Unternehmen werden immer öfter Opfer von immer ausgeklügelteren Cyberangriffen. Dabei setzen die Angreifer in zunehmendem Maße auch Automatisierungstechnologien ein. Viele Unternehmen haben diesen Bedrohungsszenarien nicht viel entgegenzusetzen, da die ohnehin schon knappen Ressourcen an Cyber-Analysten den Angriffen nur mit aufwendigen, manuellen Analysen begegnen können. Ein Kampf, bei dem die Unternehmen nur verlieren können. Angesichts des Mangels an Fachwissen zur Reaktion auf Vorfälle und zum Ereignismanagement kann Cyber Security Automation den Unternehmen bei der Verwaltung wiederholter Security-Arbeitsabläufe helfen und ihnen einen Mehrwert in Form von höherer Cybersicherheit bieten.
Blendende Aussichten für Cyber Security Anbieter
Die Experten von Research and Markets gehen deshalb auch davon aus, dass der Markt für KI-Cybersicherheit von 8,8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2019 bis 2026 voraussichtlich auf 38 Milliarden US-Dollar wachsen wird. Die zunehmende Akzeptanz des Internet of Things (IoT), die steigende Anzahl vernetzter Geräte und immer mehr Fälle von Cyber-Bedrohungen, die immer größere Anfälligkeit von WiFi-Netzwerken für Sicherheitsbedrohungen dürften dabei die Haupttreiber für das Wachstum des Marktes sein.
Was ist Cyber Security Automation?
Die Cyber Security Automatisierung ermöglicht durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) eine schnellere Datenerfassung und -analyse. Das wiederum steigert die Effizienz und Dynamik des Vorfallsmanagements. Durch die automatisierte Prüfung von unzähligen Datenwarnungen können viele obskure Bedrohungen gefunden werden, die Menschen so schnell nicht entdecken. Cyber Security Automatisierung reduziert das Bedrohungsvolumen und ermöglicht eine schnellere Abwehr neuer und bisher unbekannter Bedrohungen. Sie ist ein hervorragendes Werkzeug, um Verhaltensweisen besser vorherzusagen und Schutzmaßnahmen schneller auszuführen. Cyber Security Automation macht die manuelle Bearbeitung vieler zeitaufwendiger, repetitiver Sicherheitsaufgaben überflüssig. Cybersicherheitsexperten erhalten so den notwendigen Freiraum, um entsprechende Strategien und Initiativen für komplexere Gefahrenszenarien entwickeln zu können.
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Möglichkeiten der Cyber Security Automation
Um Cyberangriffe erfolgreich zu verhindern, bietet die Cyber Security Automation verschiedene Einsatzmöglichkeiten.
Effektive Datensequenzierung
Im Laufe der Zeit fällt eine riesige Menge an Bedrohungsdaten an. Sie haben für ein Unternehmen aber nur dann einen Wert, wenn daraus geeignete Maßnahmen abgeleitet werden können. Dazu müssen aber alle gesammelten Bedrohungsdaten über alle Angriffsvektoren und alle internen und externen Bedrohungsinformationen analysiert werden, um Gruppen von Bedrohungen zu identifizieren, die sich ähnlich verhalten, um auf dieser Basis die nächsten Schritte eines Angreifers vorhersagen zu können. Prozessautomatisierung in Verbindung mit Machine Learning (ML) gewährleisten eine schnelle, effektive und exakte Datensequenzierung und ermöglichen in Kombination mit einer dynamischen Bedrohungsanalyse die Identifikation von ausgeklügelten, noch nie dagewesenen Bedrohungen.
Erstellung von Schutzmaßnahmen
Wird eine Bedrohung identifiziert, ist Schnelligkeit gefragt. Die Schutzmaßnahmen müssen schneller erstellt und verteilt werden, als sich ein Angriff in den Netzwerken und Endpunkten des Unternehmens ausbreiten kann. Angesichts des Tempos, mit dem automatisierte Cyberangriffe mittlerweile vorgetragen werden, sollte die manuelle Erstellung eines vollständigen Satzes von Schutzmaßnahmen für die verschiedenen Sicherheitstechnologien für Unternehmen keine Option mehr sein. Die KI-gestützte Automatisierung kann den Prozess der Erstellung von Schutzmaßnahmen beschleunigen, ohne die Ressourcen zu belasten, und gleichzeitig mit dem Angriff Schritt halten.
