Was ist maschinelles Lernen in der Cybersicherheit? 10 Wege, wie es die Sicherheit verändert

Was ist maschinelles Lernen in der Cybersicherheit?

Maschinelles Lernen (ML) in der Cybersicherheit nutzt Algorithmen zur Verbesserung der Bedrohungserkennung, der Reaktion auf Vorfälle und der Schwachstellenbewertung. Diese Algorithmen analysieren riesige Datenmengen, lernen aus Mustern und verbessern sich im Laufe der Zeit, um Cyberangriffe zu verhindern. Der Ansatz ist proaktiv und erkennt Bedrohungen, bevor sie Schaden anrichten.

ML-Modelle erkennen neue Risiken, indem sie vorhandene Datensätze anpassen und Anomalien identifizieren. Das spart Zeit bei der manuellen Bedrohungsanalyse. Maschinelles Lernen verbessert die Cybersicherheit durch die Automatisierung der Bedrohungserkennung.

Durch die Nutzung fortschrittlicher Datenanalysen reduziert ML Fehlalarme und kann neue und unbekannte Angriffsmuster besser erkennen. Dank seiner Anpassungsfähigkeit behält ML auch bei sich entwickelnden Cyberbedrohungen die Nase vorn und bietet dynamische Abwehrstrategien.

Dies ist Teil einer Artikelserie über KI-Cybersicherheit

Wie maschinelles Lernen in der Cybersicherheit funktioniert

Maschinelles Lernen in der Cybersicherheit basiert auf drei Kernprozessen: Datenerfassung, Training und Echtzeitanwendung. Diese Phasen ermöglichen es Systemen, zu lernen, sich anzupassen und auf Bedrohungen zu reagieren.

1. Datenerhebung und Vorverarbeitung 

Machine-Learning-Modelle benötigen große Datenmengen, um Muster und Anomalien zu erkennen. In der Cybersicherheit umfassen diese Daten häufig Netzwerkverkehrsprotokolle, Systemaktivitätsberichte und Bedrohungssignaturen. Die Vorverarbeitung umfasst die Bereinigung und Normalisierung der Daten, um Qualität und Konsistenz sicherzustellen, die für ein effektives Training entscheidend sind.

In dieser Phase beschriftet das System auch Daten für überwachtes Lernen oder organisiert sie für unüberwachte Lernaufgaben. Die Genauigkeit und Vielfalt dieser Daten beeinflussen direkt die Fähigkeit des Modells, zu verallgemeinern und sich an neue Bedrohungen anzupassen.

2. Trainieren des Modells 

Beim Training werden dem Modell Daten zugeführt, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Überwachte Lernmodelle lernen beispielsweise aus gekennzeichneten Datensätzen und identifizieren Malware anhand bekannter Attribute. Unüberwachte Lernmodelle erkennen Anomalien, indem sie normale Verhaltensmuster gruppieren und Abweichungen kennzeichnen.

Das Training erfordert typischerweise eine iterative Optimierung, bei der das Modell seine Parameter anpasst, um Fehler zu minimieren. Techniken wie die Kreuzvalidierung stellen sicher, dass das Modell auch bei unbekannten Daten gut funktioniert und verhindern so eine Überanpassung.

3. Merkmalsextraktion und -analyse 

Die Merkmalsextraktion isoliert kritische Attribute aus Rohdaten. In der Cybersicherheit können solche Merkmale ungewöhnliche Anmeldezeiten, plötzliche Spitzen in der Netzwerkaktivität oder unregelmäßige Dateiänderungen sein. Diese Attribute werden zu Metriken verarbeitet, die das Machine-Learning-Modell analysieren kann.

Durch die Konzentration auf relevante Merkmale kann das Modell verdächtige Aktivitäten effizient erkennen, ohne durch Rauschen in den Daten überwältigt zu werden.

4. Anwendung und Entscheidungsfindung in Echtzeit

Nach dem Training wird das Machine-Learning-Modell für den Echtzeiteinsatz bereitgestellt. Es überwacht kontinuierlich Datenströme, identifiziert potenzielle Bedrohungen und markiert diese entweder zur menschlichen Überprüfung oder löst automatisierte Reaktionen aus. Beispielsweise könnte ein Modell einen unbefugten Zugriffsversuch erkennen und die entsprechende IP-Adresse sofort blockieren.

