Maschinelles Lernen, der neue Standard in der Cyber-Sicherheit

Bis 2019 wird laut ABI Research erwartet, dass die finanziellen Schäden durch Cyber-Verbrechen weltweit sage und schreibe 2 Billionen US-Dollar erreichen, allerdings auch, dass Anwendungen, die IT-Infrastrukturen durch maschinelles Lernen besser vor unbekannten Gefahren schützen sollen, die Investitionen in Big Data, Forschung und Analytik bis 2021 auf 96 Milliarden US-Dollar ansteigen lassen.

 

"Wir befinden uns mitten in einer KI-Sicherheits-Revolution", so Dimitros Pavlakis, Industry Analyst bei ABI Research. "Maschinell lernende Lösungen werden bald schon die neue Norm jenseits von SIEM (Security Information and Event Management) sein und innerhalb der nächsten fünf Jahre einen großen Teil traditioneller Virenschutztechniken wie Heuristiken und Signaturen ersetzen."

 

Durch maschinelles Lernen wird die Anomalie-Erkennungsrate in Systemen erhöht. Algorithmen, die UEBA (User and Entity Behavioral Analytics) und Deep Learning einsetzen, werden die großen Motoren der Cyber-Sicherheitsstrategien der Zukunft sein.

 

Die Branchen, die maschinelles Lernen gegen Cyber-Angriffe umgehend umsetzen werden, sind die Rüstungsindustrie, der Bankensektor, der Technologiesektor sowie staatliche Stellen und Behörden.

 

"Diese radikale Wende ist bereits im Gange. Sie ist eine direkte Antwort auf die immer gefährlicher werdenden unbekannten Online-Bedrohungen sowie die wachsende Zahl der Cyber-Kriminellen", schließt Pavlakis.

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