Security-Operation-Center (SOC) im Einsatz – die Echtzeitjagd mittels Datenanalyse und maschinellem Lernen

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Görlitz, 12. Juli 2023. Die Medien berichten im Wochentakt über Cybervorfälle in Unternehmen. Betroffen sind nicht nur die großen Marktführer, sondern auch Kleinunternehmen. Kriminelle Hacker suchen sich gezielt Schwachstellen heraus, um sie zu attackieren. Dazu gehören beispielsweise veraltete Hardwareelemente, geringes Bewusstsein der Mitarbeiter für Cybergefahren und auch die exzessive hybride Infrastruktur im Bereich der IT. Aber wo fängt der Schutz an? Und welche Rolle können maschinelle Lernmethoden und Datenanalysen für SOCs spielen? 

Bild von Markus Spiske auf Pixabay

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Verständnis für die Gefahren sind Voraussetzung für die Entwicklung von Strategien

Bevor wir uns in die Tiefe stürzen und über maschinelles Lernen oder ausgeklügelte Datenanalysetechniken sprechen, müssen wir erst einmal einen Schritt zurückgehen. Denn es ist das Verständnis für die Gefahren der digitalen Welt, das Hackern überhaupt die Chance auf Angriffe gibt.


Im realen Leben ist der dunkle Wald ein perfektes Beispiel dafür, was auch im Internet vorhanden ist. Wer ihn durchläuft, spürt das lähmende Gefühl der Unsicherheit. An jeder Ecke kann die Gefahr lauern, unsichtbar und trotzdem vorhanden. Ähnlich verhält es sich in der Cyberwelt. Bedrohungen lauern hinter jeder Ecke - sei es in Form von Phishing-Mails, Ransomware oder Datenlecks. Der dunkle Wald kann durch sein Ambiente aber automatisch die menschlichen Fluchtinstinkte triggern, das schafft das Internet nicht. Alles wirkt bunt, Bedrohungen wirken meilenweit entfernt. Und doch sind sie da. Mit dem Bewusstsein für die Gefahren ist es möglich, diese zu erkennen und zu verhindern!


So kann maschinelles Lernen bei der Suche nach Schwachstellen in Echtzeit helfen


Man stelle sich einen Stapel mit 1000 Bildern vor. Dazu die Aufgabe, auf jedem dieser Bilder eine Person zu identifizieren. Das ist eine Menge Arbeit, die dank maschinellem Lernen reduziert werden kann. Mit Hilfe dieser Technologie kann ein System 'trainiert' werden, um Muster zu erkennen und diese auf neue, unbekannte Daten anzuwenden. Im Kontext von SOCs kann maschinelles Lernen dazu genutzt werden, um nach Schwachstellen und Anomalien in großen Datenmengen zu suchen – und das in Echtzeit. Sobald ein ungewöhnliches Verhalten erkannt wird, schlägt das System Alarm und erlaubt es den Sicherheitsteams, sofort zu reagieren. Damit ist es möglich, einen Angriff schon zu unterbinden, bevor er überhaupt Schaden anrichten kann. Das Unternehmen hat die Aufgabe, spezifische SOC Anwendungsfälle zu definieren, um die Feinjustierung der Hilfsmethoden zu ermöglichen.


Bedrohungen entdecken, bevor es zu einer ernsten Gefahr kommt


Im Western weiß der Sheriff schon vor ihrer Ankunft, dass sich Banditen auf den Weg gemacht haben. Im Netz ist das ähnlich, denn Datenanalysen ermöglichen SOCs die Angreifer schon vor ihrem Erfolg zu erwischen. Ein wichtiger Aspekt dabei ist die sogenannte "prädiktive Analyse". Dabei werden Daten aus der Vergangenheit herangezogen, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen. Anomalien in den Daten können so erkannt und als potenzielle Bedrohungen klassifiziert werden. Proaktives Handeln ist der Schlüssel um Gefahren für Unternehmen zu verhindern!


Manchmal sind aber nicht technische Schwachstellen schuld, sondern die eigene Geschäftslogik. Es werden also keine Codegefahren genutzt, sondern Logiklöcher, die im System stecken. Maschinelles Lernen ist in der Lage, solche Muster herauszufinden und Gefahren zu minimieren. Dafür ist es aber erforderlich, dass die entsprechenden Beteiligten im Unternehmen für Risiken sensibilisiert werden.

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  • Erstellt am 12.07.2023 - 20:12Uhr | Zuletzt geändert am 12.07.2023 - 23:11Uhr
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