10 Dinge, die Sie über maschinelles Lernen wissen sollten

Tools für maschinelles Lernen (ML) können ein wesentliches Element einer dynamischen und leistungsstarken Sicherheitsplattform sein. ML kann für eine Vielzahl von Aufgaben im Bereich der Cybersicherheit eingesetzt werden, darunter die Erkennung von Malware, die Erkennung von Anomalien im Netzwerk, die Kategorisierung des Nutzerverhaltens, die Priorisierung von Schwachstellen und vieles mehr. Letztendlich ist unser Ziel für den Einsatz von ML, das Modellrisiko zu verbessern, die Klassifizierung von Bedrohungen zu optimieren und unmittelbare und zukünftige Angriffe genau vorherzusagen. Im Folgenden finden Sie die 10 wichtigsten Punkte, die Sie beachten sollten, wenn Sie ML in Ihrem Cyberspace implementieren möchten.  

1. Die Cyberkriminalität entwickelt sich weiter, und wir müssen ihr immer einen Schritt voraus sein
   Während sich die Technologie kontinuierlich weiterentwickelt, verbessern die Angreifer ihre Techniken für Phishing, Ransomware-Angriffe, bösartige Kampagnenund mehr. Es ist unerlässlich, dass die Cybersicherheit modernste Technologien einsetzt, die durch ML unterstützt werden können.


2. Überwachtes und unüberwachtes Lernen sind die beiden Hauptkomponenten von ML
   Beim überwachten Lernen werden Daten aus der Vergangenheit verwendet, um dem Algorithmus zu helfen, gute Daten von betrügerischen Daten zu unterscheiden. Es nutzt frühere erlernte Verhaltensweisen, um dann Ergebnisse vorherzusagen, die denselben Richtlinien folgen.
   
   Unüberwachtes Lernen verwendet Clustering, d.h. die Gruppierung von nicht beschrifteten Beispielen durch die Identifizierung von Ähnlichkeiten zwischen den Daten. Im Bereich der Cybersicherheit kann unüberwachtes Lernen betrügerische oder anomale Daten miteinander verbinden. 
   
   Überwachtes Lernen ist für die Klassifizierung von Vorteil. Mit Informationen darüber, wie potenzielle Bedrohungen aussehen, kann eine Maschine Bedrohungen erkennen und aus den Daten herausziehen. Unüberwachtes Lernen hingegen nimmt Daten ohne spezifische Anweisungen auf und beginnt, ähnliche Daten zusammenzufügen. Das bedeutet, dass es Daten - wie Bedrohungen - aufgrund ihrer ähnlichen Eigenschaften in Gruppen zusammenfasst und organisiert. 


3. Daten sind das A und O
   Damit die ML-Algorithmen ordnungsgemäß ablaufen und das gewünschte Ergebnis liefern können, muss eine große Menge an hochwertigen Daten unterstellt werden. Bei der Eingabe großer Datensätze ist es wichtig zu bedenken, dass Ihre Daten die zu erwartenden Bedrohungen repräsentieren müssen, damit das ML-Tool seine Arbeit richtig machen kann. Außerdem müssen Sie sicherstellen, dass die Daten auf dem neuesten Stand sind.


4. Daten müssen dieselbe Sprache sprechen, um effektiv mit ML zu arbeiten
   Wenn Daten aus verschiedenen Quellen stammen, die aufgrund von Unterschieden im Datentyp oder in der Kategorisierung nicht gut miteinander interagieren, kann es für eine Maschine schwierig sein, sie zu sichten und zu bestimmen, was relevant ist. Die Daten sollten aus einer einzigen, zusammenhängenden Quelle stammen, damit der Algorithmus seine beste Leistung erbringen kann. 


5. ML ist prädiktiv, nicht deterministisch 
   ML beschäftigt sich mit Wahrscheinlichkeiten und der Wahrscheinlichkeit von Ergebnissen. Das bedeutet, dass es die Daten, die ihm zur Verfügung stehen, nutzt, um anhand der früheren Ergebnisse mögliche zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Diese sind zwar nicht deterministisch, aber in der Regel sehr genau und können mit viel höherer Geschwindigkeit durchgeführt werden, als es ein Mensch könnte. 