Echtzeitverarbeitung basiert häufig auf bestärkendem Lernen, um sich im Laufe der Zeit zu verbessern. Durch Feedback zu seinen Vorhersagen verbessert das Modell seine Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit.

5. Feedback und Modellaktualisierungen

Cybersicherheitsbedrohungen entwickeln sich rasant weiter, weshalb regelmäßige Updates unerlässlich sind. Modelle müssen neue Bedrohungsdaten berücksichtigen und sich an Veränderungen in Netzwerkumgebungen anpassen. Diese Feedbackschleife stellt sicher, dass das System auch gegen neue Angriffe wirksam bleibt.

Darüber hinaus trägt der Austausch von Bedrohungsinformationen zwischen Organisationen dazu bei, Trainingsdaten anzureichern und so die kollektive Abwehr branchenübergreifend zu verbessern.

10 transformative Anwendungsfälle von maschinellem Lernen in der Cybersicherheit

Hier sind einige der vielversprechendsten Möglichkeiten, wie maschinelles Lernen zur Verbesserung der Effektivität von Cybersicherheitssystemen eingesetzt werden kann.

1. Bedrohungserkennung und -klassifizierung

Maschinelles Lernen klassifiziert Bedrohungen schnell und präzise. Es analysiert Netzwerkverkehr und Benutzerverhalten, um harmlose von bösartigen Aktivitäten zu unterscheiden. Durch das Lernen aus historischen Daten können ML-Modelle potenzielle Bedrohungen vorhersagen und erkennen und Cybersicherheitsteams präventive Einblicke bieten. Diese Fähigkeit reduziert das Schwachstellenfenster erheblich.

Darüber hinaus ermöglicht die Bedrohungsklassifizierung durch maschinelles Lernen aktive Reaktionen auf Cyberbedrohungen. Modelle können die Blockierung verdächtiger Aktivitäten automatisieren und so Echtzeitschutz gewährleisten. Sie ordnen Bedrohungsdaten in verwertbare Informationen um und verbessern so die Entscheidungsprozesse des Sicherheitspersonals.

3. Anomalieerkennung

Die Anomalieerkennung nutzt maschinelles Lernen, um Abweichungen von normalen Datenmustern zu identifizieren. ML-Modelle analysieren kontinuierlich Netzwerkaktivitäten und identifizieren Unregelmäßigkeiten, die auf Sicherheitsverletzungen hinweisen könnten. Dieser proaktive Ansatz hilft bei der Erkennung von Bedrohungen wie Insider-Angriffen, die sich oft traditionellen Erkennungsmethoden entziehen, indem sie sich in alltägliche Aktivitäten einfügen.

Die Anomalieerkennung mit maschinellem Lernen passt sich zudem an neues Netzwerkverhalten an. Mit der Weiterentwicklung von Systemen passen sich ML-Modelle an, um zwischen legitimen Änderungen und echten Bedrohungen zu unterscheiden und so Fehlalarme zu minimieren. Durch kontinuierliche Analyseprozesse verbessern diese Modelle die Erkennungsgenauigkeit, was zu einer schnelleren Identifizierung und Reaktion auf potenzielle Sicherheitsvorfälle führt. Das macht UEBA-Engines zu einer leistungsstarken Option innerhalb einer SIEM-Lösung.

4. Malware-Erkennung und -Prävention

Maschinelles Lernen verbessert die Malware-Erkennung durch die Untersuchung von Dateiattributen und -verhalten. ML-Algorithmen identifizieren bekannte und unbekannte Malware-Typen und lernen dabei aus Signaturdatenbanken und neuen Mustern. Diese Erkennungsmethode bietet eine zusätzliche Sicherheitsebene gegen Bedrohungen, die herkömmliche signaturbasierte Ansätze möglicherweise übersehen, und erhöht so die Genauigkeit bei der Identifizierung von Schadsoftware.

Präventionsmechanismen werden auch durch ML unterstützt, das sich an neue Malware-Taktiken anpasst. Durch die Analyse umfangreicher Datensätze kategorisiert maschinelles Lernen Malware-Typen und prognostiziert ihr Verhalten. Diese prädiktiven Fähigkeiten stärken die Abwehr und ermöglichen es Systemen, Malware proaktiv zu blockieren. Modellaktualisierungen stellen sicher, dass sich die Malware-Erkennung parallel zu neuen Bedrohungen weiterentwickelt.

