Vorteile von Security Analytics

Sicherheitsanalysen

Mit Bedrohungsanalysen nahezu in Echtzeit spielen KI- und ML-Technologien heute eine entscheidende Rolle für die Cybersicherheit. Diese fortschrittlichen Technologien führen Daten aus den folgenden Quellen zusammen und weisen Unternehmen auf ungewöhnliche Aktivitäten hin.

• Endpoint-Leistung

• Verhaltensdaten

• Nutzung von Geschäftsanwendungen

• Externe Threat-Intelligence-Quellen

Zu den jüngsten Fortschritten bei Security Analytics zählen adaptive Lernsysteme, die Erkennungsmodelle anhand von Erfahrungen sowie Erkenntnissen aus Authentifizierungsverhalten und Anwendungscode verfeinern. So erkennen sie intelligente Anomalien und können Beteiligte alarmieren. Diese Technologien erfassen und analysieren Echtzeitdaten, darunter:

• Geolokalisierung

• Threat Intelligence

• Asset-Metadaten

• IP-Kontext

• Nutzerverhalten

Diese Daten können sowohl für die sofortige Reaktion auf Bedrohungen als auch für Untersuchungen genutzt werden.

Vorteile von Security Analytics

Die direkten und indirekten Kosten erfolgreicher Sicherheitsverletzungen sind sehr hoch. Deshalb ist Cybersicherheit zu einem geschäftskritischen Thema geworden. Mitarbeitende, Kundinnen und Kunden, Lieferanten und Partner erwarten eine hohe Verfügbarkeit der Systeme eines Unternehmens und haben wenig Toleranz für Verlangsamungen oder Ausfälle, die durch Cyberangriffe entstehen können.

Anwendungsfälle für Sicherheitsanalysen

Fortschritte bei den Techniken und Taktiken von Cyberkriminellen lassen den Sicherheitssektor wachsen. Die Sicherheitslandschaft wird zusätzlich durch immer ausgefeiltere gängige Angriffsmethoden wie Phishing, Malware und Ransomware erschwert. Bis zu 98 % der heutigen Cyberangriffe beruhen auf mindestens einer Form von Social Engineering. Das lässt sich nur schwer kontrollieren, da selbst IT-Profis diesen Manipulationen zum Opfer fallen können. Angriffe sind oft schwer zu erkennen, weil sie schnell erfolgen und ihre Indikatoren über verschiedene Datenquellen wie Netzwerkserver, Endpoints und Anwendungen verstreut sein können.

In diesem komplexen Umfeld bieten ML-gestützte Methoden von Security Analytics Unternehmen zahlreiche Vorteile:

1. Schafft Transparenz über komplexe Angriffstechniken wie kompromittierte Zugangsdaten, laterale Bewegungen und Datenexfiltration.

2. Ermöglicht die frühzeitige Erkennung von Insider-Bedrohungen durch die Analyse von Benutzerkontenaktivitäten und Nutzerverhalten.

3. Ermöglicht einen proaktiven Sicherheitsansatz, indem Erkenntnisse zu bekannten verdächtigen Aktivitäten bereitgestellt werden. So können Unternehmen Bedrohungen eindämmen, bevor sie ausgenutzt werden.

Vorteile von Datenanalysen für die Sicherheit

Security Analytics bietet zahlreiche Vorteile, die herkömmliche Anwendungssicherheit nicht bietet. Ein wesentlicher Vorteil ist, dass große und vielfältige Datenmengen nahezu in Echtzeit analysiert werden können. Dazu gehören:

• Daten zu Endpoint- und Nutzerverhalten

• Netzwerkverkehr

• Cloud-Nutzung und -Datenverkehr

• Geschäftsanwendungen

• Kontextdaten außerhalb der IT

• Externe Threat-Intelligence-Quellen

• Daten zu Zugriffs- und Identitätsmanagement

• Compliance-Nachweise für Audits

Durch die Analyse dieser vielfältigen Datenquellen erhalten Unternehmen einen umfassenden Überblick über Ereignisse. Werden die Zusammenhänge zwischen den Quellen erkannt, ermöglicht Analytics eine proaktive Erkennung von Sicherheitsvorfällen und schnellere Reaktionszeiten. So können Unternehmen die Integrität ihrer Systeme und Daten schützen. Im Folgenden sind die wichtigsten Vorteile von Analytics für die Sicherheit von Unternehmen aufgeführt.

