Fortschrittliche Sicherheit

Die Taktiken, Techniken und Verfahren (TTPs) moderner Cyber-Angreifer sind sowohl schnell als auch vielfältig geworden, während fortschrittliche Bedrohungen wie Ransomware, Kryptojacking, Phishing und Angriffe auf die Software-Lieferkette explosionsartig zunehmen. Die zunehmende Abhängigkeit globaler Arbeitskräfte von digitalen Ressourcen fügt der wachsenden Cyber-Angriffsfläche, die wir heute alle gemeinsam haben, eine weitere Facette hinzu. Um diesen Herausforderungen gewachsen zu sein, beauftragen Unternehmen ihre CISOs mit der Entwicklung, Pflege und ständigen Aktualisierung ihrer Cybersicherheitsstrategien und -lösungen.

Aus taktischer Sicht stellen CISOs sicher, dass die Sicherheitsarchitektur ihres Unternehmens der sich ständig verändernden modernen Bedrohungslandschaft standhält. Das bedeutet, dass Sie den richtigen Tool-Stack auswählen müssen, der in der Lage ist, komplexe Cyber-Bedrohungen in der rasanten Geschwindigkeit, mit der sie auftreten, zu bekämpfen. Da einschichtige, reaktive Sicherheitslösungen nicht mehr mit den immer raffinierteren Cyberkriminellen mithalten können, müssen CISOs nun mehrschichtige und proaktive Lösungen stapeln, um eine angemessene Verteidigung aufzubauen.

Heutzutage wissen viele CISOs, dass künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) erforderlich sind, um den schnellen Entscheidungsprozess zu beschleunigen und zu automatisieren, der zur Identifizierung und Reaktion auf fortgeschrittene Cyber-Bedrohungen erforderlich ist. KI soll Computern die Reaktionsfähigkeit des menschlichen Geistes verleihen. Die ML-Disziplin fällt unter das Dach der KI. Es analysiert kontinuierlich Daten, um bestehende Verhaltensmuster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und Schlussfolgerungen zu ziehen und letztendlich neuartige Malware zu erkennen.

Die Aufgabe, den richtigen Sicherheits-Stack aufzubauen, wird auch auf Bundesebene ständig diskutiert. Im Mai 2022 hielt der Unterausschuss für Cyber ​​des US-Senats für Streitkräfte eine Anhörung vor dem Kongress über die Bedeutung der Nutzung künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens im Cyberspace ab. Bei dieser Anhörung, an der Vertreter von Google und dem Center for Security and Emerging Technology an der Georgetown University teilnahmen, wurde der Einsatz von KI und ML zur Abwehr gegnerischer Angriffe, zur effektiven Organisation von Daten und zur Verarbeitung von Millionen von Angriffsvektoren pro Sekunde erörtert, die alle menschlichen Angriffsvektoren bei weitem übertreffen. einzige Fähigkeit zur Bedrohungserkennung.

Das Komitee wies auch auf eine wachsende Besorgnis im Bereich der Cybersicherheit hin: „den landesweiten Mangel an technisch ausgebildetem Cybersicherheitspersonal sowohl in der Regierung als auch in der Industrie“. Der weltweite Mangel ist besorgniserregend: Laut der Cybersecurity Workforce Study 2021 sind über 2,7 Millionen Stellen im Bereich Cybersicherheit unbesetzt.

Mit abnehmender Cyber-Expertise kann das Verhältnis von Alarm zu Reaktion viele interne Sicherheitsteams schnell überfordern. Der Einsatz von KI kann überlasteten Teams dabei helfen, Schutzdienste zu erweitern und komplexe, zeitaufwändige Reaktionsmaßnahmen zu automatisieren und zu orchestrieren. Alle Vertreter unterstrichen den Wert der Nutzung von KI für die Cybersicherheit mit den im Folgenden zusammengefassten wichtigsten Vorteilen:

In einer längst vergangenen Zeit konnte die Zahl der Malware-Bedrohungen angemessen dokumentiert und erklärt werden. Damals boten veraltete Antiviren- (AV) und Anti-Malware-Lösungen (AM) Unternehmen die Möglichkeit, bekannte Bedrohungen zu blockieren – Malware-Varianten, die bereits erkannt und mit einer Signatur versehen wurden, die dann auf allen geschützten Endpunkten bereitgestellt wurde. Diese veralteten AV- und AM-Lösungen basieren auf Signaturen und sind darauf ausgelegt, bekannte Bedrohungen zu kennzeichnen, sind aber für alles Unerwartete blind. Dadurch entsteht eine Lücke zwischen dem ersten Einsatz der Malware und dem Vorhandensein einer neuen Signatur, um sie zu blockieren.

