Verhaltensanalyse für die Cybersicherheit

Verhaltensanalyse in der Cybersicherheit bezeichnet die Beobachtung und Auswertung von Aktivitäten von Nutzern, Systemen und Netzwerken, um verdächtiges oder schädliches Verhalten frühzeitig zu erkennen.

Im Gegensatz zu klassischen Sicherheitsmethoden, die vor allem auf bekannten Signaturen basieren, erkennt die Verhaltensanalyse Anomalien in Echtzeit. Dadurch können auch unbekannte oder neuartige Bedrohungen identifiziert werden.

Stellen Sie sich einen Mitarbeiter vor, der sich normalerweise um 9.00 Uhr von Paris aus einloggt und auf bestimmte Dateien zugreift. Plötzlich wird eine Verbindung um 3.00 Uhr morgens aus Asien festgestellt, die auf nicht übliche sensible Dateien zugreift, was auf eine Kompromittierung hindeuten könnte. Die Verhaltensanalyse würde diese abnormale Aktivität erkennen und einen Alarm für eine gründliche Untersuchung auslösen.

Studien zeigen, dass viele kleine Unternehmen nach einem Cyberangriff erhebliche Schwierigkeiten haben, ihren Betrieb fortzuführen. Das unterstreicht die Bedeutung frühzeitiger Erkennung und schneller Reaktion. Genau hier spielt Verhaltensanalyse eine wichtige Rolle: Sie hilft, Angriffe zu erkennen, bevor sie größeren Schaden verursachen, sensible Daten gefährden oder den Ruf des Unternehmens beeinträchtigen.

Zudem können Datenschutzverletzungen für KMU erhebliche finanzielle Folgen haben. Eine Investition in Verhaltensanalyse schützt daher nicht nur vor direkten Kosten, sondern unterstützt auch die Geschäftskontinuität, indem Bedrohungen effizient erkannt und eingedämmt werden.

Verhaltensbasierte Analyse nutzt mehrere Erkennungsmethoden, um Cyberbedrohungen zu identifizieren und zu neutralisieren. Dazu gehören signaturbasierte Erkennung, anomaliebasierte Erkennung und verhaltensbasierte Erkennung.

1. Signaturbasierte Erkennung

Die signaturbasierte Erkennung konzentriert sich auf bekannte Bedrohungen. Dateien oder Aktivitäten werden mit einer Datenbank bekannter Malware-Signaturen abgeglichen. Diese Methode ist wirksam gegen bereits katalogisierte Bedrohungen, stößt jedoch bei neuen oder unbekannten Angriffen an ihre Grenzen.

2. Anomaliebasierte Erkennung

Die anomaliebasierte Erkennung überwacht Abweichungen von einem zuvor definierten Normalverhalten. Sie ist besonders hilfreich, um neue, ungewöhnliche oder komplexe Bedrohungen zu identifizieren.

3. Verhaltensbasierte Erkennung

Die verhaltensbasierte Erkennung analysiert Aktivitätsmuster in Netzwerken, Systemen und Anwendungen, um schädliche Aktionen zu erkennen. Sie beschränkt sich nicht auf bekannte Malware, sondern sucht nach ungewöhnlichen Verhaltensweisen, die auf eine sich entwickelnde Bedrohung hinweisen können.

Verhaltensanalyse erkennt Bedrohungen in Echtzeit, indem Netzwerkaktivitäten und Nutzerverhalten kontinuierlich überwacht werden. Mithilfe von KI und Machine Learning werden typische Verhaltensmuster erstellt. Weicht eine Aktivität deutlich davon ab, wird automatisch eine Warnung ausgelöst und eine Untersuchung eingeleitet.

Ein Beispiel: Greift ein Mitarbeitender normalerweise nur während der Geschäftszeiten auf Finanzdaten zu, lädt aber plötzlich außerhalb dieser Zeiten große Datenmengen herunter, kann die Verhaltensanalyse dies als verdächtig einstufen. Das Sicherheitsteam kann anschließend prüfen, ob es sich um eine legitime Aktivität oder um einen möglichen Datendiebstahl handelt.

Gerade für kleine und mittlere Unternehmen ist diese Fähigkeit entscheidend. Sie verfügen oft nicht über eigene große Sicherheitsteams und benötigen Lösungen, die Bedrohungen frühzeitig erkennen, priorisieren und eine schnelle Reaktion ermöglichen.

Durch die Erkennung verdächtiger Aktivitäten, bevor sie größeren Schaden verursachen, schützt Verhaltensanalyse sensible Daten, reduziert Risiken und unterstützt die Geschäftskontinuität.

Um Verhaltensanalyse wirksam in Ihre Cybersicherheitsstrategie einzubinden, empfiehlt sich ein strukturierter Ansatz:

1. Sicherheitsanforderungen bewerten
Analysieren Sie zunächst Ihre spezifischen Risiken und verfügbaren Ressourcen. Identifizieren Sie kritische Vermögenswerte wie sensible Daten, wichtige Systeme und besonders schutzbedürftige Zugänge.

