Anomalie-Erkennung für mehr Sicherheit

Die Zahl an Cyberangriffen steigt kontinuierlich an. Umso wichtiger ist es, dass Unternehmen ihre Cyber-Resilienz stärken. Die Anomalie-Erkennung kann sich dabei als ein entscheidendes Element für mehr Sicherheit erweisen.

Wir erklären, was Anomalie-Erkennung ist und wie Unternehmen sie gewinnbringend einsetzen.

Kleinste Indizien sind Vorboten von Gefahr

Häufig beginnen Cyberangriffe vollkommen unbemerkt. Ein gutes Beispiel dafür ist Ransomware. Vor der Datenverschlüsselung und dem Aufploppen einer Lösegeldforderung waren die Cyberkriminellen im Hintergrund oft schon fleißig, haben Systeme ausspioniert und Daten abgezogen, um vor allem die zweifache oder dreifache Erpressung optimal vorbereiten und massig Druckmittel sammeln zu können. Dabei verhalten sie sich innerhalb des Netzwerks möglichst unauffällig, um ihre Opfer nicht zu früh auf sich aufmerksam zu machen.

Ganz unsichtbar machen können sie ihre Anwesenheit und ihr Tun allerdings nicht. Wer kleinste Indizien zu deuten weiß, kann das kriminelle Treiben in den Schatten des IT-Netzwerks entdecken und reagieren, bevor es zu Schlimmerem kommen kann – im Fall eines Ransomware-Angriffs wären das der Datendiebstahl und die Datenverschlüsselung. Ausgefeilte Abwehrmechanismen unterstützen Unternehmen dabei, sich vor derartigen Cyber-Angriffen zu schützen und ihre Cyberresilienz zu stärken.

Ein entscheidender Baustein dabei ist die Anomalie-Erkennung. Aber was ist Anomalie-Erkennung genau? Wie funktioniert die Anomalie-Erkennung? Und warum ist sie für die IT-Sicherheit so wichtig?

Was ist Anomalie-Erkennung?

Die Anomalie-Erkennung (auch: Anomalieerkennung oder Anomalie Erkennung) ist untrennbar verknüpft mit dem Monitoring eines Netzwerks. Durch die fortlaufende Überwachung des Netzwerks haben entsprechende Tools ein genaues Bild davon, wie sich das Netzwerk und jede darin eingebundene Komponente im Normalfall verhält. Kleinste Abweichungen von dieser Norm beziehungsweise ungewöhnliche Verhaltensweisen einzelner Komponenten fallen dadurch direkt auf und setzen unmittelbar Sicherheitsprozesse und Prüfmechanismen in Gang.

Kleinste Indizien können hierbei als Vorboten potenzieller Gefahren dienen, die sich bei rechtzeitiger Reaktion verhindern lassen. Mögliche Anomalien, die auf Cyberangriffe und Netzwerkprobleme hinweisen, können beispielsweise sein: neue Netzwerkteilnehmer, neue Netzwerkverbindungen, veränderte Befehlsstrukturen, unbekannte Datenpakete oder neue Protokolltypen.

Das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) benennt die Anomalie-Erkennung im Netzwerk als ein wichtiges Mittel, um dieses zu schützen. Der Grund: Sie entdeckt nicht nur technische Fehler und falsche Konfigurationen, sondern eignet sich auch zur Detektion unbekannter Angriffsformen – unbekannte Malware fällt nämlich durch das Raster vieler Antiviren- und Firewall-Lösungen.

Wie funktioniert Anomalie-Erkennung?

Tools zur Anomalie-Erkennung sind darauf ausgerichtet, die gesamte Netzwerkkommunikation und Netzwerkinfrastruktur zu beobachten und zu analysieren. Dadurch entsteht ein umfassendes Network Mapping, in dem genau dokumentiert ist, welche Netzwerkteilnehmer es gibt, welche Verbindungen und Verhältnisse zwischen diesen Netzwerkteilnehmern bestehen, welche Datenpakete üblicherweise übermittelt werden und in welcher Frequenz die Kommunikation im Netzwerk erfolgt.

Das Ergebnis dessen ist eine detaillierte Inventur der vollständigen IT-Infrastruktur. Zudem lassen sich daraus Standardmuster definieren. Das ist besonders wichtig. Denn: Wenn es keine Definition des Normalzustands gibt, lassen sich auch keine atypischen Verhaltensweisen ausweisen. Über logische oder statistische Ansätze lässt sich festlegen, welches Verhalten normal ist und welches nicht. Auch das Festlegen von Schwellenwerten ist als Grundlage der Anomalie-Erkennung wichtig.

Oft benötigen entsprechende Tools etwas Zeit, um ein solches Network Mapping zu erstellen und Anomalien zuverlässig zu erkennen. Je mehr Wissen es über den Normalzustand gibt, desto besser funktioniert dann auch die Anomalie-Erkennung. In Echtzeit registriert sie Auffälligkeiten und meldet diese, sodass direkt eine Prüfung stattfinden und eine entsprechende Reaktion eingeleitet werden kann.

