HomeAllgemein

Maschinelles Lernen in der Cybersicherheit – Vorteile und Herausforderungen

Maschinelles Lernen in der Cybersicherheit – Vorteile und Herausforderungen
Like Tweet Pin it Share Share Email

Wie wird maschinelles Lernen in der Cybersicherheit eingesetzt?

Als Teilbereich der künstlichen Intelligenz verwendet das maschinelle Lernen Algorithmen, die aus früheren Datensätzen und statistischen Analysen abgeleitet werden, um Annahmen über das Verhalten eines Computers zu treffen. Der Computer kann dann seine Aktionen anpassen und sogar Funktionen ausführen, für die er nicht programmiert wurde. Diese Fähigkeiten haben das maschinelle Lernen zu einem entscheidenden Faktor für die Cybersicherheit gemacht.

Maschinelles Lernen in der Cybersicherheit

  • Erkennung von Bedrohungen im Frühstadium
  • Aufdeckung von Netzwerkschwachstellen
  • Verringerung des IT-Aufwands und der Kosten

 

Vorteile von maschinellem Lernen in der Cybersicherheit

Das maschinelle Lernen bietet mit seinen vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten viele Vorteile für IT- und Sicherheitspersonal.

Automatisierte Cybersecurity-Prozesse

Maschinelles Lernen kann neue Funktionen erlernen und bestehende Funktionen selbständig verbessern, was zu automatisierten Arbeitsabläufen führt. Sicherheits- und IT-Teams können dann grundlegende Aufgaben dem maschinellen Lernen überlassen, während sie ihre Zeit und Ressourcen auf die Bewältigung neuer Cyber-Bedrohungen, die Behebung dringender Schwachstellen und andere fortgeschrittene Aufgaben konzentrieren.

Verstärkte Sicherheitsverfahren

Bei der Überprüfung der Sicherheitsinfrastruktur eines Unternehmens können Algorithmen des maschinellen Lernens Schwachstellen aufdecken, Abhilfemaßnahmen empfehlen und die Teams bei der Vorbereitung auf eine Vielzahl von Cyberangriffen unterstützen. Auf diese Weise können Sicherheits- und IT-Teams Bedrohungen angehen, bevor sie überhaupt auftreten, und die Verfahren und Systeme einrichten, die zur Abwehr komplexerer Angriffe erforderlich sind.

Fähigkeit, Grosse Datenmengen zu verarbeiten

Menschen haben vielleicht Schwierigkeiten, mit großen Datenmengen umzugehen, aber maschinelles Lernen kann größere Datensätze schnell verarbeiten und analysieren. Algorithmen können Trends viel schneller erkennen als Menschen und Teams vor sich entwickelnden Cyberangriffen warnen. Das IT- und Sicherheitspersonal kann dann sofort Maßnahmen ergreifen und Cyberangriffe im Anfangsstadium abwehren, bevor sie sich ausbreiten.

Anpassungsfähige Sicherheitssysteme

Das maschinelle Lernen bereitet nicht nur auf bekannte Cyberbedrohungen vor, sondern kann auch Erkenntnisse über künftige Angriffe gewinnen, die vielen Unternehmen noch unbekannt sind. Sicherheitsteams können dann ihre Unternehmen angesichts der zunehmenden Bedrohungen widerstandsfähiger machen, indem sie ihre Sicherheitstechnologien verstärken und die Mitarbeiter über neue Social-Engineering-Methoden und andere Cyberangriffe aufklären.

Weniger menschliche Fehler

Im Gegensatz zu menschlichen Mitarbeitern bietet das maschinelle Lernen rund um die Uhr umfassenden Schutz, ohne zu ermüden. Außerdem kann es aus seinen Erfahrungen und Erkenntnissen lernen, um seine Leistung schnell zu verbessern. Das bedeutet, dass Sicherheitsteams mehr Operationen hochqualifizierten Algorithmen anvertrauen und menschliche Fehler, die leicht hätten vermieden werden können, reduzieren können.

Maschinelles Lernen in der Cybersicherheit – Herausforderungen

Obwohl maschinelles Lernen im Bereich Cybersicherheit verschiedene IT- und Sicherheitsanforderungen von Unternehmen erfüllt, muss sich die Technologie weiterhin an ein sich ständig veränderndes digitales Ökosystem anpassen. Selbst dann ist maschinelles Lernen möglicherweise nicht in der Lage, einige Einschränkungen und äußere Faktoren zu überwinden.

Steigende Anzahl der Verbindungen

Die Zahl der angeschlossenen Geräte wird bis 2027 voraussichtlich 29 Milliarden erreichen, da hybride und Cloud-Umgebungen immer beliebter werden. Zu den Unternehmensnetzwerken kommen ständig neue Computer, Tablets und andere Geräte hinzu, wodurch das maschinelle Lernen unter Druck gerät, mehr Verbindungen zu berücksichtigen und vor Cyberangriffen zu schützen.

Mangel an Tech-Talent

Obwohl IT und Sicherheit für Unternehmen im digitalen Zeitalter unverzichtbar sind, werden bis 2030 voraussichtlich mehr als 85 Millionen qualifizierte Stellen unbesetzt bleiben. Unternehmen brauchen Datenwissenschaftler und IT-Mitarbeiter, die wissen, wie man Algorithmen des maschinellen Lernens pflegt und ihre Analysen interpretiert. Ohne diese Art von Kenntnissen wird es für die Teams schwierig sein, ML-basierte Cybersicherheitslösungen einzuführen.

Datenbedarf für Maschinelles Lernen

Das maschinelle Lernen ist auf große Mengen historischer Daten angewiesen, um Muster zu erkennen, die es auf zukünftige Situationen anwenden kann. Das Problem ist, dass Daten für maschinelles Lernen im Bereich der Cybersicherheit nicht sehr verbreitet sind. Und alle vorhandenen Sicherheitsdaten können als sensibles Material betrachtet werden, so dass Teams bei der Suche nach Daten zum Trainieren von maschinellen Lernalgorithmen kreativ werden müssen.

Die Trends in der Welt der Cybersicherheit machen maschinelles Lernen wichtiger als je zuvor. Die Zunahme von Fernarbeit und hybriden Arbeitsmodellen bedeutet, dass immer mehr Mitarbeiter ihre Aufgaben online erledigen, wodurch die Zahl der Cloud- und IoT-basierten Verbindungen zunimmt. Jetzt generieren Systeme Unmengen von Daten, so dass die Fähigkeit des maschinellen Lernens, große Datenmengen schnell zu scannen und zu analysieren, entscheidend ist.

VN:F [1.9.22_1171]
Rating: 0.0/5 (0 votes cast)

Durch die weitere Nutzung der Seite stimmst du der Verwendung von Cookies zu. Weitere Informationen

Die Cookie-Einstellungen auf dieser Website sind auf "Cookies zulassen" eingestellt, um das beste Surferlebnis zu ermöglichen. Wenn du diese Website ohne Änderung der Cookie-Einstellungen verwendest oder auf "Akzeptieren" klickst, erklärst du sich damit einverstanden.

Schließen