Darktrace erweitert KI-Modelle für präzisere Cybersicherheit

MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Darktrace, ein führendes Unternehmen im Bereich der Cybersicherheit, hat kürzlich die Einführung neuer KI-Modelle bekannt gegeben, die speziell für die Verbesserung der Sicherheitsmaßnahmen in Unternehmensnetzwerken entwickelt wurden.

Darktrace hat seine KI-gestützten Sicherheitslösungen mit neuen Modellen erweitert, die darauf abzielen, Bedrohungen proaktiv zu untersuchen und deren Ausbreitung in kompromittierten Netzwerken zu verhindern. Das Herzstück dieser Innovation ist der Cyber AI Analyst, ein agentisches KI-System, das Bedrohungsdaten mit maßgeschneiderten maschinellen Lernmodellen, natürlicher Sprachverarbeitung und neuronalen Netzwerken analysiert. Im Gegensatz zu vielen anderen Systemen auf dem Markt verlässt sich der Cyber AI Analyst nicht ausschließlich auf generative KI, da große Sprachmodelle und andere generative KI-Modelle ohne solide Datenbasis Halluzinationen erzeugen können. Ein zentrales Element der neuen Modelle ist das Darktrace Incident Graph Evaluation for Security Threats (DIGEST), das dem Cyber AI Analyst hilft, Sicherheitsvorfälle zu priorisieren. Es kann beispielsweise erkennen, welche Vorfälle sich wahrscheinlich nicht zu signifikanten Bedrohungen entwickeln werden, und diese im Vergleich zu anderen, die sich möglicherweise verschärfen, zurückstellen. DIGEST nutzt Graph-Neuronale Netzwerke, die häufig zur Mustererkennung in unstrukturierten Datensätzen eingesetzt werden, sowie rekurrente neuronale Netzwerke, die detaillierte Vorhersagen auf Basis verfügbarer Daten treffen können. Ein weiteres Modell, das Darktrace Embedding Model for Investigation of Security Threats (DEMIST-2), ist ein Sprachmodell, das Sicherheitsmuster wie verdächtige Host- oder Dateinamen analysiert und Benutzer in einem Netzwerk überwacht. Es wandelt spärliche Daten in dichte, kontextualisierte Informationen um, die vom Cyber AI Analyst genutzt werden können. DEMIST-2 wurde auf einer sicherheitsspezifischen Datenbank trainiert und kann in Cloud-, Edge- und On-Premises-Umgebungen ohne Netzwerkverbindung eingesetzt werden. Darktrace zeigt, wie DEMIST-2 spezifische Attribute einer Website-Struktur identifizieren kann, um das Herkunftsland zu bestimmen und diese Informationen zur Kontextualisierung von Hostnamen zu nutzen. Diese Daten unterstützen die Sicherheitsmaßnahmen des Cyber AI Analyst. Die neuen Modelle von Darktrace bieten Sicherheitsabteilungen eine präzisere und tiefere Analyse, was zu einer schnelleren und sichereren Entscheidungsfindung führt. Kunden wie Meridian Cooperative und Middle River Power berichten von einer drastischen Reduzierung von Fehlalarmen und einer schnelleren Bedrohungserkennung. Während Cyberangriffe weltweit zunehmen und KI-gestützte Bedrohungen Organisationen mit immer raffinierteren Angriffen konfrontieren, sind Sicherheitsabteilungen mit einem enormen Arbeitsaufwand konfrontiert. KI-Agenten, die autonom arbeiten und sich an veränderte Umstände anpassen können, sind daher von großem Nutzen. Die Bedenken von Darktrace, dass generative KI unerwünschte Fehler einführen kann, spiegeln häufige Probleme wider, mit denen Unternehmen bei der Implementierung von generativer KI im großen Maßstab konfrontiert sind. Die proprietären Sprachmodelle von Darktrace sollen diese Probleme vermeiden und eine präzisere Einbettung von sicherheitsspezifischen Daten ermöglichen. Die Fähigkeit von DIGEST, nicht nur verdächtige Aktivitäten zu identifizieren, sondern auch vorherzusagen, wann sie zu einer Bedrohung werden könnten, ist ein weiterer Vorteil. Sicherheitsabteilungen sind sich bewusst, dass agentische KI auch Bedrohungsakteure unterstützen kann, da Angriffe und Verteidigung zunehmend automatisiert werden. Jede zusätzliche Unterstützung, die KI bieten kann, um reichhaltigere Informationen über den Fortschritt von Angriffen zu liefern oder den Fokus zu schärfen, wird daher begrüßt.

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