Deep Instinct bei der ISX 2021 Security Conference Deep Learning: eine Sicherheitstechnologie wie ein Gehirn

Autor: Melanie Staudacher

Mit Deep Learning will der Hersteller Deep Instinct die IT-Sicherheit revolutionieren. Warum EDR und Co. wohl ausgedient haben und wie die Technologie von Deep Instinct funktioniert, werden Ralph Kreter und Sebastian Herten am 23. September erklären.

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Die Lernmethoden des Deep Learnings funktionieren ähnlich wie das menschliche Gehirn. Der Sicherheitshersteller Deep Instinct nutzt die Technologie für eine eigene Lösung.
Die Lernmethoden des Deep Learnings funktionieren ähnlich wie das menschliche Gehirn. Der Sicherheitshersteller Deep Instinct nutzt die Technologie für eine eigene Lösung.
(Bild: peterschreiber.media - stock.adobe.com)

Was haben die Sicherheitslösungen Endpoint Detection and Response (EDR), Managed Detection and Response (MDR) und Extended Detection and Response (XDR) gemeinsam? Sie benötigen eine Reaktion, die Response. Wie Cyberkriminelle diese Technologien umgehen können und welche Alternative Deep Instinct bietet, werden Sebastian Herten, Regional Sales Manager DACH, und Ralph Kreter, Senior Regional Sales Manager DACH, am 23. September auf der virtuellen ISX 2021 Security Conference erläutern.

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Kevin Börner, Senior Sales Engineer DACH bei Deep Instinct, erläutert die Deep-Learning-Technologie.
Kevin Börner, Senior Sales Engineer DACH bei Deep Instinct, erläutert die Deep-Learning-Technologie.
(Bild: Deep Instinct)

Vorab gibt Kevin Börner, Senior Sales Engineer DACH bei Deep Instinct, einen Einblick, welche Vorteile die Technologie Deep Learning bringt.

ITB: Was sind Ihrer Meinung nach derzeit die größten Herausforderungen in Hinblick auf die IT-Sicherheit?

Börner: Die Explosion von Ransomware-Attacken macht mir große Sorgen. Innerhalb der letzten zwei Jahre haben wir, wie es auch der aktuelle Deep Instinct Sicherheitsreport feststellt, einen rasanten Anstieg von Ransomware-Attacken um 800 Prozent zu verzeichnen. Unter den Opfern sind immer mehr mittelständische Unternehmen, aber auch öffentliche Einrichtungen. Zudem sind aktuell Impfprogramme in das Visier von Cyberkriminellen geraten. Es sind vor allem Versuche von Angreifern, die sich als Impfstoffhersteller ausgeben und Opfer mit Phishing-E-Mails ködern.

Genauso droht mit Adversarial Machine Learning eine neue, auf Künstlicher Intelligenz basierende Angriffsart aufzutreten, die Algorithmen mit manipulierten Signalen absichtlich zu Fehlklassifikationen verleitet und so Sicherheitsperimeter durchbricht. In dieser immer komplexeren Cyberbedrohungslandschaft stoßen konventionelle Cybersicherheitslösungen und Ressourcen in IT-Abteilungen zunehmend an ihre Grenzen. Es braucht hier ein Umdenken und neue Sicherheitstechnologien.

ITB: Welche Lösung bietet Deep Instinct, um dieser Entwicklung entgegenzuwirken?

Börner: Mit unserer einzigartigen End-to-End Deep Learning-Methode für Cybersicherheit kann präventiv jede Art von Malware, bekannte und neue, erstmals auftretende Malware, Zero-Days, Ransomware oder APTs jeglicher Art in Nullzeit und mit unvergleichlicher Genauigkeit und Geschwindigkeit vorhergesagt und verhindert werden. Und zwar an allen Kontaktpunkten im Unternehmen – ob Netzwerk, Endpunkt oder Mobile.

ITB: Auf dem IT-Security-Markt tummeln sich viele Anbieter. Was ist das Alleinstellungsmerkmal von Deep Instinct?

Börner: Unsere Deep-Learning-Technologie und ihre Fähigkeit, sich stets anzupassen und vor der sich ständig verändernden Bedrohungslandschaft zu schützen, ermöglicht es, unbekannte, noch nie dagewesene Bedrohungen in weniger als 20 Millisekunden zu stoppen. Und das mit einer False-Positive-Rate von weniger als 0,1 Prozent, der niedrigsten in der Branche. 99 Prozent weniger False-Positives dank Deep Learning. Allein das schafft eine große Erleichterung im Security Operation Center (SOC) und für das IT-Personal, das so wieder Luft zum Atmen bekommt, um sich um die wichtigen strategischen Themen zu kümmern.

ITB: Wie unterscheidet sich Deep Learning von herkömmlichen Technologien?

Börner: Herkömmliche Cybersicherheitstechnologien konzentrieren sich auf die Erkennung und Beseitigung von Angriffen, da sie diese nicht rechtzeitig verhindern können. Bei anderen Lösungen müssen Angriffe erst ausgeführt werden, bevor sie erkannt und überprüft werden können, was manchmal bis zu 60 Sekunden oder länger dauert. Das ist wertvolle Zeit, die vergeudet wird. Deep Learning ermöglicht es uns, bekannte und unbekannte Angriffe vorherzusagen und zu verhindern, bevor sie ausgeführt werden können. Das heißt, bevor sie in den Speicher geschrieben werden, ohne eine Verbindung zur Cloud herzustellen.

Das Prinzip Deep Learning ist eine spezielle Methode der Informationsverarbeitung und funktioniert analog der Lernfähigkeit des menschlichen Gehirns. Es lernt ständig dazu, und diese Lernprozesse werden vom Körper verinnerlicht. In ähnlicher Weise lernt das künstliche neuronale Netzwerk von Deep Instinct, jede Art von Cyber-Bedrohung zu verhindern. Die Vorhersagefähigkeiten werden somit instinktiv.

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Über den Autor

 Melanie Staudacher

Melanie Staudacher

Volontärin, Vogel IT-Medien GmbH