5 AmErstaunliche Anwendungen von Deep Learning in der Cybersecurity

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert nahezu jede Branche. Deep Learning (DL), eine KI-Methode, katapultiert die Hightech-Industrie in die Zukunft mit einer scheinbar endlosen Liste von Anwendungen, die von der Objekterkennung für Systeme in autonomen Fahrzeugen bis hin zur potenziellen Rettung von Leben reichen und Ärzten helfen, Krebs mit größerer Genauigkeit zu erkennen und zu diagnostizieren.

In diesem Artikel stellen wir Ihnen einige interessante Anwendungen von Deep Learning im Bereich der Cybersicherheit vor und zeigen Ihnen, wie Sie Deep Learning zur Verbesserung der Sicherheitsmaßnahmen in Ihrem Unternehmen einsetzen können.

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist eine Unterart des maschinellen Lernens (ML) und gehört zur breiteren Kategorie der künstlichen Intelligenz. Beim Deep Learning werden künstliche neuronale Netze (ANNs) verwendet, die die Funktionalität und Konnektivität der Neuronen im menschlichen Gehirn nachahmen sollen.

Deep Learning hat seinen Namen daher, dass es im Vergleich zu anderen KI-Methoden wie ML tiefere Netzwerke verwendet. Die Anzahl der Schichten innerhalb eines ANN definiert die Tiefe des Netzwerks. Einer der gängigsten ANN-Typen ist zum Beispiel das Convolutional Neural Network (CNN), das für viele Computer-Vision-Aufgaben verwendet wird.

In einer DL-Netzwerkarchitektur wird die erste Schicht mit einer Eingabe gespeist, die die verschiedenen Schichten des Netzwerks durchläuft. Die Schichten haben unterschiedliche Funktionen und Skalen, die die Eingabe verändern, während sie die Schichten in einer bestimmten Reihenfolge durchläuft, und schließlich erzeugt das Netz eine Ausgabe, eine Vorhersage.

Viele Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch und TensorFlow ermöglichen es Ihnen, eigene Deep-Learning-Modelle zu erstellen und Deep-Learning-Experimente durchzuführen. Wenn Sie mit einem Deep-Learning-Framework beginnen möchten, bieten sowohlTensorFlow als auch PyTorch zahlreiche Anleitungen für Einsteiger und Interessierte, die gerade erst anfangen. Dieser Leitfaden kann Ihnen bei der Entscheidung helfen, welches Framework Sie verwenden sollten.

Bevor Sie jedoch mit der Erstellung Ihrer Modelle beginnen, sollten Sie sich darüber im Klaren sein, dass das Training eines Deep-Learning-Modells sehr intensive Aufgaben beinhaltet. Die Hardware-Abhängigkeiten hängen vor allem mit den Grafikprozessoren (GPUs) zusammen. Die Kosten für Grafikprozessoren waren es, die die Technologie bis vor einigen Jahren zurückhielten. Sobald diese Chips leistungsfähiger und billiger wurden, stieg die Popularität von Deep Learning sprunghaft an.

Wenn Sie das Beste aus Ihren Deep-Learning-Experimenten herausholen wollen, können Sie eine Deep-Learning-Plattform wie MissingLink nutzen, um Experimente zu verwalten und zu automatisieren. Mit einer Plattform können Sie Hyperparameter über mehrere Experimente hinweg verfolgen, Experimente automatisch starten und die Kosten für teure GPU-Cluster vor Ort oder Cloud-basierte GPU-Dienste reduzieren und gleichzeitig Zeit sparen.

Eine der häufigsten und wichtigsten Anwendungen für Deep Learning-Algorithmen ist die Verbesserung von Cybersicherheitslösungen.

Häufige Cybersecurity-Bedrohungen und -Angriffe

Bevor wir erörtern, wie Deep Learning bei der Bekämpfung von Cybersecurity-Bedrohungen helfen kann und welche Bedeutung und welches Potenzial Deep Learning für die Cybersecurity hat, sollten wir uns zunächst einige Beispiele ansehen. Im Folgenden finden Sie eine Liste der häufigsten Bedrohungen, mit denen Cybersecurity-Teams heute konfrontiert sind:

• Malware (bösartige Software) – Oberbegriff für alle Arten von Software, die von böswilligen Akteuren entwickelt wird, um Geräte, Systeme und Netzwerke zu schädigen.
• Datenpanne– dabei handelt es sich um einen Vorfall, bei dem ein unbefugter Nutzer Zugriff auf wertvolle und vertrauliche Daten wie Nutzer- und Kreditkartendaten erhält.
• Social Engineering– Angreifer nutzen diese Technik, um Nutzer dazu zu manipulieren, ihnen Zugriff oder kritische Daten zu gewähren. Angreifer können diese Technik auch mit anderen Cyberangriffen kombinieren, um Nutzer beispielsweise dazu zu verleiten, Malware herunterzuladen.
• Phishing– eine Form des Social Engineering und die häufigste Cyberbedrohung. Unter Phishing versteht man das Versenden infizierter E-Mails oder Nachrichten, die als seriös getarnt sind, um Opfer dazu zu verleiten, persönliche und wertvolle Daten preiszugeben oder Malware herunterzuladen.
• Structured Query Language (SQL)-Injection– eine Technik, mit der Angreifer Schwachstellen in SQL-Servern ausnutzen, um Zugriff auf die Datenbank zu erlangen und bösartigen Code auszuführen. Das Ziel einer SQL-Injection ist es, den Server dazu zu zwingen, Code auszuführen und bestimmte Aktionen durchzuführen, wie beispielsweise die Offenlegung kritischer und ansonsten geheimer Informationen.
• Denial-of-Service-Angriff (DOS)– Angreifer nutzen diese Technik, um Netzwerke und Server mit Datenverkehr zu überfluten, wodurch Ressourcen erschöpft werden und diese nicht mehr verfügbar sind.
• Insider-Bedrohungen– Angriffe, die von Mitarbeitern oder Auftragnehmern des Unternehmens ausgehen. Es gibt viele Formen von Insider-Bedrohungen. In den meisten Fällen zielen sie auf wertvolle Unternehmensdaten ab.
• Advanced Persistent Threats– Angriffe, die aufgrund ihrer heimlichen Vorgehensweise herkömmliche Abwehr- und Perimetersicherheitstools umgehen können. APTs nutzen Persistenzmechanismen, um sich im Netzwerk festzusetzen, und sammeln Informationen über Ihre IT-Umgebung, bevor sie einen ausgelösten oder zeitgesteuerten Cyberangriff ausführen.

