Unternehmen werden zunehmend Opfer von immer raffinierteren Cyberangriffen. Zunehmend nutzen die Angreifer auch Automatisierungstechnologien. Viele Unternehmen haben diesen Bedrohungsszenarien nicht viel entgegenzusetzen, da die ohnehin knappen Ressourcen der Cyber-Analysten den Angriffen nur mit aufwendigen, manuellen Analysen begegnen können. Es ist ein Kampf, bei dem Unternehmen nur verlieren können. Angesichts des Mangels an Fachwissen in den Bereichen Incident Response und Event Management kann die Automatisierung der Cybersicherheit Unternehmen bei der Verwaltung sich wiederholender Sicherheitsabläufe unterstützen und einen Mehrwert in Form von erhöhter Cybersicherheit bieten.
Automatisierung der Cybersicherheit: Was ist das?
Die Automatisierung der Cybersicherheit ermöglicht eine schnellere Datenerfassung und -analyse durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI). Dies wiederum erhöht die Effizienz und Dynamik des Vorfallsmanagements. Die automatisierte Überprüfung unzähliger Datenwarnungen kann viele obskure Bedrohungen finden, die Menschen nicht so schnell erkennen. Die Automatisierung der Cybersicherheit reduziert das Bedrohungsvolumen und ermöglicht eine schnellere Verteidigung gegen neue und bisher unbekannte Bedrohungen.
Es ist eine hervorragende tool , um Verhaltensweisen besser vorherzusagen und Schutzmaßnahmen schneller durchzuführen. Die Automatisierung der Cybersicherheit macht die manuelle Bearbeitung vieler zeitaufwändiger, sich wiederholender Sicherheitsaufgaben überflüssig. Dadurch haben Cybersecurity-Experten mehr Zeit, um geeignete Strategien und Initiativen für komplexere Bedrohungsszenarien zu entwickeln.
Möglichkeiten der Automatisierung der Cybersicherheit
Um Cyberangriffe erfolgreich zu verhindern, bietet die Automatisierung der Cybersicherheit verschiedene Anwendungsmöglichkeiten.
Effektive Datenreihenfolge
Mit der Zeit sammelt sich eine riesige Menge an Bedrohungsdaten an. Sie haben aber nur dann einen Wert für ein Unternehmen, wenn sich daraus geeignete Maßnahmen ableiten lassen. Dazu müssen jedoch alle gesammelten Bedrohungsdaten über alle Angriffsvektoren und alle internen und externen Bedrohungsinformationen hinweg analysiert werden, um Gruppen von Bedrohungen zu identifizieren, die sich ähnlich verhalten, so dass auf dieser Basis die nächsten Schritte eines Angreifers vorhergesagt werden können. Die Prozessautomatisierung in Kombination mit maschinellem Lernen (ML) gewährleistet eine schnelle, effektive und genaue Datenabfolge und ermöglicht in Verbindung mit einer dynamischen Bedrohungsanalyse die Identifizierung ausgefeilter, noch nie dagewesener Bedrohungen.
Schaffung von Schutzmaßnahmen
Wenn eine Bedrohung erkannt wird, ist Schnelligkeit von entscheidender Bedeutung. Schutzmaßnahmen müssen schneller erstellt und bereitgestellt werden, als sich ein Angriff in den Netzwerken und auf den Endgeräten des Unternehmens ausbreiten kann. Angesichts der Geschwindigkeit, mit der automatisierte Cyberangriffe durchgeführt werden, sollte die manuelle Erstellung eines vollständigen Satzes von Schutzmaßnahmen für Sicherheitstechnologien für Unternehmen keine Option mehr sein. KI-gestützte Automatisierung kann den Prozess der Erstellung von Schutzmaßnahmen beschleunigen, ohne die Ressourcen zu belasten, und gleichzeitig mit dem Angriff Schritt halten.