Schneller als der Angreifer
Die Entwicklung von Schutzmaßnahmen allein reicht nicht aus, sie müssen auch implementiert werden und das nicht nur am Ort der Bedrohung, sondern über die gesamte Infrastruktur hinweg, um zu verhindern, dass der Angriff weiter voranschreitet. Der Einsatz von Cyber Security Automation bei der Entwicklung und Implementierung von Schutzmaßnahmen ist das einzige Mittel gegen einen automatisierten und gut koordinierten Angriff. Die automatisierte Big Data-Angriffssequenzierung und die automatisierte Generierung und Verteilung von Schutzmaßnahmen verschaffen Unternehmen den Vorsprung, um den nächsten Schritt eines Angriffs genau vorherzusagen und entsprechend schnell zu reagieren.
Früherkennung von Infektionen
Wenn eine Bedrohung in das Netzwerk eindringt, fängt die Uhr bis zur Sicherheitsverletzung an zu ticken. Es geht auch hier wieder darum, die Sicherheitslücke schnell zu stopfen, bevor die Daten das Netzwerk verlassen. Voraussetzung dabei ist, dass man seine Daten zeitlich rückwärts und vorwärts analysieren und nach einer Kombination von Verhaltensweisen suchen kann, die auf die Infizierung des Systems hinweisen. Wie schon bei der Analyse unbekannter Bedrohungen ist die manuelle Analyse des Zusammenhangs von Daten im Netzwerk extrem schwierig zu skalieren. Im Falle einer Systemkompromittierung bietet die Sicherheitsautomatisierung eine schnellere Analyse für eine ebenso schnelle Intervention.
Nutzen der Cyber Security Automation
Cyber Security Automation erleichtert den Unternehmen die Auseinandersetzung mit der zunehmenden Anzahl von Sicherheitswarnungen und potenziellen Vorfällen, deren Lösung wertvolle Zeit in Anspruch nehmen würde. Die Automatisierung ermöglicht es den Sicherheitsteams, potenzielle Warnungen schneller und effektiver zu bearbeiten. Durch die Implementierung von Cyber Security Automation können automatisierte Workflows genutzt werden, um die Triage-, Untersuchungs- und Eindämmungsprozesse vollständig zu automatisieren und eine Vielzahl von granularen Datenanreicherungen, Benachrichtigungen, Eindämmungen und benutzerdefinierten Aktionen basierend auf logischen Entscheidungen durchzuführen, während gleichzeitig sichergestellt wird, dass keine Bedrohung unbeachtet bleibt. Dabei hat das Sicherheitsteam nach wie vor die Entscheidungshoheit nicht nur darüber, wie weit die Automatisierung in die Sicherheitsabläufe implementiert wird, sondern auch, ob sowohl risikoreiche als auch risikoarme Sicherheitsvorgänge automatisiert werden.
Allzweckwaffe Robotic Process Automation (RPA)
Im Rahmen der Cyber Security Automation übernimmt Robotic Process Automation Funktionen wie Scannen, Überwachung und die Reaktion auf Vorfälle auf niedriger Ebene. RPA extrahiert und aggregiert Daten, reduziert die Reaktionszeit durch automatisierte Erkennung und Warnmeldungen und hilft dabei, exponierte Angriffsflächen zu identifizieren, um Sicherheitsrisiken zu mindern. RPA gewährleistet eine 24/7/365-Sicherheitsabdeckung und verbessert die Sicherheit durch automatisiertes Rollout von Updates und Patches. RPA erhöht die Effizienz der Cybersicherheit, indem sie die Last der manuellen Ausführung sich wiederholender Aufgaben übernimmt und hilft, die größte Schwachstelle der Cybersicherheit zu minimieren: die menschliche Interaktion. Aber so nützlich und sinnvoll der Einsatz von RPA im Rahmen der Cyber Security Automation auch ist. Es sollte nicht vergessen werden, dass RPA an seine Grenzen stößt , wenn es um tiefergehende Sicherheitsprozesse geht, die höhere kognitive und analytische Fähigkeiten erfordern. Diesen Teil sollten nach wie vor menschliche Analytiker im Zusammenspiel mit kognitiven Lerntechnologien übernehmen.
