Viel wird \u00fcber K\u00fcnstliche Intelligenz geh\u00f6rt, insbesondere \u00fcber einen ihrer prominentesten Zweige, wie \u201cMachine Learning\u201d. Allerdings ist K\u00fcnstliche Intelligenz nicht neu; Sie ist seit Ende der 50er Jahre bei uns, als sich Wissenschaftler in Darthmoud trafen und den Begriff 1956 pr\u00e4gten. Heute hat ihr Einfluss mehrere Sektoren und Bereiche erreicht, unter anderem: den Automobilsektor, Energie, Industrie, den Bankensektor, Gesundheit, Cyberabwehr und Cybersicherheit.<\/p>\n\n\n\n
Machine Learning besteht darin, Modelle oder Algorithmen zu erstellen, um Daten zu analysieren, daraus zu lernen und deren m\u00f6gliches Verhalten in der Zeit oder in gesch\u00e4tzten Situationen vorherzusagen. Aus diesen Gr\u00fcnden 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 erm\u00f6glichen. Diese Praktiken verbessern und erm\u00f6glichen eine Bedrohungsanalyse und versprechen, effektiver bei der Verhinderung oder Vermeidung von Sicherheitsvorf\u00e4llen zu sein. Derzeit finden wir mehrere Anwendungen der K\u00fcnstlichen 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.<\/p>\n\n\n\n
Es ist unbestreitbar, dass das Erscheinen des Internets viele Vorteile und Verbesserungen der Lebensbedingungen f\u00fcr 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 st\u00e4ndigen Problemen des Transports und der Unsicherheit unserer gro\u00dfen St\u00e4dte gefangen zu sein.<\/p>\n\n\n
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 erm\u00f6glichen, das notwendige Verkaufsvolumen zu erreichen, um Gewinne zu verbessern; Aus Gr\u00fcnden wie diesen ist E-Commerce ein unsch\u00e4tzbares Werkzeug f\u00fcr 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 M\u00f6glichkeiten von Eindringlingen durch skrupellose und b\u00f6swillige Menschen zugenommen haben.<\/p>\n\n\n\n
Die Expansion und beschleunigte Entwicklung in der Kommunikation, die Verbreitung mobiler und intelligenter Ger\u00e4te und der Fortschritt in Technologien wie dem Internet der Dinge (IoT) haben ihre Bedeutung und Komplexit\u00e4t erh\u00f6ht; 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.<\/p>\n\n\n\n
Andererseits nehmen Angriffe und Eindringlinge in Computersysteme, Websites und Anwendungen immer h\u00e4ufiger zu, was es unerl\u00e4sslich macht, autonome Mechanismen zu verwenden, um Sch\u00e4den oder Informationsverluste zu verhindern. Die Sicherheit von Gesch\u00e4ftsdaten, pers\u00f6nlichen Daten und gesch\u00e4ftskritischen Anwendungen sind Aspekte, die Organisationen um jeden Preis vermeiden m\u00fcssen, dass sie kompromittiert werden. Hier kommt die st\u00e4ndige Weiterentwicklung und Verbesserung der Machine-Learning-Techniken ins Spiel, da sie historische oder aktuelle Daten ber\u00fccksichtigen, mit dem Ziel, Vorhersagen oder Projektionen eines bestimmten Datenbereichs oder in bestimmten Zeitr\u00e4umen zu machen, um \u00c4hnlichkeiten in Bezug auf Muster oder Verhaltensmerkmale festzustellen. <\/p>\n\n\n\n
Es muss ber\u00fccksichtigt werden, dass ein Computersystem dank Machine Learning seltsame Verhaltensweisen und anomale Situationen in gro\u00dfen Datenmengen, bekannt als Muster, lokalisieren kann. Machine Learning erkennt ungew\u00f6hnliche Situationen, die versuchen, ein Systemnetzwerk zu infiltrieren. Wir k\u00f6nnen zwei m\u00f6gliche L\u00f6sungen finden: Heuristische IDS und regelbasierte IDS.<\/p>\n\n\n
Das IDS ist das Eindringungserkennungssystem, das f\u00fcr die \u00dcberwachung des eingehenden und hervorgehobenen Verkehrs einer Website verantwortlich ist und sein Verhalten aufzeichnet. Es erm\u00f6glicht eine \u00dcberwachung, die verd\u00e4chtige Aktivit\u00e4ten erkennt und bei Erkennung Warnungen generiert. Basierend auf diesen Warnungen kann ein Analyst des Sicherheitsoperationszentrums (SOC) oder ein Vorfallbeantworter das Problem untersuchen und geeignete Ma\u00dfnahmen ergreifen, um die Bedrohung zu beheben. IDS sind so konzipiert, dass sie in verschiedenen Umgebungen eingesetzt werden k\u00f6nnen. Und wie viele Cybersicherheitsl\u00f6sungen kann ein IDS hostbasiert oder netzwerkbasiert sein. Lassen Sie uns nun ein wenig mehr \u00fcber die verschiedenen Arten von IDS erfahren.<\/p>\n\n\n\n
Hostbasiertes IDS (HIDS):<\/strong> 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 \u00fcberwachen, laufende Prozesse zu beobachten und Systemprotokolle zu inspizieren. Die Sichtbarkeit eines HIDS ist auf seinen Host-Computer beschr\u00e4nkt, was den Kontext f\u00fcr die Entscheidungsfindung verringert. Dennoch hat es eine tiefe Sichtbarkeit in die internen Komponenten des Host-Computers.<\/p>\n\n\n\n Netzwerkbasiertes IDS (NIDS):<\/strong> Ein NIDS ist so konzipiert, dass es ein gesamtes gesch\u00fctztes Netzwerk \u00fcberwacht. Es hat Sichtbarkeit in den gesamten Verkehr, der durch das Netzwerk flie\u00dft, und trifft Entscheidungen basierend auf den Metadaten und Inhalten der Pakete. Diese breitere Sicht bietet gr\u00f6\u00dferen Kontext und die F\u00e4higkeit, weit verbreitete Bedrohungen zu erkennen. Diese Systeme haben jedoch keine Sichtbarkeit in die internen Komponenten der Endpunkte, die sie sch\u00fctzen. Eine einheitliche Bedrohungsmanagementl\u00f6sung 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 unvollst\u00e4ndigen Schutz des Bedrohungssystems f\u00fcr eine Organisation.<\/p>\n\n\n IDS-L\u00f6sungen unterscheiden sich in der Art und Weise, wie sie potenzielle Eindringlinge identifizieren:<\/p>\n\n\n\n Signaturerkennung \u2013<\/strong> Signaturbasierte Eindringungserkennungssysteml\u00f6sungen verwenden Fingerabdr\u00fccke bekannter Cyber-Bedrohungen, um sie zu identifizieren. Sobald Malware oder andere b\u00f6sartige Inhalte identifiziert werden, wird eine Signatur generiert und der Liste hinzugef\u00fcgt, die von der IDS-L\u00f6sung verwendet wird, um eingehende Inhalte zu scannen. Dies erm\u00f6glicht es einem IDS, eine hohe Bedrohungserkennungsrate ohne Fehlalarme zu erreichen, da alle Warnungen auf der Erkennung bekannter b\u00f6sartiger Inhalte basieren. Ein signaturbasiertes IDS ist jedoch darauf beschr\u00e4nkt, bekannte Cyber-Bedrohungen zu erkennen und keine Schwachstellen zu erkennen.<\/p>\n\n\n\n Anomalieerkennung \u2013<\/strong> Anomaliebasierte Eindringungserkennungssysteml\u00f6sungen erstellen ein Modell des \u201cnormalen\u201d Verhaltens des gesch\u00fctzten Systems. Alle zuk\u00fcnftigen Verhaltensweisen werden mit diesem Modell verglichen, und alle Anomalien werden als potenzielle Cyber-Bedrohung markiert und l\u00f6sen Warnungen aus. Obwohl dieser Ansatz neue Cyber-Bedrohungen erkennen kann, bedeutet die Schwierigkeit, ein genaues Modell des \u201cnormalen\u201d Verhaltens zu erstellen, dass diese Systeme ein Gleichgewicht zwischen Fehlalarmen und Fehlalarmen finden m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n Hybriderkennung \u2013<\/strong> Ein hybrides IDS verwendet sowohl signaturbasierte Erkennung als auch anomaliebasierte Erkennung. Dies erm\u00f6glicht es, eine gr\u00f6\u00dfere Anzahl potenzieller Angriffe mit einer geringeren Fehlerquote zu erkennen, als wenn eines der Systeme isoliert verwendet w\u00fcrde.<\/p>\n\n\n IDS-Systeme und Firewalls sind Cybersicherheitsl\u00f6sungen, die implementiert werden k\u00f6nnen, um einen Endpunkt oder ein Netzwerk zu sch\u00fctzen. Sie unterscheiden sich jedoch erheblich in ihren Zwecken. Ein IDS ist ein passives \u00dcberwachungsger\u00e4t, das potenzielle Cyber-Bedrohungen erkennt und Warnungen generiert, sodass Analysten in einem Vorfallreaktions-SOC den potenziellen Vorfall untersuchen und darauf reagieren k\u00f6nnen. Es bietet jedoch keinen absoluten Schutz f\u00fcr 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 zul\u00e4sst oder blockiert, was eine Grenze schafft, die bestimmte Arten von Verkehr oder Protokollen nicht \u00fcberschreiten k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n Mit anderen Worten, eine Firewall ist ein aktives Schutzger\u00e4t, eher wie ein Eindringungspr\u00e4ventionssystem (IPS). Ein IPS ist wie ein IDS, au\u00dfer dass es identifizierte Cyber-Bedrohungen aktiv blockiert, anstatt einfach einen Alarm auszul\u00f6sen. IDS erg\u00e4nzt die Funktionalit\u00e4t einer Firewall, und viele Next-Generation-Firewalls (NGFWs) haben IDS\/IPS-Funktionen integriert, die es erm\u00f6glichen, vordefinierte Filterregeln anzuwenden und auf ausgefeiltere Cyber-Bedrohungen zu erkennen und zu reagieren (IDS\/IPS).<\/p>\n\n\n Es ist die L\u00f6sung, die von einem Abgleich mit Mustern ausgeht, damit das System in der Lage ist, sie automatisch zu erkennen und eine Warnung auszul\u00f6sen. Einige Beispiele sind Snort, Suricata, Ossec, Samhain, Bro oder Kismet. Alle diese Systeme basieren auf Regeln, die vorkonfiguriert werden m\u00fcssen, um automatisch und ohne \u00dcberwachung zu arbeiten. Es ist auch wichtig zu beachten, dass sie so effektiv sein werden, wie ihre Datenbanken \u00fcber bekannte Bedrohungen aktualisiert werden.<\/p>\n\n\n Ein IDS-System ist eine Komponente, die in der Cybersicherheitsimplementierung jeder Organisation vorhanden sein muss. Eine einfache Firewall bietet die Grundlage f\u00fcr Netzwerksicherheit, aber viele fortschrittliche Cyber-Bedrohungen k\u00f6nnen unbemerkt bleiben. Ein IDS f\u00fcgt eine zus\u00e4tzliche Verteidigungslinie gegen Cyber-Bedrohungen hinzu, was es einem Cyber-Angreifer erschwert, unentdeckt auf das Netzwerk einer Organisation zuzugreifen.<\/p>\n\n\n\n Bei der Auswahl eines IDS ist es wichtig, das Einsatzszenario zu ber\u00fccksichtigen. In einigen F\u00e4llen kann ein Eindringungserkennungssystem die beste Option f\u00fcr die Aufgabe sein, w\u00e4hrend in anderen F\u00e4llen der integrierte Schutz eines IPS eine bessere Option sein kann. Ein NGFW mit integrierten IDS\/IPS-Funktionen bietet eine integrierte L\u00f6sung und vereinfacht die Erkennung von Cyber-Bedrohungen und das Sicherheitsmanagement.<\/p>\n\n\n\nIDS-Erkennungsmethoden<\/strong><\/h2>\n\n\n
IDS und Firewalls<\/strong><\/h2>\n\n\n
Regelbasiertes IDS<\/strong><\/h2>\n\n\n
Wie w\u00e4hlt man eine IDS-L\u00f6sung aus?<\/strong><\/h2>\n\n\n