Das Problem der heutigen Bedrohungslandschaft besteht darin, dass Bedrohungsakteure unglaublich geschickt darin sind, neuartige Malware zu entwickeln. VirusTotal berichtet, dass es täglich 2 Millionen neue Proben erhält. Allein im Jahr 2021 wurden über eine Million mit legitimen Zertifikaten signierte Proben als verdächtig befunden. Ältere AV- und AM-Systeme sind nur in der Lage, sich gegen bekannte Bedrohungen zu verteidigen, können aber einfach nicht mit der Flut neuartiger Malware, Ransomware, neuen Zero-Day-Schwachstellen oder neuen Hacker-Tricks mithalten.

Bei einem Angriff kommt es auf die Geschwindigkeit an, aber veraltete Lösungen wie AV und AM sind nicht in der Lage, bösartige Angriffe in Echtzeit zu erkennen und zu stoppen. AVs und AMs sind nur so gut wie ihr letztes Update, und umsetzbare Analysen früherer Angriffe sind in der Regel Wochen oder Monate alt, wenn sie von diesen Lösungen verwendet werden können.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können sehr effektiv gegen moderne Bedrohungen eingesetzt werden und ihre Fähigkeiten gehen weit über die Identifizierung und Kennzeichnung bekannter Bedrohungen hinaus. Sie sind darauf ausgelegt, aufkommende Bedrohungsmuster zu lernen und neue, bösartige Verhaltensweisen anhand ihrer Ähnlichkeit mit bestehenden Exploits, TTPs von Bedrohungsakteuren und Malware zu identifizieren. Der Einsatz von KI und ML ist für die Stärkung der Cybersicherheitsstrategie eines Unternehmens von unschätzbarem Wert.

Der beste Ansatz für CISOs beim Aufbau eines skalierbaren Sicherheitsstapels besteht darin, KI und ML zusammen mit menschlichen Expertenanalysten zusammenzuführen. Eine intelligente Mischung dieser Faktoren kann die Stärken des IT-Teams eines Unternehmens verstärken und gleichzeitig etwaige Schwächen abdecken. Der Schlüssel zu diesem Ansatz liegt in der Automatisierung. Endpoint Protection (EPP) und Endpoint Detection and Response (EDR) von SentinelOne kombinieren nahtlos Automatisierung mit KI und ML, um moderne Angriffe in Echtzeit, mit Maschinengeschwindigkeit und ohne zusätzliche Eingriffe zu erkennen und zu beheben. Dies bedeutet, dass Unternehmen ihre Ressourcen auf die Bewältigung betriebsspezifischer Aufgaben konzentrieren können. Die EPP-Lösung von SentinelOne ersetzt außerdem vollständig veraltete AV- und AM-Lösungen und kann skaliert und an die spezifischen Anforderungen und Prozesse eines Unternehmens angepasst werden.

SentinelOne konzentriert sich auf schnelleres und intelligenteres Handeln durch KI-gestützte Prävention sowie autonome Erkennung und Reaktion. Mit der Singularity

Singularity™ Identity bietet eine einfach zu verwaltende Plattform, die alle Unternehmensressourcen verhindert, erkennt, reagiert und aufspürt. So können Unternehmen sehen, was noch nie zuvor gesehen wurde, und das Unbekannte kontrollieren. Es ist die einzige auf KI basierende Plattform, die eine erweiterte Bedrohungssuche und vollständige Transparenz für jedes Gerät bietet, ob virtuell oder physisch, vor Ort oder in der Cloud.

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