Verhaltensanalyse in der Cybersicherheit: Verbesserung der Bedrohungserkennung

Überblick

In diesem Artikel wird untersucht, wie Verhaltensanalysen die Cybersicherheit verändern, indem sie eine proaktive Erkennung und Reaktion auf neu auftretende Bedrohungen ermöglichen. Durch die Analyse von Abweichungen vom normalen User- und Systemverhalten können Unternehmen ihre Abwehrmaßnahmen stärken und raffinierten Cyberangriffen immer einen Schritt voraus sein.

• Verhaltensanalyse nutzt maschinelles Lernen, um Anomalien zu erkennen und vor potenziellen Bedrohungen zu warnen, bevor sie eskalieren.
• IT-Verantwortliche profitieren von verbesserter Transparenz, weniger Fehlalarmen und einer optimierten Ressourcenzuweisung durch automatisierte Einblicke.
• Zu den realen Anwendungen gehören die Erkennungvon Insider-Bedrohungen, die Verhinderungvon Ransomware, die Identifizierung von Betrug und eine verbesserte Endgerätesicherheit.
• Eine erfolgreiche Bereitstellung erfordert sorgfältige Planung, Beachtung des Datenschutzes und kontinuierliche Überwachung, um die Wirksamkeit zu maximieren und Fehlalarme zu minimieren.

Wie Verhaltensanalysen die Erkennung von Cybersicherheitsbedrohungen verbessern

Verhaltensanalyse beginnt mit der Datenerfassung. Unternehmen aggregieren User-Aktivitäten von Endgeräten und Netzwerk-Traffic und speisen diese Daten dann in Machine-Learning-Algorithmen ein, um eine Referenz für typisches Verhalten zu erstellen. Wenn Anomalien auftreten, markiert das System diese zur genaueren Überprüfung.

Sicherheitsanalysten in einem Security Operations Center (SOC) überwachen diese Warnmeldungen nahezu in Echtzeit. Durch diese kontinuierliche Überwachung können sie verdächtige Aktivitäten untersuchen, die auf böswillige Aktivitäten oder Bedrohungen hindeuten. Darüber hinaus greifen integrierte Lösungen häufig auf Anomalieerkennung zurück, um harmlose Schwankungen in den User-Aktivitäten von wirklich bösartigen Mustern zu unterscheiden.

Sobald diese verdächtigen Signale verifiziert sind, vereinfacht die Analyseebene eine effektive Erkennung von Bedrohungen. Analysten können dann eine angemessene Reaktion einleiten, sei es die Blockierung eines versuchten Sicherheitsverstoßes, die Einschränkung unbefugter User-Aktivitäten oder die Durchführung von Threat Hunting, um tiefer liegende Probleme aufzuspüren. Das Ergebnis ist eine proaktive Vorgehensweise bei Sicherheitsvorfällen, die ohne Eingreifen eskalieren könnten.

4 Hauptvorteile der Verhaltensanalyse für IT-Verantwortliche

Verhaltensanalysen bieten IT-Verantwortlichen, die für die Datensicherheit zuständig sind, einen unmittelbaren und langfristigen Mehrwert. Durch die Anwendung dieser Erkenntnisse erhalten Unternehmen nicht nur einen fundierteren Überblick darüber, was geschieht, sondern auch warum es geschieht.

1. Weniger Fehlalarme: Da Verhaltensanalysen Abweichungen von regulären Mustern identifizieren, tragen sie dazu bei, Fehlalarme zu minimieren, indem sie sich auf echte Anomalien konzentrieren und nicht jede kleine Schwankung berücksichtigen.
2. Verbesserte Transparenz: IT-Manager erhalten in einer einheitlichen Ansicht Zugriff auf einen breiteren Kontext von User Experience, Netzwerksicherheit und EDR-Daten (Endpoint Detection and Response).
3. Proaktive Reaktion auf Vorfälle: Durch detailliertere Einblicke in verdächtige Aktivitäten können Sicherheitsteams Warnmeldungen besser priorisieren, sich schneller anpassen und Schäden minimieren.
4. Optimierte Ressourcenzuweisung: Durch die Automatisierung von Aufgaben, die früher kostbare Zeit in Anspruch nahmen, können sich die Mitarbeiter stärker auf kritische Aspekte der Cybersicherheit und strategische Entscheidungen konzentrieren.

