Die Bedeutung von Machine Learning für Cybersicherheit

Bedeutet dies also, dass IT-Teams bald überflüssig werden, da KI-basierte Sicherheitstools alles selbst erledigen? Kurz gesagt, nein. Für eine etwas ausführlichere Antwort müssen wir zunächst verstehen, was Machine Learning für Cybersicherheit bedeutet und wie sich diese Technologie zukünftig auf die Entwicklung von Unternehmen auswirken wird.

Was bedeutet Machine Learning?

Machine Learning bezieht sich auf die Fähigkeit von Algorithmen, vorhandene Datenmuster zu erfassen und anhand dieses Wissens Ergebnisse für neue, zuvor unbekannte Daten vorherzusagen, ohne eigens dafür programmiert worden zu sein. Je mehr Informationen dem Machine-Learning-Engine zugeführt werden, desto mehr Daten können analysiert und entsprechend genauere Vorhersagen getroffen werden.

Aber was bedeutet es genau, wenn eine Maschine aus vorhandenen Daten lernt? Während bei der traditionellen Programmierung einfache und vorhersehbare Aufgaben durch strikte Einhaltung detaillierter Anweisungen ausführt werden, ermöglicht Machine Learning dem Computer, durch eigene Erfahrungen zu lernen. Anders ausgedrückt: Es ahmt menschliches Problemlösungsverhalten nach.

Die Tatsache, dass Machine Learning sich selbst verbessern kann, ist jedoch nicht der einzige Grund dafür, dass es so einfach ist, die zugrundeliegenden Modelle in den Weiten des Internets zu finden. Die schiere Informationsflut, die verschiedene Branchen derzeit bewältigen müssen, übersteigt die Kapazitäten des Menschen. Daher setzen Unternehmen zur Datenverarbeitung und schnellen Generierung umsetzbarer Erkenntnisse vermehrt auf Machine Learning.

So löst eine ML-Technologie, genannt Entscheidungsbaum, z. B. Klassifizierungsdilemmas und greift beim Entscheidungsprozess auf bestimmte Bedingungen und Regeln zurück. Diese spezielle Technik findet im Fintech-Bereich (für Kreditgenehmigung und Kredit-Scoring) sowie im Marketing vermehrt Anwendung.

Machine Learning-Lösungen sind darüber hinaus hilfreich für Unternehmen, wenn es um das Erfassen, Verwalten und Analysieren großer Mengen an Kundendaten geht. Dies kann die Kaufhistorie oder individuelles, typisches Kundenverhalten wie bspw. Surfgewohnheiten im Netz umfassen. Anhand dieser analysierten Daten können Unternehmen dann relevante Produkte empfehlen, die auf die speziellen Wünsche ihrer Kunden zugeschnitten sind. Denken Sie einmal an Netflix: Mithilfe eines ML-basierten Modells analysiert das Unternehmen die Aktivitäten seiner Nutzer auf der Plattform und erstellt entsprechende Inhaltsempfehlungen, aus denen diese dann auswählen können. Dies steigert die Dauer, die Nutzer mit dem Streamen von Netflix-Inhalten verbringen und wirkt sich positiv auf deren allgemeine Zufriedenheit mit dem Dienst aus. In ähnlicher Weise greifen ML-Modelle Informationen auf, die für den individuellen Nutzer im Facebook-Feed relevant sind und moderieren sogar Inhalte auf Instagram.

Maschinelles Lernen kann auch die Cybersicherheit eines Unternehmens steigern, indem es Bedrohungen schneller erkennt und auf sie reagiert, als menschliche Analysten dies könnten. Dies hat zum noch nicht allzu geläufigen Begriff „Machine Learning Security“ geführt, der den Einsatz von ML für Sicherheitsaufgaben wie die Erkennung von Malware oder ungewöhnliche Netzaktivitäten beschreibt. Durch die Fähigkeit, mit enormen Datenmengen umzugehen, hat sich ML zu einem Schlüsselwerkzeug für den Schutz von Systemen entwickelt.

Darüber hinaus stehen Nutzer Self-Service-Tools meist positiv gegenüber und sie interagieren in der Regel lieber mit einer Maschine als mit einer anderen Person. Solche Chatbots sind in der Lage, grundlegende Fragen zu beantworten und eine Person zu relevanten Inhalten auf der Website weiterzuleiten.

Schließlich spielt Machine Learning auch im Medizinbereich eine zentrale Rolle. So lassen sich diese Modelle z. B. zur Analyse bildgebender Verfahren oder anderer Informationen verwenden, um nach bestimmten Krankheitsbildern zu suchen.

