsten Risiko priorisiert werden, können Teams bereits in den frühen Phasen eines Angriffs auf die bedrohlichsten Risiken reagieren – und zwar lange bevor böswillige Akteure die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit kritischer Daten und Systeme gefährden können.
Prognostizieren Sie Cyberbedrohungen durch die Erkennung von Anomalien
Sicherheitsanalyseplattformen können dazu genutzt werden, nach potenziellen Bedrohungen zu suchen, indem sie Informationen miteinander verknüpfen, Muster analysieren, Trends aufdecken und mögliche Anzeichen für eine Kompromittierung identifizieren, wie beispielsweise ungewöhnlichen Benutzerverkehr oder verdächtige Aktivitäten, die von herkömmlichen Cybersicherheitslösungen oder bei der manuellen Datenanalyse möglicherweise unbemerkt bleiben.
Mithilfe verhaltensbasierter Erkennungsmethoden können Cybersicherheitsanalysen die durchschnittliche Erkennungszeit (Mean Time to Detect, MTTD) verkürzen und Unternehmen dabei unterstützen, Zero-Day-Schwachstellen und unbekannte Angriffe schneller zu identifizieren. Durch die Vorhersage potenzieller Bedrohungen, bevor diese eintreten können, ermöglichen Erkenntnisse aus der Cybersicherheitsanalyse den Sicherheitsteams, Maßnahmen zu ergreifen, bevor sich Bedrohungen zu Sicherheitsverletzungen ausweiten. Anstatt erst auf bereits aufgetretene Bedrohungen zu reagieren, werden Erkenntnisse aus der Cybersicherheitsanalyse zu einem strategischen Instrument, das Unternehmen dabei unterstützt, ihren Ansatz in der Cybersicherheit von einem reaktiven zu einem proaktiven zu verändern – ein Sicherheitsansatz, der angesichts der sich ständig wandelnden Bedrohungslandschaft von heute immer wichtiger wird.
Schaffen Sie eine proaktive Cyberabwehr
Analysen im Bereich der Cybersicherheit tragen zu einem proaktiven Ansatz bei der Cybersicherheit bei, indem sie Erkenntnisse liefern, die zur kontinuierlichen Verbesserung und Optimierung von Richtlinien, Rahmenwerken, Verfahren und Kontrollmaßnahmen im Bereich der Cybersicherheit genutzt werden können.
Durch die Messung der Leistung und den Vergleich mit Branchenstandards und Best Practices können Cybersicherheitsanalysen Unternehmen dabei unterstützen, die Wirksamkeit bestehender Sicherheitstools und -prozesse zu bewerten und zu optimieren. Diese Weitsicht ermöglicht es Unternehmen, potenzielle Lücken zu erkennen, die Abwehrmaßnahmen in Bereichen mit hohem Risiko zu verstärken, Sicherheitsrichtlinien anzupassen, Schwachstellen zu beheben und gezielte Mitarbeiterschulungen durchzuführen, um Risiken zu mindern und Cybervorfälle besser zu verhindern.
Die Entscheidungsfindung verbessern
Eine zuverlässige Cybersicherheitsanalyse kann eine datengestützte Grundlage für strategische Entscheidungen bieten, beispielsweise:
- Wo sollten Sicherheitsinvestitionen priorisiert und Ressourcen so eingesetzt werden, dass eine maximale Wirkung erzielt wird?
- Ermittlung redundanter Systeme, die konsolidiert oder ersetzt werden können, um die Bemühungen zur Optimierung der IT-Kosten zu verbessern
- Schaffung eines Gleichgewichts zwischen Sicherheitsmaßnahmen und betrieblicher Effizienz durch die Bewertung der Wirksamkeit und die Gewährleistung, dass Sicherheitsprotokolle die Produktivität nicht beeinträchtigen
Unternehmen können Cybersicherheitsanalysen nutzen, um einen wirksamen Schutz vor Cyberbedrohungen aufrechtzuerhalten und gleichzeitig ihre Sicherheitsziele und -kennzahlen auf ihre geschäftlichen Ziele und Ergebnisse abzustimmen.
Eingehendere forensische Analyse
Im Anschluss an einen Sicherheitsvorfall kann die Big-Data-Analyse die forensische Untersuchung und die Ursachenanalyse unterstützen, indem sie Unternehmen dabei hilft, den zeitlichen Ablauf, die Angriffsmethode und die Auswirkungen des Angriffs – wie beispielsweise das Ausmaß von potenziellen Datenverlusten – anhand von Kontextinformationen aus Datenquellen in der gesamten Umgebung zu rekonstruieren.
Modelle des maschinellen Lernens können zudem dazu genutzt werden, vergangene Sicherheitsvorfälle zu analysieren und verschiedene Angriffsszenarien zu simulieren, um Teams dabei zu unterstützen, besser vorherzusagen, wo Schwachstellen ausgenutzt werden könnten, Erkenntnisse zur Stärkung der Abwehrmaßnahmen zu gewinnen und schnellere sowie präzisere Reaktionen auf neue Cybervorfälle zu ermöglichen.