5 Anwendungen von Deep Learning in der Cybersecurity

Nachdem wir nun einige der häufigsten Bedrohungen und Cyberangriffe behandelt haben, mit denen Cybersecurity-Teams konfrontiert sind, ist es nun an der Zeit zu erklären, wie Deep-Learning-Anwendungen helfen können.

1. Systeme zur Erkennung und Verhinderung von Eindringlingen (IDS/IPS)

Diese Systeme erkennen bösartige Netzwerkaktivitäten und verhindern, dass Eindringlinge auf die Systeme zugreifen, und warnen den Benutzer. In der Regel werden sie anhand bekannter Signaturen und generischer Angriffsformen erkannt. Dies ist nützlich bei Bedrohungen wie Datenschutzverletzungen.

Traditionell wurde diese Aufgabe von ML-Algorithmen übernommen. Diese Algorithmen führten jedoch dazu, dass das System viele falsch-positive Ergebnisse generierte, was für die Sicherheitsteams mühsame Arbeit bedeutete und zu unnötiger Ermüdung führte.

Deep Learning, Convolutional Neural Networks und Recurrent Neural Networks (RNNs) können eingesetzt werden, um intelligentere ID/IP-Systeme zu schaffen, indem sie den Datenverkehr mit höherer Genauigkeit analysieren, die Anzahl der Fehlalarme reduzieren und Sicherheitsteams dabei unterstützen, zwischen guten und schlechten Netzwerkaktivitäten zu unterscheiden.

Zu den bemerkenswerten Lösungen gehören Next-Generation Firewall (NGFW), Web Application Firewall (WAF) und User Entity and Behavior Analytics (UEBA).

2. Umgang mit Malware

Herkömmliche Malware-Lösungen wie reguläre Firewalls erkennen Malware mit Hilfe eines signaturbasierten Erkennungssystems. Das Unternehmen führt eine Datenbank mit bekannten Bedrohungen, die regelmäßig aktualisiert wird, um neue, kürzlich eingeführte Bedrohungen einzubeziehen. Diese Technik ist zwar effizient gegen diese Bedrohungen, hat aber Schwierigkeiten, mit fortgeschrittenen Bedrohungen fertig zu werden.

Deep Learning-Algorithmen sind in der Lage, fortschrittlichere Bedrohungen zu erkennen und sind nicht darauf angewiesen, sich an bekannte Signaturen und gängige Angriffsmuster zu erinnern. Stattdessen lernen sie das System und können verdächtige Aktivitäten erkennen, die auf das Vorhandensein von bösartigen Akteuren oder Malware hinweisen könnten.

3. Erkennung von Spam und Social Engineering

Natural Language Processing (NLP), eine Deep-Learning-Technik, kann Ihnen helfen, Spam und andere Formen von Social Engineering zu erkennen und zu bekämpfen. NLP lernt normale Kommunikationsformen und Sprachmuster und verwendet verschiedene statistische Modelle, um Spam zu erkennen und zu blockieren.

In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Google mithilfe von TensorFlow die Spam-Erkennung in Gmail verbessert hat.

4. Analyse des Netzwerkverkehrs

Deep Learning ANNs zeigen vielversprechende Ergebnisse bei der Analyse von HTTPS-Netzwerkverkehr, um nach bösartigen Aktivitäten zu suchen. Dies ist sehr nützlich, um viele Cyber-Bedrohungen wie SQL-Injektionen und DOS-Angriffe abzuwehren.

5. Analyse des Benutzerverhaltens

Das Verfolgen und Analysieren von Benutzeraktivitäten und -verhalten ist eine wichtige Sicherheitspraxis für jedes Unternehmen. Es ist viel schwieriger als die Erkennung herkömmlicher bösartiger Aktivitäten gegen das Netzwerk, da diese die Sicherheitsmaßnahmen umgehen und oft keine Warnungen und Warnungen auslösen.

Wenn beispielsweise Insider-Bedrohungen auftreten und Mitarbeiter ihren legitimen Zugang in böswilliger Absicht nutzen, dringen sie nicht von außen in das System ein, was viele Cyber-Abwehr-Tools gegen solche Angriffe nutzlos macht.

User and Entity Behavior Analytics (UEBA) ist ein hervorragendes Werkzeug gegen solche Angriffe. Nach einer Lernphase kann es normale Verhaltensmuster von Mitarbeitern aufgreifen und verdächtige Aktivitäten erkennen, wie z. B. den Zugriff auf das System zu ungewöhnlichen Zeiten, die möglicherweise auf einen Insider-Angriff hindeuten, und Warnmeldungen auslösen.

Nachbereitung

Jetzt, da Sie einige der Anwendungen von Deep Learning im Bereich der Cybersicherheit kennen und ihr Potenzial verstehen, ist es an der Zeit, sie in Ihrem Security Operations Center (SOC) zu nutzen.