Cyberangriffe – Mit der Einführung neuer Technologien im Rahmen der Industrie 4.0 und 5.0 sowie dem industriellen Internet der Dinge (IIoT) steigt nicht nur die Produktivität von Unternehmen, sondern auch die Anfälligkeit für Cyberangriffe. Daher ist es von großer Bedeutung zu verstehen, wie sich Unternehmen mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) vor diesen Bedrohungen schützen können.
Überblick über Cybersicherheitslösungen mit KI und ML
Um Unternehmen bei der Auswahl der richtigen Sicherheitslösung zu unterstützen, bieten führende Branchenvertreter eine Vielzahl von Cybersicherheitslösungen, die auf künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen basieren. Ein genauerer Blick auf diese Lösungen kann Unternehmen dabei helfen, sich effektiv vor Cyberangriffen zu schützen.
Cyberangriffe – Wichtige Begriffe in der Cybersicherheit
Bevor wir uns mit den einzelnen Lösungen befassen, ist es wichtig, die grundlegenden Begriffe in der Cybersicherheit zu verstehen. Ein Konzept wie „Defence in Depth“ verdeutlicht, dass IT-Sicherheitsmaßnahmen auf mehreren Ebenen basieren sollten, um die Netzwerksicherheit auch bei einem Ausfall einer Ebene zu gewährleisten. Weitere zentrale Begriffe sind die „Industrial Firewall“, die den Datenverkehr schützt, und Systeme wie das „Intrusion Detection System“ (IDS) sowie das „Intrusion Prevention System“ (IPS), die Angriffe erkennen und darauf reagieren können.
DPI (Deep Packet Inspection): Tiefgreifende Analyse von Datenpaketen
Bei der Deep Packet Inspection (DPI) handelt es sich um eine Methode der Datenverarbeitung, bei der die über ein Computernetzwerk übertragenen Informationen sorgfältig überprüft werden. Gegebenenfalls werden geeignete Maßnahmen ergriffen, wie Warnungen, Blockierungen, Umleitungen oder Protokollierungen. DPI wird häufig eingesetzt, um das Anwendungsverhalten zu überwachen, den Netzwerkverkehr zu untersuchen, Netzwerkprobleme zu diagnostizieren und nach möglichen Bedrohungen wie bösartigem Code oder Lauschangriffen zu suchen.
Malware: Bedrohung für Computer und Netzwerke
Der Begriff Malware umfasst alle Arten von Software-Bedrohungen, die Schaden an Computern, Servern, Clients oder Computernetzwerken verursachen können. Beispiele für Malware sind Würmer, Viren, Trojaner, Rootkits, Spyware, Remote Access, Adware und Ransomware.
Denial-of-Service (DoS) und Distributed Denial-of-Service (DDoS): Überlastungsangriffe auf Systeme
Ein DoS-Angriff erfolgt, indem ein Server mit Anfragen überschüttet wird, bis das System die Aufgaben nicht mehr bewältigen kann und möglicherweise zusammenbricht. Im Falle eines DDoS-Angriffs werden hingegen mehrere unterschiedliche Systeme koordiniert eingesetzt, um großflächige Überlastungsangriffe durchzuführen. Die koordinierte Vielzahl von angreifenden Rechnern macht DDoS-Angriffe besonders effektiv.
Warum ist Cyber Security für Unternehmen so wichtig?
Im Zeitalter der Digitalisierung ist die Cybersecurity für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um sich vor Sabotageakten und Datenverlusten zu schützen. Die steigende Konnektivität und der Einsatz von KI bei Cyberangriffen erschweren die Überwachung und Verfolgung potenzieller Angriffe für Cyber-Analysten. Um die teuren und schädlichen Auswirkungen von Cyberangriffen zu minimieren, sind moderne Maschinen und Geräte darauf ausgerichtet, potenzielle Cyber-Risiken in Echtzeit zu erkennen und zu analysieren, wodurch die Effektivität der Cyber-Analysten erhöht wird.
Künstliche Intelligenz und Cybersicherheit: Übertrifft sie den Menschen?
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) haben die Fähigkeit, Millionen von Ereignissen zu analysieren, was sie bei der Erkennung von Bedrohungen wie Viren, Zero-Day-Angriffen auf Sicherheitslücken und Mustern bösartiger Software oder ungewöhnlicher Aktivitäten genauer macht als Menschen und herkömmliche Software. Daher setzen Cybersicherheitsanalysten vermehrt auf diese Technologien, um die Effizienz der Cybersecurity zu steigern.
Herausforderungen der Cybersicherheitsanalysten: Überlastung und Untersuchungsdefizite
Gemäß einer Studie von Capgemini gibt mehr als die Hälfte der Unternehmen (56 %) an, dass ihre Cybersicherheitsanalysten überlastet sind, wobei fast ein Viertel (23 %) nicht in der Lage ist, alle gemeldeten Vorfälle gründlich zu untersuchen.
