Wie KI und maschinelles Lernen die Sicherheit bei der Fernarbeit revolutionieren

KI- und maschinelle Lerntechnologien sind mit einem proaktiven Ansatz zur frühzeitigen Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen in die Cybersicherheit eingestiegen. Sie können Remote-Mitarbeiter schützen, indem Sie die Bedrohungserkennung automatisieren, Cyber-Bedrohungen identifizieren und darauf reagieren, Fehlalarme eliminieren und die allgemeine Sicherheitslage eines Unternehmens verbessern.

Durch die Implementierung von KI- und ML-basierten Sicherheitslösungen in Remote-Arbeitsumgebungen wurden auch die Mängel traditioneller Cybersicherheitsmaßnahmen behoben. Die Einführung von KI und ML revolutioniert die Cybersicherheit für Unternehmen, indem sie Zugangskontrolle ermöglicht und gleichzeitig Sicherheitsbedrohungen begrenzt.

Die Grundlagen verstehen: KI vs. maschinelles Lernen

Digitale Remote-Umgebungen ermöglichen einen sicheren Fernzugriff. Es ermöglicht dem Mitarbeiter, sich über Cloud Computing, virtuelle private Netzwerke (VPNs) und Remote-Desktops mit dem Unternehmensnetzwerk zu verbinden. Diese Setups sind anpassungsfähig, skalierbar und kostengünstig, aber dennoch anfällig für Sicherheitsbedrohungen.

Implementierung von KI/ML in die Cybersicherheit von Unternehmen

Unternehmen implementieren verschiedene Cybersicherheitsprotokolle, um unangenehme Situationen zu vermeiden. Eine neue Ergänzung zum Cybersicherheitshorizont sind KI und maschinelles Lernen.

Die Implementierung von KI in der Cybersicherheit konzentriert sich auf die Entwicklung von Tools oder Software, die verschiedene Sicherheitsbedrohungen schnell und genau aktiv identifizieren, analysieren, bewerten und vorhersagen können. Maschinelles Lernen wird in der Cybersicherheit eingesetzt, um Daten und Algorithmen durch die Bewertung verschiedener Zugriffsressourcen zu generieren.

Der aktuelle Stand der Sicherheitsherausforderungen bei Remote-Arbeit

Cybersicherheit ist eine sich täglich weiterentwickelnde Herausforderung, der sich IT-Teams gegenübersehen. Laut einer Arbeitgeberumfrage aus dem Jahr 2022 gaben 56 % der Befragten an, dass sich die Mitarbeiter bei der Remote-Arbeit nicht über gute Sicherheitspraktiken im Klaren sind.

Neue Highly Evasive Adaptive Threats (HEAT)

Neue Highly Evasive Adaptive Threats (HEAT), die auf Webbrowser abzielen, sind die aufkommenden Sicherheitsrisiken für Standard-Sicherheitstechnologien. Die sich schnell weiterentwickelnden Technologien und Kommunikationstools können neue Sicherheitslücken schaffen oder es unbefugten Benutzern ermöglichen, auf private Informationen zuzugreifen.

Herausforderungen für Remote-Mitarbeiter und Cybersicherheit

Remote-Mitarbeiter haben unterschiedliche Zugriffsebenen auf Unternehmensnetzwerke und es ist eine schwierige Aufgabe, den Überblick über ihre Aktivitäten zu behalten und gleichzeitig Sicherheit und Leistung zu verwalten. Unternehmen nutzen jetzt KI und maschinelles Lernen, um die Produktivität und Leistungsverfolgung zu verbessern.

Die Sicherheit bei Remote-Arbeit umfasst die Minderung von Sicherheitsrisiken für Endbenutzer mithilfe verschiedener Tools und fortschrittlicher Techniken zum Schutz sensibler Informationen, unbefugter Datenströme und Cyberangriffe.

Zugangskontrolle

Diese Technologien ermöglichen es dem Unternehmen, den Fernzugriff und den Unternehmensdatenschutz zu regulieren und potenzielle Bedrohungen und Cyberangriffe zu erkennen. Tatsächlich wird prognostiziert, dass der Markt für künstliche Intelligenz in der Cybersicherheit bis 2029 62 Milliarden US-Dollar überschreiten wird.

Wie KI die Bedrohungserkennung und -reaktion verbessert

Der Einsatz von auf KI und maschinellem Lernen basierenden Techniken und Tools ermöglicht es dem Unternehmensnetzwerk, den Remote-Mitarbeiter zu schützen und seinen Zugriff, die Gerätesicherheit und die Sicherheit der Anmeldeinformationen zu kontrollieren.