5. Einbruchmeldesysteme

Intrusion Detection Systems (IDS) profitieren stark von maschinellem Lernen, da es ihre Fähigkeit zur Erkennung bösartiger Aktivitäten verbessert. Durch die Unterscheidung zwischen legitimem und bösartigem Datenverkehr bieten ML-optimierte IDS Schutz vor unbefugten Zugriffsversuchen. Die Mustererkennung durch maschinelles Lernen minimiert Fehlalarme und verfeinert die Erkennungsfähigkeiten.

Maschinelles Lernen ermöglicht es IDS, sich mit den Herausforderungen der Cybersicherheit weiterzuentwickeln. Diese Systeme sammeln kontinuierlich Daten und lernen aus jedem Einbruchsversuch, um die Erkennung künftiger Angriffe zu verbessern. Dank der Fähigkeit, große Datenmengen und sich entwickelnde Bedrohungen zu verarbeiten, bieten ML-gesteuerte IDS Sicherheitslösungen, die sich an die Komplexität moderner Cyberumgebungen anpassen.

6. Spam- und Phishing-Erkennung

Maschinelles Lernen hilft bei der Erkennung von Spam- und Phishing-Versuchen durch die Analyse von Kommunikationsmustern und E-Mail-Inhalten. Durch die Nutzung umfangreicher Datensätze erkennen ML-Modelle Sprache und Struktur, die auf Phishing hindeuten, und reduzieren so die Anzahl der Bedrohungen, die Benutzer erreichen. Diese Funktion verbessert die E-Mail-Sicherheit durch das Filtern bösartiger Kommunikation.

Maschinelles Lernen verbessert kontinuierlich die Genauigkeit bei der Spam- und Phishing-Erkennung. Die Lernfähigkeiten passen sich an neue Phishing-Taktiken an und sorgen so für dynamischen Schutz. Mit ML ausgestattete Sicherheitssysteme können Veränderungen in Phishing-Strategien antizipieren, einen konsistenten Schutz vor sich entwickelnden Bedrohungen gewährleisten und Benutzern sicherere Kommunikationsumgebungen bieten.

7. Endpunktsicherheit

Endpunkt-Sicherheitsstrategien werden durch maschinelles Lernen durch kontinuierliche Überwachung und Bedrohungserkennung auf Geräteebene gestärkt. Maschinelles Lernen verarbeitet Daten von Endpunkten und erkennt Anomalien und potenzielle Sicherheitslücken. Es verbessert den Schutz, indem es Schwachstellen identifiziert und unbefugten Zugriff auf einzelne Geräte verhindert und so die Sicherheit gewährleistet.

Die Anpassungsfähigkeit des maschinellen Lernens gewährleistet die Wirksamkeit der Endpunktsicherheit auch gegen neue Bedrohungen. Durch das Lernen aus Gerätenutzungsmustern erkennt ML potenzielle Schwachstellen und bietet proaktiven Schutz. Die Fähigkeit, Daten von zahlreichen Endpunkten zu verwalten, unterstützt skalierbare Sicherheitsarchitekturen – eine entscheidende Voraussetzung in den heutigen vielfältigen IT-Umgebungen.

8. Netzwerk-Risikobewertung

Die Netzwerkrisikobewertung nutzt maschinelles Lernen, um potenzielle Schwachstellen und Bedrohungen in Netzwerken zu bewerten. ML-Modelle analysieren Verkehrsmuster und Benutzerverhalten und erstellen Risikobewertungen, die Sicherheitsteams über potenzielle Probleme informieren. Diese Risikobewertung verbessert die Entscheidungsfindung und priorisiert Bereiche, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern, um die Netzwerksicherheit zu verbessern.

Die Genauigkeit von Machine-Learning-Modellen bei der Risikobewertung hilft bei der Entwicklung detaillierter Sicherheitsstrategien. Diese Modelle gewährleisten eine konsistente Bewertung von Netzwerkrisiken und passen sich an neue Dateneingaben an. Durch Einblicke in den Netzwerkverkehr unterstützt die ML-gesteuerte Risikobewertung die strategische Planung und verbessert die allgemeine Cybersicherheitslage.

9. Schwachstellenmanagement

Das Schwachstellenmanagement wird durch maschinelles Lernen verbessert, das Sicherheitslücken identifiziert und priorisiert. ML-Modelle verarbeiten Daten netzwerkübergreifend und erkennen Schwachstellen in Software und Konfigurationen. Diese proaktive Erkennung ermöglicht zeitnahes Patchen, reduziert die Anfälligkeit für potenzielle Exploits und stärkt die Unternehmenssicherheit.

