Netzwerksicherheit ist und bleibt eines der brennenden Themen für IT-Verantwortliche. Jeden Tag gibt es neue Cyberangriffe, die nicht nur finanzielle Folgen haben, sondern auch dem Ruf von Unternehmen erheblich schaden können. Der Netzwerk-Edge-Bereich ist dabei der Punkt, an dem sich Unternehmens- und Kundendaten treffen, wo Benutzer interagieren, IoT-Geräte angebunden werden und mobile Transaktionen stattfinden. Damit wird dieser Bereich die erste Verteidigungslinie gegen Cyberangriffe. Aber wie sollen IT-Verantwortliche die Vielzahl an Geräten, Applikationen, Anwendern und Angriffsformen heutzutage in den Griff bekommen? Der Einsatz von Lösungen auf Basis von Artificial-Intelligence (AI = künstlicher Intelligenz) und Machine Learning (ML) zeigt ein hohes Potenzial, um Sicherheitsbedrohungen und Netzwerkprobleme früher zu erkennen und den Aufwand beim Netzwerkmanagement zu senken, wie Extreme Networks erläutert. Der Netzwerkspezialist hat zudem fünf Schritte zusammengefasst, die Unternehmen beachten sollten, wenn sie ihre Netzwerksicherheit überprüfen und verbessern wollen.
Nur wenige Technologien haben in letzter Zeit mehr Interesse erregt als AI und ML. Es ist sogar die Rede davon, dass sie die Welt revolutionieren und die gesamte Art, wie wir arbeiten und interagieren verändern werden. Es wird sicher spannend werden, alle Potenziale und Einsatzmöglichkeiten für diese Technologien in den nächsten Jahren zu beobachten. Schon heute können AI und ML jedoch bereits sehr effektiv eingesetzt werden, um den manuellen Aufwand für Bereiche wie das Netzwerkmanagement zu verringern und die Sicherheit zu erhöhen.
In unserer vernetzten Welt werden wir mit Informationen bombardiert. Die Menge der Daten, die Netzwerke durchqueren, kann so astronomisch sein, dass es für uns als Menschen oft unmöglich ist, sie zu verarbeiten, zu analysieren und darauf zu reagieren. Mit AI & ML können Unternehmen diese Daten nutzen und schneller sowie effizienter verarbeiten. Auf diese Weise können Sicherheitseingriffe sowie andere Netzwerkprobleme schneller sowie proaktiver erkannt und behoben werden – bevor es überhaupt zu Problemen bei der Netzwerknutzung kommt.
Ein Beispiel, bei dem sich Maschine-Learning und Artificial-Intelligence als besonders nützlich erwiesen haben, sind die sogenannten „Day Zero“ -Angriffe. Bis jetzt sind die meisten Sicherheitssysteme so ausgelegt, dass sie bekannte Signaturen erkennen. Das bedeutet, dass die Bedrohung oder Anomalie bereits bekannt sein muss, um eine entsprechende Signatur zu hinterlegen, auf die das System reagiert. Mithilfe künstlicher Intelligenz können Sicherheitslösungen auch völlig neue Angriffe ab dem ersten Tag erkennen.
Aus Sicht von Experten besteht wenig Zweifel daran, dass AI und ML in Zukunft eine wichtige Rolle beim Schutz von Netzwerken spielen werden. Genauso steht jedoch fest, dass auch intelligente Lösungen Sicherheitsexperten nie vollständig ersetzen werden. Genauso wenig wird man die Unternehmenssicherheit mit einer einzigen Lösung in den Griff bekommen. Das Zusammenspiel von Lösungen und die Einbindung aller relevanten Komponenten spielt daher eine entscheidende Rolle für eine umfassende Sicherheitsstrategie.
Generell sollten Unternehmen daher folgende Schritte zur Verbesserung ihrer Netzwerksicherheit beachten:
Risikoanalyse: Der Schlüssel zur Verbesserung der Sicherheit in jedem Netzwerk besteht darin, zunächst die Ist-Situation zu erfassen. Sämtliche Sicherheitsinitiativen sollten mit einer Risikobewertung und der Identifikation von Schwachstellen sowie deren Potenzial für Sicherheitsverletzungen beginnen.
Mehrstufige Sicherheitslösung: Die Sicherung von Netzwerken erfordert heute zudem einen mehrschichtigen Ansatz. Dieser sollte Richtlinien, Segmentierung (also die Isolation bestimmter Netzwerkbereiche), die Berücksichtigung von Compliance-Vorgaben und vieles mehr umfassen.
Offener Systemansatz: Ein Netzwerk ist heute kein in sich geschlossener Mikrokosmos mehr. Entsprechend kann auch kein Anbieter oder eine Lösung allein eine umfassende Netzwerksicherheit abdecken. Das Netzwerk muss aktiv in das gesamte Sicherheits-Ökosystem des Unternehmens eingebunden werden und mit bestehenden Sicherheitslösungen wie Firewalls, Endsystem-Management und vielen weiteren zusammenarbeiten. Netzwerklösungen sollten daher unbedingt offen gestaltet sein und auch Systeme von Drittanbietern einbinden können. Proprietäre Lösungen werden daher in Zukunft immer stärker an ihre Grenzen stoßen.
Neue Ansätze für intelligentere Lösungen: Technische Entwicklungen zur Nutzung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen können Unternehmen dabei helfen, die wachsende Anzahl von Nutzern und Geräten besser zu betreuen und die riesigen Datenmengen in heutigen Netzwerken intelligent auszuwerten. Als Grundlage für die Automatisierung vieler Routineaufgaben verringern sie zudem die Arbeitsbelastung von IT-Teams. Gleichzeitig bieten neue Modelle auf Basis von AI und ML umfassende Einblicke in das Benutzerverhalten, was die Aussagekraft von Netzwerkanalysen steigert und die Produktivität von Netzwerkbetreibern verbessert.
Branchenerprobte Lösungen: Sicherheit ist ein Bereich, in dem es manchmal am besten ist, nicht gleich jede Inovation aufzugreifen. Genauso wichtig ist es jedoch, offen gegenüber AI/ML und anderen technologischen Fortschritten zu sein und auf Lösungen zu setzen, die sich nachweislich bewährt haben. Man sollte daher prüfen, ob die Lösung umfangreich getestet wurde und Angriffen standgehalten hat. Lösungen wie Extreme-Fabric-Connect haben bereits mehrere Hackathons ohne einen einzigen Sicherheitsbruch überstanden, und Anwendungen wie Extreme- AirDefense haben sich bei führenden Unternehmen erfolgreich als Intrusion-Prevention-Dienste bewährt.
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