Wie Predictive Analytics Cyberkriminalität bekämpfen kann

Die Abwehr von Cyberkriminalität ist eine anspruchsvolle Aufgabe. Cyberkriminelle entdecken immer neue Angriffsmethoden, daher müssen sich Sicherheitsexperten ständig anpassen und wachsam bleiben. Predictive Analytics kann das viel einfacher machen.

Predictive Analytics in der Cybersicherheit könnte Unternehmen mit begrenztem Sicherheitspersonal helfen, sich vor ausgeklügelten Angriffen zu schützen. Hier ist ein genauerer Blick darauf, wie es funktioniert und wie es zur Abwehr von Cyberkriminellen beitragen kann.

Was ist Vorhersagemodellierung?

Erstens, was ist Vorhersagemodellierung? Es ist eine Teilmenge der Datenanalyse, die Statistiken verwendet, um festzustellen, was in der Zukunft passieren könnte. Analysten verwenden vergangene und aktuelle Daten, um eine zu erstellen Modell, wie es weitergehen könnte In Zukunft wird es angepasst, wenn neue Daten auftauchen.

In vielen Fällen führen Menschen mehrere Modelle gleichzeitig durch und kombinieren die Ergebnisse, um das wahrscheinlichste Ergebnis zu finden. Wenn Sie eine Wetter-App verwendet haben, haben Sie diese Art der Vorhersagemodellierung aus erster Hand erlebt. Der Prozess hat jedoch ein Potenzial, das weit über die Vorhersage hinausgeht, ob es regnen wird.

Predictive Analytics ist in Branchen wie Banken und Marketing zur Standardpraxis geworden. Mit der Zunahme der Cyberkriminalität haben auch Sicherheitsexperten begonnen, ihr Potenzial auszuschöpfen.

Bestimmung der Anfälligkeit

Die erste Möglichkeit, wie Predictive Analytics die Cybersicherheit verbessern kann, besteht darin, Unternehmen dabei zu helfen, ihre Risiken zu verstehen. Cyberkriminalität ist eine Bedrohung für jedes Unternehmen, aber verschiedene Unternehmen erleben unterschiedliche Arten von Angriffen. Gute Sicherheit beginnt damit, zu wissen, welche dieser Angriffe am bedrohlichsten sind.

Predictive-Analytics-Modelle können die Sicherheitsmaßnahmen eines Unternehmens und Cybercrime-Trends unter ähnlichen Unternehmen vergleichen. Sie können dann zeigen, wie Cyberkriminelle sie angreifen können und wo die Lücken in ihrer Abwehr sind.

Menschliche Analysten könnten ähnliche Arbeiten ausführen, aber künstliche Intelligenz (KI) ist bei diesen komplexen Berechnungen oft viel besser. Einige Systeme wie QuadMetrics – hier erklärt durch die Universität von Michigan– haben eine Genauigkeit von bis zu 90 Prozent und eine Falsch-Positiv-Rate von unter 10 Prozent gezeigt, was ihre Wirksamkeit unterstreicht.

Identifizieren von Benutzern anhand ihres Verhaltens

Predictive Analytics in der Cybersicherheit bietet auch eine innovative Möglichkeit, Benutzer zu identifizieren. Es ist ziemlich einfach, ein Passwort zu stehlen, aber es ist unwahrscheinlich, dass ein Hacker einen Computer auf die gleiche Weise verwendet wie ein autorisierter Benutzer. Jeder hat unterschiedliche Nutzungsgewohnheiten, die die KI lernen kann, um potenzielle Sicherheitslücken zu entdecken.

Analyseprogramme wie Cybercrime-Sicherheitssoftware von Unternehmen wie z Kaseware, kann Daten überprüfen, um betrügerische Muster zu identifizieren, und eine rote Flagge setzen, wenn Benutzer diese Muster brechen. Dieser Ansatz funktioniert genauso wie die Betrugsüberwachung. So wie eine Bank Ihre Kreditkarte nach einem ungewöhnlichen Kauf deaktivieren kann, können diese Systeme ein Konto nach atypischem Verhalten einschränken.

