Auf den Punkt: Ein Übermaß an falsch-positiven Alarmen erzeugt Alarmmüdigkeit und gefährdet dadurch die Erkennung echter Angriffe, weshalb Sicherheitsteams die Fehlalarmquoten ihrer Erkennungswerkzeuge kennen und aktiv steuern müssen.
Ein Übermaß an Fehlalarmen führt in Sicherheitsteams zu Alarmmüdigkeit und erhöht damit das Risiko, dass echte Angriffswarnungen übersehen oder zu spät ernst genommen werden. Für die Praxis stellt sich die Frage, wie sich die Balance zwischen falsch-positiven und falsch-negativen Ergebnissen sinnvoll steuern lässt.
Jedes auf Angriffserkennung ausgelegte Sicherheitswerkzeug macht zwangsläufig Fehler. Dabei stehen sich zwei Fehlerarten gegenüber: falsch-negative Ergebnisse, bei denen ein Tool einen tatsächlichen Angriff nicht erkennt, und falsch-positive Ergebnisse, bei denen gutartige Aktivität fälschlich als bösartig eingestuft wird. Forscher und Hersteller arbeiten laut Karen Kent von Trusted Cyber Annex seit Jahrzehnten daran, die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern, ohne die Systemleistung zu beeinträchtigen.
Beide Fehlerarten stehen in einem Zielkonflikt zueinander: Maßnahmen, die falsch-negative Ergebnisse reduzieren sollen, führen in der Regel zu mehr falsch-positiven Alarmen und umgekehrt. Gerät dieses Gleichgewicht aus der Balance, leidet die Effektivität des gesamten Sicherheitsteams – Analysten verbringen mehr Zeit mit der Prüfung irrelevanter Warnungen, was die Reaktionsfähigkeit auf reale Vorfälle mindert.
Betroffen von diesem Problem sind praktisch alle gängigen Erkennungswerkzeuge: Anti-Malware- und Anti-Phishing-Lösungen, SIEM-Systeme, Intrusion Detection and Prevention Systems, Data-Loss-Prevention-Tools (DLP), Firewalls sowie Endpoint Detection and Response (EDR). Sicherheitsverantwortliche sollten daher genau kennen, wie häufig die eingesetzten Werkzeuge Fehlalarme produzieren, um die Auslastung der Analysten realistisch einschätzen und Prioritäten bei der Alarmbearbeitung setzen zu können.
Für die operative Praxis bedeutet dies, die Fehlalarmquote der eigenen Toolchain regelmäßig zu messen und in die Bewertung der Erkennungsqualität einzubeziehen – eine reine Fokussierung auf möglichst niedrige falsch-negative Raten kann sonst zu einer Flut irrelevanter Meldungen führen, die die eigentliche Sicherheitsarbeit erschwert.
Quelle: www.computerweekly.com · Erschienen 4. Mai 2026
Lumi AI News — KI-assistierte Kuratierung gemaess Art. 50 EU AI Act. Paraphrase und Klassifikation durch Lumi News Pipeline v1.8.2.