{"id":1641,"date":"2023-04-03T14:56:59","date_gmt":"2023-04-03T14:56:59","guid":{"rendered":"https:\/\/securitybriefing.net\/?p=1641"},"modified":"2023-04-03T14:56:59","modified_gmt":"2023-04-03T14:56:59","slug":"verwendung-von-kuenstlicher-intelligenz-fuer-benutzer-und-objektverhaltensanalyse-ueba","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/securitybriefing.net\/de\/ki\/verwendung-von-kuenstlicher-intelligenz-fuer-benutzer-und-objektverhaltensanalyse-ueba\/","title":{"rendered":"Einsatz von k\u00fcnstlicher Intelligenz f\u00fcr die Analyse des Nutzer- und Entit\u00e4tsverhaltens (UEBA)"},"content":{"rendered":"<p>Artificial Intelligence and Cybersecurity are two terms gaining importance in today\u2019s 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.<\/p>\n\n\n\n<p>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\u2019s start! Are you going to miss them?<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"applications-of-artificial-intelligence-in-cybersecurity\">Anwendungen der K\u00fcnstlichen Intelligenz in der Cybersicherheit<\/h2>\n\n\n<p>The inefficient operation of machinery continues to cause significant productivity losses for companies. As we move into 2023 and beyond, cybersecurity remains an organization\u2019s top priority. Key predictions to keep in mind include the following:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>60% der Organisationen werden das Zero-Trust-Prinzip als Ausgangspunkt f\u00fcr die Gew\u00e4hrleistung sicherer Umgebungen \u00fcbernehmen.<\/li>\n\n\n\n<li>&nbsp;F\u00fcr 60% der Organisationen wird das Risiko der Cybersicherheit ein entscheidender Faktor bei der Durchf\u00fchrung von Transaktionen mit Dritten sein.<\/li>\n\n\n\n<li>&nbsp;30% der L\u00e4nder werden Gesetze verabschieden, die Zahlungen, Geldstrafen und Verhandlungen bei Ransomware-Angriffen regeln.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>In diesem Zusammenhang gibt es die M\u00f6glichkeit, K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) zu nutzen, um Cyberkriminelle zu bek\u00e4mpfen. Die Implementierung von KI in der Cybersicherheit kann revolutionieren, wie Unternehmen sich gegen Cyberbedrohungen sch\u00fctzen. KI kann verwendet werden, um Cyberangriffe in Echtzeit zu erkennen und zu verhindern sowie gro\u00dfe Datenmengen zu analysieren, um Muster zu identifizieren, die zu potenziellen Bedrohungen f\u00fchren. Einige M\u00f6glichkeiten, wie KI im Bereich der Cybersicherheit angewendet werden kann, umfassen Folgendes:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Bedrohungserkennung<\/strong>: K\u00fcnstliche Intelligenz kann Cyberbedrohungen erkennen, indem sie gro\u00dfe Datenmengen analysiert und potenziell gef\u00e4hrliche Muster identifiziert. Dies erm\u00f6glicht es Unternehmen, schneller und effektiver auf Bedrohungen zu reagieren.<\/li>\n\n\n\n<li>&nbsp;<strong>Malware-Erkennung<\/strong>: K\u00fcnstliche Intelligenz kann zur Erkennung von Malware eingesetzt werden, indem sie den Code analysiert und Muster identifiziert, die auf b\u00f6sartiges Verhalten hinweisen. Dies erm\u00f6glicht es Unternehmen, Malware zu erkennen und zu verhindern, bevor sie Schaden anrichten kann.<\/li>\n\n\n\n<li>&nbsp;<strong>Phishing-Erkennung<\/strong>: K\u00fcnstliche Intelligenz kann Phishing-Angriffe erkennen, indem sie den Inhalt von E-Mails analysiert und Muster identifiziert, die auf Phishing hinweisen. Dies erm\u00f6glicht es Unternehmen, Phishing-Angriffe zu erkennen und zu verhindern, bevor sie Schaden anrichten k\u00f6nnen.<\/li>\n\n\n\n<li>&nbsp;<strong>Netzwerksicherheit<\/strong>: K\u00fcnstliche Intelligenz kann den Netzwerkverkehr \u00fcberwachen und Muster identifizieren, die auf eine potenzielle Bedrohung hinweisen. Dies erm\u00f6glicht es Unternehmen, Cyberangriffe zu erkennen und zu verhindern, bevor sie Schaden anrichten k\u00f6nnen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"advantages-of-using-artificial-intelligence-in-cybersecurity-for-companies\"><strong>Vorteile der Nutzung von K\u00fcnstlicher Intelligenz in der Cybersicherheit f\u00fcr Unternehmen<\/strong><\/h2>\n\n\n<p>Die Nutzung von K\u00fcnstlicher Intelligenz im Bereich der Cybersicherheit bietet viele Vorteile f\u00fcr die unten genannten Unternehmen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Verbesserte Sicherheit<\/strong>: Artificial Intelligence can detect and prevent cyber threats in real time, improving companies\u2019 overall security.<\/li>\n\n\n\n<li>&nbsp;<strong>Erh\u00f6hte Effizienz<\/strong>: K\u00fcnstliche Intelligenz kann gro\u00dfe Datenmengen viel schneller analysieren als ein Mensch, was die Effizienz der Sicherheitsoperationen erh\u00f6ht.<\/li>\n\n\n\n<li>&nbsp;<strong>Kosteneinsparungen<\/strong>: K\u00fcnstliche Intelligenz automatisiert die Erkennung und Verhinderung von Cyberbedrohungen, sodass Unternehmen weniger Arbeitskr\u00e4fte ben\u00f6tigen und Kosten sparen k\u00f6nnen.<\/li>\n\n\n\n<li>&nbsp;<strong>Bessere Entscheidungsfindung<\/strong>: K\u00fcnstliche Intelligenz kann zur Analyse von Daten und zur Bereitstellung von Schlussfolgerungen verwendet werden, die Unternehmen helfen k\u00f6nnen, bessere Sicherheitsentscheidungen zu treffen.<\/li>\n\n\n\n<li>&nbsp;<strong>Bessere Reaktionszeit<\/strong>: K\u00fcnstliche Intelligenz kann Cyberbedrohungen in Echtzeit erkennen und darauf reagieren, was Unternehmen hilft, schneller zu reagieren.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Zusammenfassend l\u00e4sst sich sagen, dass K\u00fcnstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zwei Konzepte sind, die das Gebiet der Cybersicherheit erheblich beeinflussen. Durch die Automatisierung vieler Aufgaben, die traditionell manuell durchgef\u00fchrt wurden, spart KI Zeit und reduziert das Risiko menschlicher Fehler. Dar\u00fcber hinaus kann KI gro\u00dfe Datenmengen viel schneller verarbeiten als Menschen, wodurch die Identifizierung und Verhinderung von gro\u00df angelegten Cyberbedrohungen erleichtert wird. Unternehmen, die in Cybersicherheit und KI investieren, werden besser ger\u00fcstet sein, um ihre digitalen Verm\u00f6genswerte zu sch\u00fctzen und in der sich st\u00e4ndig weiterentwickelnden Technologielandschaft wettbewerbsf\u00e4hig zu bleiben.<\/p>\n\n\n\n<p>K\u00fcnstliche Intelligenz versucht immer, innovative Methoden zu integrieren, indem sie maschinelle Lernalgorithmen und Vorlagen auf unsere Cybersicherheitsl\u00f6sungen und -produkte anwendet, um den fortschrittlichsten und flexibelsten Schutz zu bieten.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"understanding-user-and-entity-behavior-analytics-ueba\">Verst\u00e4ndnis von Benutzer- und Entit\u00e4tsverhaltensanalysen (UEBA)<\/h2>\n\n\n<p>L\u00f6sungen f\u00fcr Benutzer- und Entit\u00e4tsverhaltensanalysen (UEBA) erm\u00f6glichen die Modellierung des Benutzerverhaltens und ihrer Ger\u00e4te, w\u00e4hrend sie im Internet surfen oder eine Anwendung nutzen. UEBA umfasst die \u00dcberwachung, Sammlung und Auswertung von Daten und Aktivit\u00e4ten von Benutzern, die mit einem System interagieren, was informativ, transaktional oder prozessbasiert sein kann.<\/p>\n\n\n\n<p>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 \u201cintelligent automated decisions.\u201d<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"advanced-capabilities-and-applications-of-ueba-tools\">Erweiterte F\u00e4higkeiten und Anwendungen von UEBA-Tools<\/h2>\n\n\n<p>Tools zur Analyse des Benutzerverhaltens verf\u00fcgen \u00fcber fortschrittlichere Ausnahme- und Profil\u00fcberwachungsf\u00e4higkeiten als herk\u00f6mmliche Computersysteme. Sie werden verwendet, um eine Basislinie normaler Aktivit\u00e4ten zu etablieren, die spezifisch f\u00fcr 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 k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<p>UEBA sammelt verschiedene Datentypen wie Benutzerrollen und -titel, Zug\u00e4nge, Konten, Berechtigungen, Benutzeraktivit\u00e4ten, geografische Standorte und Sicherheitswarnungen. Die Daten k\u00f6nnen aus vergangenen und aktuellen Aktivit\u00e4ten gesammelt werden, wobei die Analyse Faktoren wie genutzte Ressourcen, Sitzungsdauer, Konnektivit\u00e4t und Aktivit\u00e4ten der Peer-Gruppe ber\u00fccksichtigt, um anomales Verhalten zu vergleichen. Es wird auch automatisch aktualisiert, wenn sich Daten \u00e4ndern, z. B. wenn Berechtigungen hinzugef\u00fcgt werden.<\/p>\n\n\n\n<p>UEBA-Systeme melden nicht alle Anomalien als riskant, sondern bewerten die potenziellen Auswirkungen des Verhaltens. Niedrige Auswirkungswerte werden weniger sensiblen Ressourcen zugewiesen, w\u00e4hrend h\u00f6here Auswirkungswerte sensibleren Daten wie pers\u00f6nlich identifizierbaren Informationen zugewiesen werden. Dieser Ansatz erm\u00f6glicht es Sicherheitsteams, zu priorisieren, welche Spuren verfolgt werden sollen. Gleichzeitig schr\u00e4nkt das UEBA-System automatisch die Authentifizierung ein oder erh\u00f6ht die Schwierigkeit f\u00fcr Benutzer, die ein anormales Verhalten zeigen.<\/p>\n\n\n\n<p>Maschinelle Lernalgorithmen erm\u00f6glichen es UEBA-Systemen, falsch-positive Ergebnisse zu reduzieren und klarere und genauere umsetzbare Risikoinformationen f\u00fcr Cybersicherheitsteams bereitzustellen.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>I Afslutning<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>In den letzten Jahren hat sich die Nutzung von Techniken, die als Benutzer- und Entit\u00e4tsverhaltensanalysen (UEBA) bezeichnet werden, zur Analyse des Verhaltens von Benutzern und Entit\u00e4ten 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.<\/p>\n\n\n\n<p>Ein UEBA-System sammelt Daten \u00fcber Benutzer- und Entit\u00e4tsaktivit\u00e4ten aus Systemprotokollen. Es wendet fortschrittliche Analysemethoden an, um die Daten zu analysieren und eine Basislinie von Benutzerverhaltensmustern zu etablieren. UEBA \u00fcberwacht kontinuierlich das Verhalten von Entit\u00e4ten und vergleicht es mit der Basislinie des Verhaltens derselben oder \u00e4hnlicher Entit\u00e4ten, um anormales Verhalten zu erkennen.<\/p>\n\n\n\n<p>Die Basislinienbildung ist entscheidend f\u00fcr ein UEBA-System, da sie es erm\u00f6glicht, 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 \u00fcberschreitet.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>K\u00fcnstliche Intelligenz und Cybersicherheit sind zwei Begriffe, die im heutigen digitalen Zeitalter zunehmend an Bedeutung gewinnen. 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