Warum ist maschinelles Lernen für die Cybersicherheit wichtig?
Das maschinelle Lernen verändert das Spiel der Cybersicherheit, indem es Netzwerkexperten in die Lage versetzt, von einer reaktiven zu einer proaktiven Sicherheitshaltung überzugehen.
In den letzten zwei Jahrzehnten haben Netzwerksicherheitsexperten versucht, Cyberangriffen entgegenzuwirken, indem sie die Zeit verkürzen, die benötigt wird, um Bedrohungen zu erkennen und zu neutralisieren. Die Reaktionszeiten sind von Tagen auf Stunden oder Minuten geschrumpft, aber die Cyberangreifer haben noch nicht aufgegeben. Cyberangriffe werden immer häufiger und raffinierter. Sie können Unternehmen, Behörden und Versorgungsunternehmen in Sekundenschnelle in Mitleidenschaft ziehen.
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Warum maschinelles Lernen für die Erkennung und Sicherung von IoT-Geräten entscheidend ist
Die meisten Sicherheitsexperten sind sich darüber im Klaren, dass die Industrie bei Cyberangriffen schon seit einiger Zeit in der Defensive ist. Mit den Algorithmen des maschinellen Lernens (ML), die jetzt zur Erkennung von Netzwerkangriffen, Malware und Phishing-Versuchen eingesetzt werden, steht Sicherheitsexperten jedoch eine wirksame neue Waffe zur Verfügung.
Intelligente Netzwerksicherheit
ML gibt Sicherheitsexperten und ihren Organisationen mehr Kontrolle über ihre Netzwerksicherheit. Da ML Bedrohungen nahezu in Echtzeit vorhersehen und bekämpfen kann, wird die Netzwerksicherheit intelligent und der Schutz des Netzwerks wird von einem reaktiven zu einem proaktiven Zustand. So geht's:- Bleiben Sie aufkommenden Bedrohungen voraus.
IT-Teams sind im Vorteil, wenn sie bei Cyberbedrohungen von der Verteidigung zur Offensive übergehen können. Wenn sie im Kern des Netzwerks eingesetzt werden, können ML-Algorithmen sowohl bekannte als auch unbekannte Bedrohungen identifizieren. Dies ist der Fall bei ML-Powered Next-Generation Firewalls, die ML inline zur Abwehr von 95% der unbekannten Bedrohungen einsetzen. Bedrohungen, die nicht durch maschinelles Lernen blockiert werden, können mit verzögerungsfreien Signatur-Updates nahezu in Echtzeit neutralisiert werden.
- Gewinnen Sie Transparenz und Sicherheit für das gesamte Unternehmen.
Sicherheitsteams können ohne Sichtbarkeit des Netzwerks nicht effektiv arbeiten. Die Möglichkeit, alle Anwendungen, Benutzer und Geräte zu sehen, wird immer wichtiger, da immer mehr Internet der Dinge (IoT)-Geräte, wie Kameras und Tablets, zum Netzwerk hinzugefügt werden. ML-basierte Sicherheit kann End-to-End-Gerätetransparenz bieten und helfen, Anomalien im Netzwerk zu erkennen.
- Verbessern Sie die Sicherheitsrichtlinien.
ML-Modellierung kann Telemetriedaten in empfohlene Änderungen der Sicherheitsrichtlinien umsetzen. Diese Funktion ist für die IoT-Sicherheit besonders wichtig, da sie es Sicherheitsexperten ermöglicht, Empfehlungen für IoT-Sicherheitsrichtlinien für alle Geräte in einem Netzwerk zu überprüfen und zu übernehmen. Das Ergebnis ist eine verbesserte Sicherheit für das Unternehmen und eine Zeitersparnis für die Sicherheitsteams.
- Verringern Sie durch menschliches Versagen verursachte Verstöße.
Experten für Netzwerksicherheit wissen, wie schwierig es sein kann, mit der Geschwindigkeit der Veränderungen bei Anwendungen und Geräten Schritt zu halten. Außerdem ist das manuelle Aktualisieren von Sicherheitsrichtlinien oft mühsam und fehleranfällig. Wenn ML als Kernstück der Netzwerksicherheit eingesetzt wird, kann es starke Sicherheitsrichtlinien empfehlen und verbreiten und so den Sicherheitsteams stundenlange manuelle Aktualisierungen ersparen und die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler verringern.
Warum sollten Sicherheitsteams die Einführung einer ML-gestützten NGFW in Betracht ziehen?
Die ML-Powered NGFW durchbricht die Art und Weise, wie Sicherheit bisher bereitgestellt und durchgesetzt wurde. Sicherheitsteams sollten die Einführung einer ML-gestützten NGFW in Betracht ziehen, weil:
- Auf der Grundlage von Tests verhindert es proaktiv und sofort bis zu 95% der neuen Bedrohungen.
- Es stoppt bösartige Skripte und Dateien, ohne die Benutzerfreundlichkeit zu beeinträchtigen.
- Es erweitert die Sichtbarkeit und den Schutz von IoT-Geräten ohne zusätzliche Hardware. Basierend auf Kundendaten steigt die Anzahl der erkannten IoT-Geräte um das Dreifache.
- Es reduziert menschliche Fehler und automatisiert die Aktualisierung von Sicherheitsrichtlinien, um die fortschrittlichsten Angriffe zu verhindern.
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