Das Internet ist ein fantastisches Phänomen. Das gesamte gebündelte Wissen der Welt steht uns zur Verfügung. Online kann man buchstäblich alles über alles lernen, und das ist nur eine der Einsatzmöglichkeiten des World Wide Web. Neben dem Erlernen zufälliger Ereignisse, Geschichte und Fakten können Sie noch viel mehr tun. Ganz gleich, ob Sie online Kleidung oder Haushaltswaren kaufen, Ihre Bankgeschäfte erledigen, Steuern zahlen, die Lebensverwaltung verwalten oder sich medizinisch versorgen – Sie können das Internet für viele Dinge nutzen, die Sie erreichen möchten. Es ist auch für die meisten Jobs von zentraler Bedeutung und kann für Freizeitaktivitäten wie Gaming, Streaming und Urlaubsbuchungen genutzt werden.
Allerdings birgt die Nutzung des Internets auch Risiken. Viren, Malware, Ransomware und andere bösartige Anwendungen können in Netzwerken verheerende Schäden anrichten und sich auf private, staatliche oder private Handelssysteme auswirken. Aus diesem Grund ist die Rolle von Cybersicherheitsanalysten, die eine abgeschlossen haben Online-Master in Cybersicherheitoder andere spezialisierte Studien in diesem Bereich sind für die meisten mittleren bis großen Unternehmen unerlässlich. Und diese Rollen können KI-Technologie nutzen, um sie bei ihren Aufgaben zu unterstützen. In diesem informativen Artikel erfahren Sie, wie KI das Leben eines Cybersicherheitsanalysten erheblich verändern kann. Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren.
Was macht ein Cybersicherheitsanalyst?
Bevor wir näher darauf eingehen, wie KI diese Rollen unterstützen kann, werfen wir zunächst einen Blick darauf, was ein Cybersecurity-Analyst täglich tut.
Im Wesentlichen schützt ein Cybersicherheitsanalyst Computernetzwerke vor bösartigen Cyberangriffen und unbefugtem Zugriff durch Hacker und Cracker. Sie tun dies, indem sie voraussehen, wie Angriffe ablaufen könnten, und sich gegen mögliche Szenarien wehren. Darüber hinaus reagieren sie auch auf auftretende Sicherheitsverstöße und verwalten diese. Darüber hinaus spielen sie eine entscheidende Rolle beim Schutz der Daten ihres Arbeitgebers und der Daten von Kunden oder Klienten. Sie schützen sämtliche Software, Hardware und Netzwerke (sowohl LAN als auch Cloud) vor Diebstahl, Sicherheitsverletzungen oder dem Zugriff Unbefugter. Große Unternehmen beschäftigen möglicherweise ganze Teams von Cybersicherheitsanalysten, während kleinere Unternehmen möglicherweise eine oder zwei Rollen beschäftigen.
Lassen Sie uns nun erläutern, wie KI diese wichtigen Rollen bei der Erfüllung ihrer Aufgaben unterstützen kann.
Wie sich KI-Lösungen von herkömmlichen Cybersicherheitsmethoden unterscheiden
Bevor die KI explodierte und die Schockwelle auslöste, die sie traditionell in allen Technologieunternehmen auslöste Internet-Sicherheit Die Methoden stützten sich stark auf „signaturbasierte Erkennungssysteme“. Diese Systeme verglichen den eingehenden Datenverkehr in einem Netzwerk mit einer Datenbank mit bekanntem Schadcode und verdächtigen Aktivitäten. Wenn eine Übereinstimmung auftritt, sendet das System eine Warnung und ergreift Maßnahmen, um die Bedrohung zu blockieren, unter Quarantäne zu stellen oder zu neutralisieren. Diese Methode stützte sich auf eine aktuelle Bedrohungsdatenbank, was einen großen Fehler darstellte, da neuartige (neue) Bedrohungen erst dann erkannt wurden, wenn sie ein System kompromittiert hatten.
Im Gegensatz dazu verwenden KI-Cybersicherheitslösungen maschinelle Lernalgorithmen, die bekannte und neuartige Bedrohungen in Echtzeit erkennen und darauf reagieren können, wodurch verhindert wird, dass bösartiger Code und Anwendungen in ein Netzwerk eindringen und es infizieren. Diese Algorithmen werden mithilfe riesiger Datenmengen trainiert, darunter historische Bedrohungsdaten und andere Daten aus dem Netzwerk, um Muster zu erkennen, die für Menschen möglicherweise nur schwer zu erkennen sind. Dadurch entfällt die Notwendigkeit menschlicher Eingriffe.
