{"id":4043,"date":"2018-08-08T08:21:48","date_gmt":"2018-08-08T06:21:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.organisator.ch\/?p=4043"},"modified":"2018-08-08T08:21:48","modified_gmt":"2018-08-08T06:21:48","slug":"ki-sollte-kein-solist-sein-sondern-teil-eines-mehrschichtigen-ensembles","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.organisator.ch\/de\/management\/it\/2018-08-08\/ki-sollte-kein-solist-sein-sondern-teil-eines-mehrschichtigen-ensembles\/","title":{"rendered":"\u201eKI sollte kein Solist sein, sondern Teil eines mehrschichtigen Ensembles\u201c"},"content":{"rendered":"
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Cyberkriminelle machen sich Machine Learning zu Nutze, um\u00a0neue, NextGen Security-L\u00f6sungen, die dank K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) „schlauer“ sein sollten, auf die gleiche Art „auszutricksen“. (Bild: Fotolia.com)<\/figcaption><\/figure>\n

Es stimmt, dass traditionelle signaturbasierte Anti-Virenprogramme keinen zuverl\u00e4ssigen Schutz gegen moderne Malware bieten. Die Cyberkriminellen haben mittlerweile dazugelernt und betreiben Qualit\u00e4tssicherung, indem sie bei der Schadsoftware-Entwicklung \u00fcberpr\u00fcfen, ob die bekannten Virenscanner ihre neue Malware erkennen. Sie ver\u00e4ndern diese dann so lange, bis kein Virenscanner mehr anschl\u00e4gt. Dann haben die Kriminellen ein Zeitfenster von ein paar Minuten bis Stunden, in dem sie die Schadsoftware erfolgreich verbreiten k\u00f6nnen.<\/p>\n

Auch Cyberkriminelle nutzen KI<\/h2>\n

Abhilfe sollen sogenannte NextGen Endpoint Security L\u00f6sungen mit Machine Learning Technologien schaffen, die Malware nicht mehr aufgrund der \u00c4hnlichkeit mit bekannten Malwaresignaturen erkennt, sondern durch die Analyse der Eigenschaften einer Datei.<\/p>\n

Nur \u2013 niemand hindert die Cyberkriminellen daran, sich auch Lizenzen der NextGen-Endpoint-L\u00f6sungen mit Machine Learning zu kaufen und die Malware solange zu manipulieren, bis die neue Malware auch von diesen L\u00f6sungen nicht mehr erkannt wird. Genau das haben beispielsweise die Entwickler von NotPetya gemacht, einer hochentwickelten Schadsoftware, die \u00fcber den Update-Mechanismus eines ukrainischen Steuerprogramms auf Rechner aller Unternehmen gelangte, die mit der Ukraine Gesch\u00e4fte machen. Weder die traditionellen Anti-Malware-L\u00f6sungen noch Machine Learning basierte L\u00f6sungen haben die Schadsoftware initial zuverl\u00e4ssig erkannt.<\/p>\n

Fortgeschrittene NextGen-Endpoint L\u00f6sungen wie Intercept X von Sophos, die Dateien nicht nur vor der Ausf\u00fchrung untersuchen sondern Software auch w\u00e4hrend der Ausf\u00fchrung \u00fcberwachen, haben die b\u00f6sartigen Absichten von NotPetya \u00fcber die Verhaltenserkennung identifiziert und aufgehalten \u2013 in diesem Fall fiel der Versuch der\u00a0 b\u00f6sartigen Verschl\u00fcsselung der Festplatte auf und wurde von Intercept X verhindert.<\/p>\n

DeepLearning ist performanter<\/h2>\n

Trotzdem kann der Einsatz von Machine Learning \u2013 am besten in der sehr schnellen und effektiven Variante Deep Learning \u2013 die Sicherheit in Unternehmen verbessern. Ein gutes Deep-Learning-Modell ist sehr viel schneller als ein traditioneller signaturbasierter Anti-Virus, reduziert also die Systembelastung sp\u00fcrbar. Gleichzeitig werden viele auch unbekannte Bedrohungen erkannt. Grundvoraussetzung f\u00fcr eine hohe Erkennungsrate auf der einen Seite und eine niedrige False-Positive-Rate auf der anderen Seite sind neben einem leistungsf\u00e4higen KI-Modell (am besten eignen sich in der Praxis Deep Learning Modelle) auch eine gro\u00dfe Menge an Trainingsdaten. Sophos trainiert sein Deep Learning Modell mit praktisch allen Exemplaren von Malware sowie auch unbedenklicher Software der letzten 30 Jahre, um False-Positives zu minimieren. Neue Player im NextGen Endpoint Security Markt nutzen teils auch Machine Learning Modelle, haben jedoch wesentlich weniger Trainingsdaten zur Verf\u00fcgung, was sich negativ auf die False-Positives auswirken kann.<\/p>\n

