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Wie Hacker im Firmennetz sicher erkannt und gestoppt werden

Hier erfahren die Teilnehmer, warum traditionelle Sicherheitslösungen in der Cyberabwehr heute oft scheitern und wie sich mit Hilfe von Machine Learning (ML) die Sicherheit auch sehr komplexer Netzwerke nachhaltig erhöhen lässt.

1 Min. Lesezeit
Eine Person zieht einen Vorhang aus leuchtendem Binärcode auseinander und enthüllt einen dunklen, bedrohlichen Hintergrund. Die Zahlen 0 und 1 bilden das Gewebe dieses digitalen Schleiers und symbolisieren, wie Hacker in Unternehmensnetzwerken erkannt und sicher gestoppt werden können.
Foto: ©AdobeStock/valerybrozhinsky

Erfahren Sie in diesem fesselnden Webinar, wie Cyberangreifer es schaffen, sich in komplexen Netzwerken geschickt hinter Millionen von Datenpunkten zu verstecken – insbesondere in solchen mit IT-, IoT- und OT-Verbindungen. Selbst bei der Verwendung von EDR- und SIEM-Überwachungssystemen können diese Bedrohungen unentdeckt bleiben.

Der Cybersicherheitsexperte Michael Tullius wird Ihnen anhand der innovativen Security-Software-Appliance „Trace“ des renommierten Schweizer Herstellers Exeon demonstrieren, wie ML-Technologien die Netzwerküberwachung revolutionieren können. Durch den intelligenten Einsatz von maschinellem Lernen werden alle blinden Flecken zuverlässig eliminiert und Bedrohungen schnell erkannt und analysiert.

Entdecken Sie, wie ML-basierte Network Detection & Response (NDR) die Arbeitsabläufe in der Netzwerküberwachung erheblich vereinfachen kann. Erleben Sie anhand praktischer Fallbeispiele, wie Sicherheitsteams mit der „Trace“-Lösung ihre Prozesse optimieren können, um effektiver und schneller auf Sicherheitsvorfälle zu reagieren.

 

Schwerpunkte:

  • Erfahren Sie, wie fortgeschrittene Angriffstechniken die Überwachung, Erkennung und Forensik von Cyber-Vorfällen zunehmend erschweren.
  • Verstehen Sie die besondere Herausforderung von Zero-Day-Attacken, bei denen statische Anwendungsfälle und Reputation-Feeds/Signaturen oft keine Hilfe bieten.
  • Entdecken Sie, warum EDR und SIEM-Lösungen, trotz ihrer Komplexität und hohen Betriebskosten, oft keine Zero-Day-Angriffe erkennen können.
  • Lernen Sie, wie Machine Learning (ML) und Network Detection & Response (NDR), die vorhandene Netzwerkinfrastruktur nutzt, um Cyberbedrohungen frühzeitig zu erkennen.
  • Erkennen Sie die Vorteile von NDRs für Management, Admins und SOC-Teams.

 

Referent: 

Mit über 30 Jahren Erfahrung in der Netzwerksicherheit bringt Michael Tullius seine Expertise im Schutz vor Cyberattacken und der Erkennung von Cyberrisiken als Sicherheitsexperte bei Exeon Analytics ein.

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