IT-Systeme in Unternehmen müssen rund um die Uhr reibungslos funktionieren. Doch die Überwachung von IT-Ressourcen mit herkömmlichen Methoden kann schnell an ihre Grenzen stoßen. Bisherige Lösungen arbeiten meist mit manuell gesetzten Kriterien, um ungewöhnliches Verhalten zu erkennen. Diese können jedoch nicht alle problematischen Situationen erkennen, ohne gleichzeitig Fehlalarme auszulösen.
Ein innovatives Projekt zur Anomalieerkennung – also der Erkennung von ungewöhnlichem Verhalten in IT-Systemen – startet das Mittelstand-Digital Zentrum Hannover gemeinsam mit der Sector Nord AG aus Oldenburg. Ziel ist es, eine KI-basierte Lösung zu entwickeln, die deutlich präziser arbeitet als bisherige Überwachungssysteme.
Warum herkömmliche Methoden nicht ausreichen
Bei der Überwachung von IT-Systemen arbeiten bisherige Lösungen meist mit festen Schwellenwerten. Werden diese Werte über- oder unterschritten, wird ein Fehlverhalten erkannt. Unternehmen haben aber sehr unterschiedliche IT-Landschaften und Arbeitsweisen. Was bei einem Kunden normal ist, kann bei einem anderen bereits ein Warnsignal darstellen. Deshalb müssen die Werte vom Anwender manuell gesetzt werden. Außerdem verändert sich das normale Verhalten auch mit der Zeit: Netzwerkverkehr ist werktags höher als am Wochenende, oder es entstehen spontane Lastspitzen, beispielsweise bei der Erstellung von Berichten am Quartalsende.
Schwellenwerte können diese komplexen Muster nicht erfassen. Sie führen entweder zu vielen falschen Alarmen oder übersehen echte Probleme. Das frustriert sowohl IT-Teams als auch Kunden.
Unüberwachtes Lernen als Schlüssel zum Erfolg
Die Lösung liegt in einer besonderen Form der Künstlichen Intelligenz (KI): dem unüberwachten Lernen mit sogenannten Autoencodern. Diese KI-Systeme lernen selbstständig, was „normales“ Verhalten für ein System bedeutet – und was nicht. Dafür benötigen sie keine aufwendig beschrifteten Trainingsdaten, sondern können gesammelte Systemdaten selbstständig analysieren.
Autoencoder funktionieren wie ein digitaler Fingerabdruck: Sie lernen die typischen Muster eines IT-Systems kennen und können dann Abweichungen zuverlässig erkennen. So identifizieren sie sowohl Probleme bei einzelnen Kennzahlen als auch komplexere Anomalien, die erst im Zusammenspiel mehrerer Werte sichtbar werden. Ein besonderer Vorteil der geplanten Lösung: Sie kann sich an die Besonderheiten von IT-Systemen automatisch anpassen. Das System lernt bereits aus kleinen Zeiträumen das normale Verhalten und kann dann zuverlässig Anomalien aufspüren.
Das Projekt des Mittelstand-Digital Zentrums Hannover mit der Sector Nord AG zeigt auch anderen Unternehmen, wie flexibel und kosteneffizient moderne KI-Lösungen sind. Geplant ist ein Leitfaden zum unüberwachtem Lernen, der die verschiedenen Methoden verständlich erklärt und weitere Einsatzgebiete von KI-Algorithmen des unüberwachten Lernens aufzeigt. So können auch weitere Firmen von den Erkenntnissen profitieren und eigene KI-Projekte erfolgreich umsetzen.
KI in Ihrem Unternehmen: Wir unterstützen Sie gern!
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