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Machine Learning für die IT-Sicherheit
Machine Learning für die IT-Sicherheit
Time icon31 October 2018, 13:10 pm

Unternehmen sammeln heute riesige Datenmengen. Daten sind das Herz eines jeden geschäftskritischen Systems und schließt auch Infrastruktursysteme ein. Die heutige Hightech-Infrastruktur, einschließlich Netzwerk- und Cybersicherheitssysteme, sammelt enorme Mengen an Daten und Analysen zu den wichtigsten Aspekten unternehmenskritischer Systeme. Während Menschen die operative Aufsicht und intelligente Analyse übernehmen, gewinnen maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz in den meisten Bereichen heutiger Systeme, ob am Standort oder in der Cloud, enorme Impulse. 

 

Wie Machine Learning in Cybersecurity und Network eingesetzt wird 

Predictive Analytics für maschinelles Lernen bietet einen leistungsstarken Anwendungsfall für Netzwerk- und Cybersicherheitsanwendungen. Organisationen werden heute mit Myriaden von Netzwerkverbindungen und Verkehrsströmen sowie mit Cybersicherheitsereignissen überschwemmt, die eine Analyse und möglicherweise eine Behebung erfordern. Das schiere Volumen von Verkehr und Ereignissen sowie die Komplexität der heutigen hybriden Cloud-Netzwerke machen es unpraktisch, dass Menschen versuchen, alle gesammelten Netzwerk- und Cybersicherheitsdaten zu analysieren und basierend auf diesen Daten Entscheidungen zu treffen. 

Maschinelles Lernen ermöglicht Netzwerk- und Cybersicherheitssystemen  erstaunliche Dinge zu tun: Maschinelles Lernen ist heute in der Lage, Anomalien in Verkehrsmustern, Verbindungen, Benutzeraktivitäten und vielen anderen Aspekten des Netzwerks zu erkennen und zu erfassen. Sie können zusätzlich Muster filtern und lernen, wie der normale Fingerabdruck der Netzwerkaktivität aussieht, und dann Entscheidungen basierend auf maschinellen Lernalgorithmen treffen. 

 

Cybersecurity basierend auf Machine Learning 

Unternehmen haben heute mehr und mehr Daten in Cloud-Umgebungen und speziell in der Public Cloud. Herkömmliche Firewalls, die ein Netzwerk schützen, sind in heutigen hybriden Cloud-Umgebungen, in denen Benutzer Verbindungen von einer beliebigen Anzahl von Standorten oder Geräten im Internet herstellen können, nicht mehr wirksam. Unternehmen benötigen heute eine inhärent intelligente Lösung, die maschinelles Lernen zum Schutz wertvoller unternehmenskritischer Daten nutzt.

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