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iit-Themenband – Künstliche Intelligenz 81 Gurion-Universität zusammen mit den Deutsche Telekom Innovation Laboratories 2016 gelungen, mit einem ML-Verfahren Angriffe von realen Personen von denen durch Botnets auf Honeypots zu unterscheiden. So konnten wertvolle Informationen zum Aufspüren der Netze geliefert werden (vgl. Thiede 2016). Stevanovic und Peder- sen (2016) stellen einen Überblick über ML-Methoden zum Erkennen von Botnetzen vor, die die Botnetz-Netzwerkkommunikation analysieren. Als bisher ungelöste Prob- leme werden darin die fehlende Übertragbarkeit bei der Erkennung von Botnetzen bemängelt, die Zeit, die für die Analysen notwendig ist, und die Schwierigkeit, die Methoden verständlich im operationalen Betrieb einzusetzen. Miller und Busby-Earle (2016) analysieren detailliert die Rolle von konkreten ML-Verfahren für die Erken- nung von Botnetzen. Cyber Threat Intelligence (CTI) ist ein Abwehrkonzept, das den gesamten Prozess rund um das Auffinden von Bedrohungen umfasst, deren Auswertung und Aufberei- tung sowie Weitergabe. CTI untersucht „Details über die Motivation, die Intention und die Fähigkeiten von Angreifern, ihre Taktik, Techniken und Vorgehensweisen“ sowie „technischere Details, wie typische Spuren von Angriffen (IoCs für „Indicators of Compromise“), Listen mit Prüfsummen von Malware-Objekten oder Reputations- listen für Hostnamen / Domains.“36 Um Sicherheitslücken schließen zu können, müs- sen Software- und Hardware-Anbieter, teilweise auch die Nutzerinnen und Nutzer, möglichst flächendeckend über Schwachstellen und Angriffe informiert werden. Werkzeuge zur „Threat Intelligence“ leisten diese Aufgabe. Sie sammeln und aggre- gieren Daten aus unterschiedlichen Quellen und stellen die Ergebnisse in Form von „Data Feeds“ zur Verfügung. Manche Systeme agieren teilweise automatisiert. Die Data Feeds umfassen z. B. Informationen zu IP-Adressen, die eine Bedrohung darstel- len, über Phishing-URLs bis hin zu schadhafter Software. Die Nutzung solcher Dienste ermöglicht es, Lücken proaktiv zu schließen. Auch für CTI wird ein Potenzial beim Einsatz von ML gesehen.37 Die Nutzung von ML durch Angreifer Es sind bisher keine Beispiele bekannt, dass Angreifer Lernmodelle kompromittiert haben, aber es ist zu erwarten, dass sie in Zukunft auch ML nutzen.38 Es ist deshalb 36 http://www.secupedia.info/wiki/Cyber_Threat_Intelligence#ixzz5C0nLUozU , zuletzt geprüft am 22.06.2018 37 http://www.wipro.com/documents/Demystifying-machine-learning-for-threat-detection. pdf, zuletzt geprüft am 17.07.2018 38 https://www.computerwoche.de/a/wie-maschinelles-lernen-zum-verhaengnis- wird,3544253 , zuletzt geprüft am 22.06.2018