Was ist Machine Learning (Maschinelles Lernen)?

Machine Learning (zu Deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein wichtiger Teilbereich der Künstlichen Intelligenz. Machine Learning trainiert Computersysteme, aus Dateneingaben zu lernen und sich selbstständig zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Beim maschinellen Lernen geht es um die Idee, dass eine Maschine automatisch Muster erkennen, Entscheidungen treffen und ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern kann, wenn Sie mit Daten gefüttert wird. Dieser Lernprozess ähnelt dem Lernen von Menschen aus Erfahrung, wird jedoch mit unglaublicher Geschwindigkeit skaliert und verarbeitet.

Herkömmliche Programmierung basiert auf expliziten Anweisungen, um ein gewünschtes Ergebnis zu erzielen. Im Gegensatz dazu wird Machine-Learning-Modellen auf Basis großer Datenmengen und Algorithmen beigebracht, wie eine Aufgabe ausgeführt werden soll. Diese Aufgaben reichen von einfachen Funktionen wie dem Erkennen von Mustern oder der Vorhersage von Werten bis hin zu komplexeren Aufgaben wie Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und autonomes Fahren.

Die Vielseitigkeit und Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens haben den Weg für unzählige Innovationen in verschiedenen Branchen geebnet, vom Finanzwesen und Gesundheitswesen bis hin zur Fertigung und Cybersicherheit. Diese Innovation hat die Art und Weise verändert, wie wir Technologie wahrnehmen und mit ihr interagieren.

Als integraler Bestandteil von KI ist maschinelles Lernen das Modell, das Computern beibringt, aus Erfahrungen zu lernen. Die Algorithmen, die maschinelles Lernen anleiten, verwenden Rechenmethoden, um Informationen zu erfassen und direkt aus Daten zu „lernen“, ohne dass eine vorgegebene Gleichung als Modell erforderlich ist. Je größer die Datenmenge ist, desto besser ist die Leistung dieser Algorithmen.

Für einen umfassenderen Überblick finden Sie hier eine Aufschlüsselung, wie ein Machine-Learning-Prozess abläuft:

1. Datenerfassung: Maschinelles Lernen beginnt mit Daten (Zahlen, Bildern oder Text) wie Banktransaktionen, Nutzeranmeldungen, Fotos von Personen, Zeitreihendaten von Sensoren oder Verkaufsberichten. Diese Daten werden gesammelt und vorbereitet, um sie als Trainingsdaten oder Informationsgrundlage zu verwenden, auf denen das maschinelle Lernmodell trainiert wird. Je mehr Daten, desto effektiver das Programm.
2. Datenvorverarbeitung: Rohdaten erfordern oft eine Vorbereitung und gewisse Veränderungen, um sie nutzbar zu machen. Dieser Schritt kann die Ergänzung fehlender Werte, das Entfernen von Ausreißern, das Normalisieren (Skalieren) von Werten, das Kodieren kategorialer Variablen und das Aufteilen der Daten in Trainings- und Testsätze umfassen.
3. Auswahl eines Machine-Learning-Modells: Nun muss ein passendes ML-Modell ausgewählt werden. Dann können die Daten bereitgestellt werden und das Computermodell beginnt, sich selbst zu trainieren, um Muster zu finden oder Vorhersagen zu treffen. Im Laufe der Zeit braucht es einige menschliche Anpassungen, um effizienter zu arbeiten.
4. Training des Modells: Nachdem die vorverarbeiteten Daten vorliegen, besteht der nächste Schritt darin, sie in das ausgewählte Modell einzuspeisen, um es zu „trainieren“. Beim Training werden dem Modell Daten präsentiert und die internen Parameter des Modells angepasst, um den Unterschied zwischen seinen Vorhersagen und den tatsächlichen Ergebnissen zu minimieren. „Überwachtes Lernen“ bedeutet die Anpassung von Parametern, um die Eingabedaten bestmöglich auf bekannte Ausgaben abzubilden. Beim „unüberwachten Lernen“ passt sich das Modell anhand inhärenter Strukturen oder Muster in den Daten selbst an.
5. Bewertung: Sobald ein Modell trainiert ist, müssen Sie seine Leistung anhand neuer, noch nicht genutzter Daten (oft als Testsatz bezeichnet) bewerten, um sicherzustellen, dass es auch mit anderen Daten als den Trainingsdaten funktioniert. Denn hat das Modell lediglich die Trainingsdaten gespeichert (Überanpassung), ist es für neue Daten unbrauchbar. Die Bewertungskriterien variieren je nach Art des Problems (z. B. Genauigkeit, Präzision, Rückruf für die Klassifizierung, mittlerer quadratischer Fehler für die Regression).
6. Hyperparameter-Tuning: Die meisten Modelle für maschinelles Lernen verfügen über Hyperparameter, die während des Trainings nicht gelernt werden, sich aber auf die Modellleistung auswirken können. Das Finden der optimalen Hyperparameter erfordert häufig Experimente mit Techniken wie Raster- oder Zufallssuchen.
7. Bereitstellung: Nach dem Training und der Optimierung wird das Modell in einer Produktionsumgebung bereitgestellt, wo es mit der Aufnahme neuer Daten und der Erstellung von Vorhersagen oder Klassifizierungen in Echtzeit beginnen kann.
8. Rückkopplungsschleife: Viele reale Systeme besitzen einen Rückkopplungsmechanismus, bei dem die Vorhersagen des Modells kontinuierlich anhand der tatsächlichen Ergebnisse bewertet werden. Wenn das Modell zu driften beginnt oder an Genauigkeit verliert, kann dieses Feedback signalisieren, dass es an der Zeit ist, das Modell neu zu trainieren oder anzupassen.
9. Iterative Verfeinerung: Sobald mehr Daten verfügbar werden und sich die Art des Problems weiterentwickelt, werden Modelle für maschinelles Lernen häufig einer iterativen Verfeinerung und Umschulung unterzogen, um effektiv zu bleiben.