Verbesserung der Cyberthreat Intelligence mit Verhaltensanalysen

Für eine moderne Cyberthreat Intelligence ist es entscheidend, subtile Indikatoren interpretieren zu können, anstatt sich ausschließlich auf signaturbasierte Erkennung zu verlassen. Mit Verhaltensanalysen lassen sich neue Bedrohungen erkennen, die herkömmliche Sicherheitsmaßnahmen umgehen, insbesondere wenn neue Angriffsformen bekannte Signaturmuster vermeiden. Diese Fähigkeit, Anomalien proaktiv zu identifizieren, ergänzt konventionellere Ansätze und schließt potenzielle Transparenzlücken effektiv.

Auch die Sicherheitsanalysten sehen einen deutlichen Trend hin zu Prognosemöglichkeiten, die sich aus dem Userverhalten ableiten lassen. Das Erfassen von Datenpunkten, die kleinste Veränderungen im Verhalten von Mitarbeitern oder Angreifern aufzeigen, hilft Unternehmen dabei, interne und externe Risiken zu isolieren. Je mehr Daten in das System einfließen, desto genauer werden die Kriterien des maschinellen Lernens, wodurch ein sich ständig weiterentwickelndes Modell entsteht, das sich an die neuen Taktiken der Cyberkriminellen anpasst.

Mit Blick auf die Zukunft erwarten viele Experten die Zusammenführung von KI und verhaltensbasierten Erkenntnissen, wodurch neue Einblicke in böswillige Aktivitäten gewonnen werden, die sich hinter legitimen Prozessen verbergen. Dank dieser Synergie können Sicherheitslösungen über reaktive Methoden hinausgehen, effektiv auf Bedrohungen in ihren frühesten Phasen reagieren und die Wahrscheinlichkeit einer katastrophalen Datenpanne verringern.

Anwendungsfälle der Bedrohungserkennung in der Praxis

Verhaltensanalysen können in verschiedenen Szenarien eingesetzt werden, um den allgemeinen Sicherheitsstatus zu verbessern. Sie sind besonders nützlich, wenn Standardmaßnahmen allein nicht ausreichen.

• Erkennung von Insider-Bedrohungen: Überwachen Sie kontinuierlich die Aktivitäten der User und identifizieren Sie ungewöhnliche Zugriffsversuche, die auf böswillige Insider oder kompromittierte Anmeldedaten hindeuten könnten.
• Schutz vor Ransomware: Blockieren Sie mithilfe der Anomalieerkennung Skripte oder Prozesse, die erheblich von den Standardabläufen abweichen, und stoppen Sie Verschlüsselungsversuche frühzeitig.
• Betrugserkennung: Identifizieren Sie verdächtige Muster in Zahlungs- oder E-Commerce-Plattformen, die oft auf betrügerisches Verhalten hindeuten, bevor es zu finanziellen Schäden kommt.
• Warnungen vor Eindringversuchen ins Netzwerk: Überwachen Sie ungewöhnliche Anmeldeorte oder Verhaltensweisen, die darauf hindeuten, dass ein Eindringling versucht, sich lateral im Netzwerk zu bewegen.
• Verbesserung der Endgerätesicherheit: Kombinieren Sie EDR-Lösungen mit Verhaltensanalysen, um Zero-Day- oder unbekannte Angriffe abzuwehren.

Überwindung von Datenschutzherausforderungen bei der Erkennung verhaltensbasierter Bedrohungen

Beim Einsatz von Verhaltensanalysen können Hindernisse auftreten, die einen überlegten Ansatz erfordern. Unternehmen müssen nicht nur das theoretische Potenzial, sondern auch die praktischen Auswirkungen berücksichtigen.

Data Protection

Bei der Überwachung des Userverhaltens bleibt der Datenschutz ein Hauptanliegen. Das richtige Gleichgewicht zwischen der Erfassung ausreichender Daten für die Erkennung von Anomalien und der Achtung persönlicher Grenzen zu finden, ist eine komplexe Aufgabe. Transparente Kommunikation und klare Richtlinien tragen dazu bei, das Vertrauen aufrechtzuerhalten.

Fehlalarme

Selbst bei ausgefeilten Analysen können Fehlalarme auftreten. Durch die Anpassung von Schwellenwerten und die regelmäßige Verfeinerung von Modellen lassen sich diese fehlerhaften Warnmeldungen minimieren, sodass Sicherheitsteams nicht überfordert oder nachlässig werden.

Implementierung

Es kann schwierig sein, eine unternehmensweite Einführung zu realisieren. Entscheidungsträger sollten die Integration von Verhaltensanalysen in bestehende Sicherheitslösungen methodisch planen und dabei die Einhaltung von Governance-Vorgaben, die Kompatibilität mit der aktuellen Infrastruktur und die angemessene Schulung der Teams, die das System bedienen, sicherstellen.