6. ML kann sicherheitsspezifische Techniken bereitstellen, um ineffiziente oder unmögliche Probleme zu überwinden, die mit traditionellen Methoden nicht gelöst werden können 
   ML kann dabei helfen, neue Erkenntnisse zu finden, die dem Menschen entgehen. Es kann auch die Belastung für die Mitarbeiter verringern, indem es die Erkennungsregeln einfach beibehält. Anstatt manuell sicherzustellen, dass die Daten den spezifischen Richtlinien eines Unternehmens entsprechen, kann ML die Sicherheitsregeln automatisch und schneller einhalten. Es kann skaliert werden, so dass die Datenmenge, die es verarbeiten kann, wächst, was zu einer verbesserten Effizienz führt. 


7. Das Lernen von Regeln für Regression, Klassifizierung, Clustering und Assoziation ist eine wichtige und häufige Aufgabe
   Die Regression ähnelt dem überwachten Lernen insofern, als sie die nächste Ausgabe auf der Grundlage der vorherigen Ergebnisse vorhersagt. Im Bereich der Cybersicherheit kann dies zur Aufdeckung von Betrug genutzt werden.
   Bei der Klassifizierung und dem Clustering werden die Daten in Gruppen oder Kategorien eingeteilt, und beim Clustering werden die Gruppen speziell auf der Grundlage von Ähnlichkeiten in den Daten gebildet. Durch ML kann die Klassifizierung Kategorien bilden, um Spam von erlaubten und echten Daten zu unterscheiden.
   Das Lernen von Assoziationsregeln nutzt frühere Erfahrungen mit Daten, um ein bestimmtes Ergebnis viel schneller zu empfehlen als ein Mensch es könnte. Wenn ein Vorfall auf einer Website auftritt, kann das Lernen von Assoziationsregeln implementiert werden, um den Benutzern automatisch Lösungen zu empfehlen. 


8. Auch wenn ML mittlerweile in fast jeden Aspekt der Cybersicherheit integriert ist, ist es wichtig, seine Grenzen zu erkennen
   ML-Algorithmen sind extrem effizient bei der Erkennung von Mustern und der Erstellung von Vorhersagen. ML erfordert jedoch viele Ressourcen und hat immer noch eine relativ hohe Fehleranfälligkeit, da alle Datensätze in ihrem Umfang begrenzt sind. ML kann auch Gegenstand von Übertreibungen durch die Medien sein, die behaupten, es sei mächtiger als es tatsächlich ist.


9. Die Menschen, die Cybersecurity implementieren, sind genauso wichtig wie der Algorithmus
   Die Maximierung des Outputs von ML-basierten Cybersecurity-Algorithmen erfordert eine gemeinsame Anstrengung von Mensch und Maschine. Auch wenn ML-Algorithmen die brachiale Datenanalyse durchführen können, ist es von entscheidender Bedeutung, dass das Team über die neuesten technologischen Durchbrüche und möglichen Bedrohungen auf dem Laufenden bleibt.


10. ML für Cybersicherheit sollte sich leicht in bestehende Software und Architekturen integrieren lassen
    Wenn Sie neue ML-Techniken in Ihrem Unternehmen implementieren, denken Sie daran, dass sie Ihre Erfahrungen vereinfachen und keine Spannungen verursachen sollten. Es ist von Vorteil, eine ML-Lösung zu wählen, die sich gut in Ihre aktuelle Software und Programmierung integrieren lässt, um das Beste aus der Implementierung herauszuholen. 
    Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ML für Cybersicherheit:
    • Auf bestimmte Ziele und Zwecke ausgerichtet sein
    • Minimieren Sie falsche Vorhersagen
    • über eine Methode zur Bewertung der Wirksamkeit verfügen
    • Ein starkes Team an seiner Seite haben

Wie setzt Palo Alto Networks ML ein, um Unternehmen vor den Bedrohungen von morgen zu schützen? Unsere ML-gesteuerten NGFWs nutzen maschinelles Lernen, um gängige Datei- und Internet-Bedrohungen mit einer Erfolgsquote von 95% zu verhindern. Unsere Firewalls erkennen dreimal mehr IoT-Geräte und nutzen ML, um eine Signatur in weniger als zehn Sekunden zu erstellen, was zu einer 99,5%igen Reduzierung der infizierten Systeme führt. ML hilft uns, eine sicherere Umgebung für unsere Partner und Kunden zu schaffen. 

Erfahren Sie mehr über ML hier bei Palo Alto Networks in diesem Cyberpedia-Artikel: Was ist maschinelles Lernen?

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