KI-gesteuerte Bedrohungserkennung: Die Bedrohungserkennung von morgen erfordert KI
Bedrohungserkennung und -reaktion ist kurz gesagt die Cybersicherheit von Unternehmen – es ist der umfassende Begriff für die Prozesse und Technologien, die zur Identifizierung potenzieller Sicherheitsbedrohungen beitragen. Zu den vielfältigen Angriffen und Techniken, die abgefangen werden müssen, gehören Malware, unbefugter Zugriff, Datenverletzungen oder andere Aktivitäten, die die Integrität, Vertraulichkeit oder Verfügbarkeit der Informationssysteme eines Unternehmens gefährden könnten.
Es ist nicht nur das Die Verantwortung des Security Operations Centers, alle oben genannten Punkte unter Kontrolle zu haltenbesteht das Ziel darin, diese Bedrohungen so früh wie möglich zu erkennen, um den Schaden zu minimieren. Dies ist eine große Aufgabe, insbesondere wenn man sich auf rein menschliche Teams verlässt. In diesem Artikel werden die Bedrohungserkennung und -reaktion in ihre Komponenten zerlegt und gezeigt, wo die KI-gesteuerte Bedrohungserkennung die größten Veränderungen bewirken wird.
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Der Goldstandard: NIST Cybersecurity Framework (CSF) 2.0
NIST CSF 2.0 unterteilt die Erkennung und Reaktion in fünf Kernkompetenzen. Zusammen bestimmen diese, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Team einen Angriff auf schlüssige und wirksame Weise verhindern, identifizieren und darauf reagieren kann.
Identifikation
Die Identifizierung, die erste der fünf Kernkompetenzen, steht aus gutem Grund an der Spitze des NIST-„Kreises“. Dieser erste Schritt erfordert ein tiefgreifendes Verständnis aller Vermögenswerte und Lieferanten, die im gesamten Unternehmen verstreut sind. In vielen Organisationen erfordert dies selbst eine strukturierte, gründliche Prüfung. Obwohl es ideal wäre, alle Vermögenswerte der gesamten Organisation auf einmal zu sehen, ist die Realität einer manuellen Vermögensbewertung viel bruchstückhafter. Teams erfassen und prüfen jeweils eine bestimmte Geschäftseinheit oder ein bestimmtes Projekt und erstellen dabei ein Inventar.
Anschließend müssen die einzelnen Assets den Risiken zugeordnet werden, denen sie ausgesetzt sind. Ein Schwachstellen-Scan-Tool beschleunigt diesen Prozess, aber man sollte dabei den enormen Aufwand im Auge behalten, der in das anfängliche Asset-Identifizierungsprojekt fließt. Und da einzelne Teams die Bewertungen durchführen, analysiert der Schwachstellen-Scanner allzu oft „Schnappschüsse“ abgesperrter Bereiche innerhalb Ihres Unternehmens.
Schützen
Die Identitätsfunktion bildet die Grundlage für den Schutz, der dann aktiv verhindern muss, dass böswillige Akteure etwaige Lücken in oder um sie herum ausnutzen. Viele klassische Cybersicherheitstools erfüllen diese Aufgabe, sei es Identitätsmanagement und Zugriffskontrollen, die die Übernahme von Konten verhindern, oder eine Firewall, die seltsame Netzwerkaktivitäten blockiert.
Die klassische Form des Schutzes – also das Installieren eines Patches für eine Anwendung mit anfälligem Code – wird zunehmend riskanter. Das Zeitfenster zwischen der Veröffentlichung hochriskanter CVEs und ihrer tatsächlichen Ausnutzung ist oft einfach zu kurz. 25 % der hochriskanten CVEs werden noch am selben Tag ausgenutzt, an dem sie veröffentlicht werden.
Entdecken
Sollte ein Angreifer die Abwehrmaßnahmen bereits hinter sich gelassen haben, besteht ein gängiges TTP darin, lange genug in der Umgebung des Opfers zu verweilen, um den nächsten besten Schritt zu planen. Bei der Erkennung von Insider-Bedrohungen ist dies die Basis eines Angriffs.
