Künstliche Intelligenz und Machine Learning in der Cybersecurity

Das Thema künstliche Intelligenz (KI) liegt im Trend. Aber geht es darum, dass Roboter die Welt übernehmen und unsere Jobs wegnehmen oder sollten wir KI nicht besser als ein mächtiges Tool sehen, das uns ermöglicht mehr zu erreichen? Wie kann Cybersecurity durch den Einsatz von KI und Machine Learning profitieren?

Verfasser: F-Secure Deutschland
Datum: 17. April 2018
Lesedauer: 4 Minuten

Künstliche Intelligenz umfasst alles von Machine Learning bis zu Business Intelligence. Besonders Machine Learning ist inzwischen ein sehr hilfreiches Tool in unserer modernen Arbeitsumgebung. Machine Learning bedeutet kurz gefasst, dass man Maschinen aus Daten lernen lässt, damit sie Entscheidungen treffen, ohne dass man ihnen explizit etwas vorschreibt.

Machine Learning hilft uns beim Erkennen neuer Angriffe

 

Cybersecurity ist eines unserer Hauptarbeitsgebiete, bei dem Machine Learning immens hilfreich ist. Unternehmen in der Cybersecurity müssen mit sehr vielen Daten arbeiten und dazu noch mit verschiedensten Dimensionen dieser Daten. Machine Learning eignet sich besonders dafür, riesige Datenmengen zu bearbeiten und besonders schnell zu analysieren.

Linda Liukas hat die Wunder des Machine Learning und KI mit einigen unserer Experten in dieser neuen Folge von Adventures in Cyberland erkundet:

Traditionell hat Cybersecurity Unternehmen gegen Gefahren geschützt, die wir schon kennen. Aber die Landschaft der Cyber-Gefahren wird immer komplizierter. Es ist sehr schwierig, eine Regel für etwas aufzustellen, von dem wir nicht mal wissen, dass es existiert. Systeme des Machine Learning können darauf trainiert werden, Attacken zu finden, die bekannten Angriffen ähnlich sind. So können wir dann sogar die ersten Versionen der Angriffe erkennen und bessere Sicherheitsmaßnahmen entwickeln.

Machine Learning als Baustein für Cybersecurity-Lösungen

 

Alle etablierten Cybersecurity-Unternehmen haben eine lange Geschichte bei der Nutzung von KI. Andrew Patel, Forscher bei F-Secure, kommentiert:

Unternehmen, die in der Cybersecurity arbeiten, nutzen Data Science Technologien seit vielen Jahren, um große Mengen Daten zu Gefahrenlagen zu bearbeiten und zu analysieren. Bei F-Secure nutzen wir Machine Learning Algorithmen seit über 10 Jahren, um Daten zu klassifizieren, sie zu clustern, sie zu vereinfachen und Regressionsprobleme zu lösen. Heutzutage nutzen viele von uns Technologien der Data Science bei der täglichen Arbeit. In letzter Zeit gab es große Fortschritte bei der Architektur von neuralen Netzwerken und das hat neue und interessante Möglichkeiten zur Problemlösung für uns in der Cybersecurity geschaffen. Wir sind enthusiastisch dabei, viele dieser neuen Wege zu erkunden.

Lösungen zur Erkennung und Reaktion sind ein sehr gutes Beispiel für die Nutzung von KI und Machine Learning. Bei F-Secure sammeln wir Milliarden Vorfälle von den Computern unserer Kunden. Nur ein Bruchteil sind wirklich echte Angriffe. Machine Learning hilft dabei, die Anzahl Vorfälle besser einzuschätzen und auf wichtige Vorfälle zu begrenzen – viel besser als ein Mensch das jemals könnte. Dann ist es sehr viel leichter, die echten Attacken zu erkennen und zu isolieren.

Ein Teil des Endpoint Detection and Response (EDR) Service ist die Broad Context DetectionTM von F-Secure, die in Echtzeit das Verhalten und die Reputation mit der Analyse von Big Data und Machine Learning verknüpft, um Erkenntnisse in den richtigen Kontext zu bringen. Es evaluiert den Riskolevel, wie kritisch der Host betroffen ist und die bestehende Gefahrenlandschaft, um das Ausmaß einer gezielten Attacke zu erkennen. So ist Machine Learning ein grundlegender Baustein von EDR. Es hilft effektiv bei der Erkennung und der richtigen Antwort auf gezielte Angriffe.

Werden Roboter in der Zukunft Cybersecurity-Experten ablösen?

 

Nein, Roboter übernehmen nicht die Weltherrschaft. Menschliche Experten werden immer gebraucht werden. Maschinen können niemals bestimmte menschliche Fähigkeiten wie Kreativität, die Fähigkeit, neue Zusammenhänge zu verstehen und daraus eine Handlung abzuleiten, ersetzen. Es gibt einige Dinge, bei denen die Maschinen sehr gut einsetzbar sind, zum Beispiel bei der Analyse großer Datenmengen und danach des Aufzeigens der wichtigen Themen samt schnellstmöglicher Reaktion. Deshalb brauchen wir beides.

Matti Aksela, Vice President künstliche Intelligenz bei F-Secure, beschreibt die zukünftige Rolle eines Cybersecurity-Experten als die eines “Cyber Zentaurs”. Das bedeutet, dass man die besten Fähigkeiten von Mensch und Maschine zusammenführt, um die User noch besser schützen zu können. Laut Aksela werden Cyberkriminelle ebenfalls immer mehr mit KI arbeiten. Sie könnten zum Beispiel analysieren, welche Arten von Phishing E-Mails am besten funktionieren, wie man sich für Monate in einem Netzwerk versteckt und wie man am besten die eigenen Abläufe automatisiert. Weil KI auf beiden Seiten – sowohl bei den „Guten“ als auch bei den „Bösen“ – genutzt wird, wird es in Zukunft noch wichtiger, dass Mensch und Maschine zusammenarbeiten und voneinander lernen. Und so entstehen noch bessere Cybersecurity-Lösungen.

In der neuen Videoserie von F-Secure macht sich Linda Liukas auf die Reise, um Antworten auf einige der wichtigsten Cybersecurity-Fragestellungen zu finden. Linda trifft die hellsten Köpfe im Bereich der Cybersecurity, um zu lernen, was für Arten Gefahren da draußen lauern und warum moderne Angriffe so schwer zu stoppen sind. Sie stimmt zu, dass unsere Cybersecurity-Experten sie hacken, findet heraus, wie man einen Angriff erkennt und wie man reagiert und wie Cybersecurity von künstlicher Intelligenz und Machine Learning profitieren kann. Die vorherigen Folgen können hier angeschaut werden.


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