Maschinelles Lernen (ML) ist ein wichtiges Element in der dynamischen Cybersecurity. Es kann für verschiedene Aufgaben wie das Erkennen von Malware oder von Netzwerkanomalien, die Kategorisierung von Benutzerverhalten, die Priorisierung von Schwachstellen und die Vorhersage von Angriffen eingesetzt werden. Das Ziel des Einsatzes von ML ist es, Bedrohungen zu klassifizieren und Angriffe genau vorherzusagen. Hier sind 5 wichtige Punkte, die bei der Implementierung von ML im Cyberspace zu beachten sind.
1. Es gibt überwachtes und nicht-überwachtes Machine Learning
Die rasante Entwicklung der Technologie führt zu einer Weiterentwicklung der Angriffstechniken im Bereich der Cyberkriminalität. Daher ist es wichtig, dass auch in der Cybersicherheit moderne Technologien eingesetzt werden, die von Machine Learning (ML) unterstützt werden können. Dabei gibt es zwei Hauptkomponenten von ML: das überwachte und unüberwachte Lernen. Beim überwachten Lernen werden frühere Daten verwendet, um gute von betrügerischen Daten zu unterscheiden. Unüberwachtes Lernen nutzt Clustering, um anomale Daten zusammenzufassen. Überwachtes Lernen ist für die Klassifizierung von Vorteil, während unüberwachtes Lernen Daten aufgrund ihrer ähnlichen Eigenschaften in Gruppen zusammenfasst.
2. Probleme durch Vorhersagen lösen
ML ist ein prädiktives und nicht-deterministisches System, das Wahrscheinlichkeiten und Ergebniswahrscheinlichkeiten verwendet, um mögliche zukünftige Ergebnisse anhand der ihm zur Verfügung stehenden Daten und früherer Ergebnisse vorherzusagen. Es kann helfen, ineffiziente oder unlösbare Probleme zu überwinden und neue Erkenntnisse liefern. ML kann die Last der Mitarbeiter verringern, indem es automatisch Sicherheitsregeln aufrechterhält und skaliert werden kann, um eine höhere Effizienz zu erzielen.
3. Die künstliche Intelligenz muss Bedrohungen erst „kennenlernen“
Um ML-Algorithmen korrekt auszuführen und die gewünschten Ergebnisse zu erzielen, müssen große Mengen an qualitativ hochwertigen Daten eingegeben werden. Dabei ist es wichtig, dass die Daten die zu erwartenden Bedrohungen repräsentieren und auf dem neuesten Stand sind. Wenn die Daten aus verschiedenen Quellen stammen und nicht miteinander interagieren können, ist es schwierig für die Maschine, relevante Informationen zu sichten. Daher sollten die Daten aus einer einzigen, zusammenhängenden Quelle stammen.
4. Vorhersagen werden mit Clustering und Assoziation getroffen
Das Lernen von Regeln wie Regression, Klassifizierung, Clustering und Assoziation ist eine wichtige Aufgabe im Machine Learning. Regression und Klassifizierung werden verwendet, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen oder Daten in Kategorien einzuteilen. Clustering gruppiert Daten basierend auf Ähnlichkeiten. Das Lernen von Assoziationsregeln nutzt frühere Erfahrungen mit Daten, um schneller als ein Mensch ein bestimmtes Ergebnis zu empfehlen. Diese Methoden können in der Cybersicherheit eingesetzt werden, um Betrug zu erkennen oder Benutzern automatisch Lösungen zu empfehlen
5. Die Grenzen des Machine Learning
Machine Learning (ML) wird in der Cybersicherheit häufig eingesetzt, hat aber auch Grenzen. Obwohl ML effektiv ist, erfordert es viele Ressourcen und hat eine relativ hohe Fehleranfälligkeit. Es ist wichtig, dass Menschen und Algorithmen zusammenarbeiten, um maximale Leistung zu erzielen. ML sollte nahtlos in die bestehende Software und Architektur integriert werden. Eine erfolgreiche Implementierung von ML in der Cybersicherheit erfordert spezifische Ziele, eine Minimierung falscher Vorhersagen, eine Methode zur Bewertung der Effektivität und ein starkes Team, wie es Palo Alto in seiner Cybersecurity-Strategie implementiert.
