
Ergebnisse untermauern Deep Instincts Position als Vorreiter in der Prävention
Deep Instinct, das erste Unternehmen, das Ende-zu-Ende Deep Learning auf KI-Basis für Cybersicherheit anwendet, hat heute die Ergebnisse seiner ersten Teilnahme an den MITRE Engenuity’s ATT&CK Evaluations bekannt gegeben.
In dieser Runde wurden die kriminellen und schädlichen Aktivitäten der Bedrohungsgruppen Wizard Spider and Sandworm Team nachgeahmt und anschließend die Ergebnisse von 30 Anbietern aufgezeigt. Die Ergebnisse des Sicherheitssegments bestätigten die Leistungsfähigkeit und Robustheit des mehrschichtigen, auf Prävention ausgerichteten Ansatzes von Deep Instinct und unterstrichen eindeutig den Wert seiner Plattform. Deep Instinct erzielte außerdem eine beispielhafte Erkennungsabdeckung für verschiedene Ausführungs-, Persistenz- und Auswirkungstechniken, die emuliert wurden.
Bis vor Kurzem konzentrierte sich die US-amerikanische MITRE Engenuity ATT&CK Evaluationen auf die Bewertung der Fähigkeit eine Infektion zu erkennen und darauf passend reagieren.
Dies steht in engem Zusammenhang mit der reaktiven „assume breach“-Mentalität (der Annahme von Sicherheitsverletzungen) des letzten Jahrzehnts. Hierbei wird nach Anomalien im Verhalten gesucht, um einen Einbruch zu stoppen, sobald ein Angriff auf den Endpunkt erfolgt ist. Seit letztem Jahr hat MITRE Engenuity den Test um eine Schutzkomponente erweitert, die darauf abzielt, die Fähigkeit einer Lösung zu bewerten, Angriffe zu verhindern.
Dies sind einige der wichtigsten Ergebnisse der MITRE Engenuity -Teilnahme von Deep Instinct:
- Deep Instinct konnte die Aktivitäten der Angreifer in allen 15 getesteten Angriffsschritten erkennen und aufdecken.
- Die Systeme von Deep Instinct zur Verhinderung und Erkennung verdächtiger Aktivitäten erzielten eine hervorragende Erkennungsrate bei Angriffstechniken, die sich auf die Ausführung, die Langlebigkeit, die Befehls- und Kontrollfunktionen und die Auswirkungstaktiken beziehen, sowie zusätzliche Transparenz und Einblicke in allen anderen im Test enthaltenen Taktiken.
- Über 93 % der Funde von Deep Instinct erfolgten auf einer analytischen Ebene, wobei 92 % auf der höchsten Erkennungsebene und -technik lagen. Dies zeugt von einem hohen Maß an Kontext, Korrelation und Handlungsfähigkeit der Ereignisse (Events) und Daten, die dem Benutzer präsentiert werden, wodurch sowohl der Zeitaufwand als auch die manuellen Such- und Analyseressourcen reduziert werden.
„Deep Instinct ist begeistert, dass wir zum ersten Mal an der diesjährigen Runde der ATT&CK-Bewertungen von MITRE Engenuity, bei denen fortgeschrittene Bedrohungsgruppen nachgeahmt wurden, teilgenommen haben. Wir freuen uns, dass wir unseren auf Deep Learning basierenden Ansatz, der auf Prävention ausgerichteten ist, hierbei unter Beweis stellen konnten. Unsere Technologie hat nicht nur in allen getesteten Präventionsszenarien hervorragende Ergebnisse erzielt, sondern auch auf analytischer Ebene Einblicke in fast alle unsere Erkennungsbereiche geliefert. Diese Auswertungen stellt Deep Instinct sowie anderen Playern in der Branche, wertvolle Erkenntnisse bereit. Wir benötigen diese Informationen, um unsere Angebote kontinuierlich zu verbessern und Unternehmen vor zerstörerischen Bedrohungen zu bewahren.“ sagte Shimon N. Oren, VP Research & Deep Learning at Deep Instinct.
„Diese jüngste Runde deutet auf ein erhebliches Produktwachstum bei unseren teilnehmenden Anbietern hin. Wir beobachten eine stärkere Betonung von bedrohungsspezifischen Verteidigungsfunktionen, was wiederum dazu geführt hat, dass die IT-Community der ATT&CK Framework Priorität einräumt.“ sagte Ashwin Radhakrishnan, amtierender General Manager of ATT&CK Evaluations at MITRE Engenuity.
Die Deep Instinct Prevention Platform verhindert bekannte, unbekannte und Zero-Day-Bedrohungen vor der Ausführung. Im Gegensatz dazu suchen Lösungen, die auf Erkennung und Reaktion ausgerichtet sind, nach anormalem Verhalten, nachdem der Angreifer begonnen hat, eine Umgebung zu kompromittieren. Deep Instinct ordnet Warnungen den MITRE ATT&CK Framework -Taktiken, -Techniken und -Verfahren (ttp’s) zu, um den Kunden einen besseren Kontext zu den verhinderten Ereignissen und den entsprechenden Warnungen zu bieten. Die Plattform weist eine False-Positive-Rate von <0,1 % und eine Genauigkeit von über 99 % bei der Erkennung unbekannter Bedrohungen auf. Deep Instinct bietet zudem eine 2,5-Millionen-Euro-Garantie für Ransomware sowie die einzige False-Positive-Garantie der Branche, die beide von Munich RE unterstützt werden.
Die vollständigen Ergebnisse und weitere Informationen zu den Evaluierungen finden Sie unter:
https://attackevals.mitre-engenuity.org/enterprise/wizard-spider-sandworm/
Für weitere Informationen besuchen Sie www.deepinstinct.com.
Fachartikel

Leitfaden zum Exposure Management: Warum Sie es brauchen und wie Sie es umsetzen

Zusammenfassung des Webinars „Let’s Encrypt“: Eine neue Ära der Zertifikatsüberwachung

Messung des ROI in der Cybersicherheit

Quantifizierung des Risikos von ERP-Ausfallzeiten und das Streben nach betrieblicher Ausfallsicherheit

Spionieren Chrome-Erweiterungen von AI Sie aus?
Studien

Aufruf zum Handeln: Dringender Plan für den Übergang zur Post-Quanten-Kryptographie erforderlich

IBM-Studie: Gen-KI wird die finanzielle Leistung von Banken im Jahr 2025 steigern

Smartphones – neue Studie zeigt: Phishing auch hier Sicherheitsrisiko Nr. 1

GenAI: Wirtschaft in Deutschland vernachlässigt Transformation der Geschäftsmodelle

Studie zu Security in Kubernetes
Whitepaper

Wie NIS2 und DORA die SaaS-Compliance beeinflussen

Umsetzung des Konzeptes „Cyber-Nation“: Bundesverband IT-Sicherheit (TeleTrusT) veröffentlicht Forderungskatalog

Häufige Herausforderungen bei der Cyberkriminalität

Datasheets: Kontinuierliche Compliance mit Onapsis
