Nutzen Sie KI, um versteckte Bedrohungen aufzudecken und Ihre vernetzten Geräte zu schützen, bevor Cyberangriffe erfolgen.
Schutz von IoT-Netzwerken durch Anomalieerkennung
Die Erkennung von Anomalien im IoT ist eine präventive Maßnahme der Cybersicherheit. Sie bezieht sich auf den Prozess der Identifizierung von ungewöhnlichem oder unerwartetem Verhalten in angeschlossenen Geräten, Netzwerken und Datenströmen und kennzeichnet Aktivitäten, die von normalen Mustern abweichen. Im Zusammenhang mit dem IoT kann dies anormale Spitzen bei der Datennutzung, ungewöhnliche Verbindungsversuche oder die Kommunikation mit nicht autorisierten Endpunkten umfassen.
Moderne Lösungen zur Erkennung von Anomalien nutzen in der Regel künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen, um das Geräteverhalten in Echtzeit zu analysieren. Diese Technologien helfen dabei, eine Basislinie normaler Aktivitäten zu erstellen, wodurch es einfacher wird, Anomalien zu erkennen, die auf Sicherheitsbedrohungen oder Systemfehler hindeuten können.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Sicherheitstools, die sich auf bekannte Bedrohungssignaturen stützen, konzentriert sich die Anomalieerkennung auf die Aufdeckung unbekannter oder neu auftretender Bedrohungen - so können Unternehmen handeln, bevor ein Schaden entsteht.
Warum die Erkennung von IoT-Anomalien für die Gerätesicherheit entscheidend ist
IoT-Geräte werden oft in unüberwachten Umgebungen eingesetzt, was sie zu bevorzugten Zielen für Cyberkriminelle macht. Die Anomalieerkennung verbessert die IoT-Sicherheit durch:
Frühzeitiges Erkennen von Anzeichen einer Kompromittierung, wie DDoS-Angriffe (z. B. Mirai-Botnet) oder Datenexfiltration über IP-Backdoors
Blockieren von unbefugter Nutzung, wie SIM-Hijacking oder Zugriff durch Dritte
Minimierung von finanziellen und rufschädigenden Schäden durch schnelle Reaktion auf Sicherheitsvorfälle
Bereitstellung von Nachweisen für die Echtzeit-Überwachung und präventive Maßnahmen zur Aufnahme in Compliance-Berichte, falls die Aufsichtsbehörden diese verlangen.
Häufige IoT-Bedrohungen, die durch Anomalieerkennung erkannt werden
Art der Bedrohung
Beschreibung
SIM-Missbrauch oder Klonen
Duplizierte oder gestohlene SIMs, die für unbefugten Datenzugriff oder Kostenmissbrauch verwendet werden
Teilnahme an DDoS-Angriffen
Kompromittierte Geräte, die zum Starten von Angriffen auf externe Server verwendet werden
Malware-Kommunikation
Geräte, die Daten von verdächtigen oder auf der schwarzen Liste stehenden IP-Adressen senden oder empfangen
Exfiltration von Daten
Ungewöhnliche Muster im ausgehenden Datenverkehr, die darauf hindeuten, dass sensible Daten nach außen dringen
Befehl und Kontrolle (C2)
Geräte, die versuchen, eine Verbindung zu bekannten, von Angreifern verwendeten Kontrollservern herzustellen
Ungewöhnliches Geräteverhalten
Plötzliche Spitzen bei der Datennutzung, unerwartetes Roaming oder Aktivitäten außerhalb der Geschäftszeiten
Vorteile gegenüber herkömmlichen Sicherheitstools
Herkömmliche Sicherheitstools stützen sich häufig auf bekannte Bedrohungssignaturen oder feste Regeln, was bedeutet, dass sie nur Bedrohungen erkennen können, die schon einmal aufgetreten sind. Moderne Anomalieerkennungsplattformen verfolgen einen proaktiveren Ansatz.