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Die Rolle von SOAR
Mit der zunehmenden Anzahl von Warnungen und Bedrohungen wird es immer unmöglicher für die Cyber Security-Experten, sich mit jedem einzelnen von ihnen auseinanderzusetzen. Deshalb ist die Cyber Security Automation mittlerweile mehr als ein Nice-to-have. Die Security Orchestration Automation and Response (SOAR) – als integraler Bestandteil der Cybersicherheitstechnologie – entlastet dabei die Sicherheitsabteilungen, indem sich wiederholendes Verhalten und wiederkehrende Aufgaben automatisiert werden. Der Automatisierungsgrad kann dabei angepasst werden. Bei SOAR handelt es sich um eine Art Technologie, die Unternehmen in die Lage versetzt, die Analyse sich wiederholender Aufgaben zu automatisieren, um potenzielle Bedrohungen besser zu erkennen, zu verfolgen und zu beheben. Während sich die Sicherheitsautomatisierung darauf konzentriert, Teams bei sich wiederholenden, zeitaufwendigen und einfachen Aufgaben zu unterstützen, können mit Hilfe der Orchestrierung alle benötigten Technologien über API-Konnektoren angebunden werden, wobei alle notwendigen Informationen auf einer einzigartigen SOAR-Plattform zusammengeführt werden.
Das Tandem KI und ML
Die Integration von Technologien und Prozessen für Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) dient dazu, die Analysefähigkeiten von Unternehmen zu verbessern und mühsame, zeitaufwendige kognitive Aufgaben zu eliminieren, um den Sicherheitsexperten Freiraum zu verschaffen, damit sie sich auf Verantwortlichkeiten und Aufgaben mit höherer Priorität konzentrieren können. KI-basierte Cyber Security Automation liefert aktuelles Wissen über globale und branchenspezifische Bedrohungen, um kritische Priorisierungsentscheidungen zu treffen, die nicht nur darauf basieren, welches Angriffsmittel für den Angriff auf das Unternehmen verwendet werden könnte, sondern auch basierend darauf, welches Angriffsmittel wahrscheinlich für den Angriff auf das Unternehmen verwendet wird.
Präskriptive Erkenntnis für mehr Cybersicherheit
Mit dem Wissen um das IT-Asset-Inventar, der Bedrohungslage und der Wirksamkeit der Kontrollen können KI-basierte Systeme vorhersagen, wie und wo Unternehmen am wahrscheinlichsten angegriffen werden, so dass die Ressourcenzuweisung für Schwachstellen geplant werden kann. Präskriptive Erkenntnisse aus der KI-Analyse helfen, Kontrollen und Prozesse zu konfigurieren, um die Cyber-Resilienz des Unternehmens zu verbessern. Derartige Systeme liefern einen optimierten Kontext für die Priorisierung und Reaktion auf Sicherheitswarnungen, um eine schnelle Reaktion auf Vorfälle und die Aufdeckung von Ursachen zu gewährleisten, Schwachstellen zu minimieren und zukünftige Probleme zu vermeiden. KI-Technologien können Risiken identifizieren und priorisieren, jede Malware in einem Netzwerk sofort erkennen, die Reaktion auf Vorfälle steuern und Eindringlinge erkennen, bevor sie Schaden anrichten.
Fazit
Die Cyber Security Automation analysiert die in Frage kommenden Daten schneller als jeder Mensch, wandelt unbekannte Bedrohungen in bekannte Bedrohungen um, erstellt eine Angriffs-DNA und erzwingt automatisch einen vollständigen Schutz im gesamten Unternehmen, um den Angriff zu stoppen. Als reaktives Modell ausgelegt, reagiert Cyber Security Automation nur auf Cyber-Bedrohungen, indem sie so optimiert wird, dass vertrautes Verhalten vorweggenommen wird und mit Hilfe von Maschinellem Lernen und KI bestimmte Aufgaben gemäß den Anweisungen der Analysten automatisiert werden. Beim proaktiven Modell entscheiden die Security Analysten, in welcher Form die Automatisierung reagieren soll, falls eine echte Bedrohung erkannt wird.
