Kognitive Sicherheit

Wie andere kognitive Computing-Anwendungen nutzen selbstlernende Sicherheitssysteme Data Mining, Mustererkennung und natürlich Sprachverarbeitung, um das menschliche Gehirn zu simulieren. Dies allerdings in einem leistungsstarken Computermodell. Solche automatisierten Sicherheitssysteme sind darauf ausgelegt, Probleme zu lösen, ohne menschliche Ressourcen zu benötigen.

Algorithmen des maschinellen Lernens erlauben es kognitiven Systemen, Daten kontinuierlich nach wichtigen Informationen zu durchforsten und durch Analysen hinzuzulernen. Durch die fortlaufende Verfeinerung von Methoden und Prozessen lernen die Systeme, Bedrohungen zu antizipieren und proaktive Lösungen zu generieren. Die Fähigkeit, große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten zu verarbeiten und zu analysieren. Dies bedeutet, dass kognitive Sicherheitssysteme Zusammenhänge zwischen Datenpunkten und Trends erkennen können, die für einen Menschen unmöglich zu erkennen wären.

Kognitive Sicherheit kann insbesondere dabei unterstützen, Cyberangriffe abzuwehren, die die menschliche Wahrnehmung manipulieren. Solche Angriffe zielen darauf ab, das Verhalten von Menschen in einer Weise zu beeinflussen, die dem Angreifer dient. Die Bemühungen um kognitive Sicherheit umfassen auch nicht-technische Ansätze, um Menschen weniger anfällig für Manipulationen zu machen. Die technischen Lösungen solle irreführende Daten und Desinformationen erkennen und deren Verbreitung verhindern.