Bei diesem Prozess geht es darum, aus Daten zu lernen und die internen Parameter eines Modells anzupassen, um genauere Vorhersagen oder Entscheidungen zu erhalten. Die Kombination aus riesigen Datenmengen und leistungsstarken Rechenressourcen hat es komplexen Modellen ermöglicht, Aufgaben auszuführen, die früher ausschließlich der menschlichen Intelligenz vorbehalten waren.

Verschiedene Arten des maschinellen Lernens besitzen eigene Modellierungseigenschaften, die sich für unterschiedliche Anwendungen eignen. Zu den häufigsten Typen gehören:

Überwachtes Lernen (Supervised Learning)

Überwachtes Lernen ist die am weitesten verbreitete Methode des maschinellen Lernens. Dabeiwird der Algorithmus an einem beschrifteten Datensatz trainiert, was bedeutet, dass jedes Beispiel im Datensatz mit der richtigen Antwort gepaart ist.

Das Hauptziel besteht darin, dass das Modell eine Zuordnung von Eingaben zu Ausgaben lernt und so Vorhersagen treffen oder Bezeichnungen für neue, noch nicht verarbeitete Daten bestimmen kann. Zu den üblichen Aufgaben gehören Regression (Vorhersage kontinuierlicher Werte) und Klassifizierung (Vorhersage diskreter Bezeichnungen).

In der Cybersicherheit wird überwachtes Lernen eingesetzt, um Bedrohungen im Frühstadium zu erkennen, Netzwerkschwachstellen aufzudecken und den IT-Aufwand und die Kosten zu reduzieren.

Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning)

Beim unüberwachten Lernen bekommt der Algorithmus Daten ohne explizite Bezeichnungen oder Ziele. Stattdessen versucht er, selbstständig Strukturen oder Muster in den Daten zu identifizieren. Zu den üblichen Aufgaben für diesen Typ gehören Clustering (Zusammenfassen ähnlicher Datenpunkte) und Dimensionsreduzierung (Vereinfachen von Daten, ohne ihre Kerninformationen zu verlieren).

Unüberwachtes Lernen kann in der Cybersicherheit beispielsweise dazu eingesetzt werden, Anomalien im Netzwerkverkehr zu erkennen, neue Arten von Malware zu identifizieren und Insider-Bedrohungen zu lokalisieren.

