Hacker rechtzeitig stoppen: Moderne Angriffserkennung

Cyberangriffe treffen Unternehmen meist wie ein Blitz aus heiterem Himmel: IT-Systeme, die gerade noch tadellos funktionierten, fallen ohne Vorwarnung aus, sensible Daten sind plötzlich nicht mehr abrufbar und Produktionsprozesse kommen ungewollt zum Stillstand. Erst in diesem Moment wird den meisten Betroffenen klar, dass sie ins Visier von Cyberkriminellen geraten sind – leider viel zu spät. Folgenschwere Schäden lassen sich nun nämlich kaum noch abwenden.

Dabei könnten derartige Szenarien in den meisten Fällen schon im Vorfeld verhindert werden. Immerhin sind Hacker meist mehrere Tage lang in den Netzwerken der betroffenen Unternehmen unterwegs, bevor sie die befallenen Systeme in Geiselhaft nehmen und Lösegeldforderungen stellen. Um die Gefahr bereits in dieser frühen Angriffsphase erkennen und rechtzeitig handeln zu können, benötigen Unternehmen eine moderne Angriffserkennung. Diese verbindet das Know-how von Security-Experten mit organisatorischen Maßnahmen und technischen Systemen, um Angriffe im laufenden Betrieb zu identifizieren.

In den meisten Unternehmen sucht man eine solche Sicherheitsvorkehrung jedoch noch immer vergebens. Viele von ihnen wiegen sich stattdessen in falscher Sicherheit: Sie glauben, dass klassische Sicherheitskomponenten ausreichen, um Cyberkriminelle vom Eintritt in das Netzwerk abzuhalten. Hierbei handelt es sich jedoch um einen gefährlichen Trugschluss. Hacker optimieren stetig ihre Angriffsmethoden und entwickeln immer wieder neue komplexe Verfahren, mit denen es ihnen erschreckend leicht gelingt, Sicherheitshürden unbemerkt zu überwinden. Deshalb reichen sogar Standardkomponenten wie SIEM-Systeme längst nicht mehr aus. Stattdessen bedarf es einer modernen Angriffserkennung, die nicht nur auf statische Regeln und Use Cases, sondern außerdem auf die verhaltensbasierte Anomalieerkennung setzt.

Grundsätzlich vollziehen die darin eingesetzten Komponenten vier Schritte, um Hacker in Schach zu halten. Zunächst muss eine Risikobewertung der vorhandenen Sicherheitsarchitektur durchgeführt und ein Notfallplan aufgestellt werden, um im Angriffsfall schnell und organisiert handeln zu können. Anschließend werden Quellen festgelegt, die bei der Identifikation von Attacken berücksichtigt werden sollen. Hierzu zählen unter anderem IT-Security-Komponenten, Endpoints oder Cloud-Apps. Dann erfolgt die eigentliche Angriffsidentifikation mithilfe modernster technischer Lösungen. Letztere lernen innerhalb kurzer Zeit typische Netzwerkvorgänge des Unternehmens kennen und merken sich mittels Machine Learning das Umgebungsverhalten. Anschließend können Abweichungen vom „erlernten“ Normalverhalten aufgezeigt werden. Wird eine Anomalie erkannt, muss diese durch sachkundige Experten qualifiziert werden, um das bestehende Risiko zu ermitteln und – falls nötig – eine passende Reaktion einzuleiten.

Durch diese Kombination aus technischer Lösung und manueller Expertenanalyse gelingt es schließlich, auch neuartige und hochkomplexe Angriffsversuche zu identifizieren, die von klassischen Komponenten nicht erkannt werden können. Hinzu kommt eine enorme Zeitersparnis: Durch die verhaltensbasierten Analysen und den Einsatz von Machine Learning wird die Angriffsidentifikation teilweise automatisiert und somit beschleunigt.

Da die Bedrohungslage zunehmend unübersichtlicher wird und die Angriffsgefahr in nahezu allen Branchen immer weiter steigt, kann eine moderne Angriffserkennung für viele Unternehmen existenzsichernd sein. Schließlich sind die Auswirkungen einer zu spät erkannten Attacke in vielen Fällen verheerend. Nicht selten kommt es zu Daten- und Reputationsverlusten oder sogar zu Produktions- und Unternehmensstillständen. Wird der Angriffsversuch rechtzeitig erkannt und unterbunden, lässt sich aber das Schlimmste verhindern. Eine moderne Angriffserkennung ist für vorausschauende Unternehmen in der heutigen digitalisierten Welt daher unabdingbar.