KI und Bedrohungserkennung: Was steckt dahinter und wie funktioniert es?

Dank der hohen Verfügbarkeit von internetfähigen Geräten und Online-Diensten gibt es heute mehr Internetnutzer als je zuvor. In Kanada hat die Zahl der Internetnutzer mit 33 Millionen einen neuen Rekord erreicht. Es wird erwartet, dass die Zahl in den kommenden Jahren noch steigen wird. Doch mit der steigenden Menge an Nutzern und Online-Diensten geht auch ein wachsendes Risiko für die Cybersicherheit einher, da Cyber-Kriminelle immer mehr dieser Nutzer ins Visier nehmen und Schwachstellen in der Internetinfrastruktur ausnutzen. Deshalb brauchen wir KI-gestützte Software, die Internetnutzern modernen Schutz bietet.

Online-Bedrohungen ändern sich ständig, was es herkömmlichen Systemen zur Bedrohungserkennung schwerer macht, das Verhalten von Bedrohungen zu überwachen und neuen bösartigen Code zu erkennen. Glücklicherweise gibt es Bedrohungserkennungssysteme wie den McAfee-Virenschutz und seine Bedrohungserkennungssoftware, die auf neuesten Bedrohungsdaten und KI-gestützten Verhaltensanalysen basieren. Im Folgenden erfahren Sie, wie KI der Cybersicherheit dabei hilft, über die herkömmlichen Methoden zum Schutz von Internetnutzern hinauszugehen.

Was ist KI? 

Die meisten der heutigen Virenschutz- und Bedrohungserkennungsprogramme nutzen verhaltensbasierte, heuristische Erkennungsmethoden, die mithilfe von ML-Modellen (Machine Learning) bekanntes bösartiges Verhalten erkennen. In herkömmlichen Methoden werden Datenanalysen genutzt, um bekannte Bedrohungssignaturen mit unglaublicher Genauigkeit zu erkennen. Diese Methoden können jedoch keinen neuen, bösartigen Code – auch bekannt als Zero-Day-Malware – erkennen, über den es bisher keine Daten gibt. KI ist für die Cybersicherheit von entscheidender Bedeutung, da sie Sicherheitsprogrammen und deren Anbietern die Möglichkeit gibt, einen intelligenteren Ansatz zur Erkennung von Viren und Malware zu verfolgen. Im Gegensatz zu KI-gestützter Software werden bei herkömmlichen Methoden ausschließlich signaturbasierte Software und Datenanalysen genutzt.

Ähnlich wie beim menschlichen Denken folgen ML-Modelle einem dreistufigen Prozess, bei dem Eingaben gesammelt und verarbeitet werden, um daraus Bedrohungshinweise zu generieren. Bedrohungserkennungssoftware kann aus Bedrohungsdaten Informationen ziehen, um daraus Modelle zu erstellen, mit denen bekannte Malware verstanden werden kann. Anschließend werden die Daten verarbeitet und gespeichert, um auf dieser Basis Rückschlüsse zu ziehen sowie Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen. Bei der auf Heuristik basierenden Verhaltenserkennung werden verschiedene Aspekte des Machine Learning genutzt, darunter auch das Deep Learning.

Beim Deep Learning wird mittels neuronaler Netzwerke die Funktion der Neuronen im menschlichen Gehirn emuliert. Die Architektur nutzt Validierungsalgorithmen, um Daten und komplexe mathematische Gleichungen gegenzuprüfen, wobei das logische Denken einem “wenn dies, dann das”-Ansatz folgt. Sie schaut sich an, was in der Vergangenheit geschehen ist und analysiert aktuelle und prädiktive Daten, um zu einer Schlussfolgerung zu gelangen. Je mehr Daten die zahlreichen Schichten im System verarbeiten, desto genauer wird die Vorhersage.

Viele Virenschutz- und Erkennungssysteme verwenden auch Ensemble Learning: ein mehrschichtiger Ansatz, bei dem mehrere Lernmodelle angewendet werden, um ein zuverlässigeres und umfassenderes Modell zu erschaffen. Ensemble Learning führt zu weniger Fehlern und einer höheren Erkennungsleistung, sodass genauere Schlussfolgerungen möglich werden.

Darüber hinaus nutzt moderne Erkennungssoftware Techniken des überwachten Lernens und lernt an Beispielen. Dies dient dazu, den Zusammenhang zwischen einer bestimmten Eingabe und der gewünschten Ausgabe zu verstehen und dadurch einen Algorithmus zu entwickeln.

Machine Learning ist nur ein Teil eines effektiven Virenschutzes und der Bedrohungserkennung. Ein gutes System verbindet neue Datentypen mit Machine Learning und kognitivem Denken, um ein hochentwickeltes Analysemodell zu entwickeln. Das Modell ermöglicht eine hochentwickelte Erkennung, Prävention und Beseitigung von Bedrohungen.  

Wie kann KI die Cybersicherheit verbessern? 

