Kritische Schritte in der OT-Sicherheit: Systeme zur Erkennung von Assets, Schwachstellen und Anomalien

Die Bedeutung von Systemen zur Erkennung von Assets, Schwachstellen und Anomalien in der OT-Sicherheit. Effektive Strategien und Best Practices gegen Cyberbedrohungen.

Die Sicherheit der Betriebstechnologie (OT) spielt eine entscheidende Rolle beim Schutz industrieller Systeme und Infrastrukturen. Mit der zunehmenden Digitalisierung haben auch die Cyberbedrohungen gegen OT-Systeme zugenommen. Dies kann schwerwiegende Folgen für Produktionsprozesse und kritische Infrastrukturen haben. In diesem Beitrag konzentrieren wir uns auf Systeme zur Erkennung von Assets, Schwachstellen und Anomalien, die eine wichtige Rolle in der OT-Sicherheit spielen.

Was ist OT-Sicherheit?

Betriebstechnologie (OT) umfasst Technologien zur Steuerung physischer Prozesse wie industrielle Kontrollsysteme (ICS), SCADA-Systeme und andere Automatisierungssysteme. Die OT-Sicherheit beinhaltet Maßnahmen zum Schutz dieser Systeme und deren sicheren und effizienten Betrieb. Heutzutage ist die OT-Sicherheit entscheidend, um Cyberangriffe abzuwehren, die nicht nur Produktionsprozesse, sondern auch Umwelt und Mensch gefährden können.

Unterschiede zwischen OT und IT

Die Unterschiede zwischen OT und Informationstechnologie (IT) führen zu unterschiedlichen Sicherheitsstrategien. Während sich die IT auf Daten- und Informationsmanagement konzentriert, liegt der Fokus der OT auf der Steuerung physischer Prozesse. OT-Systeme haben oft längere Lebenszyklen und werden seltener aktualisiert, was sie anfälliger für Bedrohungen macht. Daher umfasst OT-Sicherheit nicht nur IT-Sicherheitsmaßnahmen, sondern auch den Schutz physischer Geräte und Prozesse.

Asset-Erkennungssysteme

Asset-Erkennungssysteme dienen der Identifikation aller Geräte, Software und Systeme innerhalb eines Netzwerks. In OT-Umgebungen erstellen diese Systeme ein vollständiges Inventar aller Assets und erleichtern das Sicherheitsmanagement. Eine präzise Asset-Erkennung erhöht die Umsetzbarkeit von Sicherheitsstrategien und hilft, potenzielle Bedrohungen effektiv zu managen. Die kontinuierliche Überwachung der Assets ist entscheidend für das rechtzeitige Erkennen von Sicherheitslücken.

Methoden zur Asset-Erkennung:

• Netzwerkscanner: Netzwerkscanner identifizieren alle mit dem Netzwerk verbundenen Geräte. Sie sammeln IP-Adressen und weitere Informationen und führen Port-Scans durch, um verbundene Geräte zu erkennen.
• Surface Scan: Dient der Beurteilung des Zustands von Geräten und Software. Er hilft, den Aktualitätsstand und bestehende Schwachstellen zu identifizieren.
• OT-Asset-Management-Tools: Diese Tools überwachen kontinuierlich die vorhandenen Assets, führen Software- und Hardware-Inventare und helfen, potenzielle Schwächen zu identifizieren.

Systeme zur Schwachstellen-Erkennung

Diese Systeme identifizieren bekannte Schwachstellen in Hard- und Software, die potenziell von Angreifern ausgenutzt werden können. In einer sich ständig verändernden Bedrohungslandschaft ist die Schwachstellenanalyse entscheidend, um den Sicherheitsstatus zu verbessern. Durch Penetrationstests und Schwachstellenscanner lassen sich Sicherheitslücken frühzeitig erkennen und beheben.

Methoden zur Schwachstellen-Erkennung:

• Penetrationstests: Simulierte Angriffe, die helfen, Schwachstellen im System zu identifizieren.
• Schwachstellenscanner: Automatische Tools, die bekannte Schwachstellen analysieren und aufzeigen.
• Software-Updates: Durch regelmäßige Updates werden bekannte Sicherheitslücken geschlossen und neue Funktionen implementiert.

Anomalie-Erkennungssysteme

Diese fortschrittlichen Systeme erkennen abweichendes Verhalten in Systemen oder von Nutzern. Sie nutzen Verhaltensanalysen und maschinelles Lernen zur Früherkennung von Bedrohungen. So können Angriffe gestoppt werden, bevor sie Schaden anrichten.

Methoden zur Anomalie-Erkennung:

• Verhaltensanalyse: Überwacht das Verhalten von Nutzern und Systemen, um ungewöhnliche Aktivitäten zu identifizieren.
• Machine Learning: Lernt normales Verhalten und erkennt Abweichungen basierend auf großen Datenmengen.
• Event- und Log-Management: Protokolliert alle Systemereignisse und hilft bei der Analyse und Erkennung von Anomalien.