Stärkung der Cyber-Abwehr mit TSTEM-Technologie

In der heutigen digitalen Welt sehen sich Unternehmen und Organisationen einem wachsenden Risiko von Cyberangriffen gegenüber. Cyber-Bedrohungserkennung (CTI) hilft, sich gegen diese Bedrohungen zu schützen, indem Informationen über potenzielle Gefahren gesammelt werden. Diese Informationen stammen aus verschiedenen Quellen, einschliesslich sozialer Medien, Blogs und Websites. Das Sammeln dieser Informationen kann für viele Organisationen jedoch eine Herausforderung sein.

#Der Bedarf an effektiver Cyber-Bedrohungserkennung

Da immer mehr Bereiche unseres Lebens mit dem Internet verbunden sind, steigen die Chancen auf Cyberbedrohungen. Auch wenn Technologie die Effizienz und Kommunikation verbessern kann, schafft sie gleichzeitig mehr Einstiegspunkte für Angreifer. Hochkarätige Cyberangriffe, wie die auf Colonial Pipeline und Stuxnet, haben die Bedeutung starker Verteidigungen in digitalen Systemen verdeutlicht.

Organisationen benötigen umsetzbare CTI, um besser vorbereitet zu sein. Umsetzbare CTI besteht aus relevanten Informationen, die genutzt werden können, um potenzielle Bedrohungen zu identifizieren und darauf zu reagieren. Aber viele Organisationen haben Schwierigkeiten, diese Informationen effizient zu sammeln.

#Herausforderungen beim Sammeln von Cyber-Bedrohungserkennung

1. Technische Engpässe: Das Sammeln von CTI erfordert verschiedene Werkzeuge und Technologien. Viele Organisationen haben jedoch nicht die Ressourcen und das Know-how, um sie effektiv zu nutzen.

2. Begrenzte Werkzeuge: Vorhandene Werkzeuge zum Sammeln von CTI basieren oft auf veralteten Methoden und einfachen Algorithmen. Diese Einschränkung kann es schwierig machen, genaue Informationen zu sammeln.

3. Datenqualität: Organisationen müssen durch riesige Datenmengen sichten, um relevante Informationen zu finden. Dieser Prozess kann zeitaufwendig sein und dazu führen, dass kritische Bedrohungen übersehen werden.

4. Transparenzprobleme: Viele Organisationen sind auf Drittanbieter für die Datensammlung angewiesen, was zu einem Mangel an Transparenz führt. Diese Anbieter geben möglicherweise keine klaren Informationen über die Quelle oder Zuverlässigkeit der Daten, die sie bereitstellen.

#Die TSTEM-Plattform

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, haben wir TSTEM entwickelt, eine Plattform, die Cyber-Bedrohungsinformationen aus verschiedenen Quellen sammelt und analysiert. TSTEM automatisiert den Prozess und macht ihn effizienter und effektiver.

#Hauptmerkmale von TSTEM

• Benutzerdefinierte Crawler: TSTEM verwendet spezialisierte Web-Crawler, die entwickelt wurden, um bestimmte Websites nach relevanten Informationen zu durchsuchen. Dieser Ansatz konzentriert sich darauf, die nützlichsten Daten zu sammeln und irrelevante Informationen zu vermeiden.

• Echtzeit-Datensammlung: Die Plattform arbeitet in Echtzeit, wodurch sie Informationen sammeln kann, während sich Ereignisse entfalten. Durch die kontinuierliche Datensammlung können Organisationen schneller auf auftretende Bedrohungen reagieren.

• Maschinenlernen und KI: TSTEM nutzt fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, um die Qualität der Datensammlung und -analyse zu verbessern. Diese Technologien helfen der Plattform, grosse Mengen an Informationen zu verarbeiten.

• Infrastruktur als Code: TSTEM verwendet ein Konzept namens Infrastructure as Code (IaC). Dieser Ansatz ermöglicht es der Plattform, einfacher eingerichtet und gewartet zu werden, da alle Komponenten im Code definiert sind.

#So funktioniert TSTEM

TSTEM besteht aus mehreren miteinander verbundenen Komponenten, die zusammenarbeiten, um Cyber-Bedrohungsinformationen zu sammeln, zu analysieren und darzustellen.