Online-Bedrohungen nehmen in rasantem Tempo zu. McAfee Labs beobachtet pro Minute durchschnittlich 588 Malware-Bedrohungen. Diese Risiken sind Realität und werden häufig durch verschiedene Faktoren weiter verschärft. Einer davon ist die Komplexität und Vernetzung der heutigen Welt. Analysten, die sich mit der Bedrohungserkennung befassen, können neue Malware aufgrund der großen Menge nicht manuell erkennen. KI jedoch kann neue Malware anhand ihres bösartigen Verhaltens identifizieren und kategorisieren, bevor sie eine Chance, Internetnutzer zu schädigen. Zudem kann KI-gestützte Software mutierte Malware erkennen, die versucht, sich der Erkennung durch herkömmliche Virenschutzsysteme zu entziehen.

Mittlerweile gibt es immer mehr vernetzte Geräte, und die Internetnutzung ist zu einem festen Bestandteil des täglichen Lebens geworden. Die wachsende Zahl digitaler Geräte erzeugt jedoch auch eine größere Angriffsfläche. Mit anderen Worten: Hacker haben bessere Chancen, ein Gerät und die damit verbundenen Geräte zu infiltrieren.

Außerdem stellen Mobilgeräte ein erhebliches Risiko für Internetnutzer dar. Über 85 % der kanadischen Bevölkerung besitzt ein Smartphone. Die Hacker können sehen, dass immer mehr Mobilgeräte verwendet werden und greifen dementsprechend auch immer mehr Benutzer mit speziell darauf zugeschnittener Malware an.

Der wachsende Internetzugriff über verschiedene Geräte bedeutet auch, dass mehr Informationen online gespeichert und verarbeitet werden. Immer mehr Menschen legen ihre Daten und ihre Privatsphäre in die Hände von Unternehmen, die dann die Verantwortung für den Schutz der Daten tragen. Tatsache ist jedoch, dass nicht alle Unternehmen die dafür nötigen Sicherheitsvorkehrungen treffen, was letztlich zu Datenkompromittierungen führt.

Als Reaktion auf diese Risiken und die zunehmende Komplexität der Online-Landschaft kombinieren Sicherheitsunternehmen KI, Bedrohungsdaten und Datenwissenschaft, um neue und komplexe Cyber-Bedrohungen analysieren und beseitigen zu können. KI-gestützter Schutz vor Bedrohungen identifiziert neue Malware mithilfe von ML-Modellen. Dadurch ist KI-gestützter Virenschutz in der Lage, Internetnutzer effizienter und zuverlässiger als je zuvor zu schützen. 

Die drei wichtigsten Vorteile KI-gestützter Bedrohungserkennungssoftware  

KI bewältigt zahlreiche Herausforderungen, die durch die zunehmende Komplexität und die wachsende Menge an Malware entstehen, und ist daher für die Online-Sicherheit und den Schutz der Privatsphäre entscheidend. Dies sind die drei wichtigsten Methoden, mit denen KI die Cybersicherheit verbessern und Internetnutzer besser schützen kann.  

1. Effektive Bedrohungserkennung

Der wichtigste Unterschied zwischen herkömmlichen signaturbasierten Methoden zur Bedrohungserkennung und modernen KI-gestützten Methoden ist die Fähigkeit, Zero-Day-Malware zu erkennen. Die ausschließliche Verwendung einer dieser beiden Methoden bietet keinen angemessenen Schutz. Beide Methoden zu kombinieren, erhöht jedoch die Wahrscheinlichkeit, mehr Bedrohungen mit einer höheren Präzision zu erkennen. Jede Methode profitiert letztlich von den Stärken der anderen, sodass ein Höchstmaß an Schutz gewährleistet wird.

2. Verbessertes Schwachstellenverwaltung 

KI ermöglicht es der Bedrohungserkennungssoftware, wie ein Hacker zu denken. Sie hilft der Software, Schwachstellen zu erkennen, die normalerweise von Cyber-Kriminellen ausgenutzt würden, und weist den Benutzer darauf hin. Außerdem kann die Software im Vergleich zu herkömmlichen Methoden Schwachstellen im Gerät aufdecken, noch bevor eine Bedrohung aufs Gerät gelangt. KI-gestützte Sicherheit geht über herkömmliche Methoden hinaus, um besser vorhersagen zu können, was Hacker als Schwachstelle sehen könnten. 

3. Bessere Sicherheitsempfehlungen

KI hilft Benutzern, die Risiken zu verstehen, denen sie täglich ausgesetzt sind. Moderne Bedrohungserkennungssoftware, die von KI unterstützt wird, kann Benutzern besser erklären, wie sie Risiken identifizieren und abwehren sollen. Eine bessere Erklärung wiederum führt zu einem besseren Verständnis des Problems, sodass die Benutzer besser wissen, wie sie mit einem Zwischenfall oder einer Schwachstelle in Zukunft umgehen sollten.

Nutzen Sie einen intelligenteren Sicherheitsansatz 

KI und Machine Learning sind nur ein Teil einer effektiven Bedrohungserkennung. Ein gutes Bedrohungserkennungssystem kombiniert neue Datentypen mit den neuesten ML-Funktionen und entwickelt daraus ein leistungsfähiges Analysemodell. Dies ermöglicht eine bessere Erkennung, Prävention und Abwehr von Cyber-Bedrohungen.

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