Mit Mathematik gegen Malware

Um mit modernen Angriffen Schritt zu halten, müssen sich Security-Lösungen pausenlos weiterentwickeln, ohne ein menschliches Eingreifen zu erfordern. Hier kommen die Vorteile der Mathematik und des maschinellen Lernens zum Tragen. [...]

Mathematische Modelle und Machine Learning bilden die Cylance-Basis. (c) Fotolia/phonlamaiphoto
Mathematische Modelle und Machine Learning bilden die Cylance-Basis.

Ein mathematischer und maschinenlernbarer Ansatz in der IT-Sicherheit kann das Verständnis über die Klassifizierung und Ausführung von Dateien fundamental verändern. IT-Security-Anbieter Cylance verfolgt diesen Ansatz in seinen Produkten. Der Kern der Technologie ist ein massiver und hochskalierbarer Datenprozessor, der ein hochentwickeltes, mathematisches Modell auf enorme Datenmengen in nahezu Echtzeit anwendet. Dabei verfolgt das System einen Vier-Phasen-Prozess: Sammlung, Extraktion, Lernen und Klassifizierung.

1. Schritt: SammlungWie bei der DNS-Analyse oder versicherungsmathematischen Berechnungen beginnt die Dateianalyse mit der Sammlung immenser Datenmengen. Hier sind dies hauptsäch...

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