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Institut
Web Service Security - XKMS
(2004)
Momentan ist der Tenor der meisten Artikel zum Thema Künstliche Intelligenz (KI) relativ konformistisch – unverzüglich wird der Leser dahingehend sensibilisiert, dass sich hierdurch enorme Chancen auftun, die nicht ungenutzt bleiben dürfen, um international nicht abgehängt zu werden. Eher nebenbei erwähnt wird, dass trotz aller Euphorie auch die Risiken in Betracht zu ziehen seien. Da aus diesen jedoch Implikationen für die gesamte Gesellschaft resultieren können, ist es nicht nur ratsam, sondern erforderlich den Einsatz von KI in allen Bereichen – sogar im Kontext der IT-Sicherheit – unter ethischen Aspekten zu bewerten.
Digitalisierung gilt als die Basis für das Wohlergehen der modernen und globalen Informations- und Wissensgesellschaft. Während sie immer mehr Fahrt aufnimmt, zeigt sie gleichzeitig immer deutlicher auch ihre Kehrseite: Altbewährte Verteidigungssysteme gegen Cyberangriffe versagen zunehmend. Die Ursachen werden inzwischen sehr klar: Der klassische Perimeter löst sich dank Cloud und Mobility auf, die Angriffsflächen werden dank unzähliger neu im Netz hinzugekommener Dinge exponentiell größer, und Abwehrmaßnahmen auf herkömmliche Weise dank einer zerklüfteten, kaum integrierten Security-Landschaft immer komplexer. Zeit, die Erfolgsfaktoren der Digitalisierung zu erkennen und für das eigene Unternehmen umzusetzen. Dabei helfen vier grundsätzliche Cybersicherheitsstrategien.
Wie Datenräume helfen, neue Geschäftsmodelle zu entwickeln : sicher, vertrauenswürdig und dezentral
(2023)
In der heutigen Zeit werden sehr große Datenmengen generiert und verwaltet, dennoch wird der Wert der Daten in Deutschland und Europa noch nicht voll ausgeschöpft. Die gemeinsame Nutzung von Daten kann und soll datengetriebene Anwendungen noch weiter vorantreiben, bei der Erfüllung regulatorischer Anforderungen helfen sowie einen finanziellen Mehrwert für Firmen schaffen. Viele kleine bis mittelständische Unternehmen zögern derzeit jedoch, Daten untereinander auszutauschen, weil sie befürchten, die Hoheit über ihre Daten zu verlieren und nicht wissen, wer Zugriff auf die Daten hat und wofür die Daten verwendet werden.
Unternehmen setzen zunehmend auf KI oder planen, dies künftig zu tun. Doch die große Euphorie bleibt in der Industrie aus guten Gründen noch aus. Zum einen fehlt die kritische Masse an Einsatzszenarien, weswegen Unsicherheit besteht, welche Handlungsfelder nachhaltige Erfolge versprechen. Zum anderen ist die Frage der Zuverlässigkeit zu klären, also wie valide KI-generierte Ergebnisse wirklich sind. Im Folgenden geht es um die Mechanismen, die gute Ergebnisse sicherstellen helfen.