IT & Kommunikation

Mit Deep Learning (cyber)sicher in das Jahr 2022 starten

Stichwort Prävention: Deep Instinct erklärt wie sich besonders der Gesundheitssektor im neuen Jahr vor Cyberangriffen schützen sollte.

22.12.2021 - Von veralteten Technologien über modernere Systeme, die IT Teams rund um die Uhr beschäftigt halten – jüngste Gespräche von Deep Instinct mit IT-Verantwortlichen verschiedener Kliniken ergaben, dass der aktuelle technologische Stand stark verbesserungsdürftig ist, um mit den aktuellen Herausforderungen mitzuhalten. Gleichzeitig bestehen weiterhin große Lücken im Bereich IT-Sicherheit, die es dringend zu schließen gilt.

In einer international durchgeführten Studie von Deep Instinct, konnte bereits herausgefunden werden, dass Security Operations (SecOps) Teams im Öffentlichen und im Gesundheitssektor bis zu 24 Stunden benötigen, um auf einen Cyberangriff zu reagieren. Dies ist die längste Dauer im Vergleich zu anderen Branchen und eine ungeheuerlich lange Zeit, wenn man bedenkt, dass bei einem Cyberangriff jede Sekunde zählt. Je länger der Eindringling im System ist, desto mehr Daten kann er stehlen und desto mehr Schaden entsteht letztlich. Deep Instinct hat nochmal genauer nachgefragt worin die Gründe liegen und zeigt auf, wie die Probleme mittels einer Deep Learning basierten Technologie behoben werden können.

Neumodische EDR-Systeme bergen mehr Probleme als man denkt: Deep Learning schafft Abhilfe

Wussten Sie, dass IT-Verantwortliche im Gesundheitssektor teilweise ganze Wochenenden damit beschäftigt sind, Fehlermeldungen nachzuverfolgen, die durch gängige EDR-Systeme ausgelöst wurden, die man aktuell auf dem Markt findet? Dabei handelt es in den allermeisten Fällen um False Positives, also Alarme, die fälschlicherweise als solche erkannt wurden und von IT-Experten überprüft werden müssen. Jeden einzelnen Alarm zu kontrollieren, kostet die SecOps Teams Unmengen an Zeit.

Mittels Deep Learning Technologien lässt sich dieser Zeitaufwand um ein Vielfaches verringern. Die auf künstlicher Intelligenz basierende Technologie imitiert das menschliche Gehirn und schafft es Daten eigenständig zu verarbeiten und zu kategorisieren. Deep Learning funktioniert dabei als neuronales Netzwerk, welches kontinuierlich weiterentwickelt wird. Dabei werden Millionen von Rohdatensätzen, die als ‚sicher‘ oder ‚schädlich‘ gekennzeichnet sind, eingespielt und als Lernbasis genutzt. Nach und nach weiß das System, die jeweiligen Dateien zu unterscheiden und einzuordnen und kann zwischen echter Schadsoftware und legitimen Dateien unterscheiden. Die Lösung von Deep Instinct schafft dies sogar bei einer False-Positive Rate unter 0,1 Prozent. Der Anteil der wöchentlichen Warnmeldungen, die die IT-Teams erhalten, wird dadurch um bis zu 90 Prozent reduziert. Deep Learning kann den IT Teams damit einen großen Teil der Arbeit ersparen.

Alte Technologien bremsen IT-Verantwortliche aus – Deep Learning beschleunigt

Nicht nur die hohe Anzahl der Fehlalarme, auch veraltete Technologien bremsen die IT-Verantwortlichen aus. Während Cyberattacken komplexer werden und an Schnelligkeit kaum zu übertreffen sind, können alte Technologien und Systeme kaum mithalten. Selbst ein einfacher Updateprozess kann den Workflow für mehrere Tage aufhalten und Sicherheitslücken entstehen lassen, wenn entschieden werden muss ob ein zeitaufwändiges Update wirklich nötig ist.

Moderne auf Deep Learning basierte Technologien, helfen bei der Automatisierung vieler dieser Prozesse und können die Lösung für den Gesundheitssektor sein. Sie sorgen dafür, dass die Prozesse genauer, schneller und effizienter laufen. Gleichzeitig werden auf lange Sicht Ressourcen wie Personalkraft und Budget eingespart.

Deep Instinct verfolgt dabei zudem einen präventiven Ansatz. Demnach werden Angreifer gestoppt noch bevor sie in ein System eindringen können. Die Lösung kann bekannte, unbekannte und Zero-Day-Bedrohungen in weniger als 20 Millisekunden, prognostizieren und verhindern. Das ist 750-mal schneller als die schnellste Ransomware verschlüsseln kann.

Deep Learning als Schlüssel zu einem sicheren 2022

Von unterbesetzen IT-Teams, die mit neben den Herausforderungen an die IT-Sicherheit auch mit allerlei anderen Alltagsaufgaben beschäftigt sind, bis hin zu einem Mangel an Budget – dem Gesundheitssektor wird es nicht leicht gemacht, alle aktuellen Herausforderungen im IT-Bereich zu meistern. Schließlich müssen auch hier gewisse Auflagen im Rahmen der Datenschutzgrundverordnung und auch Sicherheitsbestimmungen eingehalten werden.

Mit neuen Deep Learning basierten Technologien, wird IT-Verantwortlichen und somit auch dem Gesundheitssektor eine Last abgenommen und es einfacher gemacht das System zu schützen. Mit der Reduktion an False Positives gewinnen IT-Teams wieder mehr Zeit und können sich auf die wirklich wichtigen Dinge konzentrieren. Gleichzeitig werden durch die präventive Technologie Sicherheitslücken geschlossen, da die intelligente Lösung gar nicht erst zulässt, dass Angreifer in das System gelangen und Nutzer schädliche Software öffnen.

Die entsprechenden intelligenten Lösungen ergänzen im Idealfall flexibel die bereits bestehenden Systeme und schaffen somit einen umfassenden Schutz, der Angreifern stets einen Schritt voraus ist.

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