Bewährte KI-Technologie seit 2008

Gestern: Die Grundlagen schaffen​

Bereits 2008 haben wir KI in die Bitdefender-Sicherheitslösungen integriert und gleichzeitig die Forschungsgemeinschaft durch offene Projekte unterstützt. So konnten wir neue und unbekannte Bedrohungen frühzeitig antizipieren und abwehren.

  • Ein von uns im Jahr 2014 entwickeltes Modell war 2017 in der Lage, die WannaCry-Ransomware-Angriffe zu blockieren, obwohl dabei eine zuvor unbekannte Schwachstelle ausgenutzt wurde.

  • Wir haben 25.000 KI-Agenten veröffentlicht, die auf 60 klassischen Atari-Spielen trainiert wurden, um andere Forscher im Bereich des Imitationslernens zu unterstützen.

Übersicht Best Protection, Best Performance für Unternehmen - AV Comparatives

Heute: Ganz reale Vorteile​

Cybersicherheit ist komplex und es gibt nicht die eine Lösung. Darum kombinieren wir eine Vielzahl von Machine-Learning-Modellen (ML) mit traditionellen Technologien, um individuelle Herausforderungen effizient zu bewältigen. Diese Herangehensweise hat uns Top-Platzierungen in Real-World-Protection- und APT-Tests sowie in XDR- und MDR-Branchenberichten eingebracht.

  • Um auch kleinste Abweichungen zu erkennen, erstellt unsere Anomalieerkennung für jeden Benutzer und jedes Gerät ein individuelles ML-Modell anstatt sich auf die Unternehmensebene zu beschränken.

  • Unsere Plattform verarbeitet über 60.000 einzigartige Datenpunkte, die von unserer KI in den verschiedenen Sicherheitsebenen genutzt werden.

Dragos Gavrilut - VP of Threat Research

Morgen: Bereit für die nächsten Herausforderungen​

Bei Bitdefender gehen wir die Fortschritte in der KI nicht nur mit, sondern prägen sie maßgeblich. Mit über 70 veröffentlichten wissenschaftlichen Fachartikeln und mehr als 50 Bitdefender-Sicherheitsforschern, die an Universitäten lehren, engagieren wir uns intensiv in der Weiterentwicklung von KI, um aktuellen und zukünftigen Herausforderungen und Bedrohungen besser begegnen zu können.

  • Mit genetischen Algorithmen trainieren wir KI-Modelle durch einen Prozess, der von der natürlichen Selektion inspiriert ist, und erzielen dadurch bessere Ergebnisse in der Cybersicherheit.

  • Wir setzen generative gegnerische Netzwerke (GANs) ein, bei denen zwei KI-Teams ständig gegeneinander antreten: Eines entwickelt neue Angriffsmethoden, das andere wehrt sie ab. Dieser Schlagabtausch ermöglicht es unserer KI, Bedrohungen vorauszusehen und zu neutralisieren, bevor sie in der realen Welt zum Problem werden.

Meilensteine der KI-Innovation durch Bitdefender

2008

Erste ML-basierte Erkennung

Bitdefender setzte Machine Learning ein, um die Erkennung von neuer oder unbekannter Malware zu verbessern.

2011

Erster Algorithmus zur Rauschunterdrückung

Unser Algorithmus zur Rauschunterdrückung half dabei, Fehlklassifizierungen zu reduzieren.

2013

Erste automatisierte Stream-Erkennung auf ML-Basis

Die erste Implementierung einer automatisierten Stream-Erkennung mithilfe von ML-Technologien.

2014

Erster Einsatz von Deep Learning

Der erste Einsatz von Deep-Learning-Algorithmen zur Erhöhung der Erkennungsraten.

2017

Erstes anpassbares Machine Learning

Mit Bitdefender HyperDetect können Unternehmen ML-Erkennung individuell abstimmen und komplexe Angriffe schon vor der Ausführung stoppen.

2017

Schutz vor dateilosen Angriffen

Durch den Einsatz maßgeschneiderter ML-Modelle zur Merkmalsextraktion aus Befehlszeilen und PowerShell-Skripten stoppen wir dateilose Malware. Diese Forschung brachte uns die Auszeichnung als "Key Innovators" durch die Europäische Kommission ein.

2020

Anomalieerkennung in EDR

Unsere Anomalieerkennung setzt auf KI, um typische Verhaltensmuster zu erkennen und Abweichungen mit minimalem Fehlalarmen zu identifizieren.

