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Form analysis 5 forms found in the DOM

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ZUVERLÄSSIGE INTRUSION PREVENTION AUCH BEI VERSCHLÜSSELTEM NETZWERKVERKEHR UND
ZERO-DAY-ANGRIFFEN

Mit ExeonTrace bietet das Schweizer Security-Unternehmen Exeon Analytics eine
Lösung zur Erkennung von Eindringlingen an, die weit über die Fähigkeiten
herkömmlicher Intrusion Prevention Systeme (IPS) hinausgeht. So kann ExeonTrace
insbesondere auch Zero-Day-Attacken erkennen, gegen die IPS-Lösungen aufgrund
ihrer Signatur-basierenden Erkennung keinen Schutz bieten können. Solche Systeme
eignen sich zwar zur automatisierten Erkennung und Abwehr bekannter Angriffe,
müssen jedoch für einen umfassenden Schutz durch andere Security-Lösungen
ergänzt werden.

Je nach Untersuchung ist heute 80 bis 90 Prozent des globalen Netzwerkverkehrs
verschlüsselt – mit weiter steigender Tendenz. Diese Verschlüsselung schützt die
Vertraulichkeit und Integrität sensibler Geschäftsdaten. Auf der anderen Seite
kann der signaturbasierte Erkennungsansatz von IPS und anderen Lösungen nicht
auf verschlüsselte Nutzdaten angewendet werden, um Einbruchsversuche zu erkennen
und zu verhindern. Um diese Einschränkung zu überwinden, müsste die Firewall den
gesamten Datenverkehr entschlüsseln, was zu einer Vielzahl weiterer
Sicherheitsprobleme führen kann. ExeonTrace hingegen basiert auf der Analyse von
Metadaten und ist daher in der Lage, auch die verschlüsselte
Netzwerkkommunikation zu untersuchen und entsprechende Angriffe zu erkennen.

NDR BIETET EIN GESAMTBILD STATT EINZELNER ALARME

Darüber hinaus generieren IPS-Lösungen in der Regel zwar einzelne Warnungen,
korrelieren diese Alarme jedoch nicht, um ein Gesamtbild der
Bedrohungslandschaft zu erstellen. Dies macht es den Sicherheitsteams schwer,
eine echte Bedrohung von falschen Warnungen zu unterscheiden oder diese nach
deren Gefährlichkeit zu beurteilen. Diese Einschränkung kann die Reaktionszeit
erheblich beeinträchtigen und Angreifern einen Vorsprung verschaffen, um in das
Unternehmen einzubrechen. Im Gegensatz zu IPS verlässt sich ExeonTrace als
NDR-Lösung (Network Detection and Response) nicht auf eine signaturbasierte
Entdeckung von Cyberangriffen. Stattdessen verwendet es Algorithmen für
maschinelles Lernen, um die Netzwerkkommunikation nahezu in Echtzeit zu
untersuchen.

ERST KORRELATION LIEFERT EIN GESAMTBILD

So erstellt ExeonTrace über die kontinuierliche Analyse des Rohdatenverkehrs
eine Basislinie des „normalen“ Netzwerkverhaltens. Bei Abweichungen davon
analysiert und korreliert die Lösung erstmal die Anomalien und generiert dann
gegebenenfalls Alarme, um auf eine potenzielle Bedrohung innerhalb der
Netzwerkumgebung hinzuweisen. Dieses KI-basierte Verfahren ermöglicht auch die
Erkennung unbekannter Zero-Day-Angriffe, für die noch keine Signaturen
existieren. Die ExeonTrace NDR-Plattform verfügt beispielsweise über ein
ML-Modell, das den Domain Generation Algorithm (DGA) erkennen kann, der im
SolarWinds Sunburst-Angriff von 2020 verwendet wurde. Auch neuartige Malware,
für die noch keine Signatur verfügbar ist, wird über die ML Algorithmen erkannt.

„Während IPS bekannte Angriffe erkennen und Unternehmen in die Lage versetzen
können, einige Netzwerkschwachstellen automatisch zu beseitigen, können
NDR-Lösungen dabei helfen, ausgefeiltere und noch unbekannte Angriffe zu
erkennen und darauf zu reagieren“, so Gregor Erismann, CCO von Exeon Analytics.

> „Wenn das IPS versagt oder es einem Angreifer gelingt, in das Netzwerk
> einzudringen, ermöglicht eine NDR-Lösung eine schnelle Erkennung und eine
> effiziente Bearbeitung.“

Zudem können problemlos Ereignisse bestehender IPS/IDS-Lösungen in die Bewertung
von Bedrohungen eingehen, um Unternehmen einen umfassenden und kontinuierlichen
Schutz vor Angreifern zu bieten.

--------------------------------------------------------------------------------

Exeon Analytics AG ist ein Schweizer Cybertech-Unternehmen, das sich auf den
Schutz von IT- und OT-Infrastrukturen durch KI-gesteuerte Sicherheitsanalysen
spezialisiert hat. Die Network Detection and Response (NDR)-Plattform ExeonTrace
bietet Unternehmen die Möglichkeit, Netzwerke zu überwachen, Cyber-Bedrohungen
sofort zu erkennen und somit die IT-Landschaft des eigenen Unternehmens effektiv
zu schützen – schnell, zuverlässig und komplett Software-basiert.

Die selbstlernenden Algorithmen zur Früherkennung von Cyberangriffen wurden an
der ETH Zürich (Eidgenössische Technische Hochschule Zürich) entwickelt und
basieren auf mehr als zehn Jahren akademischer Forschung. Exeon wurde mehrfach
ausgezeichnet, ist international aktiv und zählt namhafte Firmen wie
PostFinance, V-Zug, SWISS International Airlines und den Logistikkonzern Planzer
zu seinen Kunden.

 

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