Netzwerk: Anomalie-Erkennung bannt Gefahren

Durch dieses Echtzeit-Reporting und die daraus gewonnenen Einblicke und Erkenntnisse lassen sich also ungewöhnliche Verhaltensweisen – sprich: Anomalien – erkennen. Dazu ein Beispiel. Ein Angreifer hat es geschafft, eine noch unbekannte Malware einzuschleusen. Im Netzwerk bewirkt er, dass eine Netzwerkkomponente Kontakt zu allen anderen Netzwerkkomponenten aufnimmt, was für diese bestimmte Komponente ein ungewöhnliches Verhalten ist. Durch die Anomalie-Erkennung fällt das direkt auf. Es erfolgt eine Meldung, die wiederum eine Prüfung auslöst. Rechtzeitig lässt sich verhindern, dass der Angreifer die Kontrolle über einzelne Komponenten oder das gesamte Netzwerk übernimmt.

Dieses Vorgehen lässt sich auch auf andere Cyber-Gefahren übertragen. So lässt die Anomalie-Erkennung auch die Alarmglocken schrillen, wenn bei einem DoS-Angriff massenweise Anfragen einzelne Komponenten des Datennetzes überlasten und zu einem Ausfall führen sollen. Oder wenn plötzlich ungewöhnliche Datenströme zu externen Zielen auftauchen, was bei einem Datendiebstahl durch Cyberkriminelle auftreten kann. In solchen Fällen gilt es, schnell zu sein und den Angreifern schleunigst das Handwerk zu legen. Die Anomalie-Erkennung macht’s möglich.

Nicht nur externe Angreifer gefährden das Netzwerk

Sie sehen: Die Anomalie-Erkennung kann das Schutzniveau gegenüber schwer zu entdeckenden Angriffen und Schadprogrammen deutlich verbessern. Denn: Während Firewalls, Intrusion Detection Systems (IDS) und Intrusion Prevention Systems (IPS) lediglich nach bereits bekannten Bedrohungen und Aktivitäten suchen, kann die Anomalie-Erkennung auch unbekannte Gefahren aufdecken.

Inzwischen spielt die Anomalie-Erkennung auch eine wichtige Rolle bei der Identifikation interner Bedrohungen, die durch unabsichtliches Fehlverhalten von Mitarbeitern oder absichtliche Insider-Aktivitäten entstehen können. Solche Risiken sind nicht weniger gefährlich als externe Angriffe und erfordern ebenso präzise Überwachung. Mit der Integration in Zero-Trust-Architekturen und KI-gestützten Systemen erreicht die Anomalie-Erkennung mittlerweile ein neues Maß an Präzision und Effizienz.

Das Resultat: eine ganzheitliche Störungsabwehr und eine umfassende digitale Transparenz. Damit zahlt die Anomalie-Erkennung auch auf wichtige Aufgaben wie Business Continuity und IT-Compliance ein.

BSI: Systeme zur Angriffserkennung seit 2023 Pflicht

Demnach ist der Nutzen eines Instruments zur Anomalie-Erkennung enorm. Derartige Systeme werden aus diesem Grund auch im IT-Sicherheitsgesetz 2.0 thematisiert, das am 18. Mai 2021 in Kraft getreten ist. Darin steht: „Die Verpflichtung […] angemessene organisatorische und technische Vorkehrungen zu treffen, umfasst ab dem 1. Mai 2023 auch den Einsatz von Systemen zur Angriffserkennung.“ Allerdings: Die Verpflichtung betrifft bisher  nur Institutionen der Bundesverwaltung und KRITIS-Betreiber.

Die Verpflichtung wird anschließend übrigens noch konkretisiert: Systeme zur Angriffserkennung müssen geeignete Parameter aus dem laufenden Betrieb kontinuierlich und automatisch erfassen sowie auswerten. Und sie sollen fortwährend Bedrohungen identifizieren und angemessene Gegenmaßnahmen ermöglichen. Ohne dass die Anomalie-Erkennung explizit genannt ist, wird daraus deutlich, dass die Anomalie-Erkennung technologische Grundlage ist.

Übrigens: Die Anomalie-Erkennung, vor allem mit Unterstützung von KI, sind nicht nur in der Lage, die Cybersicherheit zu verbessern; sie trägt auch zur Einhaltung von Datenschutzanforderungen bei, indem sie kontinuierlich Datenströme überwacht und untypische Verhaltensmuster erkennt.

Anomalie-Erkennung – jetzt auch mit KI

Inzwischen kommen auch vermehrt KI-Technologien zur Anomalie-Erkennung zum Einsatz. Diese Systeme setzen zunehmend auf fortgeschrittene Deep-Learning-Modelle und sogar generative KI, um nicht nur Anomalien zu erkennen, sondern auch direkt automatisiert Gegenmaßnahmen vorzuschlagen. Diese Entwicklung ermöglicht es, große Datenmengen effizienter zu analysieren und neue Bedrohungen noch schneller zu identifizieren.