Semi-überwachtes Lernen (Semi-Supervised Learning)

Genügend gekennzeichnete Daten zu beschaffen, ist in vielen realen Szenarien teuer oder zeitaufwändig. Unbeschriftete Daten sind jedoch relativ einfach zu bekommen. „Semi-überwachtes Lernen“ schließt diese Lücke, indem es eine kleine Menge gekennzeichneter Daten und eine große Menge unbeschrifteter Daten für das Training kombiniert.

Die Idee dahinter ist, dass die große Menge unbeschrifteter Daten auch ohne explizite Bezeichnungen immer noch aussagekräftige Informationen und Strukturen liefern kann, die den Lernprozess unterstützen können. Durch die Nutzung der Beziehungen zwischen den gekennzeichneten und nicht gekennzeichneten Daten können semi-überwachte Methoden häufig Leistungen erzielen, die denen vollständig überwachter Ansätze nahekommen, jedoch mit einem Bruchteil der gekennzeichneten Daten.

Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning)

Das Kernmodell des Reinforcement Learning basiert auf einem Agenten, der mit der Umgebung interagiert und lernt, indem er Feedback durch Belohnungen oder Strafen erhält. Das Ziel des Agenten besteht darin, die optimale Strategie, eine sogenannte Richtlinie, zu erlernen, die im Laufe der Zeit zu der maximalen kumulativen Belohnung führt. Es handelt sich um eine Trial-and-Error-Lernmethode, bei der der Agent lernt, Entscheidungen zu ordnen, indem er bekannte Informationen untersucht und nutzt.

Reinforcement Learning kann genutzt werden, um autonome Intrusion-Detection-Systeme zu entwickeln, die aus ihren eigenen Erfahrungen lernen und ihre Strategien und Richtlinien als Reaktion auf die sich verändernde Cyberumgebung optimieren.

Transferlernen (Transfer Learning)

Transferlernen ist ein wirkungsvolles Konzept, bei dem das bei der Lösung eines Problems gewonnene Wissen auf andere verwandte Probleme angewendet wird. Um Deep-Learning-Modelle von Grund auf zu trainieren, sind typischerweise große Datenmengen und eine enorme Rechenleistung erforderlich. Beim Transferlernen kann ein Modell, das bereits auf einem großen Datensatz trainiert wurde (z. B. für das Erkennen von Millionen von Objekten), mit einem kleineren Datensatz für eine spezifischere Aufgabe optimiert werden.

Dieser Ansatz reduziert den Ressourcenbedarf und beschleunigt den Trainingsprozess, während gleichzeitig eine starke Leistung erhalten bleibt. In der Cybersicherheit kann Transferlernen Prozesse wie die Reaktion auf Vorfälle und die Bedrohungssuche automatisieren.

Selbstüberwachtes Lernen (Self-Supervised Learning)

Stellen Sie sich diesen Ansatz als eine clevere Variante des unbeaufsichtigten Lernens vor, bei dem der Lernalgorithmus aus den Eingabedaten sein eigenes Überwachungssignal generiert. Durch das Entwerfen von Aufgaben, bei denen ein Teil der Daten als Eingabe verwendet und ein anderer Teil vorhergesagt wird, kann ein Modell ähnlich wie beim überwachten Lernen ohne explizite externe Bezeichnungen trainiert werden.

Der Schlüssel liegt in der Schaffung von Lernzielen, bei denen die Daten selbst die Aufsicht übernehmen. Durch „selbstüberwachtes Lernen“ können beispielsweise Anomalien im Netzwerkverkehr erkannt und neue Arten von Malware identifiziert werden.