Machine-Learning-Modelle im Schwachstellenmanagement ermöglichen kontinuierliche Auswertungen und passen sich schnell an neue Bedrohungslagen an. Dies gewährleistet ein effektives Schwachstellenmanagement und minimiert die Risiken verzögerter Reaktionen.

10. Schutz vor DDoS-Angriffen und Botnets

Maschinelles Lernen hilft bei der Erkennung und Abwehr von DDoS-Angriffen, indem es Verkehrsanomalien analysiert und bösartige Aktivitäten von legitimen Anfragen filtert. Diese Funktion schützt Netzwerke vor massivem Datenverkehr, der die Systeme überlasten soll. Die prädiktive Analyse von ML ermöglicht es Netzwerken, DDoS-Verhalten vorherzusehen und proaktiv zu reagieren.

Beim Botnet-Schutz erkennen Machine-Learning-Modelle Muster in der Bot-Aktivität und erkennen koordinierte Angriffe. Die Fähigkeit, Botnets zu identifizieren und zu neutralisieren, bevor sie bösartige Aktivitäten ausführen, stärkt die Netzwerkabwehr. Durch Echtzeit-Datenanalyse bietet ML effektiven Schutz vor diesen anhaltenden Bedrohungen und sorgt für robuste und sichere Netzwerke.

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Vorteile des maschinellen Lernens in der Cybersicherheit

Hier sind einige der wichtigsten Vorteile der Einbindung von ML in die Cybersicherheit:

• Automatisierte Cybersicherheitsprozesse: Maschinelles Lernen automatisiert verschiedene Cybersicherheitsprozesse wie Bedrohungserkennung, Anomalieanalyse und Vorfallreaktion. Die Automatisierung reduziert die Abhängigkeit von manuellen Analysen und sorgt für eine schnellere Erkennung und Eindämmung von Bedrohungen. Diese Effizienz ermöglicht es dem Cybersicherheitspersonal, sich auf strategische Operationen statt auf routinemäßige Überwachungsaufgaben zu konzentrieren.
• Proaktive Bedrohungserkennung: ML-Modelle prognostizieren und umgehen Bedrohungen, bevor sie eintreten. Durch das Lernen aus vergangenen Daten antizipiert ML zukünftige Angriffe und ermöglicht so präventive Maßnahmen. Dieser vorausschauende Ansatz reduziert Schwachstellenfenster.
• Anpassbare Verteidigungssysteme: Maschinelles Lernen fördert die Anpassungsfähigkeit von Verteidigungssystemen und ermöglicht ihnen, sich an neue Cyberbedrohungen anzupassen. ML-Modelle lernen kontinuierlich aus neuen Daten und optimieren ihre Reaktionen auf komplexe Angriffe. Diese Anpassungsfähigkeit ist entscheidend, da sie sicherstellt, dass die Abwehrmaßnahmen angesichts einer sich ständig weiterentwickelnden Cyberbedrohungslandschaft relevant und effektiv bleiben.
• Reduzierung von IT-Aufwand und -Kosten: Durch die Automatisierung von Sicherheitsprozessen verringert maschinelles Lernen den IT-Aufwand und optimiert die Ressourcennutzung. Automatisierte Bedrohungserkennung, -reaktion und -analyse reduzieren den Bedarf an großen Sicherheitsteams für Routinevorgänge. Diese Effizienz führt zu Kosteneinsparungen und ermöglicht es Unternehmen, mehr Ressourcen für strategische IT-Initiativen bereitzustellen.

Herausforderungen und Risiken des maschinellen Lernens in der Cybersicherheit

Hier sind einige der Hauptfaktoren, die den Einsatz von ML in der Cybersicherheit erschweren:

