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iit-Themenband – Künstliche Intelligenz 87 ANBIETER ML-NUTZUNG FIRMENSITZ Sophos Endpunkt-Schutz. Übernahme von Invincea in 2017 mit Kom- petenz zum Ausschalten bislang unbekannter Schadsoftware und hochentwickelter Cyberattacken mit Hilfe patentierter neuronaler Netz-Algorithmen (Deep Learning)24; dadurch steht Hilfsmittel gegen Zero-Day-Attacken zur Verfügung25. Abingdon, Großbritan- nien Symantec Symantec entwickelt in großem Maße ML-Verfahren. „Dazu gehören innovative Forschung zu Deep Learning, probabilisti- sche Programmierung, verstärkendes Lernen ("Reinforcement Learning") und bayessche nichtparametrische Verfahren.“26 Mountain View, USA München, Deutschland Trend Micro Deutschland Maschinelles Lernen wird seit über 10 Jahren eingesetzt „von Antispam-Engines bis zu Erkennungstechniken für bösartige Social-Media-Elemente.“27 Tokyo, Japan Trend Micro Deutschland: Hallbergmoos, Deutschland Vectra Networks Aufdeckung von Angriffen in Echtzeit. Verhaltensanalyse und permanentes maschinelles Lernen. Nutzung unterschiedlicher Verfahren wie überwachtes und unüberwachtes Lernen sowie „Deep-Learning“-Techniken.28 San Jose, USA Vectra Networks Germany: München, Deutschland 24 https://www.security-insider.de/sophos-investiert-in-maschinelles-lernen-a-583300/, zuletzt geprüft am 13.06.2018 25 https://www.silicon.de/41661245/ki-und-maschinelles-lernen-in-der-it-security/, zuletzt geprüft am 13.06.2018 26 https://www.websecurity.symantec.com/de/de/security-topics/machine-learning-new-frontiers-advanced-threat-detection, zuletzt geprüft am 13.06.2018 27 https://www.silicon.de/41661245/ki-und-maschinelles-lernen-in-der-it-security/, zuletzt geprüft am 14.06.2018 28 https://vectra.ai/dach-press/neun-fragen-zu-k-nstlicher-intelligenz-und-cybersicherheit, zuletzt geprüft am 13.06.2018 Fazit und Ausblick Zum Einsatz von ML in der Praxis ist festzuhalten, dass ML bereits von diversen Unter- nehmen eingesetzt wird, die Werkzeuge zur Verbesserung der IT-Sicherheit anbieten. Anhand der öffentlichen Darstellung ist allerdings nicht immer deutlich, in welchem Umfang und welcher Qualität ML-Verfahren genutzt werden. Das wirtschaftliche Potenzial wurde aber erkannt. Forschung zur ML im Rahmen von IT-Sicherheit exis- tiert aktuell hingegen nur in vergleichsweise geringem Umfang. Die Anzahl von wis- senschaftlichen Foren, die die Thematik explizit in den Vordergrund stellen, ist klein. Dass eine so komplexe Thematik durch die Wirtschaft vorangetrieben wird, ist über- raschend. Der Hintergrund kann in der schlechten Verfügbarkeit realistischer Daten für die Forschung sowie im starken Wettbewerb zwischen den Unternehmen liegen. Heute sind jedoch noch viele Fragen zum Einsatz von ML-Verfahren im Rahmen von IT-Sicherheit ungelöst. Es ergibt sich die Hypothese, dass eine bessere Kooperation