Deep Learning für Cybersicherheit

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Die Branche der Cybersicherheit ist eine der vielen Bereiche, die ganz erheblich von KI und Deep Learning profitiert haben. Effizient eingesetzt verbessert die künstliche Intelligenz die Fähigkeiten von Cybersicherheitslösungen, ein breites Spektrum der Bedrohungen zu erkennen, einschließlich brandneuer oder nicht klassifizierter Gefahren.

Der Prozess der effizienten Nutzung der KI umfasst unter anderem in der Regel modernste Modelle, eine iterative Methode zur Verbesserung der Genauigkeit des Modells und genau gekennzeichnete Daten.

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In vielen Cybersicherheitsunternehmen, die KI einsetzen, werden die genannten Anforderungen – insbesondere der Prozess der genauen Kennzeichnung von Daten – durch Bedrohungsexperten unterstützt. Diese kümmern sich neben anderen manuellen Aufgaben oder Prozessen, die handgefertigte Eingaben produzieren, um die Vorverarbeitung der Daten und die Extraktion sowie Entwicklung der Funktionalität. Im Wesentlichen ermöglichen diese von Experten handgefertigten Eingaben eine eindeutigere Ausführung von Modellen, da die zugrunde liegende Struktur der Daten somit genau dargestellt werden kann, wodurch die Fähigkeiten zur Erkennung von Bedrohungen verbessert werden.

Experten ersetzen Eingaben von automatisierten Prozessen

Das Aufkommen neuer Methoden zur Erkennung von Bedrohungen mit Hilfe der KI stellt jedoch den Bedarf an handwerklichem Input von Experten in Frage. Insbesondere beinhalten diese Methoden durchgehende, Deep Learning-Lösungen, die von einigen als der nächste große Meilenstein in der Malware-Erkennung angepriesen werden. In solchen Lösungen werden die von Experten erarbeiteten Eingaben durch solche ersetzt, die von automatisierten Prozessen bereitgestellt werden. Während dies in einigen Industriezweigen, die KI für verschiedene Zwecke einsetzen, wohl immer mehr akzeptiert wird, wirft das Fehlen handwerklicher Eingaben von Experten die Frage auf, ob diese Eingaben von Experten bei der Entwicklung einer effizienten KI-gestützten Cybersicherheitslösung noch relevant sind oder nicht.

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Ein Ansatz untersuchte Malware-Binärdateien, die als Graustufenbilder dargestellt wurden, was die textuellen und strukturellen Ähnlichkeiten und Unterschiede entweder zwischen Binärdateien derselben und anderer Malware-Familien oder zwischen Malware und gutartiger Software aufzeigte. Dadurch wird das manuelle Feature-Engineering vermieden, was Zeit spart und den Arbeitsaufwand für Cybersicherheitsunternehmen verringert. Ein weiterer Ansatz umfasst einen Prozess, bei dem die Engine mit Rohdaten gefüttert wird, die aus Byte-Rohwerten bestehen, und Output erzeugt, der die Klassifizierung einer bösartigen oder gutartigen Datei anzeigt.

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Über Trend Micro

Als einer der weltweit führenden Anbieter von IT-Sicherheit hilft Trend Micro dabei, eine sichere Welt für den digitalen Datenaustausch zu schaffen. Mit über 30 Jahren Sicherheitsexpertise, globaler Bedrohungsforschung und beständigen Innovationen bietet Trend Micro Schutz für Unternehmen, Behörden und Privatanwender. Dank unserer XGen™ Sicherheitsstrategie profitieren unsere Lösungen von einer generationsübergreifenden Kombination von Abwehrtechniken, die für führende Umgebungen optimiert ist. Vernetzte Bedrohungsinformationen ermöglichen dabei besseren und schnelleren Schutz. Unsere vernetzten Lösungen sind für Cloud-Workloads, Endpunkte, E-Mail, das IIoT und Netzwerke optimiert und bieten zentrale Sichtbarkeit über das gesamte Unternehmen, um Bedrohung schneller erkennen und darauf reagieren zu können. Mit über 6.700 Mitarbeitern in 65 Ländern und der weltweit fortschrittlichsten Erforschung und Auswertung globaler Cyberbedrohungen ermöglicht Trend Micro Unternehmen, ihre vernetzte Welt zu schützen. Die deutsche Niederlassung von Trend Micro befindet sich in Garching bei München. In der Schweiz kümmert sich die Niederlassung in Wallisellen bei Zürich um die Belange des deutschsprachigen Landesteils, der französischsprachige Teil wird von Lausanne aus betreut; Sitz der österreichischen Vertretung ist Wien.


 

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