Es gibt auch schlechte KI-Modelle<\/h2>\n

Ein schlechtes KI-Modell kann man leicht identifizieren, wenn der Hersteller ein Testszenario vorschl\u00e4gt, bei dem entweder vom Hersteller vorgegebene \u201eMalware-Samples\u201c genutzt werden sollen oder wenn das Modell erst auf die Kundenumgebung trainiert werden muss. Dies ist ein Indiz f\u00fcr ein nicht allgemein einsatzbares KI-Modell, das praktisch erst Ausnahmen (de facto Signaturen) f\u00fcr eine spezielle Kundenumgebung generieren muss \u2013 was den Ansatz einer signaturlosen Technik ad absurdum f\u00fchrt. Zudem gibt es KI-Modelle, die schlecht skalieren und \u00fcber die Zeit sehr gro\u00df und performancehungrig werden, sodass sie auf eine eigene Scan-Umgebung in der Cloud oder eine Scan-Appliance ausgelagert werden m\u00fcssen. Ein gutes KI-Modell zeichnet sich dadurch aus, dass es kompakt, schnell und universell nutzbar ist, also beim Kunden sofort und ohne spezifisches Training eingesetzt werden kann.<\/p>\n

KI als Baustein in modernen mehrschichtigen Sicherheitssystemen<\/h2>\n

Wichtig ist jedoch, dass die Untersuchung bestimmter Dateitypen vor der Ausf\u00fchrung \u2013 ob mit oder ohne Methoden der K\u00fcnstlichen Intelligenz \u2013 nur ein Baustein in einer mehrschichtigen Endpoint-Security ist. Nur etwa die H\u00e4lfte aller Schadsoftware kommt heute als ausf\u00fchrbare Datei ins Unternehmen (und kann somit mit Methoden der K\u00fcnstlichen Intelligenz untersucht werden), die andere H\u00e4lfte der Bedrohungen kommt heute in Form von Dokumenten- und Medien-Malware sowie komplett dateilos durch infizierte Webseiten oder per Exploit.<\/p>\n

Deshalb ist es wichtig, dass man mehrere Schichten der Security implementiert:<\/p>\n

    \n
  1. Schicht \u2013 Kontrolle der Einfallswege von Malware: dazu z\u00e4hlt Webfilterung, Device Control, Applikationskontrolle und Desktop\/Gateway Firewall mit Netzwerk Intrusion Prevention.<\/li>\n
  2. Schicht \u2013 Untersuchung vor der Ausf\u00fchrung: hier werden Dateien mit Signaturen, Machine Learning oder Heuristiken untersucht.<\/li>\n
  3. Schicht \u2013 Verhaltenserkennung: Hier wird b\u00f6sartiges Verhalten erkannt wie z.B. Ransomware\/Verschl\u00fcsselungserkennung, Exploit Prevention, Schutz vor Hacker-technologien wie Schutz vor Passwortdiebstahl.<\/li>\n
  4. Schicht \u2013 Automatische Reaktion: Neben der traditionellen Quarant\u00e4ne und Bereinigung von Bedrohungen z\u00e4hlt hierzu heute auch die automatische Wiederherstellung von durch Ransomware verschl\u00fcsselten Dateien sowie die Kommunikation mit anderen Komponenten zur automatischen Eind\u00e4mmung von Bedrohungen.<\/li>\n
  5. Schicht \u2013 Analyse: Durch eine nachgelagerte Ursachenanalyse kann identifiziert werden, wie der Sch\u00e4dling eingedrungen ist, wie\/ob\/wohin er sich ausgebreitet hat und welche Unternehmensressourcen eventuell noch betroffen sind und bereinigt werden m\u00fcssen.<\/li>\n<\/ol>\n

    Angreifer werden es immer schaffen, einzelne Mechanismen zu \u00fcberwinden, dieser Aufwand steigt jedoch exponentiell bei mehreren Schutzschichten. Deshalb sind ein Mehrschichtenansatz bei der IT-Security sowie die Kommunikation von Sicherheitskomponenten mit der M\u00f6glichkeit der automatischen Reaktion auf Bedrohungen (indem beispielsweise die Firewall oder der WLAN-Accesspoint einen infizierten Endpoint automatisch im Netzwerk isoliert) der Schl\u00fcssel zu einer modernen und wirkungsvollen IT-Sicherheit.<\/p>\n

    Zum Autor:<\/strong> Michael Veit ist\u00a0Security Spezialist bei Sophos<\/a><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Es stimmt, dass traditionelle signaturbasierte Anti-Virenprogramme keinen zuverl\u00e4ssigen Schutz gegen moderne Malware bieten. Die Cyberkriminellen haben mittlerweile dazugelernt und betreiben Qualit\u00e4tssicherung, indem sie bei der Schadsoftware-Entwicklung \u00fcberpr\u00fcfen, ob die bekannten Virenscanner ihre neue Malware erkennen. Sie ver\u00e4ndern diese dann so lange, bis kein Virenscanner mehr anschl\u00e4gt. 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