Best Practices für die Implementierung von Verhaltensanalysen in Ihrem Unternehmen

Mit gut umgesetzten Strategien können Behörden und Unternehmen sensible Daten und geistiges Eigentum besser schützen. Eine angemessene Planung, die Ausrichtung auf die Geschäftsziele und eine methodische Umsetzung sind der Schlüssel zum Erfolg.

• Sorgfältige Planung: Priorisieren Sie Systemkompatibilität, Performance und Kapazität, bevor Sie Tools in Ihre aktuelle Umgebung integrieren.
• Einbeziehung wichtiger Stakeholder: Führen Sie einen offenen Dialog zwischen IT-Abteilungen, Sicherheitsteams und der Geschäftsleitung, um Unterstützung zu erhalten und strategische Entscheidungen zu koordinieren.
• Kontinuierliche Überwachung: Eine konsistente Echtzeitanalyse ist unerlässlich, um Anomalien sofort zu erkennen und aktuelle Basiswerte zu erhalten.
• Regelmäßige Schulungen: Stellen Sie sicher, dass alle Teams die Bedeutung von Verhaltensanalysen verstehen, von Sicherheitsanalysten bis hin zu Endusern, die neue Protokolle einhalten müssen.

Die Zukunft der Verhaltensanalyse in der Cybersicherheit

Verhaltensanalysen sind vielversprechend im Kampf gegen Bedrohungen der nächsten Generation. Da Bedrohungsakteure immer raffinierter vorgehen, könnten Echtzeit-Einblicke in das Verhalten der User als entscheidender Vorteil dienen und Lösungen bieten, die die Grenzen statischer Abwehrmaßnahmen durchbrechen.

Neue Technologien – wie fortschrittliche künstliche Intelligenz und cloudbasierte Plattformen – werden diese Fähigkeiten wahrscheinlich weiter ausbauen. Durch eine verbesserte Automatisierung wird der Aufwand für manuelle Überwachung reduziert, sodass sich wichtige Mitarbeiter auf strategische Aufgaben konzentrieren können. Insgesamt wird die Verhaltensanalyse im Bereich Cybersicherheit auch weiterhin eine wesentliche Säule der modernen Bedrohungserkennung und -abwehr bleiben und Unternehmen auf dem Weg zu einer sichereren digitalen Welt begleiten.

So setzt Zscaler Verhaltensanalysen in Ihrer Cybersicherheitsarchitektur ein

Zscaler integriert fortschrittliche Verhaltensanalysen in seine Lösungen Zero Trust Exchange, Zscaler Private Access (ZPA) und Cyberthreat Protection. So können Unternehmen über statische Abwehrmaßnahmen hinausgehen und neu auftretende Risiken für User, Geräte und Workloads proaktiv mindern. 

Durch die Nutzung von Echtzeitdaten, KI-gestützten Erkenntnissen und kontextbezogenen Richtlinien bietet Zscaler kontinuierliche Transparenz über das Userverhalten und erkennt und stoppt anomale Aktivitäten schnell, bevor sie eskalieren. Wenn Sie die Cloud-native Plattform von Zscaler einsetzen, erhalten Sie Zugriff auf eine Reihe von Vorteilen:

• Beschleunigen Sie die Erkennung von und Reaktion auf Bedrohungen mit auf maschinellem Lernen basierenden Analysen, die verdächtige Abweichungen vom Standardverhalten hervorheben.
• Reduzieren Sie die Angriffsfläche und verhindern Sie laterale Bewegungen, indem Sie direkte Verbindungen mit minimaler Rechtevergabe zwischen Usern und Anwendungen bereitstellen, anstatt Netzwerke für jeden zugänglich zu machen.
• Unterstützen Sie hybride Belegschaften und schützen Sie BYOD durch nahtlose Überwachung und Durchsetzung von Richtlinien, selbst auf Remote- und nicht verwalteten Endgeräten.
• Vereinfachen Sie Sicherheitsvorgänge durch einheitliche Transparenz, automatisierte Workflows und umsetzbare Warnmeldungen, die die Ressourcenzuweisung und die Priorisierung von Vorfällen optimieren.

Um aus erster Hand zu erfahren, wie die Verhaltensanalysen von Zscaler Ihre Cyberabwehr stärken können, fordern Sie noch heute eine Demo an.