Die heute eingesetzten Sicherheitslösungen Endpoint Detection and Response (EDR), Managed Detection and Response (MDR) und Extended Detection and Response (XDR) haben eins gemeinsam: Sie sind alle reaktiv und benötigen eine Reaktion. Genau hier setzen viele Angreifer an.
Die neue Bedrohung
Wir sehen aktuell eine Explosion von Ransomware-Attacken. Alleine innerhalb der letzten zwei Jahre gab es einen rasanten Anstieg um 800 Prozent. Unter den Opfern sind immer mehr mittelständische Unternehmen, aber auch öffentliche Einrichtungen.
Genauso tritt mit Adversarial Machine Learning eine neue, auf künstlicher Intelligenz basierende Angriffsart auf, die Algorithmen mit manipulierten Signalen absichtlich zu Fehlklassifikationen verleitet und so Sicherheitsperimeter durchbricht. In dieser immer komplexeren Cyberbedrohungslandschaft stoßen die konventionelle Cybersicherheitslösungen und Ressourcen in IT-Abteilungen zunehmend an ihre Grenzen.
Es braucht hier ein Umdenken und neue Sicherheitstechnologien.
Deep Instinct: Die Revolution in der Cybersicherheit
Hier setzt Deep Instinct mit seiner einzigartigen End-to-End Deep Learning-Methode für Cybersicherheit an. Deep Instinct kann präventiv jede Art von Malware – bekannte und neue, erstmals auftretende Malware, Zero-Days, Ransomware oder APTs jeglicher Art – in Nullzeit und mit unvergleichlicher Genauigkeit und Geschwindigkeit vorhersagen und verhindern.
Dies geschieht an allen Kontaktpunkten im Unternehmen – ob Netzwerk, Endpunkt oder Mobile.
Deep Learning: Die Zukunft der Cybersicherheit
Das Alleinstellungsmerkmal von Deep Instinct ist die Deep Learning-Technologie und ihre Fähigkeit, sich stets anzupassen und vor der sich ständig verändernden Bedrohungslandschaft zu schützen.
Deep Learning ermöglicht es, unbekannte, noch nie dagewesene Bedrohungen in weniger als 20 Millisekunden zu stoppen. Und das mit einer False Positive-Rate von weniger als 0,1 Prozent, der niedrigsten in der Branche. Das bedeutet: 99 Prozent weniger False-Positives dank Deep Learning. Allein das schafft eine große Erleichterung im Security Operation Center (SOC) und für das IT-Personal, das so wieder Luft zum Atmen bekommt, um sich um die wichtigen strategischen Themen zu kümmern.
Der entscheidende Unterschied
Herkömmliche Cybersicherheitstechnologien konzentrieren sich auf die Erkennung und Beseitigung von Angriffen, da sie diese nicht rechtzeitig verhindern können. Bei anderen Lösungen müssen Angriffe erst ausgeführt werden, bevor sie erkannt und überprüft werden können, was manchmal bis zu 60 Sekunden oder länger dauert. Das ist wertvolle Zeit, die vergeudet wird.
Deep Learning ermöglicht es, bekannte und unbekannte Angriffe vorherzusagen und zu verhindern, bevor sie ausgeführt werden können. Das bedeutet: Der Angriff wird geblockt, bevor etwas in den Speicher geschrieben wird. Dies erfolgt ohne eine Verbindung zur Cloud herzustellen. Deep Instinct erkennt dabei neben ausführbaren Dateien auch Angriffe in Office, PDF oder ZIP Dateien.
Das Prinzip Deep Learning ist eine spezielle Methode der Informationsverarbeitung und funktioniert analog der Lernfähigkeit des menschlichen Gehirns. Es lernt ständig dazu, und diese Lernprozesse werden vom Körper verinnerlicht. In ähnlicher Weise lernt das künstliche neuronale Netzwerk von Deep Instinct, jede Art von Cyber-Bedrohung zu verhindern. Die Vorhersagefähigkeiten werden somit instinktiv.