In dieser Folge von „WeTalkSecurity" geht es um Threat Intelligence: was sich hinter dem Begriff verbirgt, wie Unternehmen davon profitieren, welche Rolle APT-Gruppen und geopolitische Konflikte dabei spielen – und warum Datenqualität wichtiger ist als Datenmenge. Philipp Plum spricht mit Steffen Schmidt, Manager of Sales Engineering bei ESET, darüber, wie Rohdaten und Telemetrie in verwertbare Bedrohungsinformationen verwandelt werden, was Datafeeds und APT-Reports leisten, welche Einstiegshürden bei der Implementierung bestehen und wie KI bzw. Machine Learning die Analyse von Bedrohungslagen künftig weiter vereinfachen wird.

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Schwerpunkte und Inhalte der Episode:

Woher kommen die Daten?: ESET generiert Telemetrie aus weltweit installierten Endpoints, aus Honeypot-Systemen und über drei globale Malware Research Center. Unternehmen außerhalb der IT-Security-Branche können solche Daten nicht selbst generieren – genau hier liegt der Mehrwert eines spezialisierten Anbieters.

APT-Gruppen und geopolitische Dimension: Staatlich gesponserte Angreifer (Advanced Persistent Threats, APTs) verfolgen gezielt Ziele in Behörden, Unternehmen und kritischer Infrastruktur. Am Beispiel der Ukraine – wo ESET Marktführer ist – zeigt sich, wie Cyberoperationen eng mit geopolitischen Ereignissen verknüpft sind: von Spionage und Datenabfluss bis hin zu gezielter Sabotage von Energieversorgung und Industrieanlagen.

Datafeeds und APT-Reports: ESET bietet zwei Hauptformen der Threat Intelligence: maschinenlesbare Datafeeds (u. a. für Firewall- und SIEM-Systeme) sowie lesbare APT-Reports (6–8 pro Monat, von strategischer bis technischer Ebene). Die Reports richten sich an Zielgruppen vom CISO bis zum SOC-Analysten und beinhalten Informationen zu eingesetzten Techniken, Schwachstellen und Indicators of Compromise (IoCs).

Confidence und Datenaktualität: Qualität schlägt Quantität: ESET setzt auf hochwertige, deduplizierte Daten mit klarer Konfidenz-Bewertung. Informationen haben ein maximales Aktualitätsfenster von 48 Stunden – danach verlieren sie an Relevanz, da sich Angreiferinfrastruktur kontinuierlich verändert.

KI und Machine Learning: Ohne automatisierte Auswertung wären die täglich anfallenden Hunderte Millionen Datenpunkte nicht handhabbar. Machine Learning ist die technische Basis für Deduplizierung, Konfidenz-Bewertung und Kontextualisierung. Neu: Der ESET AI Advisor ermöglicht es, aus abstrakten Fragen zur Bedrohungslage in Minuten konkrete, handlungsorientierte Antworten zu generieren – inklusive Regelvorschlägen für Schutzsysteme.

Einstiegshürden und Implementierung: Entscheidend ist die Frage, wie Threat Intelligence konsumiert wird – ob auf Firewall-Ebene (IP/Domain-Blocking), im SIEM oder als APT-Report. Ein Multi-Vendor-Ansatz bei den Intelligence-Quellen wird empfohlen, um regional blinde Flecken zu vermeiden. ESET hat besondere Stärken in Osteuropa; andere Anbieter decken andere Regionen ab.

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