Die Technologie des maschinellen Lernens ist in vielen Facetten des IT-Sektors von unschätzbarem Wert geworden. Eine Studie von Markets and Markets zeigt, dass der Markt für maschinelle Lerntechnologie groß ist Wachstum von über 44% pro Jahr.

Einer der größten Faktoren, der die Nachfrage nach maschineller Lerntechnologie antreibt, ist ein wachsender Bedarf an Cybersicherheitslösungen. Cyberangriffe werden jedes Jahr häufiger. Glücklicherweise haben Fortschritte beim maschinellen Lernen es einfacher gemacht, sie aufzuhalten.

Eine der größten Anwendungen des maschinellen Lernens in der Cybersicherheit ist das Stoppen digitaler Angriffsflächen. Um die Vorteile des maschinellen Lernens in dieser Anwendung zu schätzen, ist es wichtig, die Art dieser Cyberangriffe und die besten Möglichkeiten, sie zu verhindern, zu verstehen.

Wie kann maschinelles Lernen eine digitale Angriffsfläche stoppen?

Da Unternehmen ihre digitale Präsenz erweitern, um mehr Kunden auf mehr Geräten in mehr Ländern zu erreichen, steigt ihre Gefährdung (Angriffsfläche) gegenüber internen und externen Bedrohungsakteuren. Erschwerend kommt hinzu, eine Reihe von Cyberkriminelle nutzen KI-Technologie um verheerendere Cyberangriffe als je zuvor durchzuführen.

Die gute Nachricht ist, dass Cybersicherheitsexperten auch maschinelles Lernen einsetzen. Es gibt immer mehr Möglichkeiten, wie sie ihre Abwehr durch maschinelles Lernen stärken können. Dazu gehört auch der Einsatz von maschinellem Lernen, um digitale Angriffsflächen zu stoppen.

Aber was sind digitale Angriffsflächen und was kann maschinelles Lernen wirklich tun, um sie zu stoppen?

Überblick über digitale Angriffsflächen

 Es mag den Anschein haben, dass eine zunehmende Angriffsfläche einfach ein Rezept für eine Katastrophe ist, bei der Sicherheitsverletzungen unvermeidlich sind. Zum Glück ist dies nicht der Fall. Viele Unternehmen arbeiten mit Spezialisten für Angriffsflächenkartierung und -überwachung zusammen, um ihr Risiko zu quantifizieren und Abhilfemaßnahmen zum Schutz vor Verstößen einzuleiten.

Der Begriff digitale Angriffsfläche bezieht sich auf die Summe aller möglichen Angriffsvektoren, die Ihr Unternehmen Bedrohungsakteuren ausgesetzt hat, die verwendet werden könnten, um einen böswilligen Angriff auf Ihr Unternehmen zu starten. Einfach ausgedrückt, welche Technologien können Angreifer nutzen, um sich Zugang zu Ihrem Unternehmen zu verschaffen?

Auf den ersten Blick mag es eine einfache Behauptung sein, einfach alle vernetzten Knoten aufzulisten. Sobald man jedoch genauer hinschaut, findet man schnell viele mögliche Vektoren, die man vorher nicht als Schwachstelle in Betracht gezogen hat.

Die häufigste Art von Angriffsflächenvektoren sind die uns bekannten Knoten. Dies würde alle verwalteten Technologien der Organisation umfassen. Von den Workstations und Servern bis zu den nach außen gerichteten Websites und Webdiensten, die öffentliche APIs hosten.

Die zweite Art von Angriffsflächenvektor sind alle verwalteten Technologien, die außerhalb des direkten Einflussbereichs der Organisation liegen. Ob Risiken ohne Wissen des IT-Teams eingeführt wurden, wie zum Beispiel Schatten-IT, oder ob Online-Ressourcen vergessen wurden.

Und drittens, wenn die oben genannten Bereiche nicht ausreichen, müssen sich Organisationen immer noch mit Bedrohungsakteuren auseinandersetzen, die ihre eigenen Ressourcen schaffen können. Von Malware und Social Engineering bis hin zu Ressourcen, die speziell dafür geschaffen wurden, sich als Ihr Unternehmen auszugeben, um Zugangsdaten und andere vertrauliche Informationen zu sammeln.

Wie kann maschinelles Lernen Angriffsvektoren stoppen?

Es gibt viele Vorteile des Einsatzes von maschineller Lerntechnologie, um Cyberangriffe zu stoppen. Einige von ihnen sind unten aufgeführt:

• Maschinelles Lernen hilft Cybersicherheitsexperten, bestimmte Aufgaben zu automatisieren, die sonst sehr repetitiv wären. Dadurch haben sie Zeit, sich auf wichtigere Aufgaben der Bedrohungsanalyse zu konzentrieren.
• Die Technologie des maschinellen Lernens kann darauf trainiert werden, Bedrohungen zu erkennen, die sonst schwer zu erkennen wären. Beispielsweise kann es durchführen Risikobewertungsanalysen für E-Mails die für Phishing verwendet werden könnten.
• Maschinelles Lernen hilft dabei, Schwachstellen in der Cybersicherheitsinfrastruktur zu identifizieren, wie z. B. veraltete Firewalls. Es kann das Cybersicherheitsteam anpingen, entsprechende Änderungen vorzunehmen.