Darüber hinaus werden KI-gestützte Systeme immer häufiger in Zero-Trust-Architekturen eingebettet. Diese Kombination schafft eine zusätzliche Schutzschicht, indem verdächtige Aktivitäten innerhalb eines Netzwerks streng überwacht und automatisch Gegenmaßnahmen eingeleitet werden können. Auch im Bereich des Edge Computing gewinnen KI-Tools an Bedeutung: Sie analysieren Daten direkt am Netzwerkrand und erlauben eine schnellere Reaktion auf potenzielle Gefahren.

Laut einer aktuellen Studie ist es allerdings so, dass Deutschland beim praktischen Einsatz von KI beispielsweise im Bereich der Cybersicherheit trotz wachsendem Bewusstsein für das Potenzial der Technologie hinterherhinkt. Obwohl Unternehmen den Mehrwert durchaus erkennen, wird KI in der Bedrohungserkennung noch nicht vollständig genutzt. Unser Tipp: Indem Unternehmen hier frühzeitig agieren und investieren, können sie sich entscheidende Wettbewerbsvorteile sichern!

Vorteile der neuen KI-Technologien

Die Integration von KI in die Anomalie-Erkennung bieten gegenüber herkömmlichen Methoden zahlreiche Vorteile und eröffnet neue Möglichkeiten, die Sicherheit und Effizienz zu verbessern. Zu den wichtigsten Vorteilen von KI-Systemen in der Anomalie-Erkennung zählen:

• Höhere Effizienz:
  Große Datenmengen lassen sich mit Hilfe von KI-Systemen schneller und effizienter analysieren. Sie sind in der Lage, herkömmliche Methoden und Muster zu erkennen, die insbesondere dem menschlichen Auge entgehen könnten.
• Adaptives Lernen:
  KI-Systeme können kontinuierlich aus neuen Daten lernen und ihre Modelle eigenständig verbessern, um mit neuen Bedrohungen und Angriffsmethoden Schritt zu halten.
• Erweiterte Automatisierung:
  KI-gestützte Systeme können die Anomalie-Erkennung weitgehend automatisieren, was zu einer Reduzierung des manuellen Arbeitsaufwands und menschlicher Fehler führt.
• Präventive Sicherheitsmaßnahmen:
  Durch die Analyse historischer Daten lassen sich Angriffsmuster identifizieren und auf aktuelle Bedrohungen und zukünftige Risiken übertragen. Dies kann bei der Prävention von Zero-Day-Exploits und Malware-Angriffen helfen, indem die Attacken vereitelt werden, bevor sie Schaden anrichten.
• Schnelle Reaktion:
  Automatisch leiten KI-Tools im Ernstfall präventive Maßnahmen ein, wie das Abschotten betroffener Systeme oder das Anpassen von Sicherheitsregeln in Echtzeit.

Tatsächlich finden KI-Systeme bereits in verschiedenen Bereichen Anwendung. Künstliche Intelligenz wird beispielsweise bereits in großem Umfang zur Betrugserkennung in Finanztransaktionen, im Online-Handel und in anderen Bereichen eingesetzt. Und in der Industrie helfen KI-gestützte Systeme dabei, Anomalien in Maschinendaten zu erkennen, die auf bevorstehende Ausfälle oder Fehler hinweisen – Stichwort: Predictive Maintenance. Fakt ist: Die Integration von KI in Anomalie-Erkennungssysteme auch im Bereich der IT-Sicherheit bietet ein enormes Potenzial zur Verbesserung der Sicherheit und Effizienz.

IT-Monitoring – so gelingt die Netzwerküberwachung

Falls noch nicht geschehen, sollten sich insbesondere KRITIS-Betreiber definitiv zeitnah mit Systemen zur Angriffserkennung beschäftigen, um ihrer rechtlichen Verpflichtung nachzukommen. Und auch alle anderen Unternehmen und Einrichtungen sollten Lösungen zur automatisierten Anomalie-Erkennung als Teil einer ganzheitlichen Sicherheitsstrategie in Erwägung ziehen.

Denn Fakt ist: Angesichts der wachsenden Komplexität von Netzwerken, zunehmender Datenmengen und dynamischer Bedrohungen wie Zero-Day-Exploits wird der Einsatz solcher Systeme immer wichtiger. Die Integration von Anomalie-Erkennung in Zero-Trust-Architekturen sowie die Nutzung intelligenter Algorithmen und Machine-Learning-Modelle stellen dementsprechend sicher, dass Unternehmen optimal auf etwaige Angriffe vorbereitet sind.

Die Integration von KI-Lösungen erfordert oftmals skalierbare Cloud-basierte Infrastrukturen, die es ermöglichen, flexible und anpassbare Sicherheitsmechanismen aufzubauen. Dank der Flexibilität von Cloud-Lösungen können diese Systeme in Echtzeit auf wachsende Datenströme und neue Bedrohungen reagieren. Zwar erfordert die Implementierung von KI-Systemen technisches Know-how, doch der Gewinn in puncto Sicherheit und Effizienz überwiegt deutlich. Und: Zum Glück gibt es externe Spezialisten, die ihre Kenntnisse in den Dienst ihrer Kunden stellen – zum Beispiel die IT-Fachleute aus dem IT-SERVICE.NETWORK.

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Weiterführende Links:
Security Insider, BSI, bgbl, Rhebo, aws, Microsoft, IBM, Security Insider