Cyberattacken
Cyberattacken: Dank KI einen Schritt voraus?
Von Gary Sockrider, NETSCOUT
Laut einer Forrester-Studie werden die Ausgaben allein für generative KI bis 2030 um 36 % steigen. Es klingt zunächst gut, dass Unternehmen wie IT-Firmen die Leistung von KI und maschinellem Lernen für eine bessere Automatisierung von Sicherheitsprodukten nutzen – aber böswillige Akteure tun das Gleiche. Das bedeutet, Unternehmen brauchen bessere Tools, um mit der Raffinesse der Angreifer in Sachen KI Schritt zu halten.
Angreifer nutzen generative KI, um bösartigen Code, DDoS-Angriffe, Phishing-Methoden und Ransomware zu erstellen. Da diese Tools immer beliebter werden, müssen IT-Führungskräfte darüber nachdenken, wie sie generative KI selbst nutzen können, um die Effizienz der Sicherheit im Unternehmen zu verbessern. Vor allem müssen sie die Erkennung von und Reaktion auf Bedrohungen besser automatisieren. Im Idealfall können so Bedrohungsanalysen schneller durchgeführt werden – idealerweise in Echtzeit.
Intelligente DDoS-Abwehr für optimalen Schutz
Die alten Zeiten, in denen man bösartige Datenfluten einfach nur mit Zugriffskontrolllisten blockierte oder den Datenverkehr sperrte, sind vorbei. Ein intelligentes DDoS-Abwehrsystem, das die heutigen dynamsichen DDoS-Angriffe stoppen kann (z. B. volumetrische Direct-Path-Angriffe, Carpet-Bombing, State-Exhaustion oder Angriffe auf Applikationslayer), ist der neue Standard für die Verwaltung einer effektiveren DDoS-Abwehrstrategie. Aufgrund der Vielfalt der Angriffe und der sich weiterentwickelnden Vektoren, die bösartige Akteure zur Ausführung und Automatisierung ihrer Angriffsstrategien nutzen, müssen IT-Führungskräfte neue Wege finden, um diese ständigen Bedrohungen zu entschärfen. Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, besteht in der Investition in adaptive DDoS-Schutzlösungen zur sofortigen Eindämmung. Ein adaptiver DDoS-Schutzansatz kombiniert intelligente maschinelle Lernalgorithmen mit dynamisch aktualisierten, umsetzbaren DDoS-Bedrohungsdaten. Mit einer adaptiven Strategie können Unternehmen den Datenverkehr in Echtzeit analysieren, indem sie maschinelles Lernen einsetzen, um den Datenverkehr genauer zu untersuchen und zu analysieren, als dies bisher möglich war. Diese Lösungen können auch Zero-Minute-Angriffe und Änderungen an Angriffsvektoren erkennen. Sobald ein Angriff erkannt und klassifiziert ist, erkennen solche Lösungen automatisch die optimalen Abwehrmethoden, mit denen der jeweilige Angriff schnell und chirurgisch genau abgewehrt werden kann.
Eine adaptive DDoS-Abwehr einzurichten, bedeutet zum einen die Implementierung von Technologien und zum anderen Strategien, die in der Lage sind, sich ändernde Angriffsvektoren auf der Grundlage von Software und menschlicher Erfahrung zu erkennen. Wenn zum Beispiel eine Lösung einen Angriff erkennt, kann der Datenverkehr sofort analysiert werden, um zusätzliche Gegenmaßnahmen zu ergreifen, die mit früheren Abwehrmethoden nicht möglich waren. Diese Analyse wird kontinuierlich und automatisch aktualisiert, wenn sich die Merkmale des Angriffsverkehrs ändern. Diese tiefgreifende Analyse bietet Sicherheitsteams schnellere und effektivere Methoden zur Abwehr von Angriffen, als sie bisher zur Verfügung hatten. Es ist davon auszugehen, dass Cyberkriminelle ihre Taktiken für neue, automatisierte DDoS-Angriffe weiterentwickeln, die sowohl in ihrer Häufigkeit als auch in ihrer Komplexität weiter zunehmen werden. Um diesen Angriffen einen Schritt voraus zu sein, müssen IT-Organisationen einen pragmatischeren Ansatz bei der ganzheitlichen Abwehr dieser sich dynamisch entwickelnden DDoS-Bedrohungen wählen.
Auch wenn böswillige Cyber-Attacker weiterhin neue Schwachstellen und Angriffswege finden werden, bleibt eine Tatsache bestehen: Bei der Abwehr von DDoS-Angriffen ist eine schnelle, automatische Erkennung der Schlüssel, um einen Angriff zu stoppen, bevor er die Verfügbarkeit von Diensten beeinträchtigen kann.