Durch den Einsatz von KI und Verhaltensanalyse können sie ungewöhnliche Aktivitäten selbst dann erkennen, wenn die Bedrohung brandneu oder bisher unbekannt ist. Das macht sie besonders effektiv in dynamischen IoT-Umgebungen, in denen Geräte im Laufe der Zeit unterschiedlich arbeiten können . Im Gegensatz zu signaturbasierten Systemen ist bei der Anomalieerkennung kein Vorwissen über einen Angriff erforderlich, um verdächtiges Verhalten zu erkennen. So können Unternehmen schneller reagieren, die Zahl der Fehlalarme reduzieren und neuen Bedrohungen einen Schritt voraus sein.
Hauptmerkmale und Vorteile einer modernen IoT-Plattform zur Erkennung von Anomalien
Merkmal
Beschreibung
Nutzen
Technologie-unabhängige Erkennung
Funktioniert mit jedem IoT-Gerät und jeder Anwendung weltweit
Flexible, skalierbare Bereitstellung
Sichtbarkeit in Echtzeit
Überwacht kontinuierlich den Datenverkehr zwischen Geräten und der Cloud
Sofortige Erkennung von Bedrohungen
Agentenlose Implementierung
Keine Software auf IoT-Geräten erforderlich
Schnelle, reibungslose Einrichtung
KI + regelbasierte Engine
Verwendet Verhaltensmodelle und Bedrohungsdaten
Genaue Identifizierung von Bedrohungen und weniger Fehlalarme
Datenschutzkonfor m
Analysiert den Datenverkehr, nicht den Inhalt der Daten
Unterstützt die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Anwendungsfälle der Anomalieerkennung im IoT
Die Erkennung von Anomalien kann in einer Vielzahl von IoT-Umgebungen eingesetzt werden, um die Sicherheit, die Sichtbarkeit und die betriebliche Widerstandsfähigkeit zu verbessern .
Bei erneuerbaren Energien und groß angelegten Sensornetzen hilft sie, Manipulationsversuche oder Versuche, Geräte in IoT-Bots zu verwandeln, zu erkennen .
Beim Laden von Elektroautos können Störungen des Dienstes oder bösartige Inhalte, die auf die Displays der Geräte heruntergeladen werden, erkannt werden.
Bei der digitalen Überwachung kann es Daten erkennen, die über IP-Hintertüren übertragen werden.
Im Fuhrparkmanagement kann er den unbefugten Austausch von SIM-Karten oder Datenmissbrauch in Fahrzeugtelematiksystemen erkennen .
Vernetzte Geräteim Gesundheitswesen profitieren von der Anomalieerkennung, indem sie unerwartete Netzwerkaktivitäten aufzeigen, die auf kompromittierte Patientendaten hinweisen könnten .
Im industriellen IoT kann sie unregelmäßiges Geräteverhalten erkennen, das auf einen Ausfall oder ein Eindringen hindeuten könnte, und so dazu beitragen, kostspielige Ausfallzeiten zu vermeiden .
Unabhängig vom Sektor bietet die Anomalieerkennung ein intelligentes Sicherheitsnetz, das im Hintergrund arbeitet und Risiken aufzeigt, bevor sie eskalieren.
Anomalie-Erkennung im Wireless Logic IoT Security Stack
Die Erkennung von Anomalien und Bedrohungen ist ein zentraler Bestandteil des umfassenderen Ansatzes von Wireless Logic für die IoT-Sicherheit, der sich auf drei Schlüsselbereiche konzentriert: Verteidigung, Erkennung und Reaktion.
In diesem Rahmen bezieht sich die Erkennung auf die Fähigkeit, das Geräteverhalten in Echtzeit zu überwachen, ungewöhnliche Aktivitäten zu identifizieren und potenzielle Bedrohungen zu erkennen, bevor sie Schaden anrichten. Die Anomalieerkennungsplattform von Wireless Logic nutzt KI und maschinelles Lernen, um den Datenverkehr zwischen Geräten und der Cloud in Echtzeit zu überwachen und zu analysieren und alles zu markieren, was nicht den üblichen Mustern entspricht.
Die Anomalie- und Bedrohungserkennung hilft Unternehmen, unerwartete Verhaltensweisen schnell zu erkennen und darauf zu reagieren, und stärkt so die allgemeine Sicherheit von vernetzten Geräten und verringert das Risiko von Störungen oder Datenverlusten.
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