Schneller als der Angreifer
Die Entwicklung von Schutzmaßnahmen allein reicht nicht aus, sie müssen auch umgesetzt werden, und zwar nicht nur am Ort der Bedrohung, sondern in der gesamten Infrastruktur, um zu verhindern, dass der Angriff weiter fortschreitet. Der Einsatz von Cybersicherheitsautomatisierung bei der Entwicklung und Umsetzung von Schutzmaßnahmen ist das einzige Mittel gegen einen automatisierten und gut koordinierten Angriff. Die automatisierte Big-Data-Angriffssequenzierung und die automatisierte Generierung und Verteilung von Schutzmaßnahmen verschaffen Unternehmen den Vorteil, den nächsten Schritt eines Angriffs genau vorherzusagen und entsprechend schnell zu reagieren.
Frühzeitige Erkennung von Infektionen
Wenn eine Bedrohung in das Netz eindringt, beginnt die Uhr bis zum Sicherheitsverstoß zu ticken. Auch hier geht es darum, die Sicherheitslücke schnell zu schließen, bevor die Daten das Netzwerk verlassen. Die Voraussetzung hierfür ist, dass du deine Daten rückwärts und vorwärts in der Zeit analysierst und nach einer Kombination von Verhaltensweisen suchen kannst, die darauf hinweisen, dass das System infiziert worden ist. Wie bei der Analyse unbekannter Bedrohungen ist die manuelle Analyse des Kontextes von Daten im Netzwerk extrem schwierig zu skalieren. Im Falle einer Systemkompromittierung ermöglicht die Sicherheitsautomatisierung eine schnellere Analyse und ein ebenso schnelles Eingreifen.
Vorteile der Automatisierung der Cybersicherheit
Die Automatisierung der Cybersicherheit erleichtert Unternehmen den Umgang mit der zunehmenden Zahl von Sicherheitswarnungen und potenziellen Vorfällen, deren Behebung wertvolle Zeit kosten würde. Die Automatisierung ermöglicht es den Sicherheitsteams, potenzielle Warnmeldungen schneller und effektiver zu bearbeiten. Durch die Implementierung der Cybersicherheitsautomatisierung können automatisierte Workflows genutzt und Prozesse automatisiert werden, um die Triage-, Untersuchungs- und Eindämmungsprozesse vollständig zu automatisieren und eine Vielzahl von granularen Datenanreicherungen, Benachrichtigungen, Eindämmungen und benutzerdefinierten Aktionen auf der Grundlage logischer Entscheidungen durchzuführen und gleichzeitig sicherzustellen, dass keine Bedrohung unbemerkt bleibt.
Gleichzeitig hat das Sicherheitsteam immer noch die Befugnis, nicht nur zu entscheiden, inwieweit die Automatisierung in die Sicherheitsabläufe implementiert wird, sondern auch, ob sowohl risikoreiche als auch risikoarme Sicherheitsabläufe automatisiert werden sollen.
Allzweckwaffe Robotic Process Automation (RPA)
Als Teil der Cybersicherheitsautomatisierung führt Robotic Process Automation Funktionen wie Scannen, Überwachen und Low-Level-Reaktion auf Vorfälle aus. RPA extrahiert und aggregiert Daten, verkürzt die Reaktionszeit durch automatische Erkennung und Warnungen und hilft, Angriffsflächen zu identifizieren, um Sicherheitsrisiken zu minimieren. RPA gewährleistet eine 24/7/365-Sicherheitsabdeckung und verbessert die Sicherheit durch die automatische Bereitstellung von Updates und Patches. RPA erhöht die Effizienz der Cybersicherheit, indem es die Last der manuellen Ausführung sich wiederholender Aufgaben abnimmt und hilft, die größte Schwachstelle der Cybersicherheit zu minimieren: die menschliche Interaktion.
Doch so nützlich und sinnvoll der Einsatz von RPA im Zusammenhang mit der Automatisierung der Cybersicherheit auch ist. Es sollte nicht vergessen werden, dass RPA an seine Grenzen stößt, wenn es um tiefergehende Sicherheitsprozesse geht, die höhere kognitive und analytische Fähigkeiten erfordern. Dieser Teil sollte weiterhin von menschlichen Analysten im Zusammenspiel mit kognitiven Lerntechnologien übernommen werden.
Die Rolle von SOAR
Mit der zunehmenden Zahl von Warnungen und Bedrohungen wird es für Cybersicherheitsexperten immer unmöglicher, sich mit jeder einzelnen davon zu befassen. Aus diesem Grund ist die Automatisierung der Cybersicherheit mehr als nur ein Nice-to-have. Security Orchestration Automation and Response (SOAR) - als integraler Bestandteil der Cybersicherheitstechnologie - entlastet die Sicherheitsabteilungen durch die Automatisierung sich wiederholender Verhaltensweisen und Aufgaben.
