Die Welt scheint sich im Moment vor unseren Augen zu verändern. Waren Fakten, Wahrheit und Ehrlichkeit einst angesehene Tugenden, sind nun alternative Fakten, postfaktische Politik und Lügen in Mode. Selbst das Cyber Security Business bleibt davon nicht ausgenommen.

Noch schlimmer: Durch die immer neuen Fortschritte auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz und dem Machine Learning gestaltet sich die Cyber Security mehr und mehr komplizierter und verwirrender. Einige nutzen die allgemeine Verwirrung und bauen auf ein aufgeblasenes Geschäftsmodell, dass Grenzen von Cyber Security schlichtweg ignoriert.

Sind Machine Learning Algorithmen die neue Wunderwaffe in der Cyber Security? Die Proklamierungen des Verzichts von Antiviren Updates oder das Herunterspielen der Wichtigkeit von falsch positiven Ergebnissen sind nur wenige Beispiele für die vielen Marketing-Tricks der „Next-Gen“ Antiviren Software Hersteller – oder wie wir sie nennen: postfaktischen Anbieter.

Diese falschen Behauptungen stehen den faktenbasierten Erfahrungen seriöser Antiviren Software Hersteller wie ESET entgegen. ESET bestreitet seit fast drei Jahrzehnten den Kampf gegen Viren, Trojaner und andere Malware und kennt die Grenzen von Cyber Security.

Um den falschen Behauptungen der „Next-Gen“ Antiviren Software Hersteller den Wind aus den Segeln zu nehmen, haben wir bei WeLiveSecurity beschlossen, eine Reihe von kurzen Artikeln zu veröffentlichen. Sie handeln von künstlicher Intelligenz, den Einzelheiten von Machine Learning (ML) und wie das ML Cyber Security überhaupt beeinflussen kann.

Wahrheit und Ehrlichkeit verpflichtet, werden wir erklären, wie Machine Learning in Cyber Security funktioniert, wo die Grenzen dieser angeblichen neu entdeckten Technologie in der realen Welt liegen und warum sie allein nicht anwendungsreif ist, um User sicher vor Cyberattacken zu schützen.

Hier nun ein kurzer Überblick über das, was unsere Leser in den kommenden Wochen erwarten können:

  1. Prolog: Der Kampf um die Wahrheit in der Cyber Security
  2. Was ist Machine Learning und was künstliche Intelligenz?
  3. Häufige Missverständnisse bei Machine Learning und künstlicher Intelligenz
  4. Warum Machine Learning basierte Sicherheit intelligente Gegner nicht interessiert
  5. Warum eine Schutzschicht nicht genügt – auch wenn Machine Learning unterstützt
  6. Geister fangen: Die tatsächlichen Kosten der hohen Falsch-Positiv-Raten in der Cyber Security
  7. Wie Updates Antiviren Software stärkt
  8. Auch wir kennen Machine Learning und nutzen es seit Jahren

Wir hoffen, unserer Leserschafft gefällt die kommende Beitragsreihe.

Mitwirkende: Jakub Debski & Peter Kosinar