Rüstzeug für Bedrohungsjäger: Erweiterte Analytics und KI
Da Cyber-Bedrohungen durch KI-gestützte Malware, Zero-Day-Exploits und von Regierungen unterstützte Angriffe immer raffinierter werden, stehen Unternehmen vor einer wachsenden Herausforderung beim Schutz ihrer digitalen Ressourcen. Angesichts des Mangels an Cybersecurity-Experten und der schieren Datenmenge, die analysiert werden muss, suchen Unternehmen nach einem ausgewogenen Ansatz zur Erkennung von Bedrohungen. Dieser Ansatz vereint die Präzision der regelbasierten Erkennung, die Anpassungsfähigkeit von KI/ML-Modellen und das kritische Denken von Menschen. Dieser Artikel soll die Rolle jedes dieser Elemente bei der Erkennung von Bedrohungen erläutern und zeigen, wie die Kombination dieser Elemente eine starke Verteidigung gegen die modernen Cyber-Bedrohungen von heute darstellt.
Regelbasierte Bedrohungserkennung
Die regelbasierte Erkennung von Bedrohungen ist seit langem ein wichtiges Instrument der Cybersicherheit und eine der ersten Methoden zur Identifikation und Eindämmung von Gefährdungen. Bei diesem Ansatz werden üblicherweise spezifische Regeln und Signaturen für bekannte Malware und Bedrohungen erstellt und neue Daten nach diesen vordefinierten Mustern durchsucht. Die regelbasierte Erkennung hat sich in den letzten Jahren erheblich weiterentwickelt. Systeme wie die hochentwickelte Event Correlation Engine in ArcSight ESM von OpenText ermöglichen eine präzise und regelbasierte Identifizierung von Bedrohungen und eine schnelle Reaktion.
Die Stärke der regelbasierten Erkennung liegt in ihrer hohen Aussagekraft und ihrer sofortigen Einsetzbarkeit. Die durch Regeln geschaffene Transparenz vereinfacht Untersuchungen, indem sie klare Verbindungen zwischen Alarmen und den auslösenden Ereignissen herstellt. Diese Systeme sind besonders effektiv bei der Erkennung bekannter Bedrohungen und können mit minimaler Konfiguration einfach eingesetzt werden.
Regelbasierte Ansätze haben jedoch ihre Grenzen, insbesondere bei der Anpassung an neue und unbekannte Bedrohungen. Die starren Regeln mit den Schwellenwerten können die Zahl der Fehlalarme erhöhen. Dies gilt insbesondere dann, wenn sich die Datenverteilung aufgrund organisatorischer Änderungen ändert. Die Wartung und Aktualisierung dieser Systeme kann außerdem zeitaufwändig sein und erfordert häufig manuelle Eingriffe.
KI/ML-basierte Bedrohungserkennung
Überwachung von verhaltensbasierten Bedrohungen mit KI/ML
Maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) revolutionieren die Bedrohungserkennung. Sie nutzen fortschrittliche Techniken, um sowohl bekannte Bedrohungen (z. B. Brute Force, Phishing) als auch unbekannte Bedrohungen (z. B. Zero-Day-Exploits) zu erkennen. Diese Technologien können auf bestimmte Unternehmen zugeschnitten werden, indem sie auf deren spezifischen Daten trainiert werden. ML/KI-basierte Systeme nutzen überwachte Modelle mit gelabelten Datensätzen oder nicht überwachte Modelle, die normale Verhaltensweisen lernen und Abweichungen als mögliche Anomalien kennzeichnen. Plattformen wie ArcSight Intelligence von OpenText verwenden verschiedene Modelle, um Bedrohungen proaktiv zu erkennen, indem sie verschiedene Verhaltensmuster innerhalb einer Organisation analysieren.
Beim Training von KI-Modellen für die Bedrohungserkennung sind mehrere Faktoren zu berücksichtigen.
- Transparenz und Nachvollziehbarkeit: Die Vorhersagen der Modelle müssen mit entsprechenden Belegen oder Erklärungen untermauert werden, damit die Bedrohungsjäger ihre Entscheidungen verstehen und ihnen vertrauen sowie wirksame Maßnahmen ergreifen können.
- Anpassungsfähigkeit: Wenn sich das Verhalten von Benutzern und Systemen weiterentwickelt, müssen sich die Modelle an die neuen Muster anpassen, ohne an Genauigkeit zu verlieren.
- Skalierbarkeit: KI-Modelle müssen große und wachsende Datenmengen im Bereich der Cybersicherheit effizient verarbeiten können.
- Relevanz: Statistische Anomalien sind aus Sicht der Sicherheit nicht immer von Bedeutung. Das Verstehen und Unterscheiden dieser Anomalien trägt dazu bei, Fehlalarme zu reduzieren. Gleichzeitig wird sichergestellt, dass die Ergebnisse des Modells weiterhin sinnvoll und umsetzbar sind.
Zu den Stärken von KI/ML bei der Erkennung von Bedrohungen gehört die Fähigkeit, unbekannte Bedrohungen zu identifizieren, indem sie Abweichungen von normalen Verhaltensmustern erkennen. Dadurch sind sie effektiver gegen ausgeklügelte Angriffe, die sich herkömmlichen Methoden entziehen. Diese Modelle sind auch leichter zu pflegen, da sie sich ohne ständige menschliche Eingriffe an sich ändernde Daten anpassen.