Compliance unterstützen
Analysen im Bereich der Cybersicherheit können dazu beitragen, die Einhaltung von Vorschriften nachzuweisen, indem sie belegen, wie ein Unternehmen bewährte Verfahren und Richtlinien zum Schutz seiner Daten und Systeme befolgt. Durch die Erfassung, Verarbeitung und Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen können Unternehmen Erkenntnisse aus der Cybersicherheitsanalyse nutzen, um Berichte zu erstellen, die den Status und die Leistungsfähigkeit bestehender Sicherheitskontrollen, Richtlinien, gesetzlicher Anforderungen, Branchenstandards und Verfahren aufzeigen. Diese Berichte können die Einhaltung von Vorschriften belegen und Auditoren, Aufsichtsbehörden sowie Kunden dabei unterstützen, die Sicherheit und den Datenschutz einer Organisation zu überprüfen.
In einer Zeit, in der die Vorschriften zur Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen und die Datenschutzstandards immer strenger werden, können Tools zur Cybersicherheitsanalyse Unternehmen dabei unterstützen, verbesserungsbedürftige Bereiche zu identifizieren und zu priorisieren, Lücken zu schließen und andere Risiken zu beseitigen, die die Einhaltung der Vorschriften beeinträchtigen. Auf diese Weise werden sie vor möglichen rechtlichen und finanziellen Folgen geschützt, indem sie Strafen oder Datenschutzverletzungen vermeiden.
Wie Tanium eine entscheidende Rolle für die Zukunft der Cybersicherheitsanalytik spielen wird
Tools zur Analyse der Cybersicherheit sind unverzichtbar, um digitale Ressourcen zu schützen, die Betriebskontinuität zu gewährleisten und den Ruf eines Unternehmens in einem Umfeld zu wahren, in dem sich Cyberbedrohungen ständig weiterentwickeln und ausbreiten. Eine ebenso wichtige Aufgabe, um den größtmöglichen Nutzen aus der Cybersicherheitsanalyse zu ziehen, ist jedoch die Fähigkeit, auf der Grundlage dieser Erkenntnisse zu handeln, um alle möglichen Angriffspunkte in Ihrer Umgebung schneller, einfacher und sicherer abzusichern: Wir stellen Ihnen das „ “ Autonomous Endpoint Management (AEM) vor:.
„AEM… vereint einheitliches Endpunktmanagement, digitale Mitarbeitererfahrung und KI und ermöglicht so einen umfassenden und autonomen Ansatz für das Endpunktmanagement.1“Steve McDowell, Chefanalyst und Geschäftsführer bei NAND Research
Um diesem Bedarf der Branche gerecht zu werden, stellt unsere Methodik rund um AEM unter dem Titel „ “ einen innovativen Sprung nach vorn bei der KI-gesteuerten Automatisierung für den digitalen Arbeitsplatz dar und markiert einen bedeutenden Wandel im Umgang mit Daten sowie in der betrieblichen Effizienz.
Unser Ziel für AEM bei Tanium ist es, die Cybersicherheitsanalytik noch weiter auszubauen, indem wir die -Composite-KI- integrieren, um intelligente Automatisierung und Entscheidungsfindung für das IT-Endpunktmanagement zu ermöglichen.
Das Tanium-Modell für AEM basiert auf unserer „Cloud-First“-Plattform „“ () und steigert die Effizienz durch KI-gestützte, autonome Funktionen wie die Durchsetzung von Konfigurationen und die Behebung von Sicherheitsbedrohungen. Die Kernfunktionalität der Lösung nutzt Echtzeitdaten und KI-Erkenntnisse, um eigenständig Maßnahmen vorzuschlagen, die auf die Erfolgskennzahlen und die Risikotoleranz der jeweiligen Organisation abgestimmt sind.
„Mit dem autonomen Endpunktmanagement können Sie routinemäßigen IT- und Sicherheitsproblemen zuvorkommen – und zwar auf eine Weise, die stets sicher ist und bei der Sie stets die Kontrolle behalten.“Matt Quinn, Chief Technology Officer bei Tanium
Unsere Vision ist es, Sicherheitsteams in die Lage zu versetzen, intelligentere und effizientere Entscheidungen zu treffen, die Abhängigkeit von manuellen Prozessen zu verringern und die Sicherheit sowie die betriebliche Leistungsfähigkeit zu steigern, indem IT- und Sicherheitsaufgaben proaktiv, sicher und kontrolliert angegangen werden.
Unser Ansatz für AEM befindet sich derzeit in der Entwicklung und soll im Sommer 2024 veröffentlicht werden. Wir laden Sie ein, uns unter zu kontaktieren, um eine Demo anzufordern ( ) oder sich unter für eine bevorstehende Veranstaltung in Ihrer Nähe ( ) anzumelden, um das Produkt in Aktion zu erleben.
1McDowell, Steve. „: Taniums First-Mover-Vorteil im Bereich des autonomen Endpunktmanagements.“ Forbes, veröffentlicht am 18. Januar 2024.
