Behavioral Analytics (auch: Verhaltensanalyse) spielen eine immer wichtigere Rolle, da Man-in-the-Middle- und Phishing-Angriffe zunehmen und sich Sicherheitsteams bei der Identitätsprüfung nicht mehr allein auf die Passwortauthentifizierung verlassen können. Insbesondere gewinnt die Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) in Kombination mit Verhaltensanalysen an Bedeutung. Konkret wird dazu eine KI-gestützte Plattform für Anwendungssicherheit entwickelt, um Daten von Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) zu sammeln und zu analysieren. Die Verhaltensanalyse basiert dabei auf historischen Daten sowie Echtzeitdaten und analysiert Benutzerabläufe auf Trends, Muster und Gewohnheiten.
Lösungen zur Verhaltensanalyse identifizieren abweichende Aktivitäten und ergreifen präventive Maßnahmen zur Risikominderung. Dies ermöglicht einen kontextabhängigen Ansatz für das Cyber-Risikomanagement. Solche Lösungen werden unter Verwendung von maschinellem Lernen oder fortgeschrittener Analytik entwickelt, um IT-Teams bei der Erkennung verdächtiger Aktivitäten in ihren Netzwerken zu unterstützen. Da die Kontrolle über das Insider-Bedrohungsmanagement begrenzt ist, trägt dieser risikobasierte Ansatz wesentlich dazu bei, Datenverluste durch Insider in Organisationen zu verringern.