Daher ist maschinelles Lernen von unschätzbarem Wert, um Angriffsvektoren aller Art zu stoppen.

Fünf gängige Angriffsvektoren, die maschinelles Lernen zu bekämpfen gelernt werden muss

Es gibt eine Reihe verschiedener Angriffsvektoren, die Cyberkriminelle verwenden. Die Technologie des maschinellen Lernens muss darauf trainiert werden, sie anzugehen. Die größten sind unten aufgeführt.

Benutzer- und Cloud-Anmeldeinformationen

Kontobeschränkungen und Passwortrichtlinien gehören zu den am meisten vernachlässigten Sicherheitsmechanismen und stellen weltweit ein großes Risiko für Unternehmen dar. Benutzer gewöhnen sich an, ihre Anmeldeinformationen für ihre Organisation in ihren Social-Media-Profilen wiederzuverwenden und ihre Anmeldeinformationen während eines Datenlecks unbeabsichtigt anzugeben. Die andere Dimension ist, wo Administratoren das Prinzip der geringsten Rechte nicht anwenden. Die Kombination dieser Vektoren kann zu verheerenden Datenschutzverletzungen führen.

APIs und Webanwendungen von Drittanbietern

APIs sind ein attraktives Ziel für Hacker, da sie es Angreifern ermöglichen, Zugang zu ansonsten sicheren Systemen zu erhalten und Schwachstellen auszunutzen. APIs sind aufgrund der automatisierten Natur ihrer Benutzer häufig anfällig für ähnliche Schwachstellen wie Webanwendungen, z. B. fehlgeschlagene Zugriffskontrollen, Injektionen und Sicherheitsfehlkonfigurationen. Neuere, auf maschinellem Lernen basierende Cybersicherheitstools sind darauf trainiert, diese Bedrohungen zu erkennen.

Email-Sicherheit

E-Mail-Sicherheit wird zu oft übersehen. Sie werden die Notwendigkeit, Ihre maschinellen Lerntools zu trainieren, um Phishing-Angriffe zu stoppen, vielleicht eher schätzen, wenn Sie das erkennen Eine von 99 E-Mails ist ein Phishing-Versuch.

Frameworks für Sicherheitsrichtlinien und ähnliche E-Mail-Authentifizierungsmaßnahmen müssen vorhanden sein, um vor E-Mail-Spoofing durch Bedrohungsakteure zu schützen. Das zweite große Risiko, das durch E-Mails eingeführt wird, ist Malware. Server, die nicht zum Scannen konfiguriert sind, eliminieren Anhänge mit hohem Risiko und öffnen die Tür für externe Bedrohungsakteure, um sich über Social Engineering und böswillige Anhänge Zugang zu verschaffen.

Schatten IT

Die Verwendung von Computersystemen, Hardware, Anwendungen und Ressourcen ohne ausdrückliche Befugnis der IT-Abteilung wird als Schatten-IT bezeichnet. Mit der Popularität von Cloud-basierten Apps und Diensten in den letzten Jahren ist sie exponentiell gestiegen. Während Schatten-IT potenziell die Mitarbeiterproduktivität steigern und Innovationen fördern kann, kann sie Ihr Unternehmen auch vor große Sicherheitsbedenken stellen, indem sie Daten preisgibt und potenziell gegen gesetzliche Compliance-Standards verstößt. Sie müssen sicherstellen, dass maschinelle Lernwerkzeuge darauf trainiert sind, die Schwachstellen in Ihrem Schatten-IT-System zu erkennen.

Nicht verwaltete technische Vermögenswerte

Mit der Weiterentwicklung der Cloud-Technologien haben Unternehmen möglicherweise immer noch Verbindungen zu Legacy-Systemen und umgekehrt. Dies könnten auch genehmigte Verbindungen von Unternehmensanwendungen zu stillgelegten Drittanbietern gewesen sein. Das können auch interne Verknüpfungen zu festen IP-Adressen oder abgelaufenen Speicherdomänen sein. Diese nicht verwalteten Assets führen fast immer veraltete Software mit bekannten Schwachstellen aus, die noch nie behoben wurden, was es erfahrenen Angreifern leicht macht ausbeuten.

Maschinelles Lernen ist entscheidend, um Angriffe auf digitale Oberflächen zu stoppen

Um die Kontrolle über Ihre digitale Angriffsfläche zurückzugewinnen, muss eine ganzheitliche Sichtbarkeit der Angriffsfläche erworben werden. Die Technologie des maschinellen Lernens erleichtert diese Aufgabe erheblich. Auf diese Weise können Sie die Risiken, die sie darstellen, effizient identifizieren und steuern. Durch die Zusammenarbeit mit einem Branchensicherheitsspezialisten, der Echtzeit-Überwachungstools bereitstellen kann, um Risiken zu beheben, bevor es zu Verstößen kommt, kann schnell Transparenz über die Cybersicherheit erreicht werden.