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Cyber Security Automation: Mit der KI auf Verbrecherjagd

Cyber Security Automation: Mit der KI auf Verbrecherjagd
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Unternehmen werden immer √∂fter Opfer von immer ausgekl√ľgelteren Cyberangriffen. Dabei setzen die Angreifer in zunehmendem Ma√üe auch Automatisierungstechnologien ein. Viele Unternehmen haben diesen Bedrohungsszenarien nicht viel entgegenzusetzen, da die ohnehin schon knappen Ressourcen an Cyber-Analysten den Angriffen nur mit aufwendigen, manuellen Analysen begegnen k√∂nnen. Ein Kampf, bei dem die Unternehmen nur verlieren k√∂nnen. Angesichts des Mangels an Fachwissen zur Reaktion auf Vorf√§lle und zum ¬†Ereignismanagement kann Cyber Security Automation den Unternehmen bei der Verwaltung wiederholter Security-Arbeitsabl√§ufe helfen und ihnen einen Mehrwert in Form von h√∂herer Cybersicherheit bieten.

Cyber Security Automation: Was ist das?

Die Cyber Security Automatisierung erm√∂glicht durch den Einsatz von K√ľnstlicher Intelligenz (KI) eine schnellere Datenerfassung und -analyse. Das wiederum steigert die Effizienz und ¬†Dynamik ¬†des Vorfallsmanagements. Durch die automatisierte Pr√ľfung von unz√§hligen Datenwarnungen k√∂nnen viele obskure Bedrohungen gefunden werden, die Menschen so schnell nicht entdecken. Cyber Security Automatisierung reduziert das Bedrohungsvolumen und erm√∂glicht eine schnellere Abwehr neuer und bisher unbekannter Bedrohungen. Sie ist ein hervorragendes Werkzeug, um Verhaltensweisen besser vorherzusagen und Schutzma√ünahmen schneller auszuf√ľhren. Cyber Security Automation macht die manuelle Bearbeitung vieler zeitaufwendiger, repetitiver Sicherheits-Aufgaben √ľberfl√ľssig. Cybersicherheitsexperten und -expertinnen erhalten so den notwendigen Freiraum, um entsprechende Strategien und Initiativen f√ľr komplexere Gefahrenszenarien entwickeln zu k√∂nnen.

Möglichkeiten der Cyber Security Automation

Um Cyberangriffe erfolgreich zu verhindern, bietet die Cyber Security Automation verschiedene Einsatzmöglichkeiten.

Effektive Datensequenzierung

Im Laufe der Zeit f√§llt eine riesige Menge an Bedrohungsdaten an. Sie haben f√ľr ein Unternehmen aber nur dann einen Wert, wenn daraus geeignete Ma√ünahmen abgeleitet werden k√∂nnen. Dazu m√ľssen aber alle gesammelten Bedrohungsdaten √ľber alle Angriffsvektoren und alle internen und externen Bedrohungsinformationen analysiert werden, um Gruppen von Bedrohungen zu identifizieren, die sich √§hnlich verhalten, um auf dieser Basis die n√§chsten Schritte eines Angreifers vorhersagen zu k√∂nnen. Prozessautomatisierung in Verbindung mit Machine Learning (ML) gew√§hrleisten eine schnelle, effektive und exakte Datensequenzierung und erm√∂glichen in Kombination mit einer dynamischen Bedrohungsanalyse die Identifikation von ausgekl√ľgelten, noch nie dagewesenen Bedrohungen.

Erstellung von Schutzmaßnahmen

Wird eine Bedrohung identifiziert, ist Schnelligkeit gefragt. Die Schutzma√ünahmen m√ľssen schneller erstellt und verteilt werden, als sich ein Angriff in den Netzwerken und Endpunkten des Unternehmens ausbreiten kann. Angesichts des Tempos, mit dem automatisierte Cyberangriffe mittlerweile vorgetragen werden, sollte die manuelle Erstellung eines vollst√§ndigen Satzes von Schutzma√ünahmen f√ľr die verschiedenen Sicherheitstechnologien f√ľr Unternehmen keine Option mehr sein. Die KI-gest√ľtzte Automatisierung kann den Prozess der Erstellung von Schutzma√ünahmen beschleunigen, ohne die Ressourcen zu belasten, und gleichzeitig mit dem Angriff Schritt halten.

Schneller als der Angreifer

Die Entwicklung von Schutzma√ünahmen allein reicht nicht aus, sie m√ľssen auch implementiert werden und das nicht nur am Ort der Bedrohung, sondern √ľber die gesamte Infrastruktur hinweg, um zu verhindern, dass der Angriff ¬†weiter voranschreitet. Der Einsatz von Cyber Security Automation bei der Entwicklung und Implementierung von Schutzma√ünahmen ist das einzige Mittel gegen einen automatisierten und gut koordinierten Angriff. ¬†Die automatisierte Big Data-Angriffssequenzierung und die automatisierte Generierung und Verteilung von Schutzma√ünahmen verschaffen Unternehmen den Vorsprung, um den n√§chsten Schritt eines Angriffs genau vorherzusagen und entsprechend schnell zu reagieren.

Fr√ľherkennung von Infektionen

Wenn eine Bedrohung in das Netzwerk eindringt, f√§ngt die Uhr bis zur Sicherheitsverletzung an zu ticken. Es geht auch hier wieder darum, die Sicherheitsl√ľcke schnell zu stopfen, bevor die Daten das Netzwerk verlassen. Voraussetzung dabei ist, dass man seine Daten zeitlich r√ľckw√§rts und vorw√§rts analysieren und nach einer Kombination von Verhaltensweisen suchen kann, die auf die Infizierung ¬†des Systems hinweisen. Wie schon bei der Analyse unbekannter Bedrohungen ist die manuelle Analyse des Zusammenhangs von Daten im Netzwerk extrem schwierig zu skalieren. Im Falle einer System Kompromittierung bietet die Sicherheits-Automatisierung eine schnellere Analyse f√ľr eine ebenso schnelle Intervention.

Nutzen der Cyber Security Automation

Cyber Security Automation erleichtert den Unternehmen die Auseinandersetzung mit der zunehmenden Anzahl von Sicherheitswarnungen und potenziellen Vorf√§llen, deren L√∂sung wertvolle Zeit in Anspruch nehmen w√ľrde. Die Automatisierung erm√∂glicht es den Sicherheitsteams, potenzielle Warnungen schneller und effektiver zu bearbeiten. Durch die Implementierung von Cyber Security Automation k√∂nnen automatisierte Workflows genutzt und Prozesse automatisiert werden, um die Triage-, Untersuchungs- und Eind√§mmungsprozesse vollst√§ndig zu automatisieren und eine Vielzahl von granularen Datenanreicherungen, Benachrichtigungen, Eind√§mmungen und benutzerdefinierten Aktionen basierend auf logischen Entscheidungen durchzuf√ľhren, w√§hrend gleichzeitig sichergestellt wird, dass keine Bedrohung unbeachtet bleibt. Dabei hat das Sicherheitsteam nach wie vor die Entscheidungshoheit nicht nur dar√ľber, wie weit die Automatisierung in die Sicherheitsabl√§ufe implementiert wird, sondern auch, ob sowohl risikoreiche als auch risikoarme Sicherheitsvorg√§nge automatisiert werden.

Allzweckwaffe Robotic Process Automation (RPA)

Im Rahmen der Cyber Security Automation √ľbernimmt Robotic Process Automation Funktionen wie Scannen, √úberwachung und die Reaktion auf Vorf√§lle auf niedriger Ebene. RPA extrahiert und aggregiert Daten, reduziert die Reaktionszeit durch automatisierte Erkennung und Warnmeldungen und hilft dabei, exponierte Angriffsfl√§chen zu identifizieren, um Sicherheitsrisiken zu mindern. RPA gew√§hrleistet eine 24/7/365-Sicherheitsabdeckung und verbessert die Sicherheit durch automatisiertes Rollout von Updates und Patches. RPA erh√∂ht die Effizienz der Cybersicherheit, indem sie die Last der manuellen Ausf√ľhrung sich wiederholender Aufgaben √ľbernimmt und hilft, die gr√∂√üte Schwachstelle der Cybersicherheit zu minimieren: die menschliche Interaktion. Aber so n√ľtzlich und sinnvoll der Einsatz von RPA im Rahmen der Cyber Security Automation auch ist. ¬†Es sollte nicht vergessen werden, dass RPA an seine Grenzen st√∂√üt , wenn es um tiefergehende Sicherheitsprozesse geht, die h√∂here kognitive und analytische F√§higkeiten erfordern. Diesen Teil sollten nach wie vor menschliche Analytiker im Zusammenspiel mit kognitiven Lerntechnologien √ľbernehmen.

Die Rolle von SOAR

Mit der zunehmenden Anzahl von Warnungen und Bedrohungen wird es immer unm√∂glicher f√ľr die¬†Cyber Security-Experten und -Expertinnen, sich mit jedem einzelnen von ihnen auseinanderzusetzen. Deshalb ist die Cyber Security Automation mittlerweile mehr als ein Nice-to-have. Die Security Orchestration Automation and Response (SOAR) - als integraler Bestandteil der Cybersicherheitstechnologie - entlastet dabei die Sicherheits-Abteilungen, indem sich wiederholendes Verhalten und wiederkehrende Aufgaben automatisiert werden. Der Automatisierungsgrad kann dabei angepasst werden. Bei SOAR handelt es sich um eine Art Technologie, die Unternehmen in die Lage versetzt, ¬†die Analyse sich wiederholender Aufgaben zu automatisieren, um potenzielle Bedrohungen besser zu erkennen, zu verfolgen und zu beheben. W√§hrend sich die Sicherheitsautomatisierung darauf konzentriert, Teams bei sich wiederholenden, zeitaufwendigen und einfachen Aufgaben zu unterst√ľtzen, k√∂nnen mit Hilfe der Orchestrierung alle ben√∂tigten Technologien √ľber API-Konnektoren angebunden werden, wobei alle notwendigen Informationen auf einer einzigartigen SOAR-Plattform zusammengef√ľhrt werden.

Das Tandem KI und ML

Die Integration von Technologien und Prozessen f√ľr K√ľnstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) dient dazu, die Analysef√§higkeiten von Unternehmen zu verbessern und m√ľhsame, zeitaufwendige kognitive Aufgaben zu eliminieren, um den Sicherheitsexperten Freiraum zu verschaffen, damit sie sich auf Verantwortlichkeiten und Aufgaben mit h√∂herer Priorit√§t konzentrieren k√∂nnen. KI-basierte Cyber Security Automation liefert aktuelles Wissen √ľber globale und branchenspezifische Bedrohungen, um kritische Priorisierungsentscheidungen zu treffen, die nicht nur darauf basieren, welches Angriffsmittel f√ľr den Angriff auf das Unternehmen verwendet werden k√∂nnte, sondern auch basierend darauf, welches Angriffsmittel wahrscheinlich f√ľr den Angriff auf das Unternehmen verwendet wird.

Pr√§skriptive Erkenntnis f√ľr mehr Cybersicherheit

Mit dem Wissen um das IT-Asset-Inventar, der Bedrohungslage und der Wirksamkeit der Kontrollen k√∂nnen KI-basierte Systeme vorhersagen, wie und wo Unternehmen am wahrscheinlichsten angegriffen werden, so dass die Ressourcenzuweisung f√ľr Schwachstellen geplant werden kann. Pr√§skriptive Erkenntnisse aus der KI-Analyse helfen, Kontrollen und Prozesse zu konfigurieren, um die Cyber-Resilienz des Unternehmens zu verbessern. Derartige Systeme liefern einen optimierten Kontext f√ľr die Priorisierung und Reaktion auf Sicherheitswarnungen, um eine schnelle Reaktion auf Vorf√§lle und die Aufdeckung von Ursachen zu gew√§hrleisten, Schwachstellen zu minimieren und zuk√ľnftige Probleme zu vermeiden. KI-Technologien k√∂nnen Risiken identifizieren und priorisieren, jede Malware in einem Netzwerk sofort erkennen, die Reaktion auf Vorf√§lle steuern und Eindringlinge erkennen, bevor sie Schaden anrichten.

Cyber Security Anbieter

Die Experten und Expertinnen von Research and Markets gehen deshalb auch davon aus, dass der Markt f√ľr KI-Cybersicherheit von 8,8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2019 bis 2026 voraussichtlich auf 38 Milliarden US-Dollar wachsen wird. Die zunehmende Akzeptanz des Internet of Things (IoT), die steigende Anzahl vernetzter Ger√§te und immer mehr F√§lle von Cyber-Bedrohungen, ¬†die immer gr√∂√üere Anf√§lligkeit von Wi-Fi-Netzwerken f√ľr Sicherheitsbedrohungen d√ľrften dabei die Haupttreiber f√ľr das Wachstum des Marktes sein.

Fazit

Die Cyber Security Automation analysiert die in Frage kommenden Daten schneller als jeder Mensch, wandelt unbekannte Bedrohungen in bekannte Bedrohungen um, erstellt eine Angriffs-DNA und erzwingt automatisch einen vollständigen Schutz im gesamten Unternehmen, um den Angriff zu stoppen. Als reaktives Modell ausgelegt, reagiert Cyber Security Automation nur auf  Cyber-Bedrohungen, indem sie so optimiert wird, dass vertrautes Verhalten vorweggenommen wird und mit Hilfe von Maschinellem Lernen und KI bestimmte Aufgaben gemäß den Anweisungen der Analysten automatisiert werden. Beim proaktiven Modell entscheiden die Security Analysten, in welcher Form die Automatisierung reagieren soll, falls eine echte Bedrohung erkannt wird.

Nutze die KI zu deinem Vorteil.

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