Abhängigkeit von KI in der Unternehmensführung und Branche
Zusätzlich zeigt der Bericht, dass 69 % der Führungskräfte in Unternehmen ohne den Einsatz von KI nicht effektiv auf Cyberangriffe reagieren können. Telekommunikationsunternehmen (80 %) und Hersteller von Kundengütern (79 %) geben an, dass sie auf KI angewiesen sind, um Bedrohungen zu erkennen und Angriffe zu stoppen. Diese Zahlen verdeutlichen die zunehmende Abhängigkeit von KI in der Unternehmensführung und verschiedenen Branchen im Kampf gegen Cyberbedrohungen.
Anwendungen von ML in der Cybersicherheit: Effiziente Bedrohungserkennung
Maschinelles Lernen (ML) kann effizienter und genauer bei der Erkennung von Bedrohungen sein als menschliche Analysten. Diese Anwendung von ML wird zunehmend von Unternehmen weltweit genutzt, um ihre Cybersecurity zu stärken.
KI/ML-gesteuerte Cybersecurity-Tools: Vorbereitung und Reaktion auf Cyberangriffe
Gemäß dem „Fact or Fiction“-Bericht von Carbonite und Webroot haben mehr als die Hälfte der weltweit befragten Unternehmen (57 %) im Jahr 2020 Opfer eines Cyberangriffs gemeldet. Eine Mehrheit von 65 % gab an, dass sie besser auf die Bewältigung von Cyberangriffen vorbereitet sind, indem sie KI/ML-gesteuerte Cybersecurity-Tools einsetzen.
Herausforderungen und Chancen von KI in der Cybersicherheit
Künstliche Intelligenz (KI) ist sowohl Segen als auch Fluch, da Hacker sie für ihre Angriffe nutzen und die Häufigkeit sowie Komplexität von Cyberangriffen steigen. Daher ist es entscheidend, dass KI und ML Sicherheitsanalysten unterstützen, um diesen Herausforderungen effektiv zu begegnen.
Cybersecurity-Lösungen von Branchenführern
Digitale Unternehmen investieren in neue Technologien wie intelligente Fertigung, Industrie 4.0 und 5.0, das industrielle Internet der Dinge (IIoT) und den digitalen Zwilling, um ihre Produktivität zu steigern. Siemens, Moxa, Hirschmann und Phoenix Contact sind führende Unternehmen, die innovative Sicherheitslösungen entwickeln, um die virtuelle und vernetzte industrielle Welt vor Cyberangriffen zu schützen. Siemens hebt sich durch sein Engagement in der Bewältigung von Cybergefahren hervor, indem es auf seiner Website informative Ressourcen wie Fallstudien, Whitepapers, Podcasts und Videos bereitstellt. Diese Branchenführer tragen dazu bei, effektive Lösungen gegen Online-Bedrohungen zu entwickeln.
Die Gefahr von Cyberangriffen wird in Zukunft zunehmen, und Unternehmen müssen sich darauf vorbereiten, dass ihre Systeme vermehrt von Online-Bedrohungen attackiert werden könnten. Einige der zuvor präsentierten Lösungen können dazu beitragen, Ihre Netzwerke zu schützen. Durch eine umfassende Verteidigung in der Tiefe, den Einsatz von Industrial Firewalls sowie IPS oder IDS besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass nicht vertrauenswürdiger Verkehr abgewehrt wird. In Anbetracht der Tatsache, dass viele Cyberangriffe mittels KI durchgeführt werden, ist es ebenso notwendig, in die Bereiche Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen im Bereich der Cybersicherheit zu investieren, um Angriffe effektiv abzuwehren können.
Fazit
Die fortschreitende Einführung von Technologien im Rahmen von Industrie 4.0 und 5.0 sowie dem industriellen Internet der Dinge (IIoT) steigert zweifelsohne die Produktivität von Unternehmen, bringt jedoch gleichzeitig eine wachsende Anfälligkeit für Cyberangriffe mit sich. In diesem Kontext wird es zunehmend entscheidend, wie Unternehmen mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) ihre Abwehrmaßnahmen gegen diese Bedrohungen stärken können.
Der Überblick über Cybersicherheitslösungen, die auf KI und ML basieren, verdeutlicht die Vielfalt der verfügbaren Optionen für Unternehmen, um sich effektiv vor Cyberangriffen zu schützen. Dabei ist das Verständnis grundlegender Begriffe in der Cybersicherheit, wie „Defence in Depth“, Industrial Firewall, Intrusion Detection System (IDS) und Intrusion Prevention System (IPS), von essenzieller Bedeutung.
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