Anomaly Detection

Anomaly Detection (Anomalieerkennung)

Anomaly Detection bezeichnet Methoden und Technologien zur automatisierten Erkennung von ungewöhnlichen oder abweichenden Verhaltensmustern in IT-Systemen, Netzwerken oder Benutzeraktivitäten, die auf Sicherheitsvorfälle hindeuten können.

Im Bereich IT-Security ist Anomaly Detection besonders wichtig, um neuartige, unbekannte oder zielgerichtete Angriffe (z. B. APTs) zu identifizieren, die von signaturbasierten Systemen nicht erkannt werden.

Ansätze der Anomaly Detection:

  • Statistische Methoden: Erkennung von Abweichungen von definierten Normwerten
  • Maschinelles Lernen: Aufbau von Profilen und Modellen für normales Verhalten
  • Verhaltensbasierte Analyse: Untersuchung von Nutzer- oder Prozessverhalten auf Abweichungen

Anwendungsbereiche:

  • Überwachung von Netzwerkverkehr und Protokolldaten
  • Analyse von Benutzerzugriffen und -aktivitäten
  • Erkennung von Malware-Verhalten oder Insider Threats

Vorteile der Anomaly Detection:

  • Früherkennung unbekannter und neuer Bedrohungen
  • Ergänzung zu signaturbasierten Sicherheitssystemen
  • Erhöhung der Sicherheit in dynamischen IT-Umgebungen

Verwandte Begriffe:

UEBA, Threat Hunting, SIEM, EDR, XDR, Machine Learning, Behavioral Analytics

Glossar / Begriffserklärungen