Machine Learning: wie selbstlernende Systeme Cyberangriffe aufdecken

Lässt sich mit Machine Learning der Sieger der Fußball-EM vorhersagen? Selbstlernende Systeme werden derzeit in vielen Bereichen erprobt. Eines der spannendsten Themen: die Aufdeckung von Cyberangriffen. Das Unternehmen RadarServices ist nach eigenen Angaben in der Erforschung des Themas in Europa führend, gibt einen Einblick in den aktuellen Forschungsstand und beantwortet auch die spannende Frage zur Fußball-EM.

Machine Learning wendet Algorithmen an, um Muster oder Beziehungen in bestehenden Daten zu erkennen. Zugrunde liegen verschiedene statistische Methoden, unter anderem die klassische Inferenzstatistik, Bayesche Modelle oder Clustering. Auf dieser Basis werden von den als ’selbstlernend‘ oder auch als ‚verhaltensbasiert‘ bezeichneten Systemen automatisiert Schlüsse gezogen, Wahrscheinlichkeiten für verschiedene Szenarien berechnet und Vorhersagen getroffen. Machine Learning ist für all jene Bereiche interessant, in denen große Datenmengen gesammelt und analysiert werden: IT-Security, E-Commerce, Versicherungen, Tourismus, Börsenhandel oder Gesundheit sind nur einige Beispiele. Algorithmen lassen sich dabei unterschiedlich anwenden: für die Personalisierung von Inhalten, für Kaufempfehlungen, Prognosen oder auch die Betrugserkennung bei Transaktionen.

Die Bedeutung für die IT-Sicherheit

Verhaltensbasierte Systeme werden zum Aufdecken von Cyberangriffen in der IT-Infrastruktur von Unternehmen und öffentlichen Institutionen eingesetzt. „Herkömmliche IT-Sicherheitswerkzeuge sind üblicherweise regel- bzw. signaturbasiert. Das heißt, dass sie zum Beispiel Schadsoftware nur dann erkennen, wenn ihnen vorab exakte Informationen über deren Eigenschaften zur Verfügung standen. Bei geringsten Abweichungen von diesen Vorgaben werden die Werkzeuge überlistet und sind wirkungslos. Angreifer konzentrieren sich genau darauf: sie finden und nutzen neuartige Schwachstellen in der Infrastruktur eines Unternehmens aus oder setzen bisher unbekannte Schadsoftware ein. Heute braucht es hochausgebildete Spezialisten, um solche Angriffe zu erkennen. Erst Machine Learning kann die menschliche Analysefähigkeit mit ihren logischen Schlussfolgerungen ersetzen.“ erklärt Harald Reisinger, Geschäftsführer und verantwortlich für den Bereich Forschung bei RadarServices. „Machine Learning: wie selbstlernende Systeme Cyberangriffe aufdecken“ weiterlesen