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Ist Machine Learning eine Sichere Angelegenheit?
Adversarial Machine Learning (AML): Eine neue Bedrohung der Cybersicherheit, die man ernst nehmen muss.
Machine Learning gewinnt an Bedeutung und Akzeptanz, aber ...
Die Verbreitung von Machine Learning in Unternehmen schreitet Jahr für Jahr mit großen Schritten voran und verzeichnet ein exponentielles Wachstum. Neben den vielen Vorteilen, die ML Ihrem Unternehmen bringen kann, gibt es neue Herausforderungen im Bereich der Cybersicherheit, Herausforderungen, die eine völlige Revolution der Sicherheitsmodelle erfordern, die auf Technologien des täglichen Gebrauchs (z. B. Webanwendungen) in klassischen Szenarien angewendet werden.
Die Bedrohung, auf deren Bekämpfung und Eindämmung sich Unternehmen vorbereiten müssen, trägt den Namen AML, was für Adversarial Machine Learning steht.
Adversarial Machine Learning: Was ist das?
Adversarial Machine Learning (AML) bezeichnet eine Disziplin, die Schwachstellen des maschinellen Lernens in adversen Umgebungen untersucht. AML ist heute einer der aktivsten Forschungsbereiche im Bereich der Cybersicherheit. Ein Angreifer kann mit gut durchdachten Angriffsmustern und -techniken versuchen, einen Lernmechanismus auszunutzen oder zu täuschen, um entweder ein Fehlverhalten zu erzwingen oder um Informationen zu extrahieren oder zu missbrauchen. Der Verteidiger eines ML-Systems zielt seinerseit darauf ab, potenziell böswillige Situationen zu identifizieren, die die Sicherheit des Modells selbst gefährden könnten.
Dies ist das gleiche Paradigma von Angreifer und Verteidiger wie bei anderen klassischen Cybersicherheitsansätzen. Was sich geändert hat, sind die techinschen Details, die zum Angriff und zur Verteidigung eines Modells verwendet werden, basierend auf den technischen Merkmalen des maschinellen Lernens.
Was Reply leistet
Die Absicherung von IT-Systemen verdient volle Aufmerksamkeit und wird allzuoft als Innovationsbremse in Unternehmen wahrgenommen. Diese Bremse aber können wir im Falle des maschinellen Lernens dank der neuesten, auf ML anwendbaren Cybersecurity-Strategien gemeinsam lösen.
Reply ist nicht nur aktiv an der Untersuchung und Analyse der neuesten und aktuellsten Tools beteiligt, sondern hat es sich auch zur Aufgabe gemacht, seine Kunden dazu zu befähigen, ML-Systeme in ihrem Unternehmen einzusetzen. Dies umfasst auch Sicherheitsaspekte während des gesamten Lebenszyklus des Systems, vom Entwurf bis zur Lieferung und während der gesamten Dauer des Dienstes. Wir helfen unseren Kunden, die Sicherheit ihrer "intelligenten" Dienste auf eine höhere Stufe zu bringen, um begründetes Vertrauen zu schaffen, auf dem Innovation aufbauen kann.