Proaktive Sicherheit – Durch die nahezu zeitgleiche Korrelation von Ereignissen mit Protokolldaten und anderen Quellen erkennt Security Analytics schnell Indikatoren verdächtiger Aktivitäten. Das schafft die Grundlage für eine proaktive Sicherheitsstrategie, mit der Unternehmen Bedrohungen früher erkennen und ihre Reaktionsfähigkeit deutlich verbessern können.

Einhaltung gesetzlicher Vorgaben – Mit Security Analytics können Unternehmen Branchen- und Regierungsvorschriften wie PCI-DSS, HIPAA und die DSGVO einhalten. Analytics überwacht Zugriffe, Authentifizierungen und Nutzerverhalten, erkennt Insider-Bedrohungen und protokolliert Daten für Audits. Darüber hinaus bietet Security Analytics Berichtsfunktionen mit einer einheitlichen Ansicht aller Datenereignisse, die auf mögliche Verstöße hinweisen.

Verbesserte forensische Analyse von Vorfällen – Datenanalysetools liefern Informationen über den Ursprung eines Angriffs, dessen Ablauf und die Art des entstandenen Schadens oder Exploits. All das ist für forensische Untersuchungen entscheidend. Mit diesen Erkenntnissen können Sicherheitsteams einen präzisen zeitlichen Ablauf des Angriffs erstellen und ähnliche Vorfälle in Zukunft verhindern.

Fortschrittliche Datenanalysen nutzen ML- und Statistikmodelle, um Anomalien in Echtzeit für die Bedrohungsanalyse zu erkennen. Sie ermöglichen detaillierte Sicherheitswarnungen und kombinieren diese mit zusätzlichen forensischen Daten, um Cyberbedrohungen zu erkennen und darauf zu reagieren. Durch die automatische Auslösung von Workflows bei erkannten Insider-Bedrohungen oder anderen riskanten Verhaltensweisen verringern fortschrittliche Analysen die Arbeitsbelastung der Sicherheitsteams.

Wie sich aussagekräftige Security Analytics weiterentwickelt

Angesichts der Komplexität, Vielfalt, Geschwindigkeit und Menge von Cyberangriffen sind herkömmliche manuelle Sicherheitspraktiken nahezu überholt. Berücksichtigt man zusätzlich die zunehmende Ausdehnung des Technologie-Stacks in Unternehmen, wird der Bedarf an KI-gestützter Sicherheitsanalyse deutlich.

Zudem sprechen Fragen zur Zuverlässigkeit und Anwendbarkeit von Sicherheitsdaten klar für Computing, das über einfache Automatisierung hinausgeht. Mit dem digitalen Wandel wächst das Datenvolumen exponentiell – und damit auch die Angriffsfläche. Unternehmen benötigen KI in Security Analytics, um Schritt zu halten und sich im Sicherheitswettbewerb einen Vorsprung zu verschaffen.

KI-gestützte Datenanalysen ermöglichen es Unternehmen heute, Angriffe vorherzusagen und Baselines für normales Verhalten in Netzwerken und IT-Umgebungen zu erstellen. Diese Methoden helfen, verdächtiges Verhalten in großen Unternehmen und umfangreichen Datensätzen schnell aufzudecken. Die KI löst Warnmeldungen zu verdächtigem oder anomalen Verhalten aus und benachrichtigt die Sicherheitsteams. Auf Grundlage dieser Warnmeldungen können Unternehmen Insider-Bedrohungen verhindern. Die Analyse hilft ihnen außerdem, die vollständigen Auswirkungen und potenziellen Risiken eines Ereignisses zu verstehen.

