Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens auf die Cybersicherheit von Computern

Viel wird über Künstliche Intelligenz gehört, insbesondere über einen ihrer prominentesten Zweige, wie “Machine Learning”. Allerdings ist Künstliche Intelligenz nicht neu; Sie ist seit Ende der 50er Jahre bei uns, als sich Wissenschaftler in Darthmoud trafen und den Begriff 1956 prägten. Heute hat ihr Einfluss mehrere Sektoren und Bereiche erreicht, unter anderem: den Automobilsektor, Energie, Industrie, den Bankensektor, Gesundheit, Cyberabwehr und Cybersicherheit.

Machine Learning besteht darin, Modelle oder Algorithmen zu erstellen, um Daten zu analysieren, daraus zu lernen und deren mögliches Verhalten in der Zeit oder in geschätzten Situationen vorherzusagen. Aus diesen Gründen war die Cybersicherheitsbranche nicht immun gegen das Wachstum, die Verbreitung und Installation von Techniken zur Verbesserung der Computersicherheit, die Machine-Learning-Modelle und -Techniken verwenden, die eine angemessenere Reaktion im Einklang mit den aktuellen Anforderungen ermöglichen. Diese Praktiken verbessern und ermöglichen eine Bedrohungsanalyse und versprechen, effektiver bei der Verhinderung oder Vermeidung von Sicherheitsvorfällen zu sein. Derzeit finden wir mehrere Anwendungen der Künstlichen Intelligenz durch Machine Learning in der Computersicherheit, darunter: die Erkennung von Kreditkartenbetrug, Eindringungserkennung, Malware-Klassifizierung und Erkennung von Denial-of-Service-Angriffen, zum Beispiel. Nennen Sie einige davon.

Es ist unbestreitbar, dass das Erscheinen des Internets viele Vorteile und Verbesserungen der Lebensbedingungen für viele Menschen erreicht hat. Zum Beispiel sind Telearbeit und virtuelle Bildung zwei Bereiche oder Sektoren, die von den Werkzeugen und Plattformen profitiert haben, um von zu Hause aus zu arbeiten oder zu studieren, ohne in den chaotischen und ständigen Problemen des Transports und der Unsicherheit unserer großen Städte gefangen zu sein.

Machine Learning und E-Commerce

Ein weiterer Sektor, der zweifellos vom Ausbau und der Verbreitung des Internets profitiert hat, ist der elektronische Handel. Unternehmen sind in der Notwendigkeit gefangen, neue Medien- und Kommunikationsstrategien mit ihren Kunden zu schaffen, die es ihnen ermöglichen, das notwendige Verkaufsvolumen zu erreichen, um Gewinne zu verbessern; Aus Gründen wie diesen ist E-Commerce ein unschätzbares Werkzeug für die Verkaufsabteilung von Unternehmen. Aber andererseits, ebenso wie die Vorteile und Vorteile der Nutzung des Internets in mehreren Werkzeugen, Plattformen, Beratungsseiten, Finanz- und Bankportalen zugenommen haben, ist es auch wahr, dass die Risiken, Bedrohungen und Möglichkeiten von Eindringlingen durch skrupellose und böswillige Menschen zugenommen haben.

Die Expansion und beschleunigte Entwicklung in der Kommunikation, die Verbreitung mobiler und intelligenter Geräte und der Fortschritt in Technologien wie dem Internet der Dinge (IoT) haben ihre Bedeutung und Komplexität erhöht; hier steht die Datenwissenschaft mit einer Option zur Optimierung der Anforderungsanalysemechanismen in Computersystemen und zur Schaffung einer besseren Option gegen die verschiedenen Arten von Sicherheitsrisiken, die heute existieren.

Andererseits nehmen Angriffe und Eindringlinge in Computersysteme, Websites und Anwendungen immer häufiger zu, was es unerlässlich macht, autonome Mechanismen zu verwenden, um Schäden oder Informationsverluste zu verhindern. Die Sicherheit von Geschäftsdaten, persönlichen Daten und geschäftskritischen Anwendungen sind Aspekte, die Organisationen um jeden Preis vermeiden müssen, dass sie kompromittiert werden. Hier kommt die ständige Weiterentwicklung und Verbesserung der Machine-Learning-Techniken ins Spiel, da sie historische oder aktuelle Daten berücksichtigen, mit dem Ziel, Vorhersagen oder Projektionen eines bestimmten Datenbereichs oder in bestimmten Zeiträumen zu machen, um Ähnlichkeiten in Bezug auf Muster oder Verhaltensmerkmale festzustellen.

