Tipps
Anfang Oktober dieses Jahres kam der Film Blade Runner in die Kinos und wurde von Kritikern weltweit hochgelobt. Die Fortsetzung des gleichnamigen SciFi-Meisterwerks aus dem Jahre 1982 beinhaltet viele Elemente seines Vorgängers – menschenähnliche Androide, Hologramme und fliegende Autos – und bietet den Zuschauern zudem eine unverkennbare dystopische Sicht unserer Zukunft, in der sich die Technologie, die wir einst für hilfreich hielten, als bedrohlich und verhängnisvoll herausstellt.
Glücklicherweise soll die in Blade Runner dargestellte Zukunft wohl vielmehr für ein Schockerlebnis sorgen – von der Realität ist der Film nämlich (bis jetzt noch) meilenweit entfernt. Ein bisschen mehr Hoffnung sollten wir dennoch in unsere Technologie und deren Erfinder stecken. Denn wenn die technologischen Fortschritte der letzten 20 Jahre auf die Technologiesprünge unserer nahen Zukunft hinweisen, dürfte tatsächlich so einiges auf uns zukommen.
Da wir im Rahmen des Cyber Security Awareness Month weiterhin Probleme im Bereich der Cybersicherheit untersuchen, wollen wir einige der vielversprechendsten Fortschritte des Internets etwas genauer unter die Lupe nehmen – und natürlich ein paar Tipps bereitstellen, wie wir uns auf die Realität von morgen vorbereiten können.
Maschinelles Lernen
Eines der technologischen Schlagwörter, das heutzutage für die meiste Verwirrung sorgt, ist das „Maschinelle Lernen“. Maschinelles Lernen ist im Wesentlichen ein Produkt der künstlichen Intelligenztechnologie, die Computer, basierend auf Daten und Feedback, dazu befähigt Lernfortschritte zu machen und sich diesen anzupassen. Zudem ist das maschinelle Lernen eines der grundlegenden Elemente der Kaspersky Lab Antivirenerkennung. Unseren Ansatz nennen wir deshalb HuMachine: Durch die Kombination von Big Data, maschinellem Lernen und dem Fachwissen unserer Forschungsanalysten hat Kaspersky Lab erweiterte und umfassendere Bedrohungserkennungsprotokolle und Überwachungssysteme entwickelt.
Das Besondere am maschinellen Lernen ist, das Computern ermöglicht wird, Probleme besser vorherzusagen und zu planen, indem sie intelligentere und umfassendere Lösungen bereitstellen, die wiederum weiterentwickelt und perfektioniert werden. Denken Sie bloß an die DDoS-Attacke auf die Firma Dyn, Inc. im letzten Jahr, die das Internet für mehrere Stunden lahmgelegte. Durch das maschinelle Lernen konnte das Ausmaß der Attacke deutlich vermindert werden; die Dyn-Algorithmen sorgten, von Sekunde zu Sekunde, für die Abschwächung des Mirai-Angriffs auf das Unternehmen.
Je häufiger das Netzwerk durch Infizierte-IoT-Geräte angegriffen wurde, desto besser konnte das Netzwerk diese Angriffe identifizieren und abwehren. Die Tools der Malwareerkennung und der HuMachine von Kaspersky Lab funktionieren auf eine ähnliche Art und Weise. Sie scannen Dateien und vergleichen diese mit bekannter Malware, Viren und anderem Schadcode. So können Teile des Schadcodes identifiziert und zugeordnet werden, wodurch unsere ML-Algorithmen von Tag zu Tag intelligenter werden.
Das Internet der Dinge
Das Internet der Dinge (IoT) ist bereits eine florierende technologische Nische. In naher Zukunft werden mit dem Internet verbundene Geräte eine noch zentralere Rolle in unserem Leben spielen und schon jetzt sind viele Geräte, die wir auf täglicher Basis nutzen, mit dem Internet verbunden. Durch seine enge Vernetztheit soll das Internet der Dinge als Tool dienen, das uns dabei hilft effizienter, sicherer und geschützter zu sein.
Trotzdem haben diese Geräte auch die Fähigkeit uns anfälliger und weniger sicher zu machen. Das IoT bringt unzählige Datenschutzprobleme mit sich; dazu kommt, dass neue Angriffsmethoden IoT-Geräte für verwerfliche Zwecke verwenden (noch einmal: die Dyn-Attacke ist vielleicht das bekannteste, aber bei Weitem nicht das einzige Beispiel). Tatsächlich haben unsere jüngsten Forschungsergebnisse gezeigt, dass DDoS-Attacken heutzutage eine größere Auswirkung auf deutlich mehr Unternehmen haben als je zuvor.
Die Sicherung, Erhaltung und Verbesserung der Internetperformance der IoT-Geräte wird eine große Herausforderung unserer Zeit sein. Wie wir diese Herausforderung angehen, wird eine ausschlaggebende Auswirkung auf die Rolle, die das Internet der Dinge letztendlich in unserem Leben spielen wird, haben.
Selbstfahrende Autos
Selbstfahrende Autos sind ein Knotenpunkt der IoT-Revolution, der Erweiterung der Internetperformance und der Verfügbarkeit und Reifung des maschinellen Lernens. Die Perfektionierung des autonomen Fahrzeugs mag wohl die wagemutigste technologische Herausforderung unserer Zeit sein und kombiniert viele unserer raffiniertesten Technologien, um eine neue Lösung für die Zeitersparnis, Fortbewegung und Sicherheit der Menschen zu schaffen.
Aber wie sicher sind selbstfahrende Autos tatsächlich und werden sie es schaffen zur alltäglichen Normalität zu werden? Wir haben einige der Probleme bereits zuvor erläutert und über neue autonome Fahrzeuge, die auf der Frankfurter Automobilausstellung vorgestellt wurden, berichtet.
Die Sicherheit wird den größten Lackmustest für fahrerlose Autos der (nahen) Zukunft darstellen. Wie kann für die Sicherheit der Fahrer und Beifahrer gesorgt werden? Wie lassen sich moralische Probleme, die im Zusammenhang mit der Natur und dem Menschen stehen miteinander vereinen, und wie können Kriminelle daran gehindert werden, die Schwachstellen der Sicherheit, die unsere autonomen Fahrzeuge gefährden könnten, auszunutzen? Diese und weitere Fragen werden die schwierigsten Herausforderungen unserer Zeit sein.
Andere faszinierende Prognosen
Wie Sie wahrscheinlich bereits wissen, hat Kaspersky Lab vor Kurzem sein 20-jähriges Jubiläum gefeiert. Im Rahmen dieser Feierlichkeiten haben wir ein neues Projekt namens Earth 2050 ins Leben gerufen: ein Multimediaprojekt in dem wir die Prognosen, sowohl von bekannten Zukunftsforschern als auch von Forschern von Kaspersky Lab, erläutern. Auf der Seite können Sie bereits Dutzende Prognosen darüber finden, wie die Technologie unser Leben innerhalb der nächsten 30 Jahre verändern wird. Hier können Sie einen Blick auf das Projekt werfen und gerne Feedback hinterlassen!
Was denken Sie, wie sich die Technologie in der Zukunft auf unser Leben auswirken wird? Und wie können wir alle gemeinsam daran arbeiten, uns auf eine noch vernetztere Zukunft vorzubereiten?