2022

Integrierte XDR mit intuitivem Vorfallberater

Bitdefender Native XDR setzt ML ein, um Bedrohungssignale automatisch über Endpoints, Identitäten, Apps, Netzwerke, Clouds, Mobilgeräte und mehr zu korrelieren und zu konsolidieren. Der Vorfallberater liefert dabei alle wichtigen Antworten in einer für Menschen verständlichen Weise.

2024

GravityZone AI Assistant

Der Bitdefender GravityZone AI Assistant nutzt Large
Language Models (LLMs), um durch die umgehende Beantwortung von Fragen Bedrohungsanalysen zu beschleunigen und zu vereinfachen.

180+

Führende Technologiemarken setzen auf Bitdefender-Technologien.

60000+

Einzigartige Datenpunkte von unseren Machine-Learning-Algorithmen extrahiert und eingesetzt.

400+

Pro Minute gefundene Bedrohungen.

50

Milliarden tägliche Bedrohungsabfragen von Hunderten von Millionen Systemen.

Bitdefenders Ansatz gegen KI-Bedrohungen

Wir sind überzeugt, dass KI eher den Verteidigern zugutekommt als den Angreifern, auch wenn Ängste, Unsicherheiten und Zweifel die Wahrnehmung oft trüben. Darum setzen wir bei Bitdefender auf Wissenschaft statt auf Spekulation. Wir bewerten Angriffsvektoren immer wieder neu, um sicherzustellen, dass unsere Sicherheitslösungen der dynamischen KI-Bedrohungslandschaft immer einen Schritt voraus sind.

KI und Cyberkriminalität
  • 01

    KI-gestützte Social Engineering-Angriffe

    Social-Engineering-Angreifer haben das Potenzial von KI schon früh erkannt, traditionelle Abwehrmaßnahmen wie Schulungen zur Nutzersensibilisierung sind darum heute kaum noch ausreichend. Doch Technologie kann diese Lücke schließen. Unser Expertenteam, das sich auf Deepfakes, Business Email Compromise und Betrug spezialisiert hat, arbeitet kontinuierlich daran, die innovativen Sicherheitsalgorithmen zu verbessern, die in Lösungen wie GravityZone Security for Email, Netzwerkschutz und unserem XDR-Sensor für Produktivitätsanwendungen zum Einsatz kommen. 

  • 02

    KI-generierte Malware und Ransomware

    Die wachsende Bedrohung durch KI-generierte Malware mag beunruhigend wirken, doch unser mehrstufiger Sicherheitsansatz ist der Herausforderung gewachsen. Wir erkennen schädliches Verhalten, selbst in bisher unbekannten Varianten bestehender Malware. Über unsere Telemetrie identifizieren wir täglich über 500.000 neue Bedrohungen (mehr als 400 pro Minute), wobei unsere Systeme diese hohe Menge effizient verarbeiten.  Angesichts der Vielzahl von neuen Malware-Varianten, die durch KI-generierten Code entstehen, ist eine solide Basis für Ihre mehrstufige GravityZone-Plattform von entscheidender Bedeutung.

  • 03

    Automatisierte Angriffe und Aufklärung

    Das Zeitfenster zwischen der Entdeckung einer Sicherheitslücke und der Bereitstellung eines Patches wird immer kürzer und beträgt oft weniger als 24 Stunden. In dieser kurzen Zeitspanne sind ungeschützte, mit dem Internet verbundene Geräte ein bevorzugtes Ziel für automatisierte, opportunistische Angriffe, die noch nicht gepatchte Schwachstellen ausnutzen.  
     
    Mit unseren Lösungen für Risikomanagement und Patch Management haben Sie stets einen genauen Überblick über Ihre Schwachstellen, können Patches priorisieren und so das Risiko durch exponierte Geräte minimieren. Doch Sicherheit ist mehrstufig.  Selbst mit starken Präventivmaßnahmen könnten Angreifer Wege finden, in Systeme einzudringen. In solchen Fällen ist es entscheidend, die Verweildauer von Bedrohungen zu minimieren – durch Lösungen wie GravityZone XDR oder Bitdefender MDR.  

Bewährt. Konkurrenzlose Effektivität bei der Cybersicherheit.

Wir stehen Ihnen bei der Auswahl der richtigen Lösung bzw. des richtigen Dienstes für Ihr Unternehmen gerne zur Seite. Alle Produkte anzeigen.