Anomalieerkennung

Anomalieerkennung ist eine Technik zur Identifikation von ungewöhnlichem Verhalten oder Datenmustern, die auf potenzielle Sicherheitsbedrohungen hinweisen können. In der Cybersicherheit wird die Anomalieerkennung verwendet, um Angriffe zu erkennen, die sich nicht durch herkömmliche Signatur-basierte Methoden identifizieren lassen, wie zum Beispiel unbekannte Malware, Zero-Day-Exploits oder insiderbedingte Bedrohungen.

Durch die Analyse von Netzwerk- und Systemdaten kann die Anomalieerkennung ungewöhnliche Aktivitäten aufdecken, die auf einen Angriff oder eine Sicherheitsverletzung hinweisen. Anomalien können z. B. plötzliche Spitzen im Datenverkehr, unregelmäßige Benutzeraktivitäten oder unerwartete Zugriffsversuche auf vertrauliche Daten sein.

Wie Anomalieerkennung funktioniert:

Verhaltensbasierte Analyse: Systeme zur Anomalieerkennung erstellen ein Profil des normalen Verhaltens von Benutzern oder Geräten im Netzwerk. Alle Abweichungen von diesem Profil werden als verdächtig betrachtet.
Statistische Modellierung: Anomalieerkennungssysteme verwenden statistische Modelle, um zu bestimmen, was als “normal” angesehen wird, und alle Abweichungen von diesem Normalwert werden als Anomalien markiert.
Maschinelles Lernen: Moderne Systeme verwenden Machine Learning-Algorithmen, um automatisch aus den Daten zu lernen und zu erkennen, welche Muster untypisch sind, ohne explizite Regeln zu benötigen.

Vorteile der Anomalieerkennung:

Frühzeitige Bedrohungserkennung: Anomalieerkennung hilft, neuartige Bedrohungen zu erkennen, die nicht auf Signaturen basieren und mit herkömmlichen Sicherheitslösungen übersehen werden könnten.
Reduzierung von False Positives: Anomalieerkennungssysteme sind oft in der Lage, nur echte Bedrohungen von harmlosen Abweichungen zu unterscheiden, wodurch False Positives reduziert werden.
Proaktive Sicherheitsmaßnahmen: Durch die frühzeitige Erkennung von Anomalien können Unternehmen proaktive Maßnahmen ergreifen, bevor Angriffe großen Schaden anrichten.

Beispiele für Anomalieerkennung:

Darktrace: Ein KI-basiertes System, das maschinelles Lernen zur Erkennung von Anomalien im Netzwerkverkehr verwendet, um potenzielle Angriffe in Echtzeit zu erkennen.
OSSIM: Ein Open-Source-SIEM-System, das Anomalien erkennt und Sicherheitsvorfälle protokolliert, um darauf zu reagieren.