Techniken, Lösungen und Modelle: Anwendung von maschinellem Lernen auf Cybersecurity

Maschinelles Lernen, ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, ermöglicht es Systemen und Anwendungen, in dynamischen Umgebungen ohne explizite Programmierung zu lernen. Durch die Analyse historischer Daten und die Erkennung von Mustern können diese Systeme feststellen, ob sie die gewünschten Ergebnisse erzielen. Das Wachstum des maschinellen Lernens wurde durch Fortschritte im Bereich Big Data, verschiedene Datenquellen und die zunehmende Rechenleistung von Geräten und Servern vorangetrieben.

Im Bereich der Cybersicherheit sind kontinuierliche Anstrengungen erforderlich, um Modelle wie den CID-Dreiklang aufrechtzuerhalten, der sich auf die Integrität, Verfügbarkeit und Vertraulichkeit von Informationen konzentriert. Die Bewältigung neuer Cyberbedrohungen und die Verbesserung der Erkennungs- und Analysefähigkeiten stellen Systeme, Berater und Forscher vor große Herausforderungen. Zu den Faktoren, die zu diesen Herausforderungen beitragen, gehören die unterschiedliche Komplexität, der rasche technologische Fortschritt und der Einfallsreichtum von Cyberkriminellen.

Bis 2023 sollte jede herkömmliche Software Sicherheitsfunktionen und -richtlinien priorisieren und sich bei der Identifizierung und Analyse von Schwachstellen auf menschliche Eingaben verlassen. Die Festlegung von Prozessen und Standards für die Erkennung und Charakterisierung von Schwachstellen ist für die Entwicklung effektiver Tools unerlässlich. Die Integration von Data-Science-Techniken, Modellen und Algorithmen des maschinellen Lernens kann die Effizienz dieser Analyseprozesse erheblich steigern.

Wichtigkeit der Klassifizierung von Malware für lernende Maschinen

Seit 2014 befassen sich Cybersecurity-Experten mit der Entwicklung eines Malware-Klassifizierungssystems für MS Windows, das Merkmale aus der statischen und dynamischen Analyse nutzt. Bei dieser Forschung wurden verschiedene Klassifizierungsalgorithmen wie MultiLayer Perceptron eingesetzt, IB1, Entscheidungsbaumund Zufälliger Wald. Vor allem durch die Kombination von Daten aus statischen und dynamischen Analysen lassen sich hervorragende Ergebnisse erzielen.

Ab 2019 wird die Anwendung von Data Science bei der Entwicklung von Softwarelösungen, einschließlich spezieller Vorhersagemodelle für die Erkennung von Malware und die Vorhersage von Cyberangriffen im Internet, zu einem vielversprechenden Ansatz werden.

Bis 2023 hat sich die Cybersicherheit zu einer Informatikdisziplin entwickelt, die sich mit der Entwicklung und Umsetzung von Informationsschutzmechanismen und technologischen Infrastrukturen für Unternehmen und Organisationen gegen potenzielle interne oder externe Angriffe beschäftigt. Seit 2020 ist ein wachsender Trend zur Integration von Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) in die Cybersicherheit zu beobachten.

Im Jahr 2023 werden 69% der Unternehmen beabsichtigen, KI in ihre Cybersicherheitssysteme einzubauen in fünf primären Anwendungsfällen: Erkennung von Eindringlingen, Klassifizierung von Netzwerkrisiken, Erkennung von Betrug, Analyse des Benutzer- und Geräteverhaltens und Erkennung von Malware. KI-gesteuerte Cybersicherheit wird derzeit in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter 75% in der Netzwerksicherheit, 71% in der Datensicherheit, 68% in der Endpunktsicherheit, 65% in der Identitäts- und Zugriffssicherheit, 64% in der Anwendungssicherheit, 59% in der Cloud-Sicherheit und 53% in der IoT-Sicherheit.

Implementierung von Modellen des maschinellen Lernens zur Verbesserung der Cybersicherheit

Da die Cyberkriminalität immer weiter zunimmt, äußern Unternehmen verschiedener Branchen ihre Besorgnis über ein falsches Sicherheitsempfinden, unzureichende Präventionsmaßnahmen oder -richtlinien und begrenzte Reaktionsmöglichkeiten auf Cyberangriffe. Befürworter der künstlichen Intelligenz (KI) im Bereich der Cybersicherheit sind der Meinung, dass die Integration von KI ein neues Paradigma schaffen kann, das die Schwachstellen am Endpunkt effektiv verringert und damit die Angriffsfläche verkleinert.

Im Jahr 2020 gingen 70% der gemeldeten Vorfälle von mit dem Netzwerk verbundenen Endgeräten aus, wobei PCs und Smartphones am häufigsten betroffen waren. Auch wenn der Begriff "künstliche Intelligenz" vielleicht überstrapaziert wird, ist es unbestreitbar, dass KI-Fortschritte die Identifizierung neuer Cyberbedrohungen erheblich beschleunigen und proaktive Reaktionen ermöglichen, um Cyberangriffe zu stoppen, bevor sie sich ausbreiten.

Viele Unternehmen setzen inzwischen verschiedene Tools ein, um die Sicherheit ihrer Produkte zu analysieren. Unter diesen Werkzeugen sind Generative Adversarial Networks (GANs) zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, Schwachstellen in Modellen des maschinellen Lernens zu erkennen und sie so zu trainieren, dass sie robuster werden. GANs sind KI-Algorithmen, die für das unbeaufsichtigte maschinelle Lernen entwickelt wurden und aus konkurrierenden neuronalen Netzwerksystemen bestehen. Wir stellen drei Frameworks für das Training von Machine-Learning-Modellen vor:

1. Deep-Pwing: Deep-Pwing wurde in TensorFlow 1 entwickelt und ist ein Framework, das Experimente mit maschinellen Lernmodellen ermöglicht, um ihre Widerstandsfähigkeit gegen potenzielle Angriffe zu bewerten. Es unterstützt auch die schrittweise Erweiterung ihrer Wissensbasis, wodurch es zu einem Werkzeug für die Durchführung von Penetrationstests und für statistische Studien über spezifische maschinelle Lernmodelle werden kann.
2. Gegensätzliche Lib: Diese Python-Bibliothek wurde entwickelt, um die Sicherheit von Klassifizierern für maschinelles Lernen gegen potenzielle Angriffe oder Eindringlinge zu bewerten. Adversarial Lib ermöglicht es den Benutzern, ein Skript oder einen Codeschnipsel zu starten, und unterstützt eine breite Palette von Algorithmen für maschinelles Lernen, die in C++ optimiert und neu geschrieben wurden. Darüber hinaus können die Benutzer fehlende Algorithmen zur Bibliothek beisteuern, wodurch diese immer umfassender wird.
3. Der GAN-Zoo: Der GAN-Zoo dient als Referenzseite und bietet Nutzern zahlreiche GANs für das Training und die Bewertung von Machine-Learning-Modellen. Unterstützt von einer großen Gemeinschaft von Entwicklern, werden jede Woche neue Dokumente zum GitHub-Repository hinzugefügt. (Der GAN-Zoo, 2018).

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das maschinelle Lernen zu einem unschätzbaren Werkzeug für Forscher und Entwickler im Bereich der Cybersicherheit geworden ist, da es die Durchführung zahlreicher Tests ermöglicht, die im Hinblick auf Sicherheit und Penetration viel Zeit und Mühe sparen (Flores Sinani, 2020).

Nutzung von Deep Learning für Cybersicherheitsanwendungen

Deep Learning, eine Untergruppe des maschinellen Lernens, verwendet einen automatisierten Lernansatz, bei dem künstliche Intelligenz (KI) darauf trainiert wird, bestimmte Ergebnisse auf der Grundlage von Eingabedaten vorherzusagen. Diese Fähigkeit ermöglicht es der KI, durch die Verarbeitung und Kombination von Datensätzen Ergebnisse vorherzusagen.

Einer der Hauptvorteile von Deep Learning ist seine Fähigkeit, in Echtzeit zu lernen und neue Klassifizierungskriterien ohne menschliches Zutun zu entwickeln. Da sich Cyberkriminelle schnell weiterentwickeln und adaptive Cyberbedrohungen produzieren, wird Deep Learning zunehmend zur Bekämpfung von Malware und Online-Betrug eingesetzt.

Deep Learning kann Cyber-Bedrohungen erkennen, klassifizieren und wirksam bekämpfen und so effizient und schnell Lösungen entwickeln. Zu den zahlreichen Anwendungsmöglichkeiten gehören Methoden zur Benutzeridentifizierung, um zwischen Menschen und Bots zu unterscheiden, Versuche von Cyberkriminellen, sich als solche auszugeben, zu erkennen oder unbefugten Zugriff auf Benutzerkonten von entfernten Standorten aus zu identifizieren.

Im Folgenden stellen wir einige Unternehmen vor, die sich auf Deep Learning spezialisiert haben:

• Kontrollpunkt: Ein Unternehmen, das sich auf Firewalls spezialisiert hat, Kontrollpunkt widmet sich dem umfassenden Schutz durch kontinuierliche Updates seiner Machine-Learning-Engines (ML). Der zentralisierte Dienst Campaign Hunting scannt jeden Netzwerkpunkt und analysiert Anomalien, um eine Cloud-basierte Schutzplattform aufzubauen.
• CrowdStrike: Der Schwerpunkt liegt auf der eingehenden Analyse des Nutzerverhaltens und der Geräteüberwachung, CrowdStrike identifiziert Viren, Malware, Diebstahl von Anmeldeinformationen und interne Cyber-Bedrohungen. Ihr Schutzansatz basiert auf Techniken des maschinellen Lernens, die ein Modell normaler Aktivitäten (Baseline) erstellen, das dabei hilft, Abweichungen in Echtzeit zu erkennen und Präventivmaßnahmen zu erleichtern.
• Darktrace: Mit einer Plattform, die eine Basislinie festlegt, zielt Darktrace in erster Linie darauf ab, Eindringlinge in WAN-, LAN- und WiFi-Netzwerke zu verhindern. Die Mechanismen des maschinellen Lernens verbessern das Modell kontinuierlich und ohne menschliches Zutun, indem sie sich an die Anforderungen der Kunden anpassen und die Abwehrfähigkeiten ständig verbessern.
• Tiefer Instinkt: Deep Instinct wurde gegründet, um eine Deep-Learning-Plattform für den Schutz von Endgeräten zu entwickeln. Das Hauptziel von Deep Instinct ist es, die Reaktionszeit bei Cyber-Bedrohungen für Endgeräte auf unter 20 Millisekunden zu reduzieren. Nach fünf Jahren des Trainings seines neuronalen Netzwerks bietet Deep Instinct nun einen einsatzfähigen Agenten für verschiedene Gerätetypen an und zeigt damit das umfassende Potenzial der Deep-Learning-Technologie.

Verbesserung der Cybersicherheit in Unternehmen durch Anwendungen des maschinellen Lernens

Die Automatisierung kann die Zahl der Fehlalarme im Bereich der Cybersicherheit erheblich verringern. Je nach Größe einer Bank können Analysten täglich 20 bis 30 falsch-positive Warnmeldungen bearbeiten. Wenn die Ressourcen für die Überprüfung von Warnmeldungen begrenzt sind, sollte eine andere Strategie in Betracht gezogen werden. Maschinelles Lernen kann im Finanzsektor zur Betrugserkennung eingesetzt werden. Visa zum Beispiel verfeinert seine Technologie zur Betrugserkennung kontinuierlich, mit Schwerpunkt auf skalierbaren maschinellen Lernmodellen und Deep Learning. Dieser Ansatz ermöglicht es ihnen, einen breiteren Datenumfang zu nutzen und Rückschlüsse auf verschiedene Situationen zu ziehen. Sie konzentrieren sich auch auf die Einbeziehung anderer Techniken wie der prädiktiven Echtzeitanalyse.

Im Bereich der Cybersicherheit werden robuste Algorithmen für maschinelles und tiefes Lernen für die Analyse von Malware, die Erkennung von Eindringlingen und die Prävention eingesetzt. Diese Algorithmen werden entwickelt, um Cyberangriffe vorherzusehen und den Zugriff auf kompromittierte Dateien oder Programme zu beschränken.

Auch im Bereich der Drohnen wurden Fortschritte bei der Cybersicherheit erzielt. Drohnen können Ausweitung der Videoüberwachung auf große Gebietewie Parks, landwirtschaftliche Flächen und industrielle Lagerhallen. Sie sind vielseitige Fahrzeuge, die routinemäßige, automatische Inspektionen durchführen oder manuell gesteuert werden können. Drohnen können für Gesichtserkennungsaufgaben und die Erkennung und Ortung von Eindringlingen konfiguriert werden. Da es sich nicht um stationäre Systeme handelt, ist es schwieriger, ihnen auszuweichen oder sie zu zerstören.

I Afslutning

Die wachsende Bedeutung der künstlichen Intelligenz, insbesondere des maschinellen und tiefen Lernens, für die Cybersicherheit von Privatpersonen und Unternehmen ist offensichtlich. Diese sich ständig weiterentwickelnde Technologielandschaft korrespondiert mit der Zunahme von Cyberkriminalität und Cyberangriffen, was zu immer komplexeren und anspruchsvolleren Herausforderungen im Bereich der Cybersicherheit führt.

Die Unternehmen untersuchen nun, wie maschinelles Lernen im Bereich der Cybersicherheit dazu beitragen kann, diese Risiken zu mindern. Die Akzeptanz von künstlicher Intelligenz im Bereich der Cybersicherheit nimmt weiter zu. Unternehmen müssen herausfinden, wo sie den maximalen Nutzen erzielen können, und Ziele festlegen, die mit ihrer Leistung oder ihren Erwartungen übereinstimmen.

Obwohl zahlreiche Techniken, Lösungen und Modelle maschinelles und tiefes Lernen für die Datenanalyse nutzen, gibt es noch viel zu tun, da sich die Cyberkriminellen ständig weiterentwickeln.