Die Besten arbeiten im Hintergrund: Wie Machine Learning die Cybersicherheit stärkt

Machine Learning: Zwischen Hoffnung und Risiko 

Big Data Analytics, Informed ML, Visual Analytics, Quantum Learning; die Welt des Machine Learning wächst rasant. Die gute Nachricht, ML kann Cyberangriffe schneller erkennen, Anomalien im Datenverkehr automatisiert melden und proaktiv reagieren. Die schlechte, dieselben Technologien können auch von Angreifern genutzt werden, oft mit verheerender Wirkung. 

Cyberkriminelle, darunter auch staatlich finanzierte Gruppen, setzen gezielt ML-Modelle ein, um Schwachstellen auszuspähen, Systeme zu infiltrieren und Angriffe besser zu tarnen. Unternehmen, die dem nichts entgegensetzen, geraten ins Hintertreffen. Der Wettlauf ist nicht linear, sondernd exponentiell. 

Cybersicherheit im Zeitalter von ML: Was wirklich zählt 

Bei CANCOM beobachten wir täglich viele Unternehmen die AI- und ML-Angebote unkontrolliert nutzen. Mitarbeitende verwenden ChatGPT, CoPilot und andere Tools, ohne dass Sicherheitsvorgaben oder Governance-Strukturen greifen. Dabei ist nicht ML ist das Problem, sondern der fehlende sichere Rahmen. 

Worauf es ankommt: 

• Verifizierte Datenquellen: ML-Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Fehlerhafte oder manipulierte Daten machen sie wertlos oder sogar gefährlich. 
• Automatisierung mit Kontrolle: Eine durchdachte ML-basierte Automatisierung in Security Operations ermöglicht schnellere Reaktionen und bessere Prävention. Aber nur, wenn die Kontrolle nicht abgegeben wird. 
• Expertise & Vertrauen: Es braucht nicht nur gute Tools, sondern auch erfahrene Analyst:innen und verlässliche Technologiepartner. 

Das CANCOM Cyber Defense Center - Stille Exzellenz 

Im CANCOM Cyber Defense Center (CDC) arbeiten Spezialist:innen mit tiefem Verständnis für Cybersicherheitsprozesse und modernste ML-Modelle zusammen im Hintergrund, aber hochwirksam. Das CDC gehört zu den führenden Einrichtungen im DACH-Raum und setzt auf: 

• Früherkennung durch ML-unterstützte Threat Detection 
• Valide, geprüfte Datenpools 
• Synergien mit weltweit führenden Technologiepartnern 
• Enge Verzahnung von IT und OT-Security 

„Du darfst einer AI nicht blind vertrauen,“ sagt Erwin Friedl, Principal Cyber Security Analyst bei CANCOM. „Jede Entscheidung muss validiert, jede Datenquelle hinterfragt, jedes Modell überprüft werden.“ 

Worauf Unternehmen jetzt achten sollten 

Cybersicherheit endet nicht beim Schutz von Netzwerken. Gerade in Industrie und kritischer Infrastruktur geht es auch um Produktionsprozesse und operative Systeme (OT). Deshalb gilt es, ML verantwortungsvoll und strategisch einzusetzen. 

Unsere Empfehlungen: 

• Sensibilisieren Sie Ihr Team. 
  Schulen Sie Mitarbeitende im Umgang mit AI/ML-Tools. Klären Sie über Risiken auf, setzen Sie klare Regeln für deren Einsatz. 
• Segmentieren Sie Ihre Systeme. 
  Trennen Sie produktive ML-Modelle und AI-Systeme vom allgemeinen Netzwerk, insbesondere im OT-Bereich. 
• Implementieren Sie, was Sie planen. 
  Konzepte allein helfen nicht. Nur gelebte und gepflegte Security-Maßnahmen bieten echten Schutz. 
• Aktualisieren Sie konsequent. 
  Systempflege, Updates und Patchmanagement sind Grundpfeiler jeder Sicherheitsstrategie. 
• Wählen Sie starke Partner. 
  CANCOM bietet Ihnen ein umfassendes Ökosystem aus Tools, Expertise und Services. Für eine nachhaltige und zukunftssichere Cyberabwehr. 

Vertrauen ist gut, validiertes Machine Learning ist besser 

Cybersicherheit lebt von Präzision, Geschwindigkeit und Weitsicht. Machine Learning kann ein enorm starker Hebel sein, aber nur, wenn es kontrolliert, überprüft und in einem sicheren Rahmen genutzt wird. Die besten Technologien wirken im Hintergrund. Genauso wie die besten Menschen.