Data Science bringt eine logische Struktur in unstrukturierte Daten. Datenwissenschaftler nutzen maschinelle oder Deep Learning Algorithmen, um normale und abnormale Muster zu vergleichen. In der Cybersicherheit hilft Data Science den Sicherheitsteams dabei, zwischen potenziell bösartigem Netzwerkverkehr und sicherem Verkehr zu unterscheiden.

Anwendungen von Data Science in der Cybersecurity sind relativ neu. Viele Unternehmen nutzen noch traditionelle Maßnahmen wie Legacy, Antiviren und Firewalls. Dieser Artikel gibt einen Überblick über die Beziehung zwischen Data Science und Cybersecurity so wie die häufigsten Anwendungsfälle.

Cybersecurity vor Data Science

Große Organisationen haben eine Menge Daten, die sich durch ihr Netzwerk bewegen. Die Daten können von internen Computern, IT-Systemen und Sicherheitstools stammen. Diese Endpunkte kommunizieren jedoch nicht miteinander. Die Sicherheitstechnologie, die für die Erkennung von Angriffen zuständig ist, kann nicht immer das Gesamtbild der Bedrohungen sehen.

Vor der Einführung von Data Science verwendeten die meisten großen Organisationen den Fear, Uncertainty, and Doubt (FUD) Ansatz in der Cybersicherheit. Die Informationssicherheitsstrategie basierte auf FUD-basierten Annahmen. Annahmen darüber, wo und wie Angreifer angreifen könnten.

Mit Hilfe von Data Science können Sicherheitsteams mit datengesteuerten Tools und Methoden technische Risiken in Geschäftsrisiken übersetzen. Letztendlich ermöglichte die Datenwissenschaft der Cybersicherheitsbranche, von Annahmen zu Fakten überzugehen.

Die Beziehung zwischen Data-Science und Cybersecurity

Das Ziel von Cybersecurity ist es, Einbrüche und Angriffe zu stoppen, Bedrohungen wie Malware zu identifizieren und Betrug zu verhindern. Data Science nutzt Machine Learning (ML), um diese Bedrohungen zu identifizieren und zu verhindern. Zum Beispiel können Sicherheitsteams Daten aus einer Vielzahl von Stichproben analysieren, um Sicherheitsbedrohungen zu identifizieren. Der Zweck dieser Analyse ist es, Fehlalarme zu reduzieren und gleichzeitig Einbrüche und Angriffe zu identifizieren.

Sicherheitstechnologien wie User and Entity Behavior Analytics (UEBA) nutzen datenwissenschaftliche Techniken, um Anomalien im Nutzerverhalten zu identifizieren, die von einem Angreifer verursacht werden könnten. Normalerweise gibt es eine Korrelation zwischen anormalem Nutzerverhalten und Sicherheitsangriffen. Diese Techniken können ein größeres Bild davon zeichnen, was vor sich geht, indem sie die Punkte zwischen diesen Anomalien verbinden.

Das Sicherheitsteam kann dann geeignete Präventivmaßnahmen ergreifen, um das Eindringen zu stoppen. Der Prozess ist derselbe, um Betrug zu verhindern. Sicherheitsteams erkennen Anomalien bei Kreditkartenkäufen, indem sie statistische Datenanalysen verwenden. Die analysierten Informationen werden dann genutzt, um betrügerische Aktivitäten zu identifizieren und zu verhindern.

Wie Data-Science die Cybersecurity verändert hat

Data Science hatte einen tiefgreifenden Einfluss auf die Cybersicherheit. In diesem Abschnitt werden die wichtigsten Auswirkungen der Datenwissenschaft im Bereich der Cybersicherheit erläutert.

Intrusion, Erkennung und Vorhersage

Sicherheitsexperten und Hacker spielten schon immer ein Katz-und-Maus-Spiel. Angreifer haben ihre Methoden und Werkzeuge zum Eindringen ständig verbessert Data Science hat dabei geholfen. Während Sicherheitsteams ihre Erkennungssysteme basierend auf bekannten Angriffen verbesserten. Angreifer hatten in dieser Situation immer die Oberhand.