• Datenqualität und Datensatzanforderungen: Unvollständige oder ungenaue Datensätze können zu falsch negativen oder positiven Ergebnissen führen und so die Fähigkeit zur Bedrohungserkennung beeinträchtigen. Die Erfassung hochwertiger, gekennzeichneter Daten im Bereich der Cybersicherheit bleibt eine große Herausforderung. Datenschutzbedenken und die schnelle Entwicklung neuer Bedrohungen erschweren die Beschaffung solcher Daten.
• Overfitting und Modellgenauigkeit: Overfitting ist eine häufige Fehlerquelle, bei der Machine-Learning-Modelle mit Trainingsdaten gute Ergebnisse erzielen, bei neuen, unbekannten Daten jedoch versagen. Dies tritt auf, wenn Modelle aus den Trainingsdaten Rauschen oder irrelevante Muster lernen. In der Cybersicherheit kann dies zu einer ineffektiven Bedrohungserkennung führen. Die Modellgenauigkeit ist in Cybersicherheitsanwendungen wichtig, und Overfitting stellt eine direkte Bedrohung für diese Genauigkeit dar.
• Herausforderungen des Social Engineering: Maschinelles Lernen hat Schwierigkeiten, die Nuancen von Social-Engineering-Angriffen zu berücksichtigen, die eher die menschliche Psychologie als Systemschwachstellen ausnutzen. Bei diesen Angriffen geht es weniger um erkennbare technische Anomalien als vielmehr um die Manipulation menschlichen Verhaltens. Daher sind sie für ML-Modelle schwer zu erkennen und effektiv zu verhindern. Maschinelles Lernen konzentriert sich auf Datenmuster und kann die fließende, dynamische Natur menschlicher Manipulationstaktiken nicht immer berücksichtigen.
• Fachkräftemangel in den Bereichen KI und Cybersicherheit: Unternehmen haben Schwierigkeiten, qualifizierte Fachkräfte zu finden, die ML-basierte Sicherheitslösungen effektiv implementieren und verwalten können. Dies verlangsamt die Innovation und die Einführung dieser Technologien.
• Gegnerische Angriffe auf Machine-Learning-Modelle: In der Cybersicherheit können selbst geringfügige Änderungen der Eingabedaten die Vorhersagen des Modells verfälschen. Angreifer nutzen diese Schwachstellen aus, um Sicherheitsmaßnahmen zu umgehen. Dadurch klassifizieren Modelle Bedrohungen fälschlicherweise als legitime Aktivitäten.

5 Best Practices für die Implementierung von maschinellem Lernen in der Cybersicherheit

Organisationen können die Effektivität ihrer auf maschinellem Lernen basierenden Cybersicherheitsstrategie durch die Implementierung der folgenden Praktiken verbessern.

1. Sicherstellung Datenqualität und -vielfalt

Mithilfe vielfältiger Datensätze können Modelle verschiedene Bedrohungsmuster erlernen und so Genauigkeit und Zuverlässigkeit verbessern. Unternehmen müssen sich auf die Erfassung umfassender Datensätze konzentrieren, die reale Szenarien widerspiegeln, um ML-Modelle für praktische Anwendungen zu stärken.

Der Schwerpunkt auf Datenqualität stellt sicher, dass Modelle Bedrohungen in unterschiedlichen Kontexten präzise identifizieren können. Regelmäßige Prüfungen und Verfeinerungen der Datensätze tragen dazu bei, ihre Relevanz und Effektivität zu erhalten und sicherzustellen, dass Machine-Learning-Modelle weiterhin eine zuverlässige Bedrohungserkennung bieten. Qualitativ hochwertige Daten bilden das Rückgrat für die Weiterentwicklung der Cybersicherheitsabwehr.

2. Regelmäßige Aktualisierung von Modellen und Algorithmen

Um ihre Wirksamkeit in der Cybersicherheit zu erhalten, sind kontinuierliche Updates von Machine-Learning-Modellen und -Algorithmen erforderlich. Mit der Weiterentwicklung der Bedrohungen veralten stagnierende Modelle und können neuere Angriffsstrategien nicht mehr erkennen. Regelmäßige Updates stellen sicher, dass sich die Modelle an Veränderungen anpassen und die Abwehrmechanismen in der gesamten Cybersicherheitsinfrastruktur auf dem neuesten Stand halten.

Die dynamischen Herausforderungen der Cybersicherheit erfordern iterative Verbesserungen der Machine-Learning-Modelle. Durch die Einbeziehung von Feedback und neuen Bedrohungsdaten stellen Unternehmen sicher, dass sich ihre Modelle parallel zur Bedrohungslandschaft weiterentwickeln. Regelmäßige Updates beinhalten auch die Überarbeitung von Algorithmen zur Verbesserung der Genauigkeit und gewährleisten so langfristig konsistente und effektive Abwehrmaßnahmen.

