36 www.net-im-web.de 11/25 NETZE Mehr Sicherheit für Netzwerke Anomalieerkennung zum Schutz vor Cyberangriffen Bernhard Reimann Anomalieerkennung gewinnt im Kampf gegen immer raffiniertere Cyberangriffe stark an Bedeutung. Während klassische Signaturverfahren bekannte Muster zuverlässig identifizieren, versagen sie häufig bei neuartigen Angriffstaktiken, die sich dynamisch anpassen und gezielt unauffällig agieren. Moderne Anomaliesysteme setzen deshalb auf statistische Modelle und maschinelles Lernen, um subtile Abweichungen in Datenströmen frühzeitig sichtbar zu machen. Für sicherheitskritische Infrastrukturen eröffnet dieser Ansatz die Chance, Bedrohungen nicht nur zu erkennen, sondern auch proaktiv einzugrenzen. Gleichzeitig stellt die Vielfalt legitimer Verhaltensmuster Netzwerkbetreiber vor komplexe Herausforderungen, die eine präzise Bewertung von Risiken und Fehlalarmen erfordern. Bernhard Reimann ist Chefredakteur der NET Anomalieerkennung sowie das Schwachstellenmanagement sind heute wichtiger denn je. Die Bedrohungen durch Cyberangriffe auf digitale Infrastrukturen steigen kontinuierlich. Laut Bitkom entsteht der deutschen Wirtschaft durch Cyberattacken jährlich ein Schaden von gut 179 Milliarden Euro; 65 Prozent der Unternehmen sehen ihre Existenz durch einen erfolgreichen Cyberangriff bedroht. Vor allem der Schutz der Datennetze hat oberste Priorität, gleichzeitig stehen Netzbetreiber vor enormen technischen und organisatorischen Herausforderungen. Syserso Networks unterstützt mit jahrzehntelanger Expertise Unternehmen bei der Absicherung und Stabilisierung digitaler Infrastrukturen. Das Unternehmen bietet umfassende Lösungen, um Netzwerke, insbesondere in kritischen Infrastrukturen und Weiterverkehrsnetzen (WANs), zuverlässig zu schützen und die Betriebssicherheit langfristig zu gewährleisten. Ein zentrales Element dieser Sicherheitsstrategie ist die Anomalieerkennung. Sie ermöglicht die Identifikation ungewöhnlicher oder verdächtiger Aktivitäten in Netzwerken in Echtzeit. Diese Netze sind entscheidend für Kommunikation und Betrieb von Industrieanlagen, Energieversorgungssystemen oder Behörden – entsprechend hat ihre Sicherheit höchste Priorität. Durch die kontinuierliche Analyse des Datenverkehrs werden Muster erkannt, die von der Norm abweichen. Zum Einsatz kommen häufig Machine-Learning-Verfahren als auch regelbasierte Analysen. Ziel ist es, potenzielle Cyberangriffe, Fehlkonfigurationen oder defekte Geräte frühzeitig zu erkennen, um Schäden zu verhindern, bevor sie entstehen. Sicherer Netzwerkbetrieb Eine umfassende, sichere Überwachung des relevanten Verkehrs in Transportnetzen sowie eine schnelle Klassifizierung auffälliEine weitreichende Protokollierung des Daten-Verkehrs in einem Netzwerk ermöglicht Plausibilitätsprüfungen etwa von Fernwirkprotokollen sowie eine schnelle Alarmierung bei verdächtigem Netzverkehr (Foto: Pete Linforth, Pixabay)
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