Anomaliebasierte Erkennung ist eine Methode zur Identifizierung von Cyber-Bedrohungen, die abnormales Verhalten oder Aktivitäten in einem System erkennt. Bei dieser Technik geht es darum, ungewöhnliche Muster zu erkennen, die von etablierten Normen abweichen, und so potenzielle Cyber-Bedrohungen zu lokalisieren.
Die Entstehung und Entwicklung der anomaliebasierten Erkennung
Das Konzept der anomaliebasierten Erkennung tauchte erstmals Ende der 1980er Jahre im Bereich der Computersicherheit auf. Dorothy Denning, eine bahnbrechende Forscherin auf diesem Gebiet, stellte ein Einbruchserkennungsmodell vor, das auf der Profilierung des Benutzerverhaltens basiert. Das Modell basiert auf der Annahme, dass jede Aktivität, die erheblich vom Standardverhalten eines Benutzers abweicht, möglicherweise als Einbruch eingestuft werden kann. Dies war die erste bedeutende Erforschung der anomaliebasierten Erkennung.
Im Laufe der Jahre hat sich die anomaliebasierte Erkennung parallel zum Fortschritt der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) weiterentwickelt. Mit zunehmender Komplexität der Cyber-Bedrohungen wurden auch die Mechanismen zu ihrer Abwehr immer komplexer. Es wurden fortschrittliche Algorithmen entwickelt, um Muster zu erkennen und zwischen normalen und potenziell schädlichen Aktivitäten zu unterscheiden.
Erweiterung der anomaliebasierten Erkennung
Anomaliebasierte Erkennung ist eine Cybersicherheitstechnik, die Bedrohungen durch die Analyse von Abweichungen vom typischen Systemverhalten identifiziert und abschwächt. Dabei geht es darum, eine Basis für „normales“ Verhalten zu erstellen und die Systemaktivitäten kontinuierlich anhand dieser etablierten Norm zu überwachen. Jede Abweichung zwischen dem beobachteten Verhalten und dem Ausgangswert kann auf eine potenzielle Cyber-Bedrohung hinweisen und eine Warnung zur weiteren Analyse auslösen.
Im Gegensatz zur signaturbasierten Erkennung, die ein bekanntes Bedrohungsmuster zur Identifizierung potenzieller Angriffe erfordert, kann die anomaliebasierte Erkennung unbekannte oder Zero-Day-Angriffe identifizieren, indem sie sich auf das abweichende Verhalten konzentriert.
Funktionsweise der anomaliebasierten Erkennung
Die anomaliebasierte Erkennung erfolgt hauptsächlich in zwei Phasen: Lernen und Erkennung.
In der Lernphase erstellt das System anhand historischer Daten ein statistisches Modell, das normales Verhalten darstellt. Das Modell umfasst verschiedene Verhaltensfaktoren, wie z. B. Netzwerkverkehrsmuster, Systemauslastung oder Benutzeraktivitätsmuster.
In der Erkennungsphase überwacht und vergleicht das System kontinuierlich das aktuelle Verhalten mit dem etablierten Modell. Wenn ein beobachtetes Verhalten erheblich vom Modell abweicht – und einen definierten Schwellenwert überschreitet – wird ein Alarm ausgelöst, der auf eine mögliche Anomalie hinweist.
Hauptmerkmale der anomaliebasierten Erkennung
- Proaktive Erkennung: Kann unbekannte Bedrohungen und Zero-Day-Exploits identifizieren.
- Verhaltensanalyse: Untersucht Benutzer-, Netzwerk- und Systemverhalten, um Bedrohungen zu erkennen.
- Anpassungsfähigkeit: Passt sich im Laufe der Zeit an Änderungen im Systemverhalten an und reduziert so Fehlalarme.
- Ganzheitlicher Ansatz: Es konzentriert sich nicht nur auf bekannte Bedrohungssignaturen und bietet einen umfassenderen Schutz.
Arten der anomaliebasierten Erkennung
Es gibt hauptsächlich drei Arten anomaliebasierter Erkennungsmethoden:
| Methode | Beschreibung |
|---|---|
| Statistische Anomalieerkennung | Es verwendet statistische Modelle, um jede signifikante Abweichung vom erwarteten Verhalten zu identifizieren. |
| Auf maschinellem Lernen basierende Erkennung | Nutzt KI- und ML-Algorithmen, um Abweichungen von der Norm zu erkennen. |
| Erkennung von Netzwerkverhaltensanomalien (NBAD) | Konzentriert sich speziell auf den Netzwerkverkehr, um ungewöhnliche Muster oder Aktivitäten zu identifizieren. |
Anomaliebasierte Erkennung nutzen: Herausforderungen und Lösungen
Während die auf Anomalien basierende Erkennung einen fortschrittlichen Ansatz für die Cybersicherheit darstellt, birgt sie auch Herausforderungen, vor allem aufgrund der Schwierigkeit, „normales“ Verhalten zu definieren und mit Fehlalarmen umzugehen.
Definition von „Normal“: Die Definition von „normal“ kann sich im Laufe der Zeit aufgrund von Änderungen im Benutzerverhalten, Systemaktualisierungen oder Netzwerkänderungen ändern. Um dies zu überwinden, müssen Systeme regelmäßig neu trainiert werden, um sich an diese Änderungen anzupassen.
Umgang mit False Positives: Anomaliebasierte Systeme können Fehlalarme auslösen, wenn der Schwellenwert für die Anomalieerkennung zu empfindlich ist. Dies kann durch eine Feinabstimmung der Systemempfindlichkeit und die Integration von Feedback-Mechanismen gemildert werden, um aus früheren Erkennungen zu lernen.
Vergleiche mit ähnlichen Ansätzen
| Ansatz | Eigenschaften |
|---|---|
| Signaturbasierte Erkennung | Stützt sich auf bekannte Signaturen von Bedrohungen, beschränkt sich auf bekannte Bedrohungen und verringert die Anzahl der Fehlalarme |
| Anomaliebasierte Erkennung | Erkennt Abweichungen vom Normalzustand, erkennt unbekannte Bedrohungen und hat eine höhere Anzahl an Fehlalarmen |
Zukunft der anomaliebasierten Erkennung
Die Zukunft der anomaliebasierten Erkennung liegt in der Nutzung fortschrittlicher KI- und ML-Techniken, um die Erkennungsfähigkeiten zu verbessern, Fehlalarme zu minimieren und sich an ständig weiterentwickelte Cyberbedrohungen anzupassen. Konzepte wie Deep Learning und neuronale Netzwerke sind vielversprechend für die Verfeinerung anomaliebasierter Erkennungssysteme.
Proxyserver und anomaliebasierte Erkennung
Proxyserver, wie sie von OneProxy bereitgestellt werden, können von der Implementierung einer anomaliebasierten Erkennung profitieren. Durch die Überwachung von Verkehrsmustern und -verhalten können Anomalien wie ungewöhnliche Verkehrsspitzen, ungewöhnliche Anmeldemuster oder abnormale Datenanforderungen identifiziert werden, die möglicherweise auf Bedrohungen wie DDoS-Angriffe, Brute-Force-Angriffe oder Datenschutzverletzungen hinweisen.