3. Kombination von maschinellem Lernen mit traditionellen Sicherheitsmaßnahmen

Die Integration von maschinellem Lernen in traditionelle Sicherheitsmaßnahmen verbessert die allgemeine Effizienz der Cybersicherheit. ML ergänzt bestehende Methoden und bietet zusätzliche Ebenen zur Bedrohungserkennung und -analyse, während traditionelle Maßnahmen etablierte Sicherheitsprotokolle bieten. Diese Kombination sorgt für ein umfassenderes und robusteres Sicherheitskonzept.

Die Integration von maschinellem Lernen in konventionelle Sicherheitsansätze unterstützt vielfältige Schutzstrategien. Traditionelle Maßnahmen bieten grundlegende Sicherheit, während maschinelles Lernen dynamische Bedrohungsinformationen liefert. Diese Synergie führt zu einer stärkeren Abwehr und stellt sicher, dass Unternehmen sowohl auf bekannte als auch auf neue Bedrohungen reagieren und diese eindämmen können.

4. Schulung von Sicherheitsteams im Umgang mit KI-Tools

Um die Vorteile von maschinellem Lernen in der Cybersicherheit optimal zu nutzen, ist die Schulung von Sicherheitsteams im effektiven Einsatz von KI-Tools unerlässlich. Erfahrene Teams können das volle Potenzial von KI nutzen und so die Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen verbessern. Schulungen schließen zudem die Lücke zwischen Technologie und ihrer praktischen Anwendung in der Cybersicherheit.

Die Schulung von Sicherheitsexperten im Umgang mit KI-Tools gewährleistet eine nahtlose Integration der Technologie in bestehende Systeme. Diese Schulung ermöglicht es Teams, KI für eine verbesserte Entscheidungsfindung und ein besseres Bedrohungsmanagement zu nutzen. Durch das Verständnis der KI-Prozesse und -Vorteile können Sicherheitsmitarbeiter maschinelles Lernen strategisch einsetzen, um die organisatorische Abwehr zu stärken.

5. Überwachung auf Angriffe durch gegnerisches maschinelles Lernen

Die proaktive Überwachung auf Angriffe durch Angreifer gewährleistet die Sicherheit von Machine-Learning-Modellen. Durch die Erkennung von Manipulationsversuchen an Modellvorhersagen schützen Unternehmen ihre ML-basierten Cybersicherheitssysteme. Die Implementierung von Abwehrmaßnahmen gegen Angriffe durch Angreifer ist entscheidend für die Integrität maschinell lernender Sicherheitsmaßnahmen.

Regelmäßiges Monitoring hilft, Schwachstellen zu erkennen und Bedrohungen präventiv zu begegnen. Die Implementierung von Erkennungstechniken beinhaltet die Simulation von Bedrohungsbedingungen, um die Robustheit des Modells zu bewerten. Diese fortlaufenden Bewertungen liefern Einblicke in potenzielle Schwachstellen und ermöglichen es Unternehmen, ihre Machine-Learning-Systeme gegen Manipulation zu schützen.

Exabeam-Plattformfunktionen: SIEM, UEBA, SOAR, Insider-Bedrohungen, Compliance, TDIR

Die Exabeam Security Operations Platform wendet KI und Automatisierung auf Sicherheitsbetriebsabläufe an, um einen ganzheitlichen Ansatz zur Bekämpfung von Cyberbedrohungen zu entwickeln und die effektivste Bedrohungserkennung, -untersuchung und -reaktion (TDIR) zu ermöglichen:

• KI-gesteuerte Erkennungen lokalisieren Bedrohungen mit hohem Risiko, indem sie das normale Verhalten von Benutzern und Entitäten erlernen und Bedrohungen mit kontextbezogener Risikobewertung priorisieren.
• Automatisierte Untersuchungen vereinfachen Sicherheitsvorgänge, indem sie unterschiedliche Daten korrelieren, um Bedrohungszeitleisten zu erstellen.
• Playbooks dokumentieren Arbeitsabläufe und standardisieren Aktivitäten, um Untersuchungen und Reaktionen zu beschleunigen.
• Visualisierungen stellen die Abdeckung den strategisch wichtigsten Ergebnissen und Rahmenbedingungen gegenüber, um Daten- und Erkennungslücken zu schließen.

Mit diesen Funktionen ermöglicht Exabeam Sicherheitsteams, schnellere, genauere und konsistentere TDIR zu erreichen.

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