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Die Maschinen kommen

Die Maschinen kommen

Und das ist gut so. Maschinelles Lernen sorgt aktuell für jede Menge Schlagzeilen. Da ist etwa zu lesen „Roboter übernehmen Ihren Job“ oder Twitter-Chats drehen sich um Themen wie „Ist künstliche Intelligenz das Ende der Menschheit?“ und vieles mehr. Dabei dürfte jedem klar sein, dass Zukunftsvorhersagen in der Regel danebenliegen.

Lässt man Science-Fiction aber einmal beiseite, gibt es durchaus einen Bereich, in dem automatisierte Hilfe erwünscht bzw. sogar erforderlich ist: IT-Sicherheit, denn Cyber-Bedrohungen entwickeln sich schnell und ausgefeilter weiter – so sehr, dass diese unerwünschten Gäste den Fortschritt des digitalen Zeitalters ernsthaft beeinträchtigen könnten.

 

Die Branche benötigt Unterstützung und die Automatisierung bietet hierfür Hilfe: McAfee hat vor kurzem eine Studie zum aktuellen Stand der Maschinenintelligenz im Hinblick auf die Endpunktsicherheit mit dem Titel „Machine Learning Raises Security Teams to the Next Level“ (Maschinelles Lernen bringt Sicherheitsteams voran) beauftragt. Jeder, der sich ernsthaft für Cyber-Sicherheit interessiert, sollte sich einmal genauer damit beschäftigen. Die Studie macht deutlich, dass maschinelles Lernen nötig, aber kein Ersatz für Menschen, ist. Es ist vielmehr eine Ergänzung zu dem Job, den die Menschen bereits machen.

 

Die Grenzen des maschinellen Lernens

Maschinelles Lernen kann: verborgene Muster in sich schnell verändernden Daten erkennen und zwar mit höherer Genauigkeit, je mehr Daten seine Algorithmen speisen, die Ergebnisse, analysieren, wenn eine Verletzung aufgetreten ist, und ein großes Volumen von Routine-Angriffen bewältigen.

 

Maschinelles Lernen kann jedoch nicht: kreative Antworten initiieren, das Gesamtbild verstehen, Bedrohungen über unterschiedliche Organisationen und Systeme hinweg kommunizieren oder den Bedrohungsradius von neuen menschlichen Gegnern vorhersagen. Es ist nur so gut wie der Algorithmus, auf den es „trainiert“ wurde. Es kann nicht ohne Menschen existieren.

 

Maschinelles Lernen und der Endpunkt

Mit dem maschinellen Lernen wird es möglich, die Endpunktsicherheit kontinuierlich weiterzuentwickeln, um neue Angriffstaktiken zu erkennen und auch abzuwehren. Eine der Herausforderungen für IT-Teams ist jedoch, dass sich Endpunkte nicht geschützt im Rechenzentrum befinden, wo sie von mehreren Sicherheitsebenen und einem wachsamen Sicherheitsteam umgeben sind. Vielmehr verändern Endpunkte ständig ihren Standort inner- und außerhalb des Netzwerks.

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