Automatisierung

KI stellt die Zukunft der Cybersicherheit dar, da sie verschiedene Sicherheitsprüfungen automatisiert und so eine frühzeitige Erkennung und Abwehr von Cyberangriffen ermöglicht. Darüber hinaus werden Algorithmen des maschinellen Lernens in KI-gesteuerte Cybersicherheits-Frameworks integriert, um das Ausmaß, die Art und den Ursprung potenzieller Cyber-Bedrohungen zu bewerten.

Bedrohungserkennung

Diese fortschrittlichen Lösungen tragen zu einer sicheren Zugangskontrolle und Echtzeitüberwachung der Netzwerkaktivität bei und erkennen umgehend alle ungewöhnlichen Verhaltensweisen, die auf einen Angriff hinweisen könnten.

Antwort

Als Reaktion auf Sicherheitsprobleme kann das System automatisch Maßnahmen ergreifen, indem es den Zugriff auf kompromittierte Betriebssysteme einschränkt. Diese proaktive Maßnahme wird implementiert, um sensible Daten vor potenziellen Verstößen zu schützen.

Cyber ​​Security Tool Kit (CyberSecTK)

Dieses Programm ist ein Open-Source-Tool, das mit KI-gestützten Schutzfunktionen ausgestattet ist. Es ist in der Lage, Online-Angriffe wie Phishing, Malware und Ransomware bereits im Frühstadium zu erkennen und zu verhindern.

Sophos Intercept X

Dieses Endpunkt-Sicherheitstool nutzt künstliche Intelligenz, um Cyber-Bedrohungen auf verschiedenen Fernzugriffsgeräten wie Laptops, Desktops und Mobilgeräten effektiv zu erkennen und zu verhindern.

Der Vectra Cognito

Dieses Programm ist darauf ausgelegt, verschiedene Arten von Bedrohungen zu erkennen, darunter Insider-Bedrohungen, Advanced Persistent Threats und Malware-Angriffe. Es ist in der Lage, auf diese Bedrohungen zu reagieren und geeignete Maßnahmen zu ergreifen.

Die Rolle des maschinellen Lernens in der Sicherheitsanalyse

Implementieren Sie Maßnahmen zur Erkennung und Verhinderung von Phishing-, Malware- oder Ransomware-Angriffen, die auf Remote-Mitarbeiter per E-Mail, Messaging oder Tools für die Zusammenarbeit abzielen, mithilfe von KI, abhängig von den durch maschinelles Lernen generierten Daten. Diese Technologie analysiert die Kommunikation, um schädliche Links, Zitate, Anhänge oder Anfragen zu erkennen.

Einsatz von maschinellem Lernen

Maschinelles Lernen kann genutzt werden, um E-Mail-Spoofing, Malware und Phishing-Angriffe zu erkennen. Es kann Anomalien oder Einbrüche im Geräte- und Netzwerkverkehr erkennen, die auf Gefährdungen oder Angriffe hinweisen.

Es gewährleistet die Sicherheit der Geräte und Unternehmensnetzwerke von Remote-Mitarbeitern, einschließlich Laptops, Smartphones, Tablets, Router und VPNs und unterstützt Fernzugriff, Benutzeridentitäten und Unternehmensressourcen.

Früherkennung und schnelle Reaktion

Maschinelles Lernen ermöglicht die Erkennung von unbefugtem Zugriff, Datenexfiltration und Denial-of-Service-Angriffen. KI/ML in der Cybersicherheit hilft bei der Identitätsüberprüfung durch Multi-Faktor-Authentifizierung und Verhaltensanalyse zur Gewährung von Zugriff und Berechtigungen für notwendige Ressourcen und Systeme.

Wachsame und kontinuierliche Kontrolle

Es kann auch verwendet werden, um Veränderungen oder Unstimmigkeiten im Gesicht, in der Stimme oder im Fingerabdruck von Remote-Mitarbeitern zu identifizieren und zu erkennen, die auf die Anwesenheit eines Betrügers hinweisen könnten. Maschinelles Lernen hilft auch bei der Beweiserhebung, Quellenverfolgung, Auswirkungsanalyse und Daten-/Systemwiederherstellung und bietet Abhilfe- und Schadensbegrenzungsempfehlungen für den Umgang mit unangenehmen Vorfällen im Zusammenhang mit Remote-Mitarbeitern, wie zum Beispiel:

• Datenschutzverletzungen und
• Ransomware-Angriffe usw.

Die Grenzen der KI in der Cybersicherheit

Während KI und maschinelles Lernen große Vorteile für Sicherheitskontrollmaßnahmen aus der Ferne bieten, gibt es hinsichtlich der Implementierung und Infrastruktur gewisse Einschränkungen für die Unternehmensleitung und Remote-Benutzer. KI und maschinelles Lernen erfordern spezifisches Wissen, das im Unternehmen möglicherweise nicht vorhanden ist.

