Prädiktive Bedrohungsdaten-Feeds

Anwendungsfälle von Predictive Threat Intelligence

• 

  Neue riskante Domaingruppen blockieren

  Identifizieren und verhindern Sie täglich potenzielle domainbasierte Bedrohungen zur frühzeitigen Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen.

• 

  Identifizieren Sie die Infrastruktur des Angreifers

  Sammeln Sie WHOIS-, IP- und andere Kontextinformationen für Domains und stellen Sie deren Verbindungen dar.

• 

  Verhindern Sie Markenimitationen

  Erkennen Sie Markenimitationen frühzeitig mit täglichem Zugriff auf potenzielle Cybersquatting-Domains.

• 

  Anreicherung der Quellen für Bedrohungsdaten

  Kombinieren Sie vorhandene Informationsquellen mit detaillierten Domain-Bedrohungsdaten für mehr Transparenz und eine effizientere Bedrohungsjagd.

Bauen Sie Ihre erste Verteidigungslinie mit Predictive Threat Intelligence auf

Häufig gestellte Fragen

Was ist prädiktive Bedrohungsanalyse?

Im Bereich der Cybersicherheit ist Predictive Threat Intelligence ein proaktiver Ansatz, bei dem Daten, Verhaltensanalysen, Algorithmen des maschinellen Lernens und künstliche Intelligenz eingesetzt werden, um potenzielle Bedrohungen vorherzusagen, bevor sie sich manifestieren.

Dieser vorausschauende Ansatz verringert die Wahrscheinlichkeit, dass Angriffe erfolgreich sind, und hilft Unternehmen, neuen Bedrohungen einen Schritt voraus zu sein.

Sie wird manchmal auch als proaktive Bedrohungsanalyse bezeichnet.

Was sind die Vorteile von Predictive Threat Intelligence gegenüber herkömmlichen Threat Intelligence Feeds?

Die wichtigsten Vorteile des Einsatzes von Predictive Threat Intelligence sind:

• frühzeitige Erkennung von neuen Bedrohungen;
• Schutz vor Markenimitation;
• proaktive Risikominderung;
• reduzierte Fehlalarm-Rate.

Im Vergleich dazu liefern herkömmliche Threat Intelligence Feeds Informationen über vergangene Bedrohungen. Sie sind nützlich zum Schutz vor laufenden Angriffen und werden von Cybersicherheitsteams aufgrund ihrer sehr niedrigen Fehlalarmrate geschätzt.

Diese Verlaufsdaten und Indikatoren für Kompromittierung (IoCs) können jedoch erst gesammelt werden, nachdem ein Cyberangriff bereits stattgefunden hat. Daher besteht stets das Risiko, dass eine Organisation Ziel eines Cyberangriffs wird, bevor die IoCs für diese spezifische Bedrohung in den von ihr abonnierten Datenfeeds verfügbar sind.

Prädiktive Intelligenz agiert proaktiv statt reaktiv. Die prädiktive Cyber-Intelligence der WhoisXML-API liefert Informationen über potenziell schädliche Domains, Cybersquatting und algorithmisch generierte Domains weniger als 24 Stunden nach deren Registrierung und oft BEVOR sie missbraucht werden.

Durch den Einsatz von prädiktiven Analysen und nahezu in Echtzeit verfügbaren potenziellen Bedrohungsdaten können Cybersicherheitsteams eine proaktive Verteidigung einsetzen, Netzwerke und Personen effektiv vor neuen Bedrohungen schützen, potenzielle Risiken reduzieren und die Sicherheitslage des Unternehmens stärken.

Dank vorausschauender Sicherheit wissen Sie, woher der Angriff kommt, sodass Sie nicht wissen müssen, welche Form der Angriff annehmen wird, um ihn zu blockieren.

Wie kann ich prädiktive Bedrohungsdaten in meine Cybersicherheitsprozesse integrieren?

Die Feed-Dateien mit vorausschauenden Bedrohungsinformationen der WhoisXML-API liegen im CSV-Format vor, das als Standard in der Cybersicherheit gilt. Sie können sie ganz einfach zu der von Ihnen verwendeten Plattform für Bedrohungsinformationen, SIEM, SOAR oder EDR hinzufügen.

Sie können prädiktive, handlungsrelevante Bedrohungsanalysen als erste Verteidigungslinie nutzen, um proaktiv vorzugehen, potenzielle Bedrohungen zu verhindern und Angriffsvektoren zu blockieren.

Was macht die prädiktiven Bedrohungsdaten der WhoisXML API so besonders?

Die WhoisXML API verfügt über mehr als 15 Jahre Erfahrung im Bereich Domain Intelligence, mit über 21 Milliarden aggregierten älteren WHOIS-Datensätzen und 7.596 täglich überwachten TLDs. Wir haben unsere prädiktiven Machine-Learning-Modelle auf der Grundlage der im Laufe der Jahre gesammelten riesigen Mengen an Domain-Verlaufsdaten trainiert.

Das macht unsere Vorhersagemodelle präziser, gewährleistet eine geringe Anzahl falsch positiver Ergebnisse und liefert bessere, umsetzbare Erkenntnisse, wodurch zukünftige Bedrohungen wirksam verhindert werden.

Was enthalten die prädiktiven Threat Intelligence Data Feeds ?

• Der First Watch Malicious Domains Data Feed basiert auf prädiktiven KI-Modellen, um täglich Listen von Domains mit bösartigen Absichten bei der Registrierung zu erstellen (bevor sie irgendeine bösartige Aktivität zeigen) und so Phishing-, Spam- und Malware-Kampagnen zu verhindern, bevor sie beginnen.
• Typosquatting Data Feed ermöglicht es Benutzern, verdächtig ähnliche, massenhaft registrierte Domainnamen im Auge zu behalten, die möglicherweise für Typosquatting- oder Phishing-Kampagnen verwendet werden.
• Der Early Warning Phishing Data Feed enthält täglich aktualisierte Listen von Newly Registered Domains , die bekannte Markennamen und Textstrings nachahmen. Der Feed enthält außerdem zusätzliche Dateien, mit denen Sie nach ähnlichen Marken- oder Themen-Domains filtern können, die in großen Mengen registriert wurden.
• Der Early DGA Detection Data Feed bietet täglich aktualisierte Listen neuer Domains, die algorithmisch erstellt werden und oft unsinnige alphanumerische Kombinationen enthalten.
• Die Datenbank für Einweg-E-Mail-Domains enthält Zehntausende von temporären E-Mail-Domains, die zur Erstellung von Einweg-E-Mail-Adressen verwendet werden.

Wie hilft Predictive Threat Intelligence beim Schutz vor potenziellen Angriffen?

Durch den Einsatz von Vorhersagemodellen und Informationen über potenziell bösartige Domains können Sicherheitslösungen entweder den Datenverkehr von oder zu diesen Domains präventiv blockieren oder Warnmeldungen ausgeben, wenn solcher Datenverkehr erkannt wird.

So können Cybersicherheitsteams die Organisation vor einer Vielzahl von Phishing- und Malware-Kampagnen schützen und die Wahrscheinlichkeit von Cyberangriffen deutlich verringern, anstatt darauf zu warten, dass sie stattfinden, und dann zu versuchen, sie abzuwehren.

Wer könnte von der Nutzung prädiktiver Bedrohungsdaten-Feeds profitieren?

• Entwickler von Sicherheitsplattformen
• SOCs und MSPs
• Gesetzeshüter und Sicherheitsforscher