Einsatz von künstlicher Intelligenz für die Analyse des Nutzer- und Entitätsverhaltens (UEBA)

Artificial Intelligence and Cybersecurity are two terms gaining importance in today’s digital age. While Artificial Intelligence is a simulation of human Intelligence in machines capable of learning, making decisions, and solving problems, cybersecurity protects systems and digital information against unauthorized access, theft, and damage. Artificial Intelligence in cybersecurity can revolutionize how companies protect themselves from cyberattacks.

In 2023, it shows that Artificial Intelligence is a technology that will continue to be unstoppable in its development, application, adoption, and acceptance by all professional and social sectors. For this reason, and so that you are aware before anyone else of everything that will await us about Artificial Intelligence, applied explicitly in cybersecurity, we anticipate its use of behavior analysis of users and entities that will mark the main lines of this technology in 2023 and the coming years. Let’s start! Are you going to miss them?

Anwendungen der Künstlichen Intelligenz in der Cybersicherheit

The inefficient operation of machinery continues to cause significant productivity losses for companies. As we move into 2023 and beyond, cybersecurity remains an organization’s top priority. Key predictions to keep in mind include the following:

• 60% der Organisationen werden das Zero-Trust-Prinzip als Ausgangspunkt für die Gewährleistung sicherer Umgebungen übernehmen.
•  Für 60% der Organisationen wird das Risiko der Cybersicherheit ein entscheidender Faktor bei der Durchführung von Transaktionen mit Dritten sein.
•  30% der Länder werden Gesetze verabschieden, die Zahlungen, Geldstrafen und Verhandlungen bei Ransomware-Angriffen regeln.

In diesem Zusammenhang gibt es die Möglichkeit, Künstliche Intelligenz (KI) zu nutzen, um Cyberkriminelle zu bekämpfen. Die Implementierung von KI in der Cybersicherheit kann revolutionieren, wie Unternehmen sich gegen Cyberbedrohungen schützen. KI kann verwendet werden, um Cyberangriffe in Echtzeit zu erkennen und zu verhindern sowie große Datenmengen zu analysieren, um Muster zu identifizieren, die zu potenziellen Bedrohungen führen. Einige Möglichkeiten, wie KI im Bereich der Cybersicherheit angewendet werden kann, umfassen Folgendes:

• Bedrohungserkennung: Künstliche Intelligenz kann Cyberbedrohungen erkennen, indem sie große Datenmengen analysiert und potenziell gefährliche Muster identifiziert. Dies ermöglicht es Unternehmen, schneller und effektiver auf Bedrohungen zu reagieren.
•  Malware-Erkennung: Künstliche Intelligenz kann zur Erkennung von Malware eingesetzt werden, indem sie den Code analysiert und Muster identifiziert, die auf bösartiges Verhalten hinweisen. Dies ermöglicht es Unternehmen, Malware zu erkennen und zu verhindern, bevor sie Schaden anrichten kann.
•  Phishing-Erkennung: Künstliche Intelligenz kann Phishing-Angriffe erkennen, indem sie den Inhalt von E-Mails analysiert und Muster identifiziert, die auf Phishing hinweisen. Dies ermöglicht es Unternehmen, Phishing-Angriffe zu erkennen und zu verhindern, bevor sie Schaden anrichten können.
•  Netzwerksicherheit: Künstliche Intelligenz kann den Netzwerkverkehr überwachen und Muster identifizieren, die auf eine potenzielle Bedrohung hinweisen. Dies ermöglicht es Unternehmen, Cyberangriffe zu erkennen und zu verhindern, bevor sie Schaden anrichten können.

Vorteile der Nutzung von Künstlicher Intelligenz in der Cybersicherheit für Unternehmen

Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz im Bereich der Cybersicherheit bietet viele Vorteile für die unten genannten Unternehmen:

• Verbesserte Sicherheit: Artificial Intelligence can detect and prevent cyber threats in real time, improving companies’ overall security.
•  Erhöhte Effizienz: Künstliche Intelligenz kann große Datenmengen viel schneller analysieren als ein Mensch, was die Effizienz der Sicherheitsoperationen erhöht.
•  Kosteneinsparungen: Künstliche Intelligenz automatisiert die Erkennung und Verhinderung von Cyberbedrohungen, sodass Unternehmen weniger Arbeitskräfte benötigen und Kosten sparen können.
•  Bessere Entscheidungsfindung: Künstliche Intelligenz kann zur Analyse von Daten und zur Bereitstellung von Schlussfolgerungen verwendet werden, die Unternehmen helfen können, bessere Sicherheitsentscheidungen zu treffen.
•  Bessere Reaktionszeit: Künstliche Intelligenz kann Cyberbedrohungen in Echtzeit erkennen und darauf reagieren, was Unternehmen hilft, schneller zu reagieren.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zwei Konzepte sind, die das Gebiet der Cybersicherheit erheblich beeinflussen. Durch die Automatisierung vieler Aufgaben, die traditionell manuell durchgeführt wurden, spart KI Zeit und reduziert das Risiko menschlicher Fehler. Darüber hinaus kann KI große Datenmengen viel schneller verarbeiten als Menschen, wodurch die Identifizierung und Verhinderung von groß angelegten Cyberbedrohungen erleichtert wird. Unternehmen, die in Cybersicherheit und KI investieren, werden besser gerüstet sein, um ihre digitalen Vermögenswerte zu schützen und in der sich ständig weiterentwickelnden Technologielandschaft wettbewerbsfähig zu bleiben.

