Wie maschinelles Lernen Zero-Day-Angriffe erkennt
Seit Jahrzehnten ist die Cybersicherheit ein Katz-und-Maus-Spiel, das auf einer Grundlage von Signaturen basiert. Wenn ein neuer Malware-Stamm oder Exploit entdeckt wurde, analysierten Sicherheitsforscher ihn, extrahierten eine eindeutige digitale Signatur und verteilten sie an Antiviren-Datenbanken.
Doch die signaturbasierte Abwehr hat einen fatalen Fehler: Sie ist völlig reaktiv. Sie kann nicht stoppen, was sie noch nie zuvor gesehen hat.
Maschinelles Lernen
Zero-Day-Angriffe
Cybersicherheit
Bedrohungserkennung
KI in der Sicherheit