Dipl.-Phys. Oliver Schonschek

ChatGPT und künstliche Intelligenz (KI) sind auf dem Vormarsch und versprechen revolutionäre Veränderungen für Unternehmen. Der aktuelle metafinanz Technologiemonitor deutet darauf hin, dass die Nutzung von ChatGPT in Deutschland bereits im Mainstream angekommen ist. Doch hier wird auch ein Problem offenbar: Viele Unternehmen haben noch keine Richtlinien für den Einsatz dieser Hype-Technologie. Das Interview von Insider Research mit Thomas Reinberger von metafinanz liefert Einsichten.

Die meisten Unternehmen sind überzeugt, dass ihre Firma bei besserer Datenqualität wettbewerbsfähiger, innovativer und entscheidungsfreudiger wäre. Warum ist das Datenmanagement und die Datenqualität aber so zentral und wie verbessert man sich darin? Das Interview von Insider Research mit Rene Haag von Syniti und Alexander Röckle von SAP liefert Antworten.

Datentransformation ist so viel mehr, als nur Daten von einem System in ein anderes zu verschieben. SAP Advanced Data Migration and Management by Syniti ist nicht nur ein „Lift and Shift“-Tool, sondern eine Lösung, die von Grund auf darauf ausgelegt ist, die organisatorische Agilität zu beschleunigen. Der Deep Dive von Insider Research mit Alex Valentin von Syniti liefert genaue Einblicke.

Vertrauenswürdige Künstlicher Intelligenz (KI) kann viele Vorteile mit sich bringen, so die EU-Kommission. Dafür muss aber ein KI-Rechtsrahmen diese Vertrauensbildung ermöglichen. Wichtig sind dabei insbesondere neue Vorschriften für Anbieter von KI-Systemen mit hohem Risiko. Wo stehen die Entwicklungen hin zu einem EU AI Act derzeit? Was sagen Verbände zum aktuellen Strand? Wir geben einen Überblick.

Die Datenschutzaufsichtsbehörden befassen sich ausführlich mit ChatGPT. Was kann man allgemein daraus lernen für eine datenschutzfreundliche KI? Und sind die Forderungen des Datenschutzes überhaupt erfüllbar, wenn man KI erfolgreich machen will? Wir geben einen Überblick, worauf es dem Datenschutz bei KI ankommt und wie KI mit Blick auf die DSGVO in Zukunft aussehen sollte.

Die Bedeutung von IoT-Plattformen, zum Beispiel für Industrie 4.0, ist unbestritten. Doch was leisten IoT-Plattformen im Bereich der Sicherheit und was müssen sie leisten können? Das jüngste E-Book von BigData-Insider untersucht, wo IoT-Plattformen bei der Security bisher stehen und wo es noch Bedarf für Security-Anstrengungen gibt. Dabei zeigt sich, dass nicht nur IoT-Risiken berücksichtigt werden müssen.

Laut einer IBM IBV-Studie geben 48 % aller befragten CEOs an, dass die Nachhaltigkeit eine der höchsten Prioritäten für ihr Unternehmen in den nächsten zwei bis drei Jahren ist. 51 % nennen das Thema gleichzeitig aufgrund von fehlenden Daten eine der größten Herausforderungen. Wie aber können Unternehmen die erforderlichen Daten erfassen, auswerten und nutzen? Das Interview von Insider Research mit Dilek Sezgün von IBM liefert Antworten.

Die Anwendungsbereiche für Künstliche Intelligenz (KI) sind zunehmend sensibel und potenziell folgenschwer. KI-Einsätze in der Medizin sind nur ein Beispiel dafür. Entsprechend hoch ist der Wunsch nach einer geprüften KI-Lösung, denn wer will schon einer Blackbox vertrauen? Inzwischen gibt es zahlreiche Ansätze für KI-Zertifizierungen. Wir geben einen Überblick.

Datenschutz und Künstliche Intelligenz (KI) befinden sich in einem Spannungsfeld, da KI von uns Menschen lernt, also auch personenbezogene Daten ausgewertet werden könnten. Doch der Datenschutz macht KI nicht unmöglich, vielmehr sucht der Datenschutz einen Weg, die Privatsphäre zu schützen, ohne KI zu erschweren. Auf diesem Weg tut sich etwas. Wir geben einen Überblick.

Wo ein KI-Service betrieben oder bezogen werden soll, ist immer auch eine Frage der Sicherheit und des Datenschutzes. Die Risiken für Trainingsdaten und KI-Systeme hängen auch davon ab, ob es sich um eine Cloud-KI, eine Edge-KI oder eine KI handelt, die direkt auf dem jeweiligen Gerät selbst läuft. Das E-Book „Cloud-KI versus Edge-KI“ von BigData-Insider gibt einen Überblick über die KI-Risiken.

Wenn es um mögliche Sicherheitsrisiken beim Einsatz von KI geht, wird häufig das Beispiel des vernetzten, autonomen Fahrens betrachtet, denn dort liegen schwerwiegende Konsequenzen bis hin zum Verlust von Menschenleben auf der Hand. Doch was bedeutet eigentlich sichere KI im Automobil? Was wird dort gefordert? Wir geben einen Überblick.

Wer haftet für die möglichen Fehler einer Künstlichen Intelligenz (KI), wenn diese zu einem Schaden führen? Die Entwickler der KI, die Betreiber der KI oder die Nutzer der KI? Diese Frage muss geklärt werden, wenn KI zunehmend in sensiblen und kritischen Bereichen zum Einsatz kommt. Auf EU-Ebene gibt es hierzu wichtige Entwicklungen im Bereich Produkthaftung.

Viele Bedenken bei der Nutzung von KI (Künstlicher Intelligenz) haben mit dem notwendigen Schutz für die Daten zu tun, die durch die KI analysiert werden sollen. Doch ohne KI kann die Cloud-Sicherheit kaum noch auskommen. Anstatt die Daten an den KI-Dienst zu übertragen, könnte die KI zu den Cloud-Daten kommen. In der Praxis geschieht dies bereits.

Auch in der Landwirtschaft sind Machine Learning und IoT schon lange angekommen, wie Umfragen deutlich machen. Doch wie sieht es in der Praxis aus? Was wird landwirtschaftlichen Betrieben auf dem Markt bereits angeboten? Eine landwirtschaftliche Fachmesse wie die ExpoSE in Karlsruhe bietet spannende Einblicke, wie weit Smart Farming wirklich ist.

Nur wenn der zugrundeliegende Geschäftsprozess transparent, sinnvoll und zweckmäßig ist, kommen die Vorteile eines digitalen Prozesses zum Tragen. Doch mit den klassischen Methoden der Prozessanalyse stellt sich bisher keine nachhaltige Optimierung der Geschäftsprozesse ein. Warum ist das so? Und was ist bei Process Mining anders? Das Interview von Insider Research mit Dr. Gregor Scheithauer, metafinanz Informationssysteme GmbH, liefert Antworten.

In der Medizin werden Bildanalysen von Gewebeproben immer wichtiger. Doch die Auswertung solcher unstrukturierter Bilddaten ist anspruchsvoll. Professionelle Lösungen zur Analyse unstrukturierter Daten können die Ärztinnen und Ärzte bei den Diagnosen unterstützen. Das Interview von Insider Research mit Wolfgang Mertz und Marten Neubauer von Dell Technologies liefert spannende Einblicke in die digitale Pathologie.

Wenn sich die Security-Branche trifft, dann ist der Fachkräftemangel eines der führenden Themen. Hoffnungsträger ist Künstliche Intelligenz (KI). Doch was kann KI oder Machine Learning bereits in der Security übernehmen? Wie sind die Erwartungen, was in Zukunft möglich wird? Kann KI eine vollautomatische Security Realität werden lassen? Die it-sa 2022 ermöglichte hierzu Einblicke.

Das Bewusstsein für IoT- und OT-Risiken ist hoch, das Angriffsrisiko allerdings auch. Die IoT- und OT-Sicherheit muss sich dringend ändern, damit Unternehmen die Vorteile des OT / IoT sicher nutzen können. Konferenzen wie die ISW 2022 zeigen, dass der Wandel der IoT- / OT-Sicherheit bereits voll im Gange ist. Wir geben einen Überblick.

Sicherheitslücken bei IoT-Anwendungen sind leider keine Seltenheit. Um die IoT-Sicherheit zu erhöhen, werden mehr Fachkräfte für die IoT-Entwicklung benötigt. Alternativ können Low-Code-Plattformen die App-Entwicklung erleichtern und für Security by Design in den IoT-Apps sorgen. Dazu müssen aber die Low-Code-Lösungen selbst Sicherheitsanforderungen erfüllen.

Trifft eine KI eine falsche Entscheidung, kann schon heute ein Schadensfall eintreten. In Zukunft ist die Frage, wer dann in der Haftung ist, noch weitaus wichtiger. Auch der Datenschutz hat sich mit der Frage nach der Haftung bei KI befasst. So hat sich dazu kürzlich der Europäische Datenschutzausschuss (EDSA) zu Wort gemeldet, mit spannenden Aussagen.

Wird Künstliche Intelligenz (KI) in kritischen oder sensiblen Bereichen eingesetzt und es kommt zu einem Fehler, stellt sich schnell die Frage nach der Verantwortung. Die Antwort auf diese Frage ist aber gar nicht so einfach. Trotzdem muss sie zwingend gefunden werden. Eine neues Framework der EU will dabei helfen, die Verantwortung bei KI zu klären. Wir geben einen Überblick.

Eine rechtliche Regulierung von Künstlicher Intelligenz (KI) sollte nicht als Einengung verstanden werden. Vielmehr ist KI-Regulierung erforderlich, damit Transparenz, Fairness, Sicherheit und Datenschutz bei der Nutzung von KI sichergestellt werden können. Das E-Book „Regulierung von KI“ betrachtet die Vorhaben der EU, die Selbstregulierung in der Wirtschaft und das Zusammenspiel von KI und DSGVO.

Predictive Maintenance gilt als Schlüsselinnovation von Industrie 4.0. Nicht nur für industrielle Anlagen ist es entscheidend, frühzeitig den Bedarf für eine Instandhaltung zu ermitteln, auch für Straßen und Brücken als Lebensadern für unsere Wirtschaft. Wie kann hier die vorausschauende Wartung helfen? Das Interview von Insider Research mit Milco Gehrmann und Stefan Held von der PROFI AG liefert Antworten.

Fast drei Viertel der Bevölkerung in Deutschland sieht Künstliche Intelligenz als Chance. Voraussetzung ist aber das Vertrauen in die KI-basierte Lösung. Deshalb sind Auditierung und Zertifizierung von Datenschutz, Ethik und anderer Compliance-Vorgaben bei KI sehr wichtig. Inzwischen gibt es dafür auch zunehmend Frameworks und Prüfwerkzeuge. Wir geben einen Überblick.

Das Internet der Dinge (IoT) ist das Nervensystem der Digitalisierung, so hört man es von Marktforschern. Trotzdem kommen Sicherheit, Datenschutz und Compliance im IoT immer noch zu kurz. Das muss sich umgehend ändern, denn mit der Ausbreitung des IoT werden die Risiken immer bedrohlicher und betreffen bereits Leib und Leben von Menschen.

Künstliche Intelligenz (KI) spielt nicht nur auf Seiten der IT-Sicherheit eine zunehmend wichtige Rolle. KI ist auch ein mögliches Angriffsziel und Angriffswerkzeug. IT-Sicherheitsbehörden wie die EU-Agentur für Cybersicherheit geben deshalb Hinweise, wie sich die Algorithmen für Maschinelles Lernen besser gegen Missbrauch und Manipulation schützen lassen.

Ist die Sicherheit personenbezogener Daten auch dann eine Verpflichtung, wenn die betroffene Person gut und gerne auf die Verschlüsselung der E-Mail an sie oder ihn verzichten könnte? Die Frage ist entscheidend, denn man könnte ja mit Kunden vereinbaren, dass diese keinen Wert auf Datensicherheit legen. Die Aufsichtsbehörden für den Datenschutz haben Stellung bezogen.

Hersteller und Anbieter können ihre IT-Produkte mit dem freiwilligen IT-Sicherheitskennzeichen des BSI auszeichnen. Eine technische Prüfung ist damit allerdings nicht verbunden, wie Kritiker betonen. Trotzdem kann das IT-Sicherheitskennzeichen viel bewirken, gerade im Internet of Things (IoT). Das Sicherheitsbewusstsein und die Transparenz im Markt können profitieren.

Verwaltungen, Verkehrsbetriebe und andere öffentliche Einrichtungen verändern gegenwärtig ihre Datenkonzepte, um smarte Services in Echtzeit bieten zu können. Sie zeigen den Weg, wie sich zum Beispiel das Onlinezugangsgesetz erfolgreich umsetzen lässt. Das Interview von Insider Research mit Thomas Scheidler und Kai Waehner von Confluent liefert Einblicke in viele Praxisanwendungen.

Erfolg bei KI gelingt nur mit dem richtigen Rezept, das alle notwendigen Zutaten enthält. Deshalb sollten Unternehmen alle Bestandteile ihrer KI-Infrastruktur in den Blick nehmen und optimieren. Das neue E-Book „KI-Infrastrukturen optimieren“ von BigData-Insider weitet den Blick und erklärt, warum Daten für KI wichtig sind, aber bei Weitem nicht alles. Dabei zeigt sich, dass es eine geteilte Verantwortung bei KI aus der Cloud gibt.

Fehlerhafte, unvollständige Kontaktdaten können ebenso zu einer Datenschutzverletzung führen wie digitale Identitäten, die nicht verifiziert werden. Die Qualitätssicherung bei Kontaktdaten vermeidet deshalb nicht nur unnötige Ausgaben durch Fehl- oder Doppelversand. Auch der Datenschutz nach Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) wird dadurch erst möglich.

Die Umsetzung und Einhaltung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO / GDPR) bereitet weiterhin Probleme in Unternehmen. Bei Big-Data-Anwendungen können sich diese Probleme besonders deutlich zeigen, weil es hierbei zu einer Anhäufung personenbezogener Daten kommen kann. Das neue E-Book führt die größten Probleme auf und benennt Lösungswege.

Wenn die Einführung von Big Data Analytics nicht zum gewünschten Ziel führt, glauben viele Unternehmen, der Datenschutz sei schuld. Doch weit gefehlt: Die Gründe liegen woanders.

Predictive Maintenance gilt als Schlüsselinnovation von Industrie 4.0. Nicht nur für industrielle Anlagen ist es entscheidend, frühzeitig den Bedarf für eine Instandhaltung zu ermitteln, auch für Straßen und Brücken als Lebensadern für unsere Wirtschaft. Wie kann hier die vorausschauende Wartung helfen? Das Interview von Insider Research mit Milco Gehrmann und Stefan Held von der PROFI AG liefert Antworten.

Forrester Research berichtet von Anwendern, dass sie durch die Umstellung auf IBM Power Systems die Anschaffungs-, Management- und Verwaltungskosten der Systeme für die Implementierung von SAP HANA reduzieren konnten. Was genau ist HANA on Power (HoP)? Für wen macht es Sinn? Wie kann man damit beginnen? Das Interview von Insider Research mit Martin Reinecke und Michael Kappler von PROFI Engineering Systems AG liefert Antworten.

Verwaltungen, Verkehrsbetriebe und andere öffentliche Einrichtungen verändern gegenwärtig ihre Datenkonzepte, um smarte Services in Echtzeit bieten zu können. Sie zeigen den Weg, wie sich zum Beispiel das Onlinezugangsgesetz erfolgreich umsetzen lässt. Das Interview von Insider Research mit Thomas Scheidler und Kai Waehner von Confluent liefert Einblicke in viele Praxisanwendungen.

Das Internet der Dinge birgt viele Risiken für den Schutz personenbezogener Daten, so das Fazit vieler Umfragen und Studien. Doch warum ist das eigentlich so? Was macht den Datenschutz in IoT-Lösungen besonders schwierig? Das sollten Anwenderunternehmen wissen, um eine Datenschutzfolgenabschätzung (DSFA) nach Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) erstellen zu können.

Vernetzte Produktionsanlagen, Echtzeit-Kommunikation zwischen Maschinen: Die Digitalisierung der Industrieunternehmen in Deutschland macht Fortschritte, berichtet der Digitalverband Bitkom. Eine wichtige Rolle spielen dabei Plattformen wie die Manufacturing-as-a-service-Plattformen. Doch die Nutzung solcher Plattformen hat nicht nur Vorteile. Worauf muss man achten? Das Interview von Insider Research mit Dr. Thomas Usländer vom Fraunhofer IOSB liefert Antworten.

Viele Unternehmen sind zwiegespalten: Sie wollen eigentlich SAP Hana nicht in der Public Cloud betreiben, aber die bereits vorhandene Hardware ist nicht geeignet, nicht zertifiziert bzw. erscheint bei Aufrüstung zu teuer. Was kann man tun, um trotzdem die Vorteile einer Cloud nutzen zu können? Wie hilft Nutanix dabei? Das Interview von Insider Research mit Robert Weidner von PROFI Engineering Systems AG liefert Antworten.

Während die Sicherheit digitaler Identitäten von Administratoren und Nutzern im Fokus der Cybersicherheit steht, findet man den Schutz der Identitäten von Maschinen bisher weniger in den Sicherheitsstrategien. Dabei wird die Bedeutung der Maschinenidentität durch Industrie 4.0 und Internet of Things immer wichtiger. Wir geben einen Überblick.

Was macht modernes Data Analytics aus? Wo liegen die aktuellen Herausforderungen? Welche Rolle spielen dabei Cloud und lokale IT-Infrastrukturen? Das Interview von Insider Research mit Sabrina Corazza von Vertica und Martin Maier von Pure Storage liefert Antworten.

Für den Datenschutz ist Big Data ein mögliches Datenrisiko. Für Big Data hingegen scheint der Datenschutz ein großer Hemmschuh oder sogar Verhinderer zu sein. Das neue E-Book zeigt, wie sich die Datenschutzvorgaben bei Big Data umsetzen lassen, ohne den Geschäftserfolg zu verhindern. Ebenso zeigt das E-Book, dass Big Data durchaus wertvoll für den Datenschutz ist.

In Umfragen zählt Big Data nicht mehr zu den wesentlichen Treibern der Security. Wichtiger erscheinen Themen wie Cloud, Internet of Things (IoT) und Künstliche Intelligenz (KI). Gleichzeitig sind Big-Data-Analysen für Unternehmen weiterhin sehr wichtig. Offensichtlich fehlt es an Aufklärung, wofür Big Data Security steht. Geschieht dies nicht, hat die Security gefährliche Lücken.

Künstliche Intelligenz (KI) wird zu einem Fundament der digitalen Transformation. Viele der Hindernisse, auf die die deutsche Wirtschaft bei der Digitalisierung trifft, können durch KI abgemildert oder sogar behoben werden. Die weitgehende Automatisierung der Cyber Security ist nur ein Beispiel für die neuen Möglichkeiten durch KI. Das E-Book von BigData-Insider zeigt, wie KI bei der Digitalisierung helfen kann.

Eine rechtliche Regulierung von Künstlicher Intelligenz (KI) sollte nicht als Einengung verstanden werden. Vielmehr ist KI-Regulierung erforderlich, damit Transparenz, Fairness, Sicherheit und Datenschutz bei der Nutzung von KI sichergestellt werden können. Das E-Book „Regulierung von KI“ betrachtet die Vorhaben der EU, die Selbstregulierung in der Wirtschaft und das Zusammenspiel von KI und DSGVO.

Der Wirtschaftsstandort Deutschland ist auf ein hohes Maß an Innovationskraft bei der Entwicklung neuer Produkte und Prozesse angewiesen, um seine Position im zunehmenden internationalen Wettbewerb zu stärken, sagt der Digitalverband Bitkom. Das gilt auch und gerade für Industrie 4.0. Wie können Einrichtungen wie eine Forschungsfabrik und Konzepte wie Embedded Scientists dabei helfen? Das Interview von Insider Research mit Dr. Olaf Sauer vom Fraunhofer IOSB liefert Antworten.

Fast drei Viertel der Bevölkerung in Deutschland sieht Künstliche Intelligenz als Chance. Voraussetzung ist aber das Vertrauen in die KI-basierte Lösung. Deshalb sind Auditierung und Zertifizierung von Datenschutz, Ethik und anderer Compliance-Vorgaben bei KI sehr wichtig. Inzwischen gibt es dafür auch zunehmend Frameworks und Prüfwerkzeuge. Wir geben einen Überblick.

Auf dem Weg zu Big Data und Künstlicher Intelligenz (KI) fehlt es vielen Unternehmen noch an Grundlagen, so der Tenor aktueller Studien. Zu diesen Grundlagen gehört zweifellos die Compliance. Um für die Compliance bei Big Data und KI zu sorgen, müssen Unternehmen zuerst wissen, wie die Zusammenhänge dabei sind. Damit befasst sich nun das aktuelle E-Book „Big Data und KI“.

Trifft eine KI eine falsche Entscheidung, kann schon heute ein Schadensfall eintreten. In Zukunft ist die Frage, wer dann in der Haftung ist, noch weitaus wichtiger. Auch der Datenschutz hat sich mit der Frage nach der Haftung bei KI befasst. So hat sich dazu kürzlich der Europäische Datenschutzausschuss (EDSA) zu Wort gemeldet, mit spannenden Aussagen.

Wenn es um Sicherheit und KI geht, dreht es sich meist um KI zur Unterstützung der Security sowie um KI als Werkzeug der Angreifer. Weniger im Fokus sind die Angriffe auf und Schwachstellen bei KI, die vielschichtiger sein können, als die vorherrschende Diskussion erahnen lässt. Dabei können diese Schwachstellen die KI als Sicherheitswerkzeug nutzlos werden lassen.

Big Data, Artificial Intelligence (AI) und Internet of Things (IoT) gehören zu den wichtigsten IT-Trends 2018. Wer entsprechende Big-Data-Projekte plant, sollte aber an die Risikoanalyse denken.

Eine der großen Herausforderungen in Big-Data-Projekten ist die rechtskonforme Löschung der Daten. So besteht oftmals Unklarheit, wie zum Beispiel das Recht auf Vergessenwerden aus der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) umzusetzen ist. Neue Gerichtsurteile und Richtlinien der Aufsichtsbehörden für den Datenschutz sorgen für mehr Informationen, was diese Löschpflicht umfasst.

Die Sicherheitsrisiken im und durch das Internet of Things (IOT) nehmen unaufhörlich zu, die IoT-Sicherheit tritt auf der Stelle, so scheint es. Doch ist es wirklich so? Kommt die IoT-Sicherheit nicht doch voran? Berichte und Empfehlungen von Sicherheitsbehörden geben spannende Einsichten, die bei der weiteren Strategie für die eigene IoT-Security helfen können.

Verantwortliche für Infrastruktur und Betrieb sollten ihre SAP-HANA-Plattformen basierend auf Projektreife, Marktanteil, Systemgröße und Virtualisierung auswählen, so die Analysten von Gartner. Wie eignen sich Lösungen von Dell für SAP HANA? Das Interview von Insider Research mit Martin Reinecke und Michael Kappler von PROFI Engineering Systems AG liefert Antworten.

Spezielle Hubs für das Internet of Things (IoT) gibt es an mehreren Standorten in Deutschland. Nicht nur Start-ups und junge Unternehmen finden hier Unterstützung auf ihrem Weg im Internet der Dinge. Auch traditionsreiche Unternehmen können hier einen besonderen Zugang ins IoT finden.

Die kommende Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) sieht ein Recht auf Vergessenwerden vor. Deshalb gehören zu einem Big-Data-Projekt nicht nur die Sammlung und Auswertung von Daten, sondern auch die Löschung personenbezogener Daten.

Bei IoT-Risiken denken viele an die Schwachstellen der vernetzten Geräte. Für ein vollständiges IoT-Sicherheitskonzept aber muss man an die komplette IoT-Infrastruktur denken. Das E-Book von BigData-Insider zeigt, was alles dazu gehört und welche Risiken im IoT wirklich bestehen. Behandelt werden Cloud-Risiken ebenso wie die Schwachstellen in Mobilfunkstandards oder bei Big Data Analytics.

Künstliche Intelligenz (KI), englisch Artificial Intelligence (AI), hat bisher ein Transparenzproblem: Läuft der AI-Service überhaupt? Was macht der AI-Service? Worauf greift er zu? Spezielle Monitoring-Dienste helfen bei der Überwachung Künstlicher Intelligenz.

Künstliche Intelligenz (KI) spielt nicht nur auf Seiten der IT-Sicherheit eine zunehmend wichtige Rolle. KI ist auch ein mögliches Angriffsziel und Angriffswerkzeug. IT-Sicherheitsbehörden wie die EU-Agentur für Cybersicherheit geben deshalb Hinweise, wie sich die Algorithmen für Maschinelles Lernen besser gegen Missbrauch und Manipulation schützen lassen.

Wird Künstliche Intelligenz (KI) in kritischen oder sensiblen Bereichen eingesetzt und es kommt zu einem Fehler, stellt sich schnell die Frage nach der Verantwortung. Die Antwort auf diese Frage ist aber gar nicht so einfach. Trotzdem muss sie zwingend gefunden werden. Eine neues Framework der EU will dabei helfen, die Verantwortung bei KI zu klären. Wir geben einen Überblick.

Die Analyse von Big Data ermöglicht nicht nur Security Intelligence, sondern auch Industrial Intelligence und macht dadurch Industrie 4.0 erst möglich.

Sicherheit und Datenschutz im Internet of Things (IoT) sind nicht nur wichtig, sondern auch lohnend, denn das IoT hat nicht nur Risiken, sondern auch Vorteile für den Datenschutz.

Erfolg bei KI gelingt nur mit dem richtigen Rezept, das alle notwendigen Zutaten enthält. Deshalb sollten Unternehmen alle Bestandteile ihrer KI-Infrastruktur in den Blick nehmen und optimieren. Das neue E-Book „KI-Infrastrukturen optimieren“ von BigData-Insider weitet den Blick und erklärt, warum Daten für KI wichtig sind, aber bei Weitem nicht alles. Dabei zeigt sich, dass es eine geteilte Verantwortung bei KI aus der Cloud gibt.

Hersteller und Anbieter können ihre IT-Produkte mit dem freiwilligen IT-Sicherheitskennzeichen des BSI auszeichnen. Eine technische Prüfung ist damit allerdings nicht verbunden, wie Kritiker betonen. Trotzdem kann das IT-Sicherheitskennzeichen viel bewirken, gerade im Internet of Things (IoT). Das Sicherheitsbewusstsein und die Transparenz im Markt können profitieren.

Eine der ersten Forderungen an Big Data Analytics, die Datenschützer nennen, ist die Anonymisierung der personenbezogenen Daten. Doch wie bekommt man anonyme Daten in Big-Data-Projekten?

Industrielle Netzwerke müssen besser gegen Cyberattacken geschützt werden. Doch die Absicherung ist komplex und erfordert Spezialwissen. Das Forschungsprojekt Wintermute will deshalb Künstliche Intelligenz (KI) einsetzen, um Kommunikationsnetze besser zu beherrschen und vor potenziellen Angriffen zu schützen, ohne die Privatsphäre von Nutzern zu verletzen.

Nicht nur Smartphones und Tablets werden mit vorinstallierten Apps geliefert, sondern viele IoT-Geräte auf Android-Basis, wie zum Beispiel Bordcomputer bei vernetzten Fahrzeugen. Sicherheitsforscher weisen auf Risiken hin, die durch die vorinstallierten Apps auftreten können. Die IoT-Sicherheit muss entsprechend erweitert werden.

Das Bewusstsein für IoT- und OT-Risiken ist hoch, das Angriffsrisiko allerdings auch. Die IoT- und OT-Sicherheit muss sich dringend ändern, damit Unternehmen die Vorteile des OT / IoT sicher nutzen können. Konferenzen wie die ISW 2022 zeigen, dass der Wandel der IoT- / OT-Sicherheit bereits voll im Gange ist. Wir geben einen Überblick.

Security-Maßnahmen im IoT und Industrial IoT sind wegen der zahlreichen Schwachstellen besonders wichtig. Doch im Vergleich zur klassischen IT-Sicherheit liegt die IoT-Sicherheit immer noch zurück. Neue Ansätze und Lösungen sollen und müssen das ändern.

Die IFA 2018 zeigte deutlich, wie weit KI-Lösungen in Consumer-Lösungen Einzug gehalten haben. Für Unternehmen bedeutet das, dass mit den privaten Geräten der Beschäftigten auch private KI-Services im Netzwerk auftauchen. „Bring Your Own AI” folgt aus BYOD (Bring Your Own Device).

Sicherheitslücken bei IoT-Anwendungen sind leider keine Seltenheit. Um die IoT-Sicherheit zu erhöhen, werden mehr Fachkräfte für die IoT-Entwicklung benötigt. Alternativ können Low-Code-Plattformen die App-Entwicklung erleichtern und für Security by Design in den IoT-Apps sorgen. Dazu müssen aber die Low-Code-Lösungen selbst Sicherheitsanforderungen erfüllen.

Die Erwartungen an KI sind hoch, die Verunsicherung wegen KI jedoch auch. Deshalb sind es nicht nur rechtliche Vorgaben, die eine Prüfung von KI-Lösungen notwendig machen werden, sondern auch der Erfolg am Markt wird von KI-Zertifizierungen abhängen. Das E-Book „Prüfung und Zertifizierung von KI-Systemen“ zeigt, wo wir aktuell stehen und worauf man in Zukunft achten sollte, wenn KI-Systeme entwickelt oder genutzt werden.

Die große Mehrheit der Unternehmen sammelt und analysiert Daten intern. Allerdings werden die Daten meist nur für einfache Analysen verwendet. Was muss geschehen, damit Unternehmen das Potenzial ihrer Daten wirklich nutzen können? Wie lassen sich Datenquellen einfach in eine Datenanalyse einbinden? Das Interview von Insider Research mit Kevin Holler von Fivetran liefert Antworten.

Programme wie Chatbots, die automatisiert und selbstständig Aufgaben ausführen, sind in Mode und versprechen viele Vorteile. Doch es gibt eine Kehrseite: Als Klick-Bots zum Beispiel können sie werbende Unternehmen finanziell schädigen. Mit Big Data Analytics werden sie nun gejagt.

Eine hohe Sicherheit ist nicht die einzige zwingende Voraussetzung für das Internet of Things. Es muss auch zuverlässige, schnelle und bezahlbare mobile Internetverbindungen geben. Auf dem Markt gibt es bereits eine Reihe von IoT- oder M2M-Tarifangeboten.

Das Internet der Dinge (IoT) ist das Nervensystem der Digitalisierung, so hört man es von Marktforschern. Trotzdem kommen Sicherheit, Datenschutz und Compliance im IoT immer noch zu kurz. Das muss sich umgehend ändern, denn mit der Ausbreitung des IoT werden die Risiken immer bedrohlicher und betreffen bereits Leib und Leben von Menschen.

Künstliche Intelligenz (KI) kann erst dann ihre Vorzüge ausspielen, wenn es Vertrauen in den Datenschutz gibt. Ein wesentlicher Schritt dabei ist, mehr KI-Services auf den Geräten selbst zu erbringen. KI-Chips helfen beim smarten Edge Computing.

Von „Embedded-Big-Data-Analysen“ spricht man zum einen, wenn sich Big Data Analytics direkt in bestehende Anwendungen einbetten lässt. Doch auch im Internet of Things (IoT) spielt Embedded Analytics eine tragende Rolle.

Eine wesentliche Voraussetzung für Big Data Analytics ist die hohe Datenqualität. In der Praxis enthält Big Data aber oftmals Bad Data. Deshalb sind Analytics Tools gefragt, die bei der Bereinigung der Daten helfen.

Big-Data-Anwendungen greifen meistens auf Daten aus verschiedenen Quellen zu. Dabei besteht die Gefahr, dass bestehende Kontrollen der Zugriffsberechtigung umgangen werden. Das muss man aus Datenschutzgründen verhindern.