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Machine Learning in der Cybersicherheit
Machine Learning in der Cybersicherheit

Für eine dynamische und leistungsstarke Sicherheitsplattform können Tools auf Basis von maschinellem Lernen (ML) ein wesentliches Element sein. Die Technologie lässt sich in verschiedenen Aufgabenbereichen einsetzen, zum Beispiel zur Erkennung von Malware und Netzwerkanomalien, Kategorisierung von Nutzerverhalten, Priorisierung von Schwachstellen sowie Bedrohungen, und auch zur präzisen Vorhersage zukünftiger Angriffe. Darüber hinaus kann ihr Einsatz dabei helfen, das Modellrisiko zu verbessern, die Klassifizierung von Bedrohungen zu rationalisieren – und gar unmittelbare sowie potenzielle Angriffe genau vorherzusagen. Zudem entlastet ML-basierte Automatisierung Mitarbeitende, indem sie den manuellen Aufwand minimiert. ML birgt also sehr…

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Storm-0558 Angriffe abwehren mit Machine Learning
B2B Cyber Security ShortNews

Cybersecurity-Systeme, die auf Machine Learning basieren, identifizieren Angriffe, indem sie Abweichungen von der Normalität erkennen. Laut Sicherheitsspezialisten von Exeon hätte so die Attacke durch die APT-Gruppe Storm-0558 verhindert werden können.  Der Angriff der vermutlich chinesischen Hackergruppe Storm-0558 auf eine Vielzahl von Regierungsbehörden und andere Organisationen hätte nach Auffassung der Schweizer Sicherheitsspezialisten von Exeon verhindert werden können. Die Angreifer hatten einen Signierschlüssel von Microsoft gestohlen. Mit diesem konnten sie sich dann funktionierende Zugriffstoken für Outlook Web Access (OWA) und Outlook.com ausstellen und E-Mails und deren Anhänge hacken. Ein Fehler bei der…

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ML hilft, Anomalien zu erkennen
B2B Cyber Security ShortNews

Nach wie vor verlassen sich viele Sicherheitsteams bei der Erkennung von Bedrohungen auf statische Signaturen. Dabei bauen sie entweder auf ein Intrusion Detection System (IDS) zur Netzwerkanalyse oder auf statische Verhaltenserkennungen auf der Grundlage von Endpunktprotokollen. Doch mit immer mehr Daten wird es schwierig, den Überblick zu behalten, und alle Quellen und Angriffsmuster mit individuellen Regeln abzudecken. Um diese Herausforderungen zu meistern, helfen laut Exeon Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) dabei, die Perspektive bei der Erkennungsentwicklung zu wechseln. Wer ML einsetzt, kann den Normalzustand einer Kommunikation lernen, Abweichungen erkennen und…

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Schützende KI-Funktionen
Schützende KI-Funktionen

KI-Funktionen wie Machine Learning und Managed Services sichern verteilte Umgebungen. F5 hat neue Sicherheitsfunktionen vorgestellt, die umfassenden Schutz und Kontrolle bei der Verwaltung von Apps und APIs für On-Premises, Cloud und Edge bieten. Das Cloud-Security-Portfolio von F5 ermöglicht durch erweitertes Machine Learning dabei fortschrittliche API-Endpunkt- und Anomalie-Erkennung, Telemetrie und Verhaltensanalyse. F5-Kunden können nun ihren Sicherheitsstatus mit einer sich kontinuierlich verbessernden Analyse-Engine und einheitlicher Richtliniendurchsetzung verbessern. Diese Funktionen ermöglichen eine sichere App-to-App-Kommunikation über validierte und überwachte APIs. Das reduziert die Zeit für Sicherheitsteams zur Korrektur von Fehlalarmen und beschleunigt die Bereitstellung…

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Zero-Day-Exploits erkennen durch maschinelles Lernen
Zero-Day-Exploits erkennen durch maschinelles Lernen

Code-Injektion ist eine Angriffstechnik, die von Angreifern häufig etwa bei Zero-Day-Exploits eingesetzt wird, um über anfällige Anwendungen die Ausführung von beliebigem Code auf den Rechnern der Opfer zu starten. Warum Signaturen für Intrusion Prevention Systeme nicht ausreichen – wie maschinelles Lernen helfen kann. Angesichts der Beliebtheit von Code-Injektionen bei Exploits werden nach Erfahrung von Palo Alto Networks häufig Signaturen mit Musterübereinstimmungen verwendet, um die Anomalien im Netzwerkverkehr zu identifizieren. Injektionen können jedoch in zahlreichen Formen auftreten, und eine einfache Injektion kann eine signaturbasierte Lösung leicht umgehen, indem fremde Zeichenfolgen hinzugefügt…

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Industrie: Machine Learning sagt Ausfallzeiten voraus

Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection sagt Ausfallzeiten in Industrie-Umgebungen voraus. Damit lassen sich Abweichungen in den Produktionsprozessen frühzeitig erkennen und Ausfallzeiten reduzieren. Die Lösung ist mit Machine-Learning-Algorithmen ausgestattet, die die Telemetrie von Maschinensensoren analysieren. Sie warnt vor Maschinenfehl7ern, indem Warnungen ausgelöst werden, sobald sich die Parameter des Herstellungsprozesses (Tags) unerwartet verhalten. Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection bietet darüber hinaus eine funktionsreiche visuelle Oberfläche für die detaillierte Analyse der Anomalien sowie Tools, mit denen das Produkt in vorhandene Systeme integriert werden kann, um Warnungen an die Dashboards der Nutzer zu…

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Datenqualität für Machine Learning und künstliche Intelligenz
B2B Cyber Security ShortNews

IDC Studie: Sicherstellung der Datenqualität sowie Erfassung und Klassifizierung relevanter Daten bremse datengetriebene Geschäftsmodelle in Deutschland aus – auch für Machine Learning und künstliche Intelligenz. Extensiv wachsende Datenmengen in den Unternehmen, enorme Rechenpower und leistungsfähige Analysetools bieten Unternehmen und Organisationen aller Branchen und Größenklassen ausgezeichnete Rahmenbedingungen zur erfolgreichen Nutzung umfassender Analytics-Ansätze von Machine Learning und künstlicher Intelligenz. Damit verfügen sie zumindest in der Theorie über sehr gute Voraussetzungen, ihre Daten für die Optimierung interner Abläufe und zur Entwicklung neuer Geschäftsmodelle einzusetzen, um damit wettbewerbsfähig zu bleiben. Dass die Realität hierzulande…

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Datenjagd für besseres Machine Learning 
Machine Learning

Künstliche Intelligenz bzw. Machine Learning hat in den letzten zehn Jahren einen enormen Aufschwung erlebt. Viele Branchen investieren jetzt massiv in Lösungen, die auf maschinellem Lernen basieren. Auch die Nachfrage nach qualifizierten Spezialisten ist sprunghaft gestiegen. Mehrere Universitäten weltweit bieten Abschlüsse mit dem Schwerpunkt Data Science oder Künstlicher Intelligenz an, und auch an deutschen Hochschulen gewinnen diese Inhalte deutlich an Bedeutung. Während sich Universitäten dabei vor allem auf die mathematischen und theoretischen Konzepte konzentrieren, können die erforderlichen Fähigkeiten und Kenntnisse für das Training von Machine-Learning-Modellen bei Problemstellungen in der realen Welt…

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