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Defence in Depths – mit Machine Learning Angriffe erkennen

Webseminar, 20. November 2017 von 16:00-17:00 Uhr

Defence in Depths – mit Machine Learning Angriffe erkennen

DEFENCE IN DEPTHS – MIT MACHINE LEARNING ANGRIFFE ERKENNEN

Unternehmen müssen sich besser gegen Cyber Angriffe wappnen – das wird aus immer mehr Presseberichten über kritische Schwachstellen und erfolgreiche Angriffe deutlich. Effektives Security Monitoring ist unerlässlich, zugleich jedoch ein fortwährender Prozess mit immensem Aufwand. Reduktion dieses Aufwands und Effizienzsteigerung bieten sich an und versprechen hohen Nutzen.


Wie erkennt man Angriffe bisher?

Die IT-Umgebungen der Unternehmen sind ebenso unterschiedlich wie ihr Umgang mit Security – und auch die Angriffe auf IT-Infrastrukturen und die Angreifer selbst mit ihren Methoden unterscheiden sich massiv in ihrer Zielsetzung und im betriebenen Aufwand. Die Angriffserkennung setzt bislang auf relativ starre Muster beim Identifizieren von Einzelaktivitäten, die dann aufwändig analysiert und miteinander in Beziehung gesetzt werden müssen.


Wie kann Machine Learning dabei helfen?

Die bisherige Suche nach Angriffsmustern erzeugt große Datenmengen. Neben der nach wie vor sinnvollen Suche nach kritischen Einzelaktivitäten können Machine-Learning-Algorithmen helfen, ungewöhnliches Verhalten und das damit einhergehende Risiko automatisiert aufzudecken. Security-Analysten erhalten so schneller Informationen zu Abweichungen vom Normalverhalten.


Was muss man dafür tun?

Entscheidend sind zwei Dinge: Die Klärung von Analyseregeln mit Betriebs- oder Personalrat und Datenschutz sowie das richtige Technologie-Setup. In unserem Webinar erfahren Sie, wie man dabei vorgehen kann.


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