Bedeutung der Datenqualität für die Sicherheit von Machine Learning

Um maschinelles Lernen optimal zu nutzen, benötigen die Modelle von uns hochwertige Daten. Stellen wir uns das so vor: ML kann nur das analysieren und aus dem lernen, was wir eingeben. Sind die Daten also fehlerhaft, so werden es auch die Erkenntnisse daraus sein. Dies ist besonders kritisch für Unternehmen, die ML zur Unterstützung ihrer Entscheidungsfindung nutzen. Ohne hochwertige Daten können ML-Modelle zu fehlgeleiteten Entscheidungen führen.

Neben der Korrektheit ist die Sicherheit des maschinellen Lernens ebenfalls ein wesentlicher Aspekt von Datenqualität. Sensible Informationen müssen aufbereitet und geschützt werden, bevor sie an ML-Modelle übergeben werden. Manche ML-Plattformen sind zwar leistungsstark, besitzen aber dennoch Schwachstellen, durch die bei sorglosem Umgang Daten offengelegt werden könnten. Kurz gesagt: Hochwertige Daten müssen sowohl präzise als auch sicher sein.

Vier Arten des Machine Learning

Machine Learning wird traditionell in vier breite Unterkategorien unterteilt, die sich anhand der Art und Weise, wie die Maschine lernt, unterscheiden:

• Überwachtes Machine Learning setzt in hohem Maße auf „Lehrer“, sprich Modelle, die anhand gekennzeichneter Datensätze trainiert werden, wodurch sie lernen und mit der Zeit immer genauer werden. Möchten Sie dem Algorithmus z. B. die Identifizierung einer Katze beibringen, müssen Sie ihm Bilder von Katzen und anderer Objekte mit Katzenbezug präsentieren, die allesamt vom Menschen gekennzeichnet wurden.

• Unüberwachtes Machine Learning durchsucht Daten nach Mustern und gemeinsamen Elementen. Diese Form von Machine Learning ist in der Lage, Ähnlichkeiten und Trends zu identifizieren, nach denen Menschen nicht explizit suchen.

• Halbüberwachtes Machine Learning liegt irgendwo in der Mitte zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen. Hierbei wird das Modell auf eine geringe Anzahl gekennzeichneter Daten und große Mengen ungekennzeichneter Daten trainiert. Eine solche Form des Lernens ist dort von Vorteil, wo es um große Mengen ungekennzeichneter Daten geht und die komplette Kennzeichnung zu kompliziert (oder teuer) ist.

• Reinforcement Machine Learning kommt dort zum Einsatz, wo ein Algorithmus durch Interaktion mit der dynamischen Umgebung neue Aufgaben lernt. Hier wird er für korrekte Handlungen belohnt, die er zu maximieren versucht, während falsche Handlungen bestraft werden. Diese Art des Machine Learning kommt in der Cybersicherheit häufig zum Einsatz, da Cyberangriffe hiermit gezielter identifiziert werden können.

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Anwendungsfälle für Machine Learning im Bereich Cybersecurity

Da es sich beim Thema Cybersicherheit um ein extrem schnelllebiges Umfeld handelt, in dem sich Bedrohungen, Technologien und Vorschriften fortlaufend weiterentwickeln, kommt die mit Machine Learning verbundene Dynamik gerade recht.

ML-gestützte Modelle können riesige Datenmengen verarbeiten und kritische Vorfälle daher rasch identifizieren. Auf diese Weise ermöglicht Machine Learning es Unternehmen, verschiedene Bedrohungstypen wie Malware, Richtlinienverletzungen oder Insider-Bedrohungen zu identifizieren, indem es das Netzwerk ununterbrochen auf Anomalien untersucht. Der Grund dafür ist, dass ML-gesteuerte Algorithmen beispielsweise lernen, neue schädliche Dateien oder Aktivitäten, basierend auf den Attributen und Verhaltensweisen zuvor identifizierter Malware, sicher zu erkennen.

Darüber hinaus erweist sich der Einsatz von Machine Learning als eine gute Methode, um den Posteingang Ihres Unternehmens von automatisch versendeten, ungebetenen und virusinfizierten Spam-E-Mails zu befreien, die schädliche Anhänge wie Malware oder Ransomware enthalten können. So arbeitet sich das von Gmail genutzte Machine-Learning-Modell beispielsweise nicht nur durch Spam-E-Mails, sondern legt auf Basis des in der Vergangenheit Gelernten neue Regeln fest. Mit Techniken zur natürlichen Sprachverarbeitung kombinierte ML-Methoden können darüber hinaus solche Phishing-Domains durch das Screening nach Charakteristika von Phishing-Seiten und Funktionen, die seriöse Websites davon unterscheiden, identifizieren.

