Die Rolle des maschinellen Lernens in der Datensicherheit
Datensicherheit ist im digitalen Zeitalter ein wachsendes Problem, und mit der raschen Ausweitung strenger Datenschutzbestimmungen auf der ganzen Welt, wie etwa der DSGVO, wird es für Unternehmen immer wichtiger, ihre Daten vor böswilligen Akteuren zu schützen.
Ein Problem, das wir jedoch nicht übersehen können, ist der gravierende Mangel an IT-Sicherheitsfachkräften, da viele hochbezahlte Stellen unbesetzt bleiben. Und es sieht nicht so aus, als würde dieses Problem so schnell verschwinden. Laut einer Studie der Information Systems Security Association (ISSA) glauben sogar 44 % der Cybersicherheitsexperten, dass sich die Qualifikationslücke verschärft hat und dass auch die Gefahr besteht, dass ein Teufelskreis entsteht.
Viele Cybersicherheitsexperten haben ihren Beruf aufgrund des großen Drucks, dem sie ausgesetzt sind, verlassen. Dies wiederum könnte den Druck auf bestehende Experten erhöhen, die sich dann dazu entschließen, diesem Beispiel zu folgen. Klar, Unternehmen können bestehende Mitarbeiter jederzeit für Cybersicherheitsaufgaben schulen, und um fair zu sein, sollten sie das wahrscheinlich auch tun; Dies wird sie jedoch offensichtlich viel Geld kosten und ist daher wahrscheinlich keine robuste langfristige Strategie.
Eine andere Möglichkeit wäre, sich auf die Automatisierung zu konzentrieren oder, genauer gesagt, intelligente Systeme zu nutzen, um Aufgaben auszuführen, die sonst von Menschen erledigt würden.
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen (ML) ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz (KI), der Algorithmen und statistische Modelle verwendet, um es Computern zu ermöglichen, aus vorhandenen Daten zu „lernen“, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Maschinelle Lerntechnologie wird in vielen Bereichen eingesetzt, beispielsweise bei der Betrugserkennung, Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und autonomen Fahrzeugen.
Im Zusammenhang mit der Datensicherheit kann ML auf verschiedene Weise zur Erkennung verdächtiger Aktivitäten eingesetzt werden. Beispielsweise können ML-Algorithmen das Benutzerverhalten analysieren, um Muster zu erkennen, die auf böswillige Aktivitäten hinweisen können.
Dazu kann die Analyse von Benutzeranmeldungen, Dateiaktivitäten, Konfigurationsänderungen und Netzwerkverkehr gehören, um Anomalien zu erkennen, die auf einen Angriff hinweisen könnten. Darüber hinaus kann maschinelles Lernen zur Erkennung von Malware und anderer Schadsoftware sowie zur Erkennung von Versuchen, die Parameter eines Systems zu verletzen, eingesetzt werden.
Was sind die Hauptvorteile des Einsatzes von maschinellem Lernen für die Datensicherheit?
Wie oben erwähnt, kann ML für Unternehmen dabei helfen, Kosten zu senken und den anhaltenden Fachkräftemangel im Bereich IT-Sicherheit zu beheben. ML kann für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden, darunter das Anwenden von Sicherheitsupdates, Penetrationstests, Fehlerbehebungen, Schwachstellenscans und andere alltägliche/sich wiederholende Aufgaben, sodass sich Sicherheitsexperten auf dringendere Probleme konzentrieren können.
Am nützlichsten für die Datensicherheit ist ML jedoch bei der Überwachung von Systemen auf verdächtige Aktivitäten. Durch die Analyse früherer Daten kann ML herausfinden, welche Aktivitätsmuster die größten Bedrohungen darstellen, und entsprechend Prioritäten setzen. Solche Techniken können dabei helfen, ein breites Spektrum an Angriffsvektoren zu identifizieren; Sie sind jedoch besonders effektiv, wenn es darum geht, anormales Benutzerverhalten zu erkennen.
Viele fortschrittliche Datensicherheitsplattformen verwenden Modelle des maschinellen Lernens, um typische Nutzungsmuster für jeden Benutzer sowie für das System als Ganzes zu lernen. Wenn ein Ereignis oder ein Trend auftritt, der zu weit von der Grundlinie abweicht, kann eine Echtzeitwarnung an den Posteingang oder die mobile App des Administrators gesendet oder eine Reaktion eingeleitet werden, um den Angriff im Keim zu ersticken.
Diese Lösungen können auch Ereignisse erkennen und darauf reagieren, die einer vordefinierten Schwellenwertbedingung entsprechen, z. B. mehrere fehlgeschlagene Anmeldeversuche oder wenn mehrere Dateien innerhalb eines bestimmten Zeitraums verschlüsselt wurden
Es ist jedoch zu bedenken, dass der Einsatz maschineller Lerntechniken menschliches Versagen nicht ausgleichen kann. Denn wenn ein Mitarbeiter Opfer eines gezielten Social-Engineering-Angriffs wird und dem Angreifer im Gegenzug eine Reihe legitimer Anmeldedaten preisgibt, kann ML wenig dagegen tun. Daher müssen weiterhin regelmäßige Sicherheitsbewusstseinsschulungen durchgeführt werden.
Wenn Sie sehen möchten, wie die Lepide Data Security Platform dazu beitragen kann, Ihre Daten zu schützen, vereinbaren Sie eine Demo mit einem unserer Techniker oder starten Sie noch heute Ihre kostenlose Testversion.