KI in Security Analytics verschafft Unternehmen deutlich mehr Einblick in interne Aktivitäten, indem sie schneller erkennt, welche davon normal und welche möglicherweise problematisch sind. In intelligente Technologien eingebettete Funktionen, darunter ML, analysieren Daten aus externen Quellen wie kollektiven Threat-Intelligence-Berichten und Schwachstellendatenbanken sowie aus dem Unternehmen selbst. Die Systeme nutzen diese Analysen, um Muster zu suchen und zu identifizieren, die von den als akzeptabel oder sicher erlernten Aktivitäten abweichen.

Mit KI kann eine fortschrittliche Sicherheitsanalyse:

• eine Baseline normaler Aktivitäten erstellen, um Anomalien zu modellieren. Das gilt sowohl für Nutzeraktivitäten als auch für den Netzwerkverkehr.

• Malware-Aktivitäten analysieren, die von der Antivirensoftware nicht erkannt werden, und feststellen, ob sie eine Bedrohung darstellen.

• historische Daten zu Eindringversuchen und Angriffen korrelieren, um Muster zu erkennen und Eindringversuche aufzudecken.

Anwendungsbereiche von Security Analytics

Wie bereits erwähnt, sind Cyberangriffe immer schwieriger zu erkennen. Deshalb kann jedes Unternehmen von Cybersecurity Analytics profitieren. Die meisten Unternehmen sind heute auf große Datenmengen angewiesen, die geschützt werden müssen. Security Analytics bietet verschiedene Anwendungsbereiche, die Netzwerke und Kundeninformationen schützen.

• Netzwerkverkehr überwachen und analysieren – Durch die Kombination von Netzwerkverkehrsdaten mit anderen Ereignismustern erkennt die Analyse schnell Anomalien und weist auf mögliche Angriffe hin.

• Bedrohungen auf Endpoints erkennen – Endpoints wie Laptops, Desktop-Computer und Mobilgeräte sind häufig Einfallstore für Angriffe. Durch die Überwachung dieser Endpoints kann die Sicherheitsanalyse Bedrohungen, die auf Geräte eines Unternehmens zielen, schnell erkennen.

• Insider-Bedrohungen erkennen – Durch die Überwachung des Verhaltens von Mitarbeitenden und Online-Partnern erkennt die Sicherheitsanalyse Insider-Bedrohungen zuverlässig. Security Analytics kann Nutzeraktionen in sensiblen Bereichen auf verdächtiges Verhalten untersuchen. Dazu gehört die Überwachung von Tastatureingaben und Metadatenaktivitäten auf jeder Nutzerebene.

• Bedrohungen durch böswillige Nutzer erkennen – User and Entity Behavior Analytics (UEBA) ermöglicht die Erkennung von Bedrohungen im gesamten Unternehmen. Diese Tools verwenden Algorithmen und ML, um normales Verhalten zu bestimmen und anschließend nach Anzeichen böswilliger Aktivitäten zu suchen.

• Export und Exfiltration von Daten überwachen – Security Analytics verhindert das unbefugte Kopieren oder Herunterladen von Daten, indem nicht autorisierte Kommunikationskanäle blockiert und Nutzer daran gehindert werden, Zugangsdaten an nicht autorisierte Websites zu übermitteln. So werden Phishing-Angriffe erschwert und der Diebstahl von Zugangsdaten verhindert.

• Regulatorische Compliance automatisieren – Durch die Protokollierung der Datenerfassung, die Verwaltung des Flusses personenbezogener Daten und die Überwachung von Datenaktivitäten stellt die Sicherheitsanalyse automatisch die Einhaltung zahlreicher Vorschriften sicher. Analysetools können Teams außerdem auf Compliance-Verstöße hinweisen und zusammengestellte Audit-Berichte bereitstellen.

Proaktive Sicherheit durch KI-gestützte Security Analytics

Security Analytics beginnt damit, Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen und die wichtigsten Informationen herauszufiltern. Anschließend wird kontextbezogene Intelligenz auf Grundlage des spezifischen Zustands Ihres IT-Netzwerks und der wahrscheinlichen Sicherheitsbedrohungen für Ihr Unternehmen gewonnen. Die Bedrohungen werden einem Risikoprofil zugeordnet, das auf den geschäftlichen Anwendungsfall abgestimmt ist. Abschließend werden zukünftige Bedrohungen modelliert, um potenziellen Gefahren vorzubeugen, bevor sie eintreten.