Es muss berücksichtigt werden, dass ein Computersystem dank Machine Learning seltsame Verhaltensweisen und anomale Situationen in großen Datenmengen, bekannt als Muster, lokalisieren kann. Machine Learning erkennt ungewöhnliche Situationen, die versuchen, ein Systemnetzwerk zu infiltrieren. Wir können zwei mögliche Lösungen finden: Heuristische IDS und regelbasierte IDS.

Heuristische IDS

Das IDS ist das Eindringungserkennungssystem, das für die Überwachung des eingehenden und hervorgehobenen Verkehrs einer Website verantwortlich ist und sein Verhalten aufzeichnet. Es ermöglicht eine Überwachung, die verdächtige Aktivitäten erkennt und bei Erkennung Warnungen generiert. Basierend auf diesen Warnungen kann ein Analyst des Sicherheitsoperationszentrums (SOC) oder ein Vorfallbeantworter das Problem untersuchen und geeignete Maßnahmen ergreifen, um die Bedrohung zu beheben. IDS sind so konzipiert, dass sie in verschiedenen Umgebungen eingesetzt werden können. Und wie viele Cybersicherheitslösungen kann ein IDS hostbasiert oder netzwerkbasiert sein. Lassen Sie uns nun ein wenig mehr über die verschiedenen Arten von IDS erfahren.

Hostbasiertes IDS (HIDS): Ein HIDS wird auf einem bestimmten Endpunkt eingesetzt, der zum Schutz vor internen und externen Bedrohungen entwickelt wurde. Diese Art von IDS kann in der Lage sein, den eingehenden und ausgehenden Netzwerkverkehr des Computers zu überwachen, laufende Prozesse zu beobachten und Systemprotokolle zu inspizieren. Die Sichtbarkeit eines HIDS ist auf seinen Host-Computer beschränkt, was den Kontext für die Entscheidungsfindung verringert. Dennoch hat es eine tiefe Sichtbarkeit in die internen Komponenten des Host-Computers.

Netzwerkbasiertes IDS (NIDS): Ein NIDS ist so konzipiert, dass es ein gesamtes geschütztes Netzwerk überwacht. Es hat Sichtbarkeit in den gesamten Verkehr, der durch das Netzwerk fließt, und trifft Entscheidungen basierend auf den Metadaten und Inhalten der Pakete. Diese breitere Sicht bietet größeren Kontext und die Fähigkeit, weit verbreitete Bedrohungen zu erkennen. Diese Systeme haben jedoch keine Sichtbarkeit in die internen Komponenten der Endpunkte, die sie schützen. Eine einheitliche Bedrohungsmanagementlösung wird empfohlen, die Technologien in ein einziges System integriert, um umfassendere Sicherheit zu bieten. Aufgrund der unterschiedlichen Sichtbarkeitsebenen bietet die Implementierung eines isolierten HIDS oder NIDS unvollständigen Schutz des Bedrohungssystems für eine Organisation.

IDS-Erkennungsmethoden

IDS-Lösungen unterscheiden sich in der Art und Weise, wie sie potenzielle Eindringlinge identifizieren:

Signaturerkennung – Signaturbasierte Eindringungserkennungssystemlösungen verwenden Fingerabdrücke bekannter Cyber-Bedrohungen, um sie zu identifizieren. Sobald Malware oder andere bösartige Inhalte identifiziert werden, wird eine Signatur generiert und der Liste hinzugefügt, die von der IDS-Lösung verwendet wird, um eingehende Inhalte zu scannen. Dies ermöglicht es einem IDS, eine hohe Bedrohungserkennungsrate ohne Fehlalarme zu erreichen, da alle Warnungen auf der Erkennung bekannter bösartiger Inhalte basieren. Ein signaturbasiertes IDS ist jedoch darauf beschränkt, bekannte Cyber-Bedrohungen zu erkennen und keine Schwachstellen zu erkennen.

Anomalieerkennung – Anomaliebasierte Eindringungserkennungssystemlösungen erstellen ein Modell des “normalen” Verhaltens des geschützten Systems. Alle zukünftigen Verhaltensweisen werden mit diesem Modell verglichen, und alle Anomalien werden als potenzielle Cyber-Bedrohung markiert und lösen Warnungen aus. Obwohl dieser Ansatz neue Cyber-Bedrohungen erkennen kann, bedeutet die Schwierigkeit, ein genaues Modell des “normalen” Verhaltens zu erstellen, dass diese Systeme ein Gleichgewicht zwischen Fehlalarmen und Fehlalarmen finden müssen.

Hybriderkennung – Ein hybrides IDS verwendet sowohl signaturbasierte Erkennung als auch anomaliebasierte Erkennung. Dies ermöglicht es, eine größere Anzahl potenzieller Angriffe mit einer geringeren Fehlerquote zu erkennen, als wenn eines der Systeme isoliert verwendet würde.

