Die wachsenden Herausforderungen der Cybersecurity
Die zunehmende Vernetzung von Geräten und Cloud-Diensten hat die Angriffsfläche erheblich vergrößert. Unternehmen müssen nicht nur On-Premises-Systeme schützen, sondern auch Daten, die in der Cloud gespeichert sind, sowie Endpunkte, die über verschiedene Netzwerke hinweg miteinander kommunizieren. Dazu kommen ständig neue Angriffsmethoden, die immer schwieriger zu erkennen sind.
Ein Beispiel ist die Fileless Malware, die keine Dateien auf der Festplatte hinterlässt, sondern direkt im Speicher ausgeführt wird. Diese Art von Malware ist besonders schwer zu erkennen, da sie keine traditionellen Signaturen hinterlässt, die von Antivirenlösungen detektiert werden könnten. Um solchen Bedrohungen zu begegnen, müssen Unternehmen in Echtzeit auf verdächtige Verhaltensweisen reagieren – genau hier kommen fortschrittliche Technologien wie KI und maschinelles Lernen ins Spiel.
Obsidian: SaaS-Sicherheit durch proaktive Bedrohungserkennung
Obsidian Security bietet eine spezialisierte Lösung für die Sicherung von SaaS-Anwendungen. Mit seinem SaaS Security Posture Management (SSPM) analysiert Obsidian Benutzeraktivitäten und Konfigurationsschwachstellen in SaaS-Plattformen wie Microsoft 365, Google Workspace und Salesforce.
- Verhaltensbasierte Bedrohungserkennung: Mithilfe von KI und maschinellem Lernen erkennt Obsidian unbefugte Zugriffe, verdächtige Aktivitäten und Insider-Bedrohungen.
- Sicherheitsrichtlinien und Compliance: Obsidian ermöglicht die Durchsetzung von Best Practices zur Reduzierung von Fehlkonfigurationen und sorgt für kontinuierliche Compliance-Kontrollen.
- Incident Response für SaaS: Im Falle eines Vorfalls bietet Obsidian detaillierte forensische Einblicke und automatisierte Abhilfemaßnahmen.
Durch die Integration von Obsidian in bestehende Sicherheitsstrategien können Unternehmen ihre SaaS-Anwendungen absichern und proaktiv gegen Bedrohungen vorgehen.
CrowdStrike: Künstliche Intelligenz als Schlüssel zur Bedrohungserkennung
CrowdStrike nutzt auf seiner Falcon-Plattform Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um Bedrohungen zu identifizieren und darauf zu reagieren. Die Lösung verfolgt einen Behavioral-based Detection-Ansatz anstelle von traditionellen signaturbasierten Erkennungsverfahren. So können auch neuartige Bedrohungen, die bisher unbekannt sind, effektiv erkannt werden. Die KI der Plattform ist in der Lage, Muster im Verhalten von Endpunkten zu erkennen und zu analysieren. Wenn ein Gerät verdächtige Aktivitäten zeigt, wie etwa unautorisierte Prozesse oder ungewöhnliche Netzwerkverbindungen, wird dies sofort als potenzielle Bedrohung markiert.
Technisch betrachtet nutzt CrowdStrike eine Cloud-native Architektur, was bedeutet, dass die gesamte Verarbeitung von Sicherheitsereignissen in der Cloud erfolgt und die Endgeräte lediglich einen leichtgewichtigen Agenten benötigen. Dadurch wird die Performance auf den Endpunkten minimiert, während gleichzeitig eine skalierbare und schnelle Bedrohungsanalyse ermöglicht wird. Diese Daten werden durch AI-gesteuerte Incident-Response-Prozesse ergänzt, die es den Sicherheitsteams ermöglichen, schnell und effizient auf einen Vorfall zu reagieren, indem sie automatisch Gegenmaßnahmen einleiten. Ergänzend dazu bietet CrowdStrike Extended Detection and Response (XDR), das nicht nur Endpunkte, sondern auch Netzwerke und Cloud-Daten analysiert.
ExtraHop: Netzwerkinspektion in Echtzeit
Während CrowdStrike sich auf die Endpunkte konzentriert, sorgt ExtraHop für eine tiefgehende Analyse des gesamten Netzwerkverkehrs. ExtraHop bietet eine Echtzeit-Analyse des Netzwerkverkehrs und konzentriert sich insbesondere auf die Erkennung von anomalem Verhalten in verschlüsselten und unverschlüsselten Datenströmen. Die Lösung nutzt eine Kombination aus Deep Packet Inspection (DPI) und Network Detection and Response (NDR), um potenziell schadhafte Datenverkehrsmuster zu identifizieren, ohne dabei die Performance des Netzwerks zu beeinträchtigen.
ExtraHop ist in der Lage, komplexe Netzwerkprotokolle wie TLS/SSL zu entschlüsseln, um auch verschlüsselten Datenverkehr zu analysieren, der oft von traditionellen Sicherheitssystemen übersehen wird. Dies ist besonders wichtig, da mehr und mehr Unternehmen auf verschlüsselte Kommunikation setzen, um ihre Daten zu schützen. ExtraHop ermöglicht eine durchgängige Überwachung von Netzwerken in Echtzeit, selbst in hybriden oder Multi-Cloud-Umgebungen. Mit der automatisierten Bedrohungserkennung können selbst verschleierte Angriffe wie etwa Command-and-Control-Kommunikation oder Lateral Movement von Angreifern frühzeitig erkannt und isoliert werden.
Fazit: Maximale Sicherheit durch Synergie von CrowdStrike, ExtraHop, Obsidian und modernen Sicherheitsmodellen
Die Kombination aus CrowdStrike, ExtraHop und Obsidian bietet eine perfekte Symbiose aus Endpunktschutz, Netzwerkinspektion und SaaS-Sicherheit, die das Zero-Trust-Modell und die Cloud-Sicherheit erheblich verstärken. Unternehmen, die diese Technologien integrieren, können ein hochgradig sicheres IT-Ökosystem aufbauen, das kontinuierlich Bedrohungen erkennt, ihnen entgegenwirkt und schnell auf Vorfälle reagiert. Indem sowohl Endpunkte als auch Netzwerke und SaaS-Plattformen kontinuierlich überwacht werden, ist es möglich, die Sicherheitsrichtlinien strikt umzusetzen und gleichzeitig die dynamischen Anforderungen der modernen Cloud-Infrastruktur zu erfüllen.
Die Integration von Zero-Trust-Prinzipien mit den fortschrittlichen Sicherheitslösungen von CrowdStrike, ExtraHop und Obsidian stellt sicher, dass Unternehmen nicht nur auf Angriffe reagieren, sondern proaktiv Bedrohungen verhindern, bevor sie überhaupt auftreten können.
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