Datenwissenschaftliche Techniken nutzen sowohl historische als auch aktuelle Informationen, um zukünftige Angriffe vorherzusagen. Darüber hinaus können Algorithmen des maschinellen Lernens die Sicherheitsstrategie einer Organisation verbessern, indem sie Schwachstellen in der Informationssicherheitsumgebung aufspüren.

Etablierung von DevSecOps-Zyklen

DevOps-Pipelines sorgen für eine konstante Feedbackschleife, indem sie eine Kultur der Zusammenarbeit pflegen. DevSecOps fügt den DevOps-Teams ein Sicherheitselement hinzu. Ein DevSecOps-Profi wird zunächst die kritischste Sicherheitsherausforderung identifizieren und dann einen darauf basierenden Workflow etablieren.

Datenwissenschaftler sind bereits mit DevOps-Praktiken vertraut, da sie Automatisierung in ihren Arbeitsabläufen nutzen. Daher kann DevSecOps leicht auf Data Science in einem Prozess namens DataSecOps angewendet werden. Diese Art von agiler Methodik ermöglicht es Data Science, Sicherheit und Datenschutz kontinuierlich zu fördern.

Verhaltensbasierte Analytik

Traditionelle Antivirenprogramme und Firewalls gleichen Signaturen von früheren Angriffen ab, um Eindringlinge zu erkennen. Angreifer können veraltete Technologien leicht umgehen, indem sie neue Angriffstypen verwenden.

Tools zur Verhaltensanalyse wie User and Entity Behavior Analytics (UEBA) nutzen maschinelles Lernen, um Anomalien und potenzielle Cyberangriffe zu erkennen. Wenn zum Beispiel ein Hacker dein Passwort und deinen Benutzernamen gehackt hat, kann er sich vielleicht in dein System einloggen. Allerdings wäre es viel schwieriger, dein Verhalten zu imitieren.

Datenschutz mit Associate Rule Learning

Associate Rule Learning (ARL) ist eine maschinelle Lernmethode zur Entdeckung von Beziehungen zwischen Elementen in großen Datenbanken. Das typischste Beispiel ist die marktbasierte Analyse. ARL zeigt Beziehungen zwischen Artikeln, die Menschen am häufigsten kaufen. Zum Beispiel kann eine Kombination aus Zwiebeln und Fleisch einen Bezug zu einem Burger haben.

ARL-Techniken können auch Maßnahmen zum Datenschutz empfehlen. Die ARL untersucht die Eigenschaften der vorhandenen Daten und schlägt automatisch Alarm, wenn sie ungewöhnliche Eigenschaften entdeckt. Das System aktualisiert sich ständig, um auch kleinste Abweichungen in den Daten zu erkennen.

Backup und Datenwiederherstellung

Neue Backup-Technologien nutzen maschinelles Lernen, um sich wiederholende Backup- und Wiederherstellungsaufgaben zu automatisieren. Algorithmen der Data Science werden darauf trainiert, den Prioritäten und Anforderungen von Sicherheitsplänen zu folgen.

Auf ML basierende Backup- und Wiederherstellungssysteme können Incident-Response-Teams dabei helfen, Arbeitsbereiche und Ressourcen zu organisieren. Beispielsweise können ML-Tools auf die notwendigen Geräte und Standorte für einen bestimmten Business-Recovery-Plan basierend auf den Bedürfnissen des Unternehmens zugreifen und diese empfehlen.

Data Science bietet Unternehmen einen besseren Schutz vor Cyberangriffen

Cyber-Angriffe entwickeln sich ständig weiter und niemand weiß, welche Form sie in Zukunft annehmen werden. Data Science ermöglicht es Unternehmen, mit Technologien wie UEBA mögliche zukünftige Bedrohungen auf Basis von historischen Daten vorherzusagen.

Intrusion Detection Systeme (IDS) nutzen Regressionsmodelle, um potenzielle bösartige Angriffe vorherzusagen. Data Science kann die Macht der Daten nutzen, um einen stärkeren Schutz gegen Cyberangriffe und Datenverluste zu schaffen.