2. Passende Lösung auswählen
Wählen Sie eine Lösung, die zur Größe und zu den Anforderungen Ihres Unternehmens passt. Technologien wie SentinelOne, die KI und Machine Learning kombinieren, können Netzwerkaktivitäten, Nutzerverhalten und Datenzugriffe in Echtzeit überwachen und Anomalien schnell erkennen.

3. Integration in bestehende Systeme sicherstellen
Integrieren Sie die gewählte Lösung in Ihre vorhandene IT Umgebung. Achten Sie darauf, dass Endpunkte, Server, Netzwerke und wichtige Anwendungen abgedeckt sind. Ergänzend sollten Mitarbeitende für gute Cybersicherheitspraktiken sensibilisiert werden, da menschliche Wachsamkeit die automatisierte Überwachung sinnvoll ergänzt.

4. Lösung aktuell halten und kontinuierlich anpassen
Halten Sie die Lösung auf dem neuesten Stand und passen Sie Verhaltensmodelle regelmäßig an neue Arbeitsgewohnheiten, Systeme und Bedrohungen an.

Verhaltensanalyse kann Unternehmen dabei helfen, Bedrohungen früher zu erkennen und schneller darauf zu reagieren. Studien und Branchenberichte zeigen, dass viele Datenverletzungen erst spät entdeckt werden. Umso wichtiger ist ein proaktiver Ansatz, der verdächtige Aktivitäten frühzeitig sichtbar macht und die Reaktionszeit verkürzt.

SentinelOne gilt seit seiner Einführung 2013 als eine der führenden EDR Lösungen im Bereich Verhaltensanalyse. Die Lösung kombiniert moderne Endpoint Detection and Response mit KI, maschinelles Lernen und verhaltensbasierter Erkennung, um Bedrohungen in Echtzeit zu identifizieren, zu analysieren und zu neutralisieren.

SentinelOne und die Verhaltenserkennung

SentinelOne nutzt eine einheitliche Plattform, Singularity XDR, die Bedrohungserkennung, Reaktion und Schutzfunktionen miteinander verbindet. Die Lösung überwacht kontinuierlich Aktivitäten auf Endgeräten, erkennt ungewöhnliche Verhaltensmuster und kann bei einem Vorfall automatisch reagieren.

Die patentierte Storyline Technologie stellt Zusammenhänge zwischen Prozessen, Aktivitäten und Angriffsschritten her. Dadurch können Sicherheitsteams schneller nachvollziehen, wie ein Angriff entstanden ist, welche Systeme betroffen sind und welche Maßnahmen erforderlich sind.

Im Gegensatz zu rein signaturbasierten Lösungen analysiert SentinelOne kontinuierlich das Verhalten von Dateien, Prozessen und Endpunkten. Wenn beispielsweise Malware versucht, Dateien zu verschlüsseln oder schädliche Aktionen auszuführen, kann SentinelOne den Prozess stoppen, das Gerät isolieren und den Schaden begrenzen.

Die Plattform bietet außerdem Funktionen zur automatisierten Behebung und Wiederherstellung. Betroffene Systeme können in vielen Fällen auf einen früheren, sicheren Zustand zurückgesetzt werden. So lassen sich Ausfallzeiten reduzieren und die Geschäftskontinuität besser schützen.

Für kleine und mittlere Unternehmen ist dieser Ansatz besonders wertvoll: Sie erhalten ein hohes Sicherheitsniveau, ohne ein großes internes Cybersicherheitsteam aufbauen zu müssen.

SentinelOne bedeutet also:

• Erkennung von Signaturen, Anomalien und verdächtigem Verhalten
• verhaltensbasierte Analyse von Aktivitätsmustern
• schnelle Reaktion und Eindämmung von Bedrohungen
• automatisierte Behebung und Wiederherstellung nach Vorfällen

SentinelOne zeichnet sich durch innovative Technologie und einen KI gestützten Ansatz aus. Die Lösung bietet kleinen und mittleren Unternehmen eine schlüsselfertige Möglichkeit, ihre Cybersicherheit zu stärken.

Für Unternehmen, die einen 24/7 Schutz suchen, ist die Managed EDR Lösung von Cyber by Scutum eine attraktive Option.

Ab 69,90 € pro Monat umfasst das Angebot ein schlüsselfertiges und kosteneffizientes Managed EDR, das die Technologie von SentinelOne nutzt. So können auch komplexe Angriffe in Echtzeit erkannt und blockiert werden, um kleinen und mittleren Unternehmen ein hohes Sicherheitsniveau und mehr Gelassenheit zu bieten.

Das Angebot von Scutum bietet kleinen und mittleren Unternehmen zahlreiche Vorteile.