Zu guter Letzt trägt Machine Learning in erheblichem Maße zur Identifizierung und Vermeidung von Online-Betrug bei. Durch den Einsatz von ML-Algorithmen können Unternehmen verdächtige Aktivitäten in transaktionalen Daten leichter identifizieren. Diese Algorithmen wurden darauf trainiert, normale Zahlungsprozesse zu erkennen und verdächtige zu melden. Außerdem können ML-gestützte Engines so trainiert werden, dass sie erkennen, wenn Cyberkriminelle ihre Taktik ändern, da sie sich automatisch an neue Betrugsmuster anpassen.

Dies sind lediglich einige wenige Beispiele für Anwendungsfälle von Machine Learning im Bereich Cybersecurity. Es existieren jedoch noch zahlreiche andere, die für Unternehmenssicherheit von entscheidender Bedeutung sind, wie z. B. Schwachstellenmanagement.

Reden wir hier nun also von KI, Machine Learning oder Deep Learning?

Häufig werden diese Begriffe – künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning bzw. maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DP) – synonym verwendet. Auf Machine Learning wurde bereits eingegangen, sehen wir uns nun also an, wie dieser Bereich mit KI und Deep Learning in Zusammenhang steht.

Künstliche Intelligenz beschreibt im weitesten Sinne eine Reihe von Technologien, die Computern die Ausführung verschiedener anspruchsvoller Aufgaben ermöglichen, die der Fähigkeit des Menschen ähnelt, Probleme zu lösen. Dies macht Machine Learning zu einem Teilgebiet künstlicher Intelligenz.

Derweil beschreibt Deep Learning eine Unterkategorie von Machine Learning. Es imitiert Struktur sowie Funktionen des menschlichen Gehirns. Solche Systeme nutzen künstliche neuronale Netzwerke, die wie Neuronen im Gehirn funktionieren. Diese Neuronen, auch Knoten genannt, kommen in Chatbots oder selbstfahrenden Fahrzeugen zum Einsatz.

Unterschied zwischen Machine Learning, künstlicher Intelligenz, Deep Learning und Cybersicherheit

Auch wenn Machine Learning einiges an Herausforderungen für Cybersicherheit mit sich bringt (zum Beispiel die Schwierigkeit, große Mengen bestimmter Malware-Samples zum Trainieren der ML-Engines zu sammeln), bleibt es doch der gängigste Ansatz und am häufigsten verwendete Begriff, der zur Beschreibung von KI-Anwendungen in der Branche verwendet wird.

Dort, wo oberflächliches Lernen (oder traditionelles Machine Learning) an seine Grenzen stößt, sollte auf Deep Learning gesetzt werden. Dies gilt zum Beispiel für den Umgang mit hochkomplexen Daten wie Bildern bzw. unstrukturiertem Text oder bei der Berücksichtigung zeitlicher Abhängigkeiten.

Die Zukunft von Machine Learning für Cybersicherheit

Angesichts des derzeitigen Enthusiasmus für das Thema KI lässt sich unschwer erkennen, wie diese Technologie bestimmte Aufgaben bald besser erledigen wird als wir Menschen. Zum Glück (oder auch nicht) ist Machine Learning kein Allheilmittel für sämtliche Probleme im Bereich Cybersicherheit. Allerdings wird es die Sicherheit des Internets oder die Effektivität von IT-Teams auch weiterhin in hohem Maße fördern, indem es ihnen viel Arbeit abnimmt.

Da viele Geräte (wie Smartphones und Laptops) täglich mit dem Unternehmensnetzwerk verbunden sind, ist eine gezielte Überwachung jedes einzelnen Geräts durch die IT-Abteilung nahezu unmöglich. Dank eines KI-gestützten Geräte-Profilings wird Ihnen das Fingerprinting von Endpunkt-Geräten erleichtert und ein besseres Verständnis von Typ sowie Anzahl mit Ihrem Netzwerk verbundener Endpunkte vermittelt. Dies unterstützt die Festlegung effektiver Segmentierungsregeln und hindert unbefugte Geräte (sowie ggf. böswillige Akteure) am Verbindungsaufbau.

