User Behavior Analytics Wie maschinelles Lernen die IT-Sicherheit bereichert

IT-Sicherheitstechnik wird künftig mehr auf maschinellem Lernen und der Auswertung der typischen Verhaltensmuster von IT-Usern aufbauen. Nur so lassen sich ausgefeilte Angriffe wie Advanced Persistent Threats erkennen und stoppen.

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Künstliche Intelligenz (KI, auch Artificial Intelligence oder AI) beschäftigt die Forscher bereits seit den 50er Jahren des 20. Jahrhunderts. Allerdings laufen die Versuche, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns zu simulieren, eher ins Leere.

Respektable Erfolge hat dafür der Zweig der AI-Forschung vorzuweisen, der sich mit dem Maschinenlernen beschäftigt. Diese Technologie hat bereits in unserem Alltag Einzug gehalten. Sie ermöglicht es beispielsweise Smartphones, menschliche Stimmen zu erkennen und Fahrzeugen, ohne Eingreifen des Fahrers über Straßen zu manövrieren.

Auch bei Suchmaschinen kommt Maschinenlernen zum Einsatz. Es hilft Google, Yahoo, Bing und Co. dabei, die passenden Antworten auf die Fragestellungen des Nutzers zu finden. Zu den klassischen Einsatzgebieten von maschinellem Lernen zählen:

• Suchmaschinen

• Fahrerlose Fahrzeuge

• Spracherkennung

• Automatische Produktempfehlungen in Web-Shops

• Spam-Filter

• Handschriftenerkennung

• Elektronische Bildverarbeitung (Machine Vision)

• Gesichtserkennung durch Digitalkameras

Spezialisten für das schnelle Abarbeiten fest umrissener Aufgaben

Maschinelles Lernen versetzt Rechner in die Lage, ohne spezielle Programmierung neue Dinge zu lernen. Das klingt trivial, weil Lernprozesse ein fester Bestandteil des menschlichen Lebens sind. Kleinkindern wird beispielsweise schnell bewusst, dass von einer heißen Herdplatte Gefahr ausgeht – spätestens dann, wenn das Kind die Platte mit der Hand berührt.

Doch Maschinen ticken anders: Sie sind darauf spezialisiert, vorgegebene (programmierte) Aufgaben schnell und präzise zu erfüllen: Was ihnen aber völlig abgeht, ist das eigenständige Denken, Abwägen und Hinterfragen, warum sie eine solche Aufgabe so und nicht anders bewältigen sollen.

Deshalb sind Maschinen, sprich Rechner, das ideale Werkzeug in Bereichen wie High Performance Computing (HPC). Deutlich schlechter schneiden sie dagegen ab, wenn sich Aufgaben nicht in einfache logische Regeln übersetzen lassen oder Programmierer nicht in der Lage sind, die entsprechenden Befehle zu definieren.

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