Die gängigsten Erkennungstools sind nach wie vor signaturbasiert. Sie analysieren eingehende Datenpakete, um Anzeichen von verdächtigem Code aufzudecken. Die analysierten Abschnitte werden dann mit einer aktuellen Datenbank früherer Angriffsmuster verglichen.
Reagieren
Wenn eine bösartige Datei oder ein infiziertes Netzwerk identifiziert wird, ist es Zeit zu reagieren. Dieser Prozess bestimmt, wie gut ein potenzieller Cybersicherheitsvorfall eingedämmt wird. In dieser Phase herrscht großer Druck, da eine verpatzte Reaktion den Ruf des Kunden noch weiter schädigen kann. So würde beispielsweise das Sperren sämtlicher Netzwerkzugriffe zwar die Verbreitung von Malware sehr schnell stoppen, das Unternehmen dadurch aber auch in einen katatonischen Zustand versetzen.
Stattdessen erfordert eine Reaktion eine kristallklare Kommunikation und die chirurgische Entfernung kompromittierter Geräte und Benutzerkonten.
Bei komplexen Angriffen müssen betroffene Geräte häufig gelöscht und das Betriebssystem neu installiert werden.
Entspannung
Die letzte Fähigkeit einer ausgereiften Cybersicherheitsstrategie besteht darin, die Fehler zu erkennen, die zu einem früheren Verstoß oder Ereignis geführt haben, und gestärkt daraus hervorzugehen. Die Daten zu den Reaktionszeiten unterstützen Organisationen mit definierten Sicherheitsrichtlinien, regelmäßigen Audits und engagierten CISOs sehr – Organisationen, die so von Anfang an vorwärts gehen, können ihre Aktienkurse oft innerhalb von 7 Tagen wieder aufholen.
Wie GenAI jedes Glied der Kette stärkt
Jede Organisation steht bei der Optimierung ihrer Bedrohungserkennungsprozesse vor eigenen Herausforderungen. Bisher hat sich die KI-Bedrohungserkennung jedoch bei der Lösung einiger der größten Probleme bewährt – insbesondere in schlanken Teams.
Automatische Asset-Erkennung
Echtzeitanalyse
Die defensive Nutzung von KI ist bereits so vielfältig wie die Bedrohungen, die sie abzuwehren versucht. Zu den interessantesten Entwicklungen gehören die Nutzung von ChatGPT zur Analyse von Websites auf Anzeichen von Phishing und die Fähigkeit von LLMs, dank Clustern verdächtiger Wörter bösartige API-Aufrufsequenzen zu identifizieren. Die KI-gesteuerte Bedrohungserkennung kann tief in den Quellcode und die ausführbaren Daten eindringen und bietet so weitaus detailliertere Einblicke als eine manuelle Überprüfung.
Verhaltensanalyse
Die wahre Stärke der KI liegt in ihrer Fähigkeit, Daten über ein unglaublich breites Spektrum an Aktivitäten zu sammeln. Wenn sie anhand der sehr unterschiedlichen Datensätze realer Organisationen trainiert wird, wird sie zu einem wichtigen Werkzeug, um eine Basis für normales Netzwerk- und Geräteverhalten zu schaffen. Diese Aktivitätsmuster können dann in die ständig aktive Anomalieerkennung einfließen. Auf diese Weise kann jedes abnormale Verhalten als Grund zur Besorgnis gekennzeichnet werden. Um die Anzahl der Fehlalarme zu reduzieren, kann dieselbe Analyse-Engine auch mehr Kontextdaten rund um ein Ereignis sammeln, um dessen Legitimität festzustellen.
Abschließend können alle Informationen zur echten Validierung an einen Menschen weitergeleitet werden. Dieses Feedback ist entscheidend, um den Feedbackkreislauf einer KI zu schließen und ihre kontinuierliche Verbesserung sicherzustellen.
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