Verschiedene Anwendungen, darunter auch solche im Bereich Cybersicherheit, nutzen Standardalgorithmen für maschinelles Lernen. Hier ist ein kurzer Überblick über einige der beliebtesten:

• Neuronale Netze: Inspiriert vom menschlichen Gehirn bestehen neuronale Netze aus Schichten miteinander verbundener Knoten (Neuronen), die ihre Verbindungen während des Trainings anpassen. Sie eignen sich hervorragend für Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung, werden aber auch in der Cybersicherheit für Aufgaben wie Malware- und Kompromittierungsserkennung eingesetzt.
• Lineare Regression: Eine statistische Methode, die eine kontinuierliche Ausgabe basierend auf einer oder mehreren unabhängigen Variablen vorhersagt. Es modelliert die Beziehung zwischen diesen Variablen und dem Ergebnis. Die lineare Regression kann Aufgaben wie die Vorhersage der Wahrscheinlichkeit eines Cyberangriffs auf der Grundlage historischer Daten unterstützen.
• Logistische Regression: Die logistische Regression wird für die binäre Klassifizierung verwendet und berechnet die Wahrscheinlichkeit, dass eine Instanz zu einer bestimmten Kategorie gehört. Es wird häufig in Situationen wie der Spam-Erkennung oder der Vorhersage von Kundenabwanderung eingesetzt.
• Clustering: Eine unbeaufsichtigte Methode, die ähnliche Datenpunkte gruppiert, um inhärente Gruppierungen innerhalb von Daten zu entdecken, wie z. B. Kundensegmente oder Datenmuster. Clustering wird in der Cybersicherheit für Aufgaben wie der Identifizierung von Mustern im Netzwerkverkehr und der Erkennung von Anomalien eingesetzt.
• Entscheidungsbäume: Ein baumartiges Modell, das Entscheidungen auf der Grundlage einer Reihe von Fragen trifft. Sie sind für ihre Interpretierbarkeit bekannt und werden bei Aufgaben von der medizinischen Diagnose bis zur Kreditrisikoanalyse eingesetzt. Dieser Algorithmus hilft dabei, die kritischsten Merkmale zur Erkennung von Cyberangriffen zu identifizieren.
• Random Forests: Eine Ensemble-Methode, die Vorhersagen aus mehreren Entscheidungsbäumen aggregiert, um die Genauigkeit zu verbessern und Überanpassungen zu reduzieren. Random Forests (zufällige Wälder) werden häufig sowohl für Datenklassifizierungs- als auch für Regressionsaufgaben verwendet. Sie werden in der Cybersicherheit eingesetzt, um Malware besser zu erkennen und den Netzwerkverkehr zu klassifizieren.

Jeder dieser Algorithmen bietet einen einzigartigen Ansatz zum Verstehen und Vorhersagen von Daten und deckt eine Vielzahl von Anwendungsfällen und Datentypen ab.

Traditionell ist die Cybersicherheit ein Sektor, in dem menschliches Fachwissen die hauptsächliche Waffe gegen digitale Bedrohungen ist. Doch auch die Cybersicherheit setzt zunehmend auf maschinelles Lernen, um ihre Abwehr zu stärken.

Das bedeutet jedoch nicht, dass menschliches Fachwissen bei der Minimierung von Bedrohungen nicht immer noch eine enorme Bedeutung hat. Aber die Fähigkeit des maschinellen Lernens, riesige Datensätze zu analysieren, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, ermöglicht es, Bedrohungen, Anomalien und böswillige Aktivitäten effizienter zu erkennen als bei manuellen Prozessen.

Wie Machine Learning die Cybersicherheit stärkt

Maschinelles Lernen ist zu einem entscheidenden Vorteil in der Cybersicherheitsbranche geworden. Hier sind einige Möglichkeiten, wie maschinelles Lernen in der Cybersicherheit eingesetzt werden kann:

• Bedrohungen im Frühstadium erkennen: Maschinelles Lernen kann große Datenmengen analysieren und Muster erkennen, was es ideal für die Erkennung von Angriffen im Frühstadium macht.
• Aufdecken von Netzwerkschwachstellen: Durch die Analyse des Netzwerkverkehrs und die Identifizierung von Mustern, die auf potenzielle Schwachstellen hinweisen, kann maschinelles Lernen Netzwerkschwachstellen schnell identifizieren.
• Reduzierung von Arbeitsaufwand und Kosten der IT: Durch maschinelles Lernen können Cybersicherheitsprozesse wie die Reaktion auf Vorfälle und die Suche nach Bedrohungen automatisiert werden, wodurch sich das Arbeitspensum von Sicherheitsanalysten verringert und die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Reaktion auf Vorfälle verbessert wird.
• Automatisierte Bedrohungserkennung und -reaktion: Modelle des maschinellen Lernens können bei der automatisierten Bedrohungserkennung und -reaktion sowie bei von Analysten geleiteten Untersuchungen helfen, indem sie Teams alarmieren, Erkennungen zu untersuchen, oder priorisierte Schwachstellen für Patches bereitstellen.
• Verhaltensanalyse: Maschinelles Lernen kann die Erkennung potenzieller Bedrohungen durch eine gründliche und schnelle Analyse des Nutzerverhaltens und die Erkennung von Anomalien erheblich verbessern.
• Adversarial Training: Maschinelles Lernen wird außerdem verwendet, um Methoden des Adversarial Trainings zu entwickeln, mit dem Zweck, die Sicherheit von Modellen für maschinelles Lernen zu verbessern. Adversarial Training kann ein anderes System glauben machen, ein Machine-Learning-Algorithmus sei genauso gut, wenn nicht sogar besser, in der Ausführung von Aufgaben als ein Mensch.

Algorithmen für maschinelles Lernen können bei der automatisierten Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen sowie bei von Analysten geleiteten Untersuchungen helfen, indem sie Teams darauf aufmerksam machen, Erkennungen zu untersuchen, oder indem sie priorisierte Schwachstellen für Patches bereitstellen.

Vorteile des Einsatzes von Machine Learning in der Cybersicherheit

Die Vorteile des Einsatzes von maschinellem Lernen für die Cybersicherheit sind vielfältig. Zu den wirksamsten Vorteilen gehören:

• Proaktive Bedrohungserkennung: Maschinelles Lernen kann potenzielle Bedrohungen erkennen, noch bevor sie sich manifestieren, und bietet so einen proaktiven Verteidigungsansatz.
• Skalierbarkeit: Angesichts der zunehmenden Menge an digitalen Daten und Aktivitäten bietet maschinelles Lernen skalierbare Lösungen zur effizienten Überwachung und Analyse großer Netzwerke und eignet sich daher ideal für die Erkennung von Angriffen im Frühstadium.
• Weniger Fehlalarme: Durch das Lernen aus historischen Daten können Modelle des maschinellen Lernens zwischen legitimen Aktivitäten und echten Bedrohungen unterscheiden und so Fehlalarme reduzieren.
• Kontinuierliches Lernen: Genauso wie sich Cyberbedrohungen immer weiterentwickeln, können Modelle des maschinellen Lernens kontinuierlich lernen, sich anpassen und gewährleisten, dass Abwehrmechanismen immer auf dem neuesten Stand sind.

Use Cases für Machine Learning in der Cybersicherheit

Die Anwendungsfälle für maschinelles Lernen in der Cybersicherheit sind beeindruckend umfangreich und entwickeln sich ständig weiter, da die Algorithmen immer ausgefeilter werden.

