Wie Anomalieerkennung zur Sicherheit des IoT beiträgt

Der Schutz von IoT-Geräten vor Sicherheitsrisiken ist von entscheidender Bedeutung, aber der erste Schritt ist die Erkennung potenzieller Bedrohungen. Wenn Geräte nicht kontinuierlich überwacht werden, kann erheblicher Schaden angerichtet werden, bevor ein Verstoß entdeckt wird. Hier kommt die Anomalieerkennung ins Spiel, die Teil eines umfassenden IoT-Sicherheitskonzepts ist, das Unternehmen in die Lage versetzt, Cyberbedrohungen abzuwehren, zu erkennen und darauf zu reagieren.

Was ist Anomalieerkennung und warum ist sie wichtig?

Die Anomalieerkennung identifiziert Aktivitäten, die von dem abweichen, was für ein IoT-Gerät als normal angesehen wird. Das könnte eine ungewöhnlich hohe oder häufigere Datenübertragung sein. Wenn ein Temperatursensor beispielsweise so programmiert ist, dass er zweimal am Tag Daten sendet, und plötzlich beginnt, stündlich Daten zu übermitteln, ist es wahrscheinlich, dass etwas nicht stimmt.

In diesem Beispiel wurde das IoT-Gerät möglicherweise nicht gehackt, sondern es könnte einfach eine Fehlfunktion vorliegen. In jedem Fall sollten Sie so schnell wie möglich darüber informiert werden. Wenn ein Verstoß vorliegt, müssen Sie ihn identifizieren und isolieren, um weiteren Schaden zu verhindern.

IoT-Sicherheit beginnt mit dem Schutz von Geräten, Netzwerken und Systemen, aber sie ist unvollständig ohne die Fähigkeit, etwas Ungewöhnliches zu erkennen und darauf zu reagieren.

Ein Gerät, das plötzlich aus einem anderen Land zu kommunizieren scheint, wäre eine weitere Anomalie, die auf Probleme hinweisen könnte. Wenn Sie keinen Einblick in Ihre IoT-Geräte und deren Datenverkehr haben, wissen Sie nicht, ob sie kompromittiert worden sind. Hacker könnten die Geräte, auf die sie zugreifen, nutzen, um Angriffe auf andere verbundene Ziele zu starten oder die Kontrolle über Ihr IoT-Gerät zu übernehmen.

Denken Sie daran, dass sich IoT-Geräte in der Regel außerhalb der Grenzen Ihres Unternehmens befinden, in unbemannten Umgebungen, in denen sie wesentlich anfälliger sein können. Für einen Cyberkriminellen könnten sie einen Einstiegspunkt in die Systeme Ihres Unternehmens darstellen, um Daten zu stehlen oder einen Ransomware-Angriff zu starten. Aus all diesen und weiteren Gründen müssen IoT-Geräte gesichert und überwacht werden.

Wie funktioniert die Erkennung von Anomalien im IoT?

Alle Unternehmen müssen IT-Sicherheitsrisiken entgegenwirken. Die Unternehmen müssen erkennen, dass es sich bei den kriminellen Vereinigungen um organisierte Verbrechersyndikate handelt, die massiv in künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen investieren. Sie nutzen dieselben Werkzeuge, die auch Sie als Unternehmen nutzen.

Trotz des Schadens, der angerichtet werden kann, dauert es laut IBM Security/Ponemon Institute im Durchschnitt erstaunliche 212 Tage, bis eine Datenschutzverletzung entdeckt wird.

Um diese Situation zu ändern, müssen Unternehmen ihre angeschlossenen Geräte überwachen und wissen, wie "normal" aussieht, damit sie alles erkennen können, was auf Probleme hinweisen könnte. Sobald eine Schwachstelle aufgedeckt wurde, kann sie weiter ausgenutzt werden. Es ist ständige Wachsamkeit erforderlich, um nicht den Gefahren zu erliegen.

Die Erkennung von Anomalien verschafft Ihnen einen Einblick in Ihre IoT-Geräte und -Lösungen und zeigt Aktivitäten an, die untersucht werden müssen. Sie können dann entsprechend handeln, z. B. indem Sie die Bandbreite drosseln, um zu verhindern, dass das fragliche Gerät mit dem Netzwerk kommuniziert, oder indem Sie das Gerät innerhalb einer Sperrzone isolieren.

Engines zur Erkennung von Anomalien sind geräteunabhängig und arbeiten mit einem Programm für künstliche Intelligenz (KI) zusammen, das den Datenfeed analysiert und potenzielle Bedrohungen bewertet. Da das Programm auf KI basiert, "lernt" es, was gemäß den Schwellenwerten, die von den Geschäftsregeln, die das Programm anweisen, festgelegt wurden, normal ist.

Was als Nächstes geschieht, kann automatisiert oder nicht automatisiert werden, wiederum entsprechend den Geschäftsregeln. Es könnten direkte Maßnahmen ausgelöst werden, um beispielsweise eine wahrgenommene Bedrohung zu isolieren. Diese Flexibilität ist notwendig, da eine SIM-Karte die Kommunikation aus sehr triftigen Gründen verstärken oder einstellen kann.

Die KI-Engine kann auch erkannte Anomalien analysieren, um die Art des Angriffs zu bestimmen. Dabei kann es sich um verteilte Denial-of-Service-Angriffe (DDoS), Man-in-the-Middle-Angriffe (MiTM) oder Geräteübernahmen handeln. Da die Anomalie- und Bedrohungserkennung servicebasiert ist, lässt sie sich vollständig skalieren und an die Größe und den Umfang Ihrer IoT-Lösung anpassen.

Wie Anomalieerkennung in die 360-Grad-IoT-Sicherheit passt...

Die Erkennung von Anomalien sollte bereits in der Phase der Produkt- oder Lösungsentwicklung berücksichtigt werden. Allzu oft wird die IoT-Sicherheit erst im Nachhinein berücksichtigt, wenn die Lösungen bereits im Einsatz sind.

Das ist ein Fehler, denn die besten Ergebnisse erzielen Unternehmen, wenn sie vorbereitet sind, sowohl bei der Vorbeugung von Angriffen als auch bei der Erkennung von Angriffen und der Reaktion darauf, falls sie auftreten.

Die Integration von Automatisierung in die Sicherheitsmaßnahmen Ihrer Lösung hilft Ihnen auch beim Kostenmanagement und bei der Reaktionszeit, da sie die Abhängigkeit von arbeitsintensiven manuellen Aufgaben verringert.

Die Erkennung von Anomalien ist ein Teil des gesamten IoT-Sicherheitsbildes, das Wireless Logic mit seinem Security Framework beschreibt. Dieses wurde als 360-Grad-Modell eingeführt, das aus einer Reihe von technologischen Fähigkeiten, Standards und Best Practices besteht, die zusammenarbeiten, um Cyber-Bedrohungen abzuwehren, zu erkennen und auf sie zu reagieren.

Weitere Informationen zur Sicherung von IoT-Geräten und -Lösungen, einschließlich der Erkennung von Anomalien, finden Sie in unserem Leitfaden zum Security Management Framework. Sie können sich auch mit uns in Verbindung setzen, um dies zu besprechen.