Ein Beispiel dafür ist, dass ein Algorithmus für maschinelles Lernen die Verkehrsmuster eines Netzwerks analysieren kann, um Verhalten zu erkennen, das auf einen bevorstehenden Cyberangriff hinweisen könnte. Das Programm kann dann einen menschlichen Cybersicherheitsanalysten alarmieren, um auf die Bedrohung zu reagieren oder sogar eine Reaktion zu automatisieren. Darüber hinaus bedeutet der maschinelle Lernaspekt der KI, dass das KI-System kontinuierlich lernt und sich anpasst und sich ständig weiterentwickelt.
KI-Systeme können Phishing-Angriffe erkennen und verhindern
Phishing ist ein weit verbreiteter Cyberangriff Methode, die sich an Personen richtet, die auf die Systeme einer Organisation zugreifen möchten. Beim Phishing handelt es sich, wenn Hacker eine E-Mail oder Textnachricht an jemanden senden und sich dabei als jemand aus ihrem Unternehmen oder als Partner oder Kunde ausgeben, in der Hoffnung, Malware wie einen Virus, ein Trojanisches Pferd oder Ransomware einzuschleusen. Wenn jemand einen Anhang öffnet oder einem Hyperlink folgt, kann der Hacker im gesamten Netzwerk Chaos anrichten.
Herkömmliche Phishing-Erkennungsmethoden basieren in der Regel auf Blacklists oder regelbasierter Filterung und weisen dieselben oben genannten Einschränkungen auf, da sie nur bekannte Malware verhindern. Es kann sein, dass sie neuartige oder weiterentwickelte Angriffe nicht erkennen.
Ein KI-Phishing-Erkennungssystem kann E-Mails mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen analysieren, um potenzielle Phishing-Versuche zu identifizieren. Auch dies erfahren sie aus riesigen Mengen verfügbarer Daten, die analysiert werden, um Anomalien oder Muster zu erkennen, die auf einen Phishing-Versuch hinweisen.
Darüber hinaus kann KI das Nutzerverhalten analysieren, etwa das Klicken auf verdächtige Links, die Eingabe von Anmeldedaten oder das Antworten auf eine Phishing-E-Mail mit persönlichen Informationen. Die KI kann dann eine Warnung an einen Cybersicherheitsanalysten senden, der von dort aus entsprechende Maßnahmen ergreifen kann.
Watchdog-KI-Agenten treffen an digitalen Fronten auf ihre bewaffneten Gegenstücke: Schauen Sie sich das genauer an Künstliche Intelligenz in der Cybersicherheit
Analyse, Vorhersage und Schutz des Risikos von Sicherheitsverletzungen
Unter Bruchrisiko versteht man das Risiko, dass Hacker in die Systeme einer Organisation eindringen. KI-basierte Systeme können die Risikoraten von Sicherheitsverletzungen und den Ort, an dem eine Sicherheitsverletzung wahrscheinlich auftritt, vorhersagen, sodass der Cybersicherheitsanalyst die Werkzeug- und Ressourcenzuweisung für Schwachstellen planen kann, um das Risiko einer Sicherheitsverletzung zu mindern. Darüber hinaus können die durch KI gewonnenen Erkenntnisse den Rollen dabei helfen, Kontrollmechanismen und -prozesse zu verbessern und zu konfigurieren, um die Cybersicherheit ihres Unternehmens zu verbessern.
Verhindern Sie Insider-Bedrohungen
Insider-Bedrohungen liegen vor, wenn Mitarbeiter böswillige Cyberaktivitäten durchführen, um Betrug, Datendiebstahl und andere Cyberkriminalität zu ermöglichen. Dies stellt ein erhebliches Risiko für alle Organisationen dar, da ein verärgerter oder gieriger Mitarbeiter oder Wirtschaftsspionageagent kann leicht ein Netzwerk oder sensible Daten gefährden. KI-Systeme können das Nutzerverhalten analysieren und Mitarbeiter identifizieren, die böswillige Aktivitäten durchführen. Die Systeme können sich an die Cybersicherheitsanalysten wenden, die die zuständigen Behörden benachrichtigen können, um Maßnahmen gegen die Bedrohung zu ergreifen.
Navigieren in der sich entwickelnden Landschaft: Die fünf besten Analysetools für Cybersicherheit
Eine Schlussfolgerung zur Cybersicherheit
In diesem Artikel haben wir besprochen, wie Cybersicherheitsanalysten KI-Technologie nutzen können, um ihre Arbeit effektiver zu gestalten. Wir haben behandelt, wie sich KI von herkömmlichen Cybersicherheitsansätzen unterscheidet, wie maschinelles Lernen bekannte und neue Bedrohungen in Echtzeit erkennen kann, wie KI Phishing-Angriffe verhindern kann und wie KI-Systeme bei der Analyse von Verstößen helfen und Insider-Bedrohungen erkennen können.
Hervorgehobener Bildnachweis: Jefferson Santos/Unsplash