Allerdings gibt es auch Herausforderungen, wie z. B. die Interpretation komplexer Modell-Ergebnisse, wenn der Grundsatz der Transparenz nicht beachtet wird. Darüber hinaus erschwert der begrenzte Zugang zu umfassenden Bedrohungsdaten die Bewertung von unüberwachten Modellen. Diese Modelle benötigen außerdem ausreichende Ausgangsdaten, um genaue Vorhersagen treffen zu können. Dieser Prozess kann einige Zeit in Anspruch nehmen. Trotz dieser Herausforderungen hat sich die KI/ML-basierte Bedrohungserkennung als bemerkenswerter Fortschritt in der Cybersicherheit erwiesen und bietet modernste Lösungen für neu auftretende Bedrohungen.
Bedrohungsjagd mit generativer KI
Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) sind die neuesten Errungenschaften im Bereich der generativen KI. Es handelt sich dabei um Tools, mit denen menschenähnliche Texte erstellt werden können. Sie werden häufig für Aufgaben wie Zusammenfassungen und die Entwicklung von Chatbots verwendet. LLMs bieten ein großes Anwendungspotenzial im Bereich der Cybersicherheit, insbesondere als natürlichsprachliche Schnittstellen zwischen Bedrohungsjägern und Analysesystemen.
LLMs für die Erstellung von Threat Reports
Regeln und KI/ML-Modelle beschleunigen die Suche nach Bedrohungen. Allerdings können große Mengen an Warnmeldungen die Bedrohungsjäger überfordern. LLMs erleichtern diese Aufgabe. Sie generieren Zusammenfassungen der Bedrohungslandschaft und heben wichtige Anomalien hervor. Diese Übersichten helfen den Sicherheitsteams, kritische Probleme schnell zu verstehen, was wiederum die Effizienz und den Überblick verbessert.
LLM-basierter Assistent zur Bedrohungssuche
LLMs können nicht nur Zusammenfassungen erzeugen. Sie können auch als natürlichsprachliche Schnittstellen dienen, um mit Daten in natürlicher Sprache zu interagieren und so die Erkennung von Mustern, die Beantwortung von Anfragen und die Gewinnung von Erkenntnissen zu erleichtern. Diese intuitive Interaktion mit Sicherheitsdaten hilft Teams, Bedrohungen effektiver zu erkennen und darauf zu reagieren.
LLMs für die Codegenerierung
Die Möglichkeiten der LLMs zur Codegenerierung können für Aufgaben wie die automatische Regelerstellung genutzt werden. Dadurch können Bedrohungsjäger Regeln aus Beschreibungen in natürlicher Sprache erstellen, wodurch der Prozess der Regelkonfiguration intuitiver wird.
Der menschliche Blick bei der Erkennung von Bedrohungen
Trotz der Verfügbarkeit fortschrittlicher Tools zur Erkennung von Bedrohungen bleibt die Rolle des Bedrohungsjägers unverzichtbar. Er liefert das entscheidende menschliche Wissen. Automatisierte Tools könnten die Effizienz von Bedrohungsjägern erhöhen. Dennoch sind das Urteilsvermögen des Menschen, sein kritisches Denken und seine Fähigkeit, unter Druck Entscheidungen zu treffen, unersetzlich, wenn es darum geht, ausgeklügelte Angriffe zu erkennen, die von automatisierten Systemen möglicherweise übersehen werden. Darüber hinaus sind Bedrohungsjäger von grundlegender Bedeutung, wenn es darum geht, automatisierte Systeme relevant und effektiv zu halten, sei es durch die Definition und Aktualisierung von Regeln oder durch die Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern zur Verfeinerung von KI/ML-Modellen. Ihr tiefes Verständnis der sich weiterentwickelnden Bedrohungen stellt sicher, dass die Erkennungssysteme auch angesichts neuer Herausforderungen präzise und reaktionsschnell bleiben.
Der integrierte Ansatz: Ein zuverlässiges Abwehrsystem
Durch die Integration von Regeln, KI-/ML-Modellen und Large Language Models (LLMs) kann ein umfassenderes und effektiveres System zur Erkennung von Angriffen für Bedrohungsjäger geschaffen werden. Regeln sind besonders effektiv bei der Erkennung bekannter Bedrohungen und Malware-Signaturen. KI/ML-Modelle hingegen eignen sich hervorragend zur Erkennung unbekannter Bedrohungen, da sie Abweichungen in unterschiedlichen Verhaltensmustern erfassen. Durch die Überlagerung von Regeln mit Modellergebnissen kann das resultierende Erkennungssystem weniger verrauscht und genauer sein als Regeln, die direkt auf Rohdaten angewendet werden. Außerdem können ML-Modelle die Ergebnisse von Regelverletzungen als Merkmale einbeziehen und so ihre Vorhersagekraft erhöhen. Und schließlich können LLMs als benutzerfreundliche Schnittstelle dienen und den Bedrohungsjägern die kombinierten Erkenntnisse aus Regeln und Modellen effektiv präsentieren. Dies erleichtert eine genauere und handlungsorientierte Bedrohungsanalyse. Menschen, die Bedrohungen aufspüren, sind aufgrund ihrer einzigartigen Einblicke und Entscheidungsfähigkeiten unverzichtbar und ergänzen die automatisierten Tools zur Erkennung komplexer Angriffe. Sie tragen dazu bei, dass die Erkennungssysteme auf dem neuesten Stand bleiben und effektiv gegen sich weiterentwickelnde Bedrohungen vorgehen.
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