Gefahren frühzeitig erkennen

Atos prognostiziert mit Big-Data-Analysen Cyber-Angriffe

Quelle: Foto: Atos
06.07.2017
In Brüssel hat der IT-Dienstleister Atos ein "Security Operations Center" vorgestellt, das Cyber-Angriffe mithilfe von Big-Data-Analysen prognostizieren soll. Enthüllt hat die Firma zudem den weltweit schnellsten kommerziellen Quanten-Simulator.
An der Pressekonferenz zu den "Technology Days" hat der französische IT-Konzern Atos im Palais des Beaux-Arts in Brüssel seine neuesten Entwicklungen vorgestellt. Hohe Wichtigkeit misst das Unternehmen – nach den jüngsten groß angelegten Hacker-Attacken – den Maßnahmen zur Bekämpfung von Cyber-Kriminalität bei. "Die Angriffe, die wir im Moment sehen, sind nur der Anfang", sagte Thierry Breton, CEO von Atos, an der Pressekonferenz. Es brauche darum wirksame Lösungen, um Unternehmen vor den Gefahren aus dem Cyber-Space schützen zu können.

KI soll helfen die Gefahr frühzeitig zu erkennen

Thierry Breton kündigte bei der Pressekonferenz das "Prescriptive Security Operations Center" an.
Atos stellt hierzu sein "Prescriptive Security Operations Center" vor. Laut Christophe Moret, Vize-Präsident Cybersecurity bei Atos, dreht sich beim neuen "Security Operations Center" alles um die Reaktionszeit: "Es geht grundsätzlich darum, möglichst viele Gefahren im Voraus zu identifizieren – nicht unbedingt bevor der Angriff erfolgt ist, sondern bevor sich die Attacke auf unsere Kunden ausweitet." Mit Künstlicher Intelligenz (KI) analysiert Atos alle zur Verfügung stehenden Daten – etwa anonymisierte Daten der Kunden oder auch Informationen aus dem Deep-Web und Darknet. Zum Einsatz kommen zudem Technologien aus dem Hause McAfee.
Mit dem "Prescriptive Security Operations Center" habe Atos die Möglichkeit, einen großangelegten Cyber-Angriff vorzeitig zu erkennen. "Entdecken wir eine bestimmte Attacke, etwa jene mit der Ransomware "GoldenEye" in der Ukraine, werden unsere Kunden in Westeuropa oder den USA entsprechend darauf vorbereitet." Denn wenn ein Cyber-Angriff komme, sei es oft bereits zu spät. "Die Vorbereitung ist darum von zentraler Bedeutung", sagt Moret. Nach Angaben des Unternehmens senke sich damit die Erkennungszeit von Schadprogrammen auf weniger als eine Minute, die Gesamtzeit für Reaktion und Wiederherstellung betrage wenige Minuten.
Christophe Moret betont allerdings, dass daneben auch das korrekte Verwalten und Patchen der Systeme, der Einsatz einer aktuellen Sicherheits-Lösung sowie die Sensibilisierung von Mitarbeitenden auf Phishing-Versuche sichergestellt werden müsse.

Ein Quanten-Simulator für die Forschung

Enthüllt hat Atos zudem die Quantum Learning Machine (QLM). Damit kann laut Thierry Breton schon heute die Rechenleistung von Quantencomputern simuliert werden. Vorgesehen sei der Emulator in erster Linie für die Forschungs-Community und Entwickler. So könnten diese bereits jetzt Software und Algorithmen für Quantencomputer entwickeln und testen. Bei der QLM handelt es sich um den weltweit schnellsten kommerziellen Quanten-Simulator.
Atos-CEO Thierry Breton mit der Quantum Learning Machine.
Der Emulator basiert auf einer universellen Programmiersprache namens AQASM (Atos Quantum Assembly Language), die Atos eigens dafür entwickelte. Sie soll auf echten Quantenrechnern ebenfalls funktionieren. Das Unternehmen wolle AQASM deshalb als Standard pflegen, damit künftig der Übergang leichter falle. Insgesamt fünf Modelle umfasst die QLM-Produktpalette momentan. Die Rechenleistung der Maschinen reicht von 30 bis 40 Qubits. Die Arbeitsspeicher umfassen – je nach Ausführung – ein bis 24 TByte. Laut Breton kostet das günstigste Modell des Quanten-Simulators rund 100.000 Euro.
In puncto Leistung kann die Quantum Learning Machine bereits Quantenrechner simulieren. Bei der Geschwindigkeit bietet das System jedoch nicht dieselbe Leistung. Wie Thierry Breton bei der Pressekonferenz erklärte, sei es damit deshalb nicht möglich, Krypto-Algorithmen wie RSA zu knacken. Für echte Quantenrechner wäre dies hingegen ein Leichtes. Um diesem Problem vorzubeugen, nutzt Atos die QLM bereits zur Entwicklung von Algorithmen, an denen selbst echte Quantencomputer scheitern sollen.

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