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Nach dem Angriff auf

das Uniklinikum Düsseldorf

Mit KI gegen Ransomware

Ransomware verursacht weiterhin Chaos und Unterbrechungen in Unternehmen auf
R a n s o m wa r e v e r u r s a c h t w e i t e r h i n C h a os u n d U n t e r b r e c h u n g e n i n U n t e r n e h m e n a u f
der ganzen Welt – mit immer schwerwiegenderen Folgen und gegen zunehmend
d e r g a n z e n W e l t – m i t i m m e r s c hw e r w i e g e n d e r e n F o l g e n u n d g e g e n z u n e h m e n d
hochrangige Ziele. Im September 2020 machte die Nachricht vom Tod einer Frau in
Deutschland nach einem Ransomware-Angriff auf das Universitätsklinikum
Düsseldorf Schlagzeilen. Sie bestätigte, dass die Bedrohung für Menschen nicht mehr
theoretisch ist. Technologien aus der künstlichen Intelligenz (KI) könnten zur Abwehr
solcher Angriffe hilfreich sein.

ansomware betrifft alle Branchen, aber im Jahr 2020 Diese Form des Angriffs, auch Doxware genannt, ver-
haben Cyberkriminelle zunehmend wichtige Dienste, schafft dem Angreifer ein Druckmittel für den Fall, dass die
R wie das Gesundheitswesen, lokale Behörden und kri- Organisation sich weigert, das Lösegeld zu zahlen – er kann
tische Infrastrukturen, getroffen. Je mehr auf dem Spiel steht, die Daten im Dark Web verkaufen oder beispielsweise damit
desto wichtiger wird es, zu verstehen, wie man diese verhee- drohen, geistiges Eigentum an Konkurrenten weiterzugeben.
renden und weit verbreiteten Angriffe verhindern kann.
Ransomware kann sich innerhalb von Sekunden quer Ransomware mit KI abfangen
durch die digitale Infrastruktur eines Unternehmens ausbrei-
ten und innerhalb von Minuten ganze Systeme offline neh- Um diese Bedrohungen zu bekämpfen, wenden sich Un-
men. Angreifer schlagen oft nachts oder an Wochenenden zu, ternehmen Sicherheitslösungen zu, die unüberwachtes ma-
wenn die Reaktionszeit der Sicherheitsteams langsamer ist. schinelles Lernen nutzen, um neuartige Angriffe zu erkennen
Angriffe mit maschineller Geschwindigkeit erfordern eine Ab- und darauf zu reagieren – ohne die Notwendigkeit von Regeln
wehr mit gleicher Geschwindigkeit, die diese Bedrohung ohne und Signaturen oder menschlichem Eingreifen. Unüberwach-
menschliche Führung erkennen und darauf reagieren kann tes maschinelles Lernen lernt die normalen Verhaltensmuster
und die Bedrohung autonom blockiert. für jeden Benutzer und jedes Gerät im gesamten Unterneh-
men. Dadurch kann die Technologie anomale Aktivitäten er-
Einblicke aus einer echten Infektion kennen, die auf Bedrohungen hindeuten, ohne sich auf fest
kodierte Regeln und Signaturen zu verlassen.
In Beispiel Uniklinik Düsseldorf war der ursprüngliche Gezielte Angriffe mit doppelter Bedrohung sind auf dem
Infektionsvektor Spear-Phishing. 2020 war die Verwendung Vormarsch und extrem gefährlich – sie zielen zunehmend auf
von Phishingmails mit Pandemie-Thematik eine beliebte Me- Umgebungen mit hohem Risiko ab. Ransomware-Angriffe
thode, um Ransomware in Gesundheitsorganisationen einzu- wie diese zeigen Unternehmen, warum eine autonome Re-
schleusen. Die traditionellen Gateways ließen diese oft durch. aktion im aktiven Modus nicht nur „nice to have“ ist – sondern
Der Angreifer begann mit Netzwerk-Scan-Aktivitäten und notwendig, da schnelllebige Bedrohungen maschinenschnelle
Enumeration, um den Zugriff auf das Subnetz für Forschung Reaktionen erfordern. n
und Entwicklung zu erweitern. Ein infiziertes Gerät stellte
Bild: ©Gorodenkoff - stock.adobe.com mit der Ransomware verbunden ist, und das TOR-Browser- Max Heinemeyer,
dann eine Verbindung zu einer verdächtigen Domain her, die
Bündel wurde heruntergeladen – wahrscheinlich für Com-
mand-and-Control-Zwecke. Eine große Menge sensibler Daten
aus dem F³E-Subnetz wurde auf eine seltene Domain hochge-
laden. Dies ist typisch für bestimmte Arten von Ransomware,
die als „doppelte Bedrohung“ angesehen werden, da sie nicht
nur versuchen, wichtige Dateien zu verschlüsseln, sondern
Director of Threat Hunting bei Darktrace
auch eine Kopie davon an den Angreifer zurückschicken.

SPECIAL_2/2021 IT-SICHERHEIT IM KRANKENHAUS 19