Machine Learning kann sich durch Unterstützung der IT-Abteilung bei der Ausarbeitung von Richtlinienempfehlungen für Sicherheitsgeräte wie Firewalls zudem positiv auf Ihre Cybersicherheit auswirken. Hier lernt Machine Learning, welche Geräte mit dem jeweiligen Netzwerk verbunden sind und welches Geräteverhalten als normal gilt. Im Gegenzug können ML-gestützte Systeme spezifische Vorschläge automatisch machen — anstatt, dass Ihr Team für jedes Gerät und jedes Netzwerksegment unterschiedliche Zugriffskontrolllisten manuell durchsucht.

So kann die Integration von künstlicher Intelligenz in die Sicherheit, insbesondere durch maschinelles Lernen, die Anpassung Ihres Cybersicherheits-Frameworks an die sich ständig weiterentwickelnde IT-Landschaft erheblich verbessern. Angesichts eines rasanten Anstiegs an Geräten und neuen Bedrohungen, stoßen die Kapazitäten des Menschen zur Bekämpfung lauernder Gefahren zunehmend an ihre Grenzen. In einem solchen Umfeld kann Machine Learning bei der Behebung verschiedener komplexer IT-Probleme und Bedrohungszenarien behilflich sein und dabei eine Rund-um-die-Uhr-Überwachung gewährleisten.

Herausforderungen von maschinellem Lernen in der Cybersicherheit

Genau wie im realen Leben haben die Dinge, die uns den größten Wert bringen, ihre ganz eigenen Herausforderungen. Letztlich sind keine großartigen Ergebnisse zu erwarten, wenn nicht zunächst einige Arbeit investiert wird. Das Gleiche gilt für die Nutzung von Machine Learning in der Cybersicherheit. Diese kann Unglaubliches leisten, doch um das Beste aus ML herauszuholen, gilt es zunächst, einige Hindernisse zu überwinden. Dies sind einige Herausforderungen, die Ihnen bei der Anwendung von ML auf die Datensicherheit begegnen können:

• Anpassung an Bedrohungen: Cyber-Bedrohungen werden immer komplizierter und komplexer und erfordern ein kontinuierliches neues Trainieren der ML-Modelle, um neue Schwachstellen effektiv erkennen zu können. Diese ständige Anpassung ist entscheidend, um sicherzustellen, dass ML-Sicherheitssysteme auch weiterhin den neuesten Taktiken von Hackern entgegenwirken können.

• Feindliche Angriffe (ML Poisoning): Durch die Manipulation von Eingabedaten oder die Einführung von irreführenden Daten können Angreifer die Wirksamkeit eines ML-Modells kompromittieren, die Zuverlässigkeit von Systemen reduzieren und Operationen gefährden, indem sie die korrekte Erkennung bösartiger Aktivitäten erschweren.

• Probleme auf operativer Seite: Die Integration von Machine Learning in ein etabliertes Cybersicherheits-Framework ist nicht immer einfach. Es gibt einige Herausforderungen zu berücksichtigen, beispielsweise die Komplexität des Implementierungsprozesses, die Gefahr falscher Positive, die die Arbeit der Analysten erschweren kann, Compliance-Anforderungen sowie der Fachkräftemangel sowohl im Bereich ML als auch im Bereich Cyber-Sicherheit.

Wie setzt NordPass Machine Learning ein?

Machine Learning bietet ein riesiges Anwendungsgebiet für Unternehmen – von Cybersicherheit bis hin zu gesteigerter Kundenzufriedenheit. Da künstliche Intelligenz nach wie vor Schlagzeilen macht, werden wir wahrscheinlich in Zukunft sogar noch weitere Anwendungsfälle sehen. Jedoch wird maschinelles Lernen in der IT-Sicherheit eines jener Schlüsselbereiche sein, die sich weiter entwickeln werden.

NordPass zählt zu jenen Unternehmen, die voll auf Machine Learning setzen. Wir tun dies, um unseren Kunden exaktere Ergebnisse und Komfort zu bieten. Unsere Autofill-Engine ist in hohem Maße auf eine genaue Kategorisierung des auf einer Website oder App auszufüllenden Feldes durch Machine Learning angewiesen – egal ob Registrierungs-, Kreditkarten- oder Persönliche-Daten-Formular. Erinnern Sie sich noch an die zuvor erwähnten künstlichen neuronalen Netzwerke? Unsere Engine wurde auf Basis genau dieser trainiert!

Wenn Sie an einer Verbesserung des Online-Erlebnisses Ihres IT-Teamsund Ihrer Unternehmenssicherheit insgesamt interessiert sind, erkunden Sie, was das Enterprise-Passwort-Management Ihrem Unternehmen alles bieten kann.