#Datensammlung

Der erste Schritt im Prozess ist die Datensammlung aus verschiedenen Quellen, einschliesslich sozialer Medien, Websites und Blogs. TSTEM verwendet eine Kombination aus Web-Crawlern und APIs, um auf diese Informationen zuzugreifen.

1. Twitter: Twitter ist eine bedeutende Quelle für CTI. TSTEM nutzt die Twitter-API, um Tweets zu extrahieren, die potenzielle Indikatoren für Kompromittierungen (IOCs)-spezifische Anzeichen für mögliche Sicherheitsbedrohungen-enthalten.

2. Clear und Dark Web: TSTEM sammelt auch Daten sowohl aus dem klaren Web als auch aus dem Dark Web. Das klare Web umfasst gewöhnliche Websites, während das Dark Web versteckte Seiten beherbergt, die wertvolle Informationen über Bedrohungen enthalten könnten.

#Verarbeitung und Analyse

Sobald die Daten gesammelt sind, verarbeitet TSTEM sie mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens. Diese Verarbeitung besteht aus mehreren Schritten:

1. Relevanzprüfung: Die Plattform analysiert die Daten zunächst, um festzustellen, ob sie relevant sind. Diese Phase hilft, unnötige Informationen herauszufiltern.

2. IOC-Extraktion: Wenn das System relevante Daten identifiziert, extrahiert es IOCs. Dieser Schritt ist entscheidend, um potenzielle Bedrohungen zu identifizieren und die Informationen effektiv zu organisieren.

3. Klassifizierung: Die Daten werden dann in Kategorien klassifiziert, was den Sicherheitsanalysten hilft, die Art der Bedrohungen zu verstehen und entsprechend zu reagieren.

#Visualisierung und Berichterstattung

TSTEM bietet visuelle Berichte, die den Nutzern helfen, die Informationen zu interpretieren. Dashboards fassen die Daten zusammen und zeigen Trends über die Zeit, was das Erkennen aufkommender Bedrohungen erleichtert.

#Vorteile von TSTEM

Die TSTEM-Plattform bietet mehrere Vorteile für Organisationen, die ihre Fähigkeiten in der Cyber-Bedrohungserkennung verbessern möchten.

#Effizienz

Durch die Automatisierung des Datensammlungs- und Analyseprozesses spart TSTEM Zeit und Ressourcen. Organisationen können sich darauf konzentrieren, auf Bedrohungen zu reagieren, anstatt unzählige Stunden mit der Datensammlung zu verbringen.

#Verbesserte Genauigkeit

Mit dem Einsatz fortschrittlicher Algorithmen des maschinellen Lernens verbessert TSTEM die Genauigkeit der Bedrohungserkennung. Die Plattform filtert irrelevante Daten heraus und sorgt dafür, dass nur die relevantesten Informationen den Nutzern präsentiert werden.

#Bessere Entscheidungsfindung

Mit Echtzeitdaten und klaren Visualisierungen können Sicherheitsanalysten schnell fundierte Entscheidungen treffen. Diese Fähigkeit ist entscheidend, um effektiv auf Cyberbedrohungen zu reagieren.

#Skalierbarkeit

Die Architektur von TSTEM ermöglicht eine einfache Skalierung. Wenn Organisationen wachsen und das Datenvolumen zunimmt, kann TSTEM erweitert werden, um zusätzliche Informationsquellen ohne Leistungsbeeinträchtigungen zu bewältigen.

#Fazit

Die TSTEM-Plattform stellt einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der Cyber-Bedrohungserkennung dar. Durch die Automatisierung der Datensammlung und -analyse ermöglicht sie es Organisationen, schnell auf potenzielle Bedrohungen zu reagieren. Mit dem Fokus auf Echtzeitinformationen, Effizienz und Genauigkeit hilft TSTEM Organisationen, die Komplexität der digitalen Landschaft besser zu navigieren.

Da Cyberbedrohungen weiterhin evolvieren und zunehmen, werden Werkzeuge wie TSTEM eine entscheidende Rolle beim Schutz digitaler Infrastrukturen spielen. Durch die Nutzung der fortschrittlichen Technologien können Organisationen ihre Verteidigungen verbessern und sich gegen potenzielle Angriffe absichern.