• Malware-Erkennung: Analysieren von Dateien, um Muster zu erkennen, die mit bekannter Malware oder verdächtigem Verhalten in Zusammenhang stehen.
• Erkennung von Phishing-Angriffen: Identifizieren von Phishing-Versuchen in E-Mails anhand des Inhalts, der Struktur oder bekannter bösartiger URLs.
• Network Intrusion Detection: Hier überwacht ML den Netzwerkverkehr, um ungewöhnliche Muster oder nicht autorisierte Aktivitäten zu erkennen.
• User and Entity Behavior Analytics (UEBA): Profilierung typischer Benutzerverhaltensweisen und Hervorhebung von Abweichungen, die auf kompromittierte Konten hinweisen könnten.
• Advanced Persistent Threat (APT) Detection: Analysieren des Netzwerkverkehrs und des Nutzerverhaltens über längere Zeiträume hinweg, um langsame, geringvolumige und langanhaltende Bedrohungen zu erkennen, die herkömmlichen Erkennungssystemen möglicherweise entgehen.
• Data Loss Prevention (DLP): Identifizierung sensibler Daten (z. B. Kreditkartennummern, persönliche Identifikationsdaten) und Überwachung deren Bewegung innerhalb eines Netzwerks, um Administratoren vor unbefugten Datenübertragungen zu warnen.
• Endpoint Protection und EDR (Endpoint Detection and Response): Mithilfe von maschinellem Lernen können Endpoint-Protection-Tools Bedrohungen effektiver in Echtzeit erkennen und abwehren und so sicherstellen, dass einzelne Geräte (wie PCs und Mobilgeräte) geschützt sind.
• Threat Intelligence: Aggregieren und Analysieren von Daten aus verschiedenen Quellen, um prädiktive Erkenntnisse über neu auftretende Bedrohungen zu liefern und es Unternehmen zu ermöglichen, sich besser vorzubereiten.
• Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM): Identifizieren von Mustern beim Nutzerzugriff und Erkennen von Anomalien wie ungewöhnlichen Anmeldezeiten oder -orten, die möglicherweise auf unbefugte Zugriffsversuche hinweisen.
• Schwachstellenmanagement: Durch maschinelles Lernen unterstützte prädiktive Analysen können potenzielle Schwachstellen vorhersagen, indem sie Trends bei bekannten Schwachstellen und Angriffsvektoren analysieren.
• Automatisierte Reaktion auf Vorfälle: Sobald eine Bedrohung erkannt wird, können auf maschinellem Lernen basierende Tools die besten Reaktionsmaßnahmen vorschlagen oder automatisieren und so den Abwehrprozess optimieren.
• Honeypots und Täuschungstechnologie: Durch maschinelles Lernen werden Honeypots (Täuschungssysteme, die Angreifer anlocken sollen) ausgefeilter, passen sich dem Verhalten von Eindringlingen an und sammeln umfassendere Informationen über Bedrohungen.

Diese Anwendungsfälle unterstreichen das immense Potenzial des maschinellen Lernens in der Cybersicherheit. Es ist jedoch wichtig zu bedenken, dass es Cybersicherheitsmaßnahmen zwar erheblich verbessern kann, aber am effektivsten ist, wenn es in eine umfassendere Sicherheitsstrategie integriert und mit menschlichem Fachwissen gekoppelt wird.

Die Integration von maschinellem Lernen in die Cybersicherheit kommt nicht ohne Herausforderungen. Zu den relevantesten gehören:

Datenschutz

Der Einsatz von maschinellem Lernen erfordert große Datenmengen, was Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre der Nutzer, des Datenschutzes und des möglichen Missbrauchs vertraulicher Informationen aufkommen lässt.

Neue Bedrohungen

Cyberangreifer nutzen ebenfalls Machine Learning, um ausgefeiltere und sich anpassende Angriffsmethoden zu entwickeln. Damit wird die Cyberabwehr zunehmend zu einem Katz-und-Maus-Spiel.

Falsch-positive/negative Meldungen

Obwohl maschinelles Lernen Fehlalarme reduziert, ist kein System perfekt. Übermäßiges Vertrauen ohne menschliche Aufsicht kann dazu führen, dass Bedrohungen übersehen oder unnötige Alarme ausgelöst werden, was möglicherweise zu Alarmmüdigkeit (Alert Fatigue) führt.

Ressourceneinsatz

Das Trainieren umfassender Machine-Learning-Modellen, insbesondere von Deep-Learning-Modellen, erfordert erhebliche Rechenressourcen, die möglicherweise nicht für alle Unternehmen realisierbar sind.

Interpretierbarkeit und Transparenz

Machine-Learning-Modelle, insbesondere tiefe neuronale Netze, können zu „Black Boxes“ werden, was es schwierig macht, ihre Entscheidungsprozesse zu verstehen und zu erklären.

Überanpassung

Modelle sind möglicherweise zu sehr auf ihre Trainingsdaten zugeschnitten, wodurch sie in realen Szenarien, in denen Bedrohungen variieren und sich weiterentwickeln können, weniger effektiv sind.

Das Vergiften von Daten und gegnerische Angriffe

Angreifer können schädliche Daten in den Trainingssatz einschleusen, was dazu führen kann, dass das Modell falsche Vorhersagen oder Klassifizierungen trifft. In ähnlicher Weise beinhalten gegnerische Angriffe subtile Änderungen an Eingabedaten, um Machine-Learning-Modelle zu täuschen.

