KI-gesteuerte forensische Bereitschaft für organisatorische Sicherheit: Erkennung, Korrelation und Beweissicherheit in modernen SOC-Umgebungen

Dieses Buch beschreibt die Entwicklung und Erprobung eines integrierten Ansatzes zur Verbesserung der organisatorischen Bereitschaft im Bereich der digitalen Forensik mithilfe von Technologien der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. Anlass für diese Arbeit waren das heutige Volumen und die Vielfalt der in der heutigen technologischen Umgebung erzeugten Protokoll- und Analyseinformationen sowie die häufige Unfähigkeit, Beweismittel proaktiv zu sichern. Es wurde ein Forschungsansatz der Designwissenschaft entwickelt, um ein anwendungsorientiertes und fundiertes Rahmenwerk zu schaffen, das anerkannten Qualitätsstandards entspricht. Dieser Rahmen besteht aus vier Hauptkomponenten: einer Streaming-Pipeline für die Datenerfassung; einer Vorverarbeitungsphase zur Normalisierung und Umwandlung der Daten in maschinenlesbare Formate; einer hybriden KI-/ML-Verarbeitungsphase, die sowohl die unbeaufsichtigte Identifizierung von Anomalien als auch die beaufsichtigte Klassifizierung von Ereignissen umfasst; und einer Engine zur Korrelation von Beweismitteln, die eine graphbasierte Methodik verwendet und manipulationssichere Eigenschaften aufweist. Darüber hinaus ermöglicht eine Benutzeroberfläche den Ermittlern, nachvollziehbare Ergebnisse aus KI-Modellen einzusehen, die auf der Grundlage dieses Rahmens entwickelt wurden.