IDS und Firewalls

IDS-Systeme und Firewalls sind Cybersicherheitslösungen, die implementiert werden können, um einen Endpunkt oder ein Netzwerk zu schützen. Sie unterscheiden sich jedoch erheblich in ihren Zwecken. Ein IDS ist ein passives Überwachungsgerät, das potenzielle Cyber-Bedrohungen erkennt und Warnungen generiert, sodass Analysten in einem Vorfallreaktions-SOC den potenziellen Vorfall untersuchen und darauf reagieren können. Es bietet jedoch keinen absoluten Schutz für den Endpunkt oder das Netzwerk. Andererseits ist eine Firewall so konzipiert, dass sie als Schutzsystem fungiert, das die Metadaten von Netzwerkpaketen analysiert und den Verkehr basierend auf vordefinierten Regeln zulässt oder blockiert, was eine Grenze schafft, die bestimmte Arten von Verkehr oder Protokollen nicht überschreiten können.

Mit anderen Worten, eine Firewall ist ein aktives Schutzgerät, eher wie ein Eindringungspräventionssystem (IPS). Ein IPS ist wie ein IDS, außer dass es identifizierte Cyber-Bedrohungen aktiv blockiert, anstatt einfach einen Alarm auszulösen. IDS ergänzt die Funktionalität einer Firewall, und viele Next-Generation-Firewalls (NGFWs) haben IDS/IPS-Funktionen integriert, die es ermöglichen, vordefinierte Filterregeln anzuwenden und auf ausgefeiltere Cyber-Bedrohungen zu erkennen und zu reagieren (IDS/IPS).

Regelbasiertes IDS

Es ist die Lösung, die von einem Abgleich mit Mustern ausgeht, damit das System in der Lage ist, sie automatisch zu erkennen und eine Warnung auszulösen. Einige Beispiele sind Snort, Suricata, Ossec, Samhain, Bro oder Kismet. Alle diese Systeme basieren auf Regeln, die vorkonfiguriert werden müssen, um automatisch und ohne Überwachung zu arbeiten. Es ist auch wichtig zu beachten, dass sie so effektiv sein werden, wie ihre Datenbanken über bekannte Bedrohungen aktualisiert werden.

Wie wählt man eine IDS-Lösung aus?

Ein IDS-System ist eine Komponente, die in der Cybersicherheitsimplementierung jeder Organisation vorhanden sein muss. Eine einfache Firewall bietet die Grundlage für Netzwerksicherheit, aber viele fortschrittliche Cyber-Bedrohungen können unbemerkt bleiben. Ein IDS fügt eine zusätzliche Verteidigungslinie gegen Cyber-Bedrohungen hinzu, was es einem Cyber-Angreifer erschwert, unentdeckt auf das Netzwerk einer Organisation zuzugreifen.

Bei der Auswahl eines IDS ist es wichtig, das Einsatzszenario zu berücksichtigen. In einigen Fällen kann ein Eindringungserkennungssystem die beste Option für die Aufgabe sein, während in anderen Fällen der integrierte Schutz eines IPS eine bessere Option sein kann. Ein NGFW mit integrierten IDS/IPS-Funktionen bietet eine integrierte Lösung und vereinfacht die Erkennung von Cyber-Bedrohungen und das Sicherheitsmanagement.

I Afslutning

Cyberangriffe hören nicht auf zu passieren, und Unternehmen müssen verschiedene Sicherheitsmaßnahmen implementieren, um die Integrität und Verfügbarkeit von Informationen und das korrekte Funktionieren des gesamten Systems zu gewährleisten. Wir haben das Eindringungserkennungssystem unter den Sicherheitsmaßnahmen, die übernommen werden können. Oft finden wir unter den Sicherheitstools, die ein Unternehmen verwendet, gemischte Systeme, die ein IDS mit einer Firewall kombinieren.

Während beide Systeme das Netzwerk und die Geräte auf anomale Cyber-Bedrohungen überwachen und analysieren, besteht der Hauptunterschied zwischen einem IDS und einem IPS darin, dass letzteres Angriffe blockieren kann, da es eine präventive und proaktive Rolle hat.

In Bezug auf die Firewall blockiert sie den gesamten Verkehr und filtert nur den Verkehr oder die Datenpakete, die in ihrer Konfiguration erlaubt sind. Ein IDS macht das Gegenteil; es lässt den gesamten Verkehr durch und scannt ihn auf bösartige Daten oder Aktivitäten. Daher müssen das IDS und die Firewall zusammenarbeiten, wobei die zweite den erlaubten Verkehr filtert und die erste ihn auf Bedrohungen oder Anomalien analysiert.