Fehlendes Fachwissen

Die Integration von maschinellem Lernen in die Cybersicherheit erfordert Fachkräfte, die sich in beiden Bereichen auskennen. Derzeit herrscht in der Branche ein Mangel an solchen multidisziplinären Experten.

Abhängigkeit von qualitativ hochwertigen Daten

Die Wirksamkeit maschineller Lernmodelle hängt stark von der Qualität und Vollständigkeit der Trainingsdaten ab. Unvollständige oder verzerrte Daten können zu verzerrten Ergebnissen führen.

Das Erkennen und Bewältigen dieser Herausforderungen ist entscheidend für den effektiven Einsatz von maschinellem Lernen in der Cybersicherheit. Während maschinelles Lernen ein enormes Potenzial bietet, braucht es einen ausgewogener und informierter Ansatz, um diese Potentiale voll auszuschöpfen und gleichzeitig Risiken zu minimieren.

Proofpoint ist ein branchenführendes Cybersicherheitsunternehmen, das die Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens nutzt, um seinen Kunden erstklassige Lösungen anzubieten. Zu den spezifischen Produkten und Technologielösungen des Unternehmens, die maschinelles Lernen nutzen, gehören:

• NexusAI ist die KI- und Machine-Learning-Plattform von Proofpoint, die verschiedene Produkte wie Targeted Attack Protection, Cloud App Security Broker und Security Awareness Training unterstützt. Es bietet umfassenden und sich ständig weiterentwickelnden Schutz vor einer Vielzahl externer Bedrohungen, indem es URLs und Webseiten identifiziert, die in Phishing-Kampagnen verwendet werden, und anomale Nutzeraktivitäten in Cloud-Konten erkennt.
• Mitarbeiterschutz: Proofpoint nutzt fortschrittliches maschinelles Lernen, um komplexe Bedrohungen zu erkennen und zu verhindern, einschließlich durch KI generierte Phishing-E-Mails. Die Plattform analysiert große Datenmengen, um Muster zu identifizieren, die auf potenzielle Angriffe hinweisen, und bietet einen mehrschichtigen Schutz vor Cybersicherheitsbedrohungen, die auf Menschen abzielen, einschließlich Nachahmungsversuchen und Lieferantenbetrug.
• Stateful Composite Scoring Service (SCSS): Der SCSS von Proofpoint nutzt maschinelles Lernen, um die E-Mail-Analyse zu automatisieren. SCSS hilft Sicherheitsteams, einfacher mit verschiedenen Situationen umzugehen, von Spam und Massenmails bis hin zu komplexen Angriffen, einschließlich E-Mail-Betrug. SCSS nutzt maschinelles Lernen, um Muster in Sicherheitsdaten zu erkennen und automatisierte Reaktionen auszulösen, wodurch die Notwendigkeit manueller Eingriffe reduziert wird.
• Supernova Behavioral Engine: Die Supernova Behavioral Engine nutzt Sprache, Beziehungen, Kadenz und Kontext, um Anomalien zu erkennen und Bedrohungen in Echtzeit mithilfe von KI und maschinellem Lernen zu verhindern. Die Supernova Behavioral Engine verbessert die bereits führende Wirksamkeit von Proofpoint und gewährleistet gleichzeitig eine geringe Anzahl falsch positiver Ergebnisse für Kunden.
• Proofpoint Intelligent Classification and Protection: Hierbei handelt es sich um eine KI-gestützte Datenerkennungs- und -klassifizierungslösung, die präzise Datenklassifizierung und Schutz von Daten im Petabyte-Bereich liefert. Es nutzt proprietäre maschinelle Lerntechnologien, um Bedenken hinsichtlich des Datenschutzmanagements auszuräumen und die Einhaltung des Datenschutzes zu beschleunigen.

Proofpoint nutzt verschiedene Techniken des maschinellen Lernens. Dazu gehören Transformatormodelle, unüberwachtes maschinelles Lernen, Deep Learning und Verarbeitung natürlicher Sprache, um innovative Lösungen zum Schutz seiner Kunden vor der sich ständig weiterentwickelnden Bedrohungslandschaft bereitzustellen. Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte direkt an Proofpoint.