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Die Mathematik hinter der Cybersecurity

Exeon ist ein Schweizer Cybersecurity-Unternehmen, das sich auf Network Detection and Response (NDR) spezialisiert hat. Ihre Hauptlösung, ExeonTrace, nutzt fortschrittliche Machine-Learning-Algorithmen, um Netzwerkaktivitäten zu überwachen, Anomalien zu erkennen und auf potenzielle Cyberbedrohungen zu reagieren. Dies wird durch mathematische Modelle ermöglicht, die verdächtige Muster in Netzwerkdaten identifizieren. In diesem Essay werden drei zentrale mathematische Konzepte vorgestellt, die ExeonTrace für eine effiziente Bedrohungserkennung nutzt.

1. Anomalieerkennung durch statistische Modellierung

Die Anomalieerkennung basiert oft auf statistischen Verfahren, um ungewöhnliches Verhalten im Netzwerkverkehr zu identifizieren. Eine der häufig verwendeten Methoden ist die Z-Score-Normalisierung, die wie folgt definiert ist:

Hierbei ist der beobachtete Wert, der Mittelwert der Trainingsdaten und die Standardabweichung. Ein hoher Z-Wert weist auf eine potenzielle Anomalie hin, die auf eine Cyberbedrohung hindeuten könnte.

2. Machine Learning zur Mustererkennung

Ein entscheidender Aspekt von ExeonTrace ist die Fähigkeit, durch Machine-Learning-Modelle bekannte Angriffsvektoren zu erkennen. Eine häufig genutzte Methode ist die logistische Regression zur Klassifikation von Netzwerkaktivitäten:


Hierbei sind die Eingangsmerkmale, die gelernten Gewichte und die Wahrscheinlichkeit, dass eine Aktivität als Bedrohung klassifiziert wird. Dies ermöglicht es ExeonTrace, auch bei unbekannten Angriffen frühzeitig Alarm zu schlagen.

3. Graphentheorie zur Netzwerktransparenz

Ein weiteres wichtiges Konzept ist die Nutzung der Graphentheorie zur Analyse von Netzwerkverbindungen. Netzwerke können als Graphen modelliert werden, wobei die Menge der Knoten (z. B. Geräte) und die Menge der Verbindungen darstellt. Die Zentralität eines Knotens kann beispielsweise durch die Betweenness-Zentralität gemessen werden:


Hierbei ist die Anzahl der kürzesten Pfade zwischen den Knoten und und die Anzahl derjenigen Pfade, die durch den Knoten verlaufen. Eine hohe Zentralität kann auf einen kritischen Knoten im Netzwerk hindeuten, der besonders geschützt werden muss.

Fazit

ExeonTrace nutzt moderne mathematische und statistische Verfahren, um Netzwerke effektiv auf Bedrohungen zu analysieren. Durch Anomalieerkennung, maschinelles Lernen und Graphentheorie wird eine umfassende Sicherheitslösung bereitgestellt, die Unternehmen hilft, sich gegen fortschrittliche Cyberangriffe zu verteidigen. Diese Methoden ermöglichen es, Bedrohungen effizient zu erkennen und darauf zu reagieren, ohne auf proprietäre Hardware angewiesen zu sein. So stellt Exeon sicher, dass Netzwerksicherheit auf höchstem Niveau bleibt.

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