5 Möglichkeiten, wie KI zur Verbesserung der Sicherheit eingesetzt werden kann: E-Mail-Sicherheit

Jüngste Daten zu E-Mail-Angriffen zeigen eine Zunahme von Phishing-Angriffen, kompromittierten Geschäfts-E-Mails und Verbreitung von Ransomware per E-Mail. Spear-Phishing-Angriffe sind überzeugender, und alle E-Mail-Angriffe sind ausgeklügelter und treten häufiger auf. Der Grund für die schnelle Eskalation dieser Bedrohungen ist künstliche Intelligenz (KI) und ihre vielen Unterarten.

Letzte Woche haben wir eine neue Blogserie gestartet, in der die fünf wichtigsten Arten untersucht werden, wie KI in der Cybersecurity eingesetzt wird. Wir haben uns die Bedrohungserkennung und -intelligenz sowie die verschiedenen Möglichkeiten, wie KI-Technologien diese Funktionen verbessert haben, genau angesehen. Diese Woche werden wir uns mit dem Einsatz von KI im Bereich E-Mail-Sicherheit befassen und mit einem Überblick über den E-Mail-Schutz beginnen.

Email Protection

Vor der Einführung des Simple Mail Transfer Protocol (SMTP) im Jahr 1982, wurde E-Mail bereits seit über einem Jahrzehnt benutzt. Aufgrund der zunehmenden Nutzung von E-Mail benötigte die Branche standardisierte E-Mail-Protokolle. In die E-Mail-Sicherheit wurde damals jedoch nur sehr wenig investiert. Secure/Multipurpose Internet Mail Extensions (S/MIME) wurde 1995 eingeführt, 1998 folgte Pretty Good Privacy (PGP). Dies waren die ersten Meilensteine im Bereich Secure Messaging.

DomainKeys Identified Mail (DKIM) und Sender Policy Framework (SPF) wurden Anfang der 2000er Jahre eingeführt. Dies waren die ersten Bemühungen, Absender zu validieren und Domain-Spoofing zu verhindern. „Domain-based Message Authentication, Reporting & Conformance“ (DMARC) kam 2012 auf den Markt und wurde von großen Technologieunternehmen wie Google, AOL und Microsoft aufgegriffen. Diese frühe Akzeptanz und die Bemühungen von Gruppen wie der Anti-Phishing Working Group (APWG) haben zu der heute weit verbreiteten Akzeptanz geführt.

Bedrohungen wie Spam, Viren und Phishing führten frühzeitig zu Sicherheitsmaßnahmen für den Posteingang. Zu diesen Lösungen gehörten regelbasierte Spam-Filter, die Überprüfung von Anhängen und Links sowie Challenge-Response-Systeme.

Moderne E-Mail-Sicherheit

Die geschäftliche E-Mail-Nutzung ist unglaublich hoch, und die meisten Geschäftsleute bevorzugen die Kommunikation per E-Mail gegenüber jeder anderen Methode. Untersuchungen von Barracuda haben ergeben, dass 69 % der Ransomware-Angriffe mit einer E-Mail beginnen und die durchschnittlichen Gesamtkosten eines E-Mail-Angriffs im Jahr 2022 bei 1 Million USD lagen. E-Mail-Sicherheit ist heute ein kritischer, obligatorischer Aspekt der Cybersecurity, wobei KI eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung ihrer Effektivität spielt. In den meisten Systemen zum E-Mail-Schutz finden sich mehrere Arten von KI:

• Maschinelles Lernen (ML): ML-Algorithmen lernen aus Daten und stufen E-Mails anhand von identifizierten Mustern als gutartig oder bösartig ein. Techniken des überwachten Lernens, wie z. B. Entscheidungsbäume und Zufallswälder, werden häufig für die E-Mail-Klassifizierung verwendet.
  
  
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): NLP analysiert und versteht die menschliche Sprache in E-Mails und ermöglicht so die Erkennung von Phishing-Versuchen, Spam und anderen inhaltsbasierten Bedrohungen.
  
  
• Deep Learning: Deep-Learning-Modelle, wie z. B. neuronale Netze, können große Datenmengen verarbeiten und komplexe Muster in E-Mails und Anhängen identifizieren, wodurch die Genauigkeit der Bedrohungserkennung verbessert wird.
  
  
• Erkennung von Anomalien: KI-Algorithmen identifizieren Abweichungen von normalen Verhaltensmustern und kennzeichnen potenzielle Sicherheitsvorfälle zur weiteren Untersuchung.
  
  
• Verhaltensanalyse: Überwacht das Benutzerverhalten, um ungewöhnliche Aktivitäten zu erkennen, die auf eine Sicherheitsbedrohung hinweisen könnten, z. B. unbefugter Zugriff oder kompromittierte Konten.
  
