Technologie: KI und maschinelles Lernen verbessern Cybersicherheit
Das Cybersicherheitsunternehmen Axians analysiert, wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen die Abwehr von Cyberbedrohungen verbessern. Fortschrittliche Methoden erkennen und prognostizieren Angriffe.
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Berlin – Das auf Cybersicherheitsdienstleistungen spezialisierte Unternehmen Axians hat eine Analyse veröffentlicht, die die Rolle von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen bei der Abwehr von Cyberbedrohungen beleuchtet. Laut dem Unternehmen ermöglicht die zunehmende Rechenleistung die Entwicklung effektiverer, KI-basierter Verteidigungsmechanismen als Gegenmittel zu sich ständig weiterentwickelnden Angriffsmethoden.
Axians betont, dass moderne Unternehmensnetzwerke mittlerweile große Datenmengen verarbeiten können, was eine Voraussetzung für die Erstellung von Deep-Learning-Modellen ist. Deep Learning, ein Teilbereich des maschinellen Lernens, lernt, Verhaltensmuster von Angreifern zu identifizieren und zukünftige Angriffe vorherzusagen. Diese Geschwindigkeit ist entscheidend, da ein erfahrener Angreifer innerhalb von nur drei Tagen die Administratorrechte in einem Netzwerk erlangen kann.
Traditionell dauerte die Entdeckung solcher Eindringlinge im Durchschnitt über 100 Tage, eine Zeitspanne, in der erheblicher Schaden entstehen kann. Axians zufolge bietet ein automatisiertes Bedrohungsmanagement, basierend auf KI und maschinellem Lernen, eine effektivere Lösung. Echtzeit-Analyse des Netzwerkverkehrs, Risikopriorisierung und bedarfsgerechte Gegenmaßnahmen sind zentrale Bestandteile dieses neuen Ansatzes.
Die neuen Methoden konzentrieren sich darauf, "wie" ein Angriff stattfindet, anstatt "was" oder "wer" der Angreifer ist. Diese verhaltensorientierte Sicherheit ermöglicht eine schnellere und präzisere Reaktion auf Angriffsphänomene. KI kann kontinuierlich lernen und zuverlässige Vorhersagen über zukünftige Ereignisse treffen, was den Schutz von Netzwerken erheblich verbessert.