Künstliche Intelligenz versucht immer, innovative Methoden zu integrieren, indem sie maschinelle Lernalgorithmen und Vorlagen auf unsere Cybersicherheitslösungen und -produkte anwendet, um den fortschrittlichsten und flexibelsten Schutz zu bieten.

Verständnis von Benutzer- und Entitätsverhaltensanalysen (UEBA)

Lösungen für Benutzer- und Entitätsverhaltensanalysen (UEBA) ermöglichen die Modellierung des Benutzerverhaltens und ihrer Geräte, während sie im Internet surfen oder eine Anwendung nutzen. UEBA umfasst die Überwachung, Sammlung und Auswertung von Daten und Aktivitäten von Benutzern, die mit einem System interagieren, was informativ, transaktional oder prozessbasiert sein kann.

UEBA technologies leverage Artificial Intelligence and machine learning to analyze historical data records, including text, numbers, voice, audio, and video, to identify patterns and feed systems that facilitate decision-making in individual classification, social reintegration, physical security, logical security, and cybersecurity. Based on their analysis, these systems can take measures or actions and automatically adapt to make “intelligent automated decisions.”

Erweiterte Fähigkeiten und Anwendungen von UEBA-Tools

Tools zur Analyse des Benutzerverhaltens verfügen über fortschrittlichere Ausnahme- und Profilüberwachungsfähigkeiten als herkömmliche Computersysteme. Sie werden verwendet, um eine Basislinie normaler Aktivitäten zu etablieren, die spezifisch für die Organisation und ihre Benutzer sind, und Abweichungen von dieser Norm zu identifizieren. UEBA verwendet Big-Data-Algorithmen und maschinelles Lernen, um diese Abweichungen in nahezu Echtzeit zu bewerten, wodurch Organisationen Klassifikationen und Entscheidungen treffen, versteckte Muster erkennen und Risikosituationen oder andere potenzielle Sicherheitsbedrohungen aufdecken können.

UEBA sammelt verschiedene Datentypen wie Benutzerrollen und -titel, Zugänge, Konten, Berechtigungen, Benutzeraktivitäten, geografische Standorte und Sicherheitswarnungen. Die Daten können aus vergangenen und aktuellen Aktivitäten gesammelt werden, wobei die Analyse Faktoren wie genutzte Ressourcen, Sitzungsdauer, Konnektivität und Aktivitäten der Peer-Gruppe berücksichtigt, um anomales Verhalten zu vergleichen. Es wird auch automatisch aktualisiert, wenn sich Daten ändern, z. B. wenn Berechtigungen hinzugefügt werden.

UEBA-Systeme melden nicht alle Anomalien als riskant, sondern bewerten die potenziellen Auswirkungen des Verhaltens. Niedrige Auswirkungswerte werden weniger sensiblen Ressourcen zugewiesen, während höhere Auswirkungswerte sensibleren Daten wie persönlich identifizierbaren Informationen zugewiesen werden. Dieser Ansatz ermöglicht es Sicherheitsteams, zu priorisieren, welche Spuren verfolgt werden sollen. Gleichzeitig schränkt das UEBA-System automatisch die Authentifizierung ein oder erhöht die Schwierigkeit für Benutzer, die ein anormales Verhalten zeigen.

Maschinelle Lernalgorithmen ermöglichen es UEBA-Systemen, falsch-positive Ergebnisse zu reduzieren und klarere und genauere umsetzbare Risikoinformationen für Cybersicherheitsteams bereitzustellen.

I Afslutning

In den letzten Jahren hat sich die Nutzung von Techniken, die als Benutzer- und Entitätsverhaltensanalysen (UEBA) bezeichnet werden, zur Analyse des Verhaltens von Benutzern und Entitäten verbreitet. Diese Techniken haben viele Anwendungen, die immer etwas gemeinsam haben: das Aufzeichnen des Benutzerverhaltens in der Vergangenheit, das Modellieren dieses Verhaltens in der Gegenwart und das Vorhersagen, wie es sein wird.

Ein UEBA-System sammelt Daten über Benutzer- und Entitätsaktivitäten aus Systemprotokollen. Es wendet fortschrittliche Analysemethoden an, um die Daten zu analysieren und eine Basislinie von Benutzerverhaltensmustern zu etablieren. UEBA überwacht kontinuierlich das Verhalten von Entitäten und vergleicht es mit der Basislinie des Verhaltens derselben oder ähnlicher Entitäten, um anormales Verhalten zu erkennen.

Die Basislinienbildung ist entscheidend für ein UEBA-System, da sie es ermöglicht, potenzielle Bedrohungen zu erkennen. Das UEBA-System vergleicht die etablierte Basislinie mit dem aktuellen Benutzerverhalten, berechnet einen Risikowert und bestimmt, ob Abweichungen akzeptabel sind. Das System alarmiert Sicherheitsanalysten, wenn der Risikowert einen bestimmten Schwellenwert überschreitet.