Expertenwissen und Umsetzung

Dies kann die Implementierung und Verwaltung von KI- und ML-basierten Sicherheitslösungen erschweren. Es kann auch Probleme mit der Genauigkeit und Authentizität geben, da KI noch eine aufstrebende Wissenschaft ist. KI und maschinelles Lernen sind auf hochwertige Daten angewiesen, um verlässliche Erkenntnisse zu liefern.

Die Ergebnisse maschineller Lernalgorithmen können unzuverlässig sein, wenn die zu ihrem Training verwendeten Daten unzureichend oder falsch sind. Die Anwendung von maschinellem Lernen und KI-Tools mit Cybersicherheitsansätzen wie ZTNA sorgt dafür, dass die Technologien den Fernzugriff effektiver und effizienter sichern.

Bereiten Sie Ihre Remote-Arbeitsinfrastruktur auf KI-gesteuerte Sicherheit vor

KI-gestützte SOAR-Plattformen (Security Orchestration, Automation and Response) integrieren und korrelieren riesige Mengen an Bedrohungsinformationen aus dem Netzwerk, Abonnementdiensten und anderen Quellen, um verdächtige Aktivitäten aufzudecken.

KI-Algorithmen

Selbst ausgefeilte oder unentdeckte Malware kann durch KI-Algorithmen durch die Analyse von Dateiattributen, Codeausführungsmustern und Netzwerkaktivitäten identifiziert werden. Immer mehr Unternehmen nutzen KI und ML und sind bestrebt, ihre Remote-Umgebungen besser zu schützen.

Unternehmen können auf KI/ML-Technologien umsteigen, um Benutzern, die remote arbeiten, einen sicheren Zugriff zu ermöglichen, indem sie die folgenden IT-Infrastrukturen implementieren:

Erweiterte Erkennungs- und Reaktionslösungen (XDR).

Erweiterte Erkennungs- und Reaktionslösungen (XDR) sammeln und korrelieren Echtzeit-Sicherheitsdaten von Servern, Firewalls, Endpunkten, Clouds und anderen Quellen. Durch die Untersuchung bekannter Bedrohungen können sie ähnliche Trends erkennen und Angriffe stoppen, bevor sie Schaden anrichten.

SIEM-Systeme

KI-basierte SIEM-Systeme erkennen neue und sich entwickelnde Bedrohungen, indem sie Sicherheitswarnungen mit zahlreichen Threat-Intelligence-Feeds kombinieren. Die automatische Priorisierung von Warnungen nach identifizierbaren Merkmalen spart Zeit, Personal und Geld im Vergleich zur manuellen Untersuchung riesiger Protokolldatensätze für Anfragen und Antworten.

KI-Analyse und Aktionsweise gegen erwartete Angriffe

KI kann Systeme automatisch isolieren, den Netzwerkzugriff verhindern und die Sicherheit alarmieren, nachdem Risiken erkannt wurden. Es kann das Benutzerverhalten verfolgen und auswerten, um einen Standard zu entwickeln. Ungewöhnliche Anmeldemuster oder Datenzugriffsanfragen können Gefahren darstellen. Diese Methode erkennt Insider-Bedrohungen, kompromittierte Konten und unerwünschte Aktivitäten, die regelbasierten Systemen entgehen.

Hacker nutzen kompromittierte Zugangsdaten, um wichtige Systeme zu hacken, Daten zu stehlen, Malware einzuschleusen und Phishing durchzuführen. KI-Analysen können kompromittierte Zugangsdaten erkennen und Abhilfemaßnahmen einleiten.

Tiefe neuronale Netze

Tiefe neuronale Netze können schädliche E-Mails aus Millionen von E-Mails identifizieren. Algorithmen für maschinelles Lernen können die Sprache und Syntax von Texten und E-Mails analysieren, um Betrug zu erkennen. CASBs nutzen Verhaltensanalysen, um Anomalien wie übermäßige Downloads oder nicht genehmigtes Teilen in Cloud-Diensten zu erkennen und so auf potenzielle Bedrohungen hinzuweisen.

Abschluss

Wie in diesem Artikel zu sehen ist, läutet das Aufkommen von KI- und maschinellen Lerntechnologien eine neue Ära der Sicherheit bei der Fernarbeit ein. Es bietet die Tools zur proaktiven Erkennung und Abwehr sich entwickelnder Cyber-Bedrohungen und schützt so Unternehmen vor größeren Angriffen.

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