{"id":1838,"date":"2023-04-07T17:19:04","date_gmt":"2023-04-07T17:19:04","guid":{"rendered":"https:\/\/securitybriefing.net\/?p=1689"},"modified":"2023-04-07T17:19:04","modified_gmt":"2023-04-07T17:19:04","slug":"techniken-losungen-und-modelle-anwendung-von-maschinellem-lernen-auf-die-cybersicherheit","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/securitybriefing.net\/de\/cybersicherheit\/techniken-losungen-und-modelle-anwendung-von-maschinellem-lernen-auf-die-cybersicherheit\/","title":{"rendered":"Techniken, L\u00f6sungen und Modelle: Anwendung von maschinellem Lernen auf Cybersecurity"},"content":{"rendered":"

Maschinelles Lernen, ein Teilgebiet der k\u00fcnstlichen Intelligenz, erm\u00f6glicht es Systemen und Anwendungen, in dynamischen Umgebungen ohne explizite Programmierung zu lernen. Durch die Analyse historischer Daten und die Erkennung von Mustern k\u00f6nnen diese Systeme feststellen, ob sie die gew\u00fcnschten Ergebnisse erzielen. Das Wachstum des maschinellen Lernens wurde durch Fortschritte im Bereich Big Data, verschiedene Datenquellen und die zunehmende Rechenleistung von Ger\u00e4ten und Servern vorangetrieben.<\/p>\n\n\n\n

Im Bereich der Cybersicherheit sind kontinuierliche Anstrengungen erforderlich, um Modelle wie den CID-Dreiklang aufrechtzuerhalten, der sich auf die Integrit\u00e4t, Verf\u00fcgbarkeit und Vertraulichkeit von Informationen konzentriert. Die Bew\u00e4ltigung neuer Cyberbedrohungen und die Verbesserung der Erkennungs- und Analysef\u00e4higkeiten stellen Systeme, Berater und Forscher vor gro\u00dfe Herausforderungen. Zu den Faktoren, die zu diesen Herausforderungen beitragen, geh\u00f6ren die unterschiedliche Komplexit\u00e4t, der rasche technologische Fortschritt und der Einfallsreichtum von Cyberkriminellen.<\/p>\n\n\n\n

Bis 2023 sollte jede herk\u00f6mmliche Software Sicherheitsfunktionen und -richtlinien priorisieren und sich bei der Identifizierung und Analyse von Schwachstellen auf menschliche Eingaben verlassen. Die Festlegung von Prozessen und Standards f\u00fcr die Erkennung und Charakterisierung von Schwachstellen ist f\u00fcr die Entwicklung effektiver Tools unerl\u00e4sslich. Die Integration von Data-Science-Techniken, Modellen und Algorithmen des maschinellen Lernens kann die Effizienz dieser Analyseprozesse erheblich steigern.<\/p>\n\n\n

Wichtigkeit der Klassifizierung von Malware f\u00fcr lernende Maschinen<\/h2>\n\n\n

Seit 2014 befassen sich Cybersecurity-Experten mit der Entwicklung eines Malware-Klassifizierungssystems f\u00fcr MS Windows, das Merkmale aus der statischen und dynamischen Analyse nutzt. Bei dieser Forschung wurden verschiedene Klassifizierungsalgorithmen wie MultiLayer Perceptron eingesetzt, IB1<\/a>, Entscheidungsbaum<\/a>und Zuf\u00e4lliger Wald<\/a>. Vor allem durch die Kombination von Daten aus statischen und dynamischen Analysen lassen sich hervorragende Ergebnisse erzielen.<\/p>\n\n\n\n

Ab 2019 wird die Anwendung von Data Science bei der Entwicklung von Softwarel\u00f6sungen, einschlie\u00dflich spezieller Vorhersagemodelle f\u00fcr die Erkennung von Malware und die Vorhersage von Cyberangriffen im Internet, zu einem vielversprechenden Ansatz werden.<\/p>\n\n\n\n

Bis 2023 hat sich die Cybersicherheit zu einer Informatikdisziplin entwickelt, die sich mit der Entwicklung und Umsetzung von Informationsschutzmechanismen und technologischen Infrastrukturen f\u00fcr Unternehmen und Organisationen gegen potenzielle interne oder externe Angriffe besch\u00e4ftigt. Seit 2020 ist ein wachsender Trend zur Integration von Technologien der k\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) in die Cybersicherheit zu beobachten.<\/p>\n\n\n\n

Im Jahr 2023 werden 69% der Unternehmen beabsichtigen, KI in ihre Cybersicherheitssysteme einzubauen<\/a> in f\u00fcnf prim\u00e4ren Anwendungsf\u00e4llen: Erkennung von Eindringlingen, Klassifizierung von Netzwerkrisiken, Erkennung von Betrug, Analyse des Benutzer- und Ger\u00e4teverhaltens 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 Identit\u00e4ts- und Zugriffssicherheit, 64% in der Anwendungssicherheit, 59% in der Cloud-Sicherheit und 53% in der IoT-Sicherheit.<\/p>\n\n\n

Implementierung von Modellen des maschinellen Lernens zur Verbesserung der Cybersicherheit<\/h2>\n\n\n