Wenn sich ein Konto anders verhält als von der KI vorhergesagt, können menschliche Sicherheitsexperten es genauer untersuchen. Wenn es sich um einen Angreifer handelt, kann er ihn stoppen, und wenn es nur der normale Benutzer ist, kann er ihm seine Berechtigungen zurückgeben.

Vorhersage von Angriffen, bevor sie passieren

Wenn sich diese Predictive-Analytics-Modelle verbessern, könnten sie noch hilfreicher werden. Sie könnten Cyberangriffe vorhersagen, bevor sie stattfinden, und Sicherheitsmitarbeitern die Möglichkeit geben, sich auf den eingehenden Angriff vorzubereiten.

Einige Netzwerke haben bereits damit begonnen, Basisversionen dieser Art von Software zu verwenden. Modelle des maschinellen Lernens sagen Angriffe voraus indem böswillige Aktivitäten identifiziert werden in anderen Netzen. Anschließend bestimmen sie, ob ähnliche Angriffe in ihrem eigenen Netzwerk wahrscheinlich sind. Cyberkriminelle können dies umgehen, indem sie Köderangriffe verwenden, aber die Kombination mit anderen Methoden könnte effektiver sein.

Andere Systeme analysieren die Fähigkeit, das Motiv und die Angriffsmöglichkeiten bestimmter Cyberkrimineller. Andere scannen nach IP-Adressen, die mit verdächtigen Aktivitäten in Verbindung stehen. Die Kombination dieser Faktoren kann Modellen helfen, genauere Vorhersagen zu treffen und Cyberkriminelle zu fangen, bevor sie Schaden anrichten können.

Feinabstimmung der Cyber-Versicherung

Nicht alle Anwendungsfälle von Predictive Analytics in der Cybersicherheit drehen sich darum, Angreifer zu stoppen. Da sich die Cyberkriminalität ständig weiterentwickelt, kann kein System alle möglichen Angriffe stoppen. Vorhersagemodelle können immer noch helfen, indem sie die Cyberversicherung von Unternehmen für den Fall verbessern, dass ein Verstoß eintritt.

Datenschutzverletzungen sind teuer und kosten durchschnittlich 4,24 Millionen US-Dollar, und diese Kosten steigen weiter. Die Cyber-Versicherungsbranche ist als Reaktion darauf gewachsen und hilft Unternehmen, dies auszugleichen eventuell anfallende Kosten während einer Verletzung. Predictive Analytics kann helfen herauszufinden, welches Maß an Abdeckung ein Unternehmen möglicherweise benötigt, indem es vorhersagt, wie wahrscheinlich verschiedene Angriffe sind.

Alle Arten von Versicherungen messen das Risiko, um die Tarife einer Partei und die Art der Deckung zu bestimmen, die sie benötigen. Cyber-Versicherungen sind nicht anders, aber das Verständnis der verschiedenen relevanten Risikofaktoren kann kompliziert sein, also überlässt man es am besten der KI. Vorhersagemodelle können die Stärken und Schwächen eines Unternehmens zuverlässig vorhersagen und so das beste Versicherungsangebot für beide Parteien erzielen.

Predictive Analytics hat enormes Potenzial in der Cybersicherheit

Predictive Analytics in der Cybersicherheit ist ein neues Konzept, aber sein Potenzial ist beeindruckend. Diese KI-Modelle können die Lücken schließen, in denen menschliche Fähigkeiten unzureichend sind, und Unternehmen dabei helfen, so sicher wie möglich zu bleiben. Obwohl kein Vorhersagemodell perfekt ist, können sie erhebliche Verbesserungen gegenüber herkömmlichen Lösungen bieten.

Mit der Verbesserung der Technologie werden die Menschen noch mehr Einsatzmöglichkeiten für prädiktive Analysen in der Cybersicherheit finden. Cyberkriminelle werden sich anpassen und diese KI-Programme werden sich ebenfalls weiterentwickeln, um ihnen zu begegnen. Sie eliminieren zwar nicht die Cyberkriminalität, aber sie könnten den Ausschlag zugunsten unschuldiger Parteien geben.

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