  
• Automatisierte Incident Response: KI-Systeme können Reaktionen auf erkannte Bedrohungen automatisieren, z. B. verdächtige E-Mails in Quarantäne stellen oder den Zugriff auf kompromittierte Konten sperren.
  
  

Diese KI-Technologien arbeiten Hand in Hand mit ML- und Deep-Learning-Modellen, die große Datenmengen verarbeiten, mit NLP zur Analyse sprachbasierter Bedrohungen und mit der Anomalieerkennung, die Abweichungen von den Basiswerten identifiziert. Barracuda Email Protection umfasst mehrere KI-Funktionen, die Benutzer vor Advanced Threats und Zero-Day-Angriffen schützen. Ausführliche Informationen dazu, wie Barracuda Email Protection KI zum Schutz des Unternehmensnetzwerks einsetzt, finden Sie unter Barracuda Phishing and Impersonation Protection .

KI und E-Mail-Sicherheit

Moderne E-Mail-Sicherheit umfasst viele intelligente Systeme und Tools, die ständig lernen und verbessert werden. Hier ein Blick darauf, wie KI in verschiedenen Funktionen der E-Mail-Sicherheit funktioniert:

Die Leistungsfähigkeit des KI-gestützten E-Mail-Schutzes basiert auf kontinuierlichem Lernen. Diese Lösungen verbrauchen ständig neue Daten und lernen daraus, um die Abwehr des E-Mail-Systems zu verbessern. Echtzeit-Updates, wie die in unserem Beitrag über Bedrohungserkennung und -aufklärung erwähnten, gewährleisten sofortigen Schutz vor neuen Bedrohungen. Einige KI-gestützte Systeme wie Barracuda Email Protection können Benutzerfeedback direkt aus dem Posteingang akzeptieren. Diese Funktion hilft dem KI-Modell, die Genauigkeit bei falsch-positiven Meldungen und übersehenen Bedrohungen zu verbessern.

Diese Art des KI-Trainings wird als automatisches Modell-Tuning bezeichnet. Diese KI-gestützten Methoden werden zur Anpassung und Verbesserung der maschinellen Lernmodelle verwendet, die das E-Mail-System vor Bedrohungen schützen. Die automatische Modelloptimierung hält die Sicherheitsmodelle auf dem neuesten Stand und gewappnet für die neuesten Bedrohungen.

Ein ganzheitlicher und präventiver Ansatz

Um die vielen Vorteile von KI-gestützter E-Mail-Sicherheit zu nutzen, müssen Unternehmen einen ganzheitlichen und präventiven Cybersecurity-Ansatz entwickeln, indem sie die folgenden Bereiche verbessern:

Erkennung von Bedrohungen: KI-Technologien sind hervorragend geeignet, riesige Datenmengen zu analysieren und Muster zu erkennen, die auf potenzielle Bedrohungen hinweisen können. Zur Erkennung verschiedener Cyberbedrohungen, darunter Malware, Phishing-Versuche und Insider-Bedrohungen, werden Modelle des maschinellen Lernens, Algorithmen zur Anomalieerkennung und Methoden zur natürlichen Sprachverarbeitung eingesetzt.

Reaktion: KI-Systeme können automatisierte Reaktionsmaßnahmen einleiten, wenn eine Bedrohung festgestellt wird. Diese Systeme können verdächtige E-Mails unter Quarantäne stellen, bösartige IP-Adressen blockieren oder Sicherheitsteams alarmieren. KI kann auch Sicherheitswarnungen priorisieren und einstufen, was eine effizientere Bearbeitung von Vorfällen ermöglicht.

Wiederherstellung: KI-gestützte Forensik- und Ermittlungssysteme können während oder nach einem Sicherheitsvorfall automatisierte Wiederherstellungsworkflows starten. Diese Systeme können Sicherheitsteams dabei helfen, die Grundursache zu identifizieren, das Ausmaß des Angriffs zu bestimmen und Abhilfemaßnahmen vorzuschlagen.

Kontinuierliche Verbesserung: KI-Systeme sollten optimiert werden, um das Beste aus dem automatischen Modell-Tuning herauszuholen. Modelle für maschinelles Lernen können in Echtzeit neu trainiert und aktualisiert werden und sollten so konfiguriert werden, dass sie Benutzerfeedback, Bedrohungsinformationen, Leistungsdaten und alle anderen relevanten Informationen verarbeiten.

Barracuda kann helfen

Barracuda bietet eine umfassende Cybersecurityplattform, die KI-gestützte Sicherheit zur Abwehr aller wichtigen Angriffsvektoren nutzt, die in den heutigen komplexen Bedrohungen enthalten sind. Weitere Informationen zu unseren preisgekrönten Sicherheits- und Datenschutzprodukten finden Sie unter www.barracuda.com .

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