Der Grad der Automatisierung kann dabei individuell angepasst werden. SOAR ist ein Technologietyp, der es Unternehmen ermöglicht, die Analyse sich wiederholender Aufgaben zu automatisieren, um potenzielle Bedrohungen besser zu erkennen, zu verfolgen und zu beseitigen. Während sich die Sicherheitsautomatisierung darauf konzentriert, Teams bei sich wiederholenden, zeitaufwändigen und einfachen Aufgaben zu unterstützen, ermöglicht die Orchestrierung die Verbindung aller erforderlichen Technologien über API-Konnektoren, die alle notwendigen Informationen auf einer einzigartigen SOAR-Plattform zusammenführen.
Das Tandem aus KI und ML
Die Integration von Technologien und Prozessen der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) soll die Analysefähigkeiten von Unternehmen verbessern und mühsame, zeitaufwändige kognitive Aufgaben eliminieren, damit sich Sicherheitsexperten auf Aufgaben und Verantwortlichkeiten mit höherer Priorität konzentrieren können. KI-basierte Cybersicherheitsautomatisierung bietet aktuelles Wissen über globale und branchenspezifische Bedrohungen, um kritische Priorisierungsentscheidungen zu treffen, die nicht nur darauf basieren, welcher Angriffsagent für einen Angriff auf das Unternehmen verwendet werden könnte, sondern auch darauf, welcher Angriffsagent wahrscheinlich für einen Angriff auf das Unternehmen verwendet wird.
Prädiktive Erkenntnisse für mehr Cybersicherheit
Mit dem Wissen über den Bestand an IT-Ressourcen, die Bedrohungslage und die Wirksamkeit von Kontrollen können KI-basierte Systeme vorhersagen, wie und wo Unternehmen am wahrscheinlichsten angegriffen werden, sodass die Zuweisung von Ressourcen für Schwachstellen geplant werden kann. Die präskriptiven Erkenntnisse aus der KI-Analyse helfen bei der Konfiguration von Kontrollen und Prozessen, um die Cyber-Resilienz des Unternehmens zu verbessern. Solche Systeme bieten einen optimierten Kontext für die Priorisierung von und die Reaktion auf Sicherheitswarnungen, um eine schnelle Reaktion auf Vorfälle und die Erkennung der Ursachen zu gewährleisten, Schwachstellen zu minimieren und zukünftige Probleme zu verhindern. KI-Technologien können Risiken identifizieren und priorisieren, Malware in einem Netzwerk sofort erkennen, die Reaktion auf Vorfälle verwalten und Eindringlinge erkennen, bevor sie Schaden anrichten.
Anbieter von Cybersicherheit
Daher sagen die Experten von Research and Markets auch voraus, dass der KI-Cybersicherheitsmarkt von 8,8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2019 bis 2026 auf 38 Milliarden US-Dollar anwachsen wird. Die zunehmende Verbreitung des Internets der Dinge (IoT), die steigende Anzahl verbundener Geräte und die zunehmenden Fälle von Cyber-Bedrohungen sowie die zunehmende Anfälligkeit von Wi-Fi-Netzwerken für Sicherheitsbedrohungen werden voraussichtlich die Haupttreiber für das Wachstum des Marktes in dieser Hinsicht sein.
Schlussfolgerung
Cyber Security Automation analysiert geeignete Daten schneller als jeder Mensch, wandelt unbekannte Bedrohungen in bekannte Bedrohungen um, erstellt eine Angriffs-DNA und erzwingt automatisch den vollständigen Schutz im gesamten Unternehmen, um den Angriff zu stoppen. Cyber Security Automation ist als reaktives Modell konzipiert und reagiert nur auf Cyber-Bedrohungen, indem es das bekannte Verhalten antizipiert und maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz nutzt, um bestimmte Aufgaben auf Anweisung von Analysten zu automatisieren. Beim proaktiven Modell entscheiden die Sicherheitsanalysten, wie die Automatisierung reagieren soll, wenn eine echte Bedrohung erkannt wird.