Da die Cyberkriminalit\u00e4t immer weiter zunimmt, \u00e4u\u00dfern Unternehmen verschiedener Branchen ihre Besorgnis \u00fcber ein falsches Sicherheitsempfinden, unzureichende Pr\u00e4ventionsma\u00dfnahmen oder -richtlinien und begrenzte Reaktionsm\u00f6glichkeiten auf Cyberangriffe. Bef\u00fcrworter der k\u00fcnstlichen 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 Angriffsfl\u00e4che verkleinert.<\/p>\n\n\n\n

Im Jahr 2020 gingen 70% der gemeldeten Vorf\u00e4lle von mit dem Netzwerk verbundenen Endger\u00e4ten aus, wobei PCs und Smartphones am h\u00e4ufigsten betroffen waren. Auch wenn der Begriff \"k\u00fcnstliche Intelligenz\" vielleicht \u00fcberstrapaziert wird, ist es unbestreitbar, dass KI-Fortschritte die Identifizierung neuer Cyberbedrohungen erheblich beschleunigen und proaktive Reaktionen erm\u00f6glichen, um Cyberangriffe zu stoppen, bevor sie sich ausbreiten.<\/p>\n\n\n\n

Viele Unternehmen setzen inzwischen verschiedene Tools ein, um die Sicherheit ihrer Produkte zu analysieren. Unter diesen Werkzeugen sind Generative Adversarial Networks (GANs<\/a>) zeichnen sich durch ihre F\u00e4higkeit aus, Schwachstellen in Modellen des maschinellen Lernens zu erkennen und sie so zu trainieren, dass sie robuster werden. GANs sind KI-Algorithmen, die f\u00fcr das unbeaufsichtigte maschinelle Lernen entwickelt wurden und aus konkurrierenden neuronalen Netzwerksystemen bestehen. Wir stellen drei Frameworks f\u00fcr das Training von Machine-Learning-Modellen vor:<\/p>\n\n\n\n

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  1. Deep-Pwing<\/strong>: Deep-Pwing wurde in TensorFlow 1 entwickelt und ist ein Framework, das Experimente mit maschinellen Lernmodellen erm\u00f6glicht, um ihre Widerstandsf\u00e4higkeit gegen potenzielle Angriffe zu bewerten. Es unterst\u00fctzt auch die schrittweise Erweiterung ihrer Wissensbasis, wodurch es zu einem Werkzeug f\u00fcr die Durchf\u00fchrung von Penetrationstests und f\u00fcr statistische Studien \u00fcber spezifische maschinelle Lernmodelle werden kann.<\/li>\n\n\n\n
  2. Gegens\u00e4tzliche Lib<\/strong>: Diese Python-Bibliothek wurde entwickelt, um die Sicherheit von Klassifizierern f\u00fcr maschinelles Lernen gegen potenzielle Angriffe oder Eindringlinge zu bewerten. Adversarial Lib erm\u00f6glicht es den Benutzern, ein Skript oder einen Codeschnipsel zu starten, und unterst\u00fctzt eine breite Palette von Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen, die in C++ optimiert und neu geschrieben wurden. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen die Benutzer fehlende Algorithmen zur Bibliothek beisteuern, wodurch diese immer umfassender wird.<\/li>\n\n\n\n
  3. Der GAN-Zoo<\/strong>: Der GAN-Zoo dient als Referenzseite und bietet Nutzern zahlreiche GANs f\u00fcr das Training und die Bewertung von Machine-Learning-Modellen. Unterst\u00fctzt von einer gro\u00dfen Gemeinschaft von Entwicklern, werden jede Woche neue Dokumente zum GitHub-Repository hinzugef\u00fcgt. (Der GAN-Zoo, 2018<\/a>).<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Zusammenfassend l\u00e4sst sich sagen, dass das maschinelle Lernen zu einem unsch\u00e4tzbaren Werkzeug f\u00fcr Forscher und Entwickler im Bereich der Cybersicherheit geworden ist, da es die Durchf\u00fchrung zahlreicher Tests erm\u00f6glicht, die im Hinblick auf Sicherheit und Penetration viel Zeit und M\u00fche sparen (Flores Sinani, 2020).<\/p>\n\n\n

    Nutzung von Deep Learning f\u00fcr Cybersicherheitsanwendungen<\/h2>\n\n\n

    Deep Learning, eine Untergruppe des maschinellen Lernens, verwendet einen automatisierten Lernansatz, bei dem k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) darauf trainiert wird, bestimmte Ergebnisse auf der Grundlage von Eingabedaten vorherzusagen. Diese F\u00e4higkeit erm\u00f6glicht es der KI, durch die Verarbeitung und Kombination von Datens\u00e4tzen Ergebnisse vorherzusagen.<\/p>\n\n\n\n

    Einer der Hauptvorteile von Deep Learning ist seine F\u00e4higkeit, 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 Bek\u00e4mpfung von Malware und Online-Betrug eingesetzt.<\/p>\n\n\n\n

    Deep Learning kann Cyber-Bedrohungen erkennen, klassifizieren und wirksam bek\u00e4mpfen und so effizient und schnell L\u00f6sungen entwickeln. Zu den zahlreichen Anwendungsm\u00f6glichkeiten geh\u00f6ren 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.<\/p>\n\n\n\n

    Im Folgenden stellen wir einige Unternehmen vor, die sich auf Deep Learning spezialisiert haben:<\/p>\n\n\n\n