Auf EU-Ebene scheint sich gegenüber einer automatisierten Gesichtserkennung eine gewisse Skepsis zu manifestieren. (Bild: DedMityay - stock.adobe.com)
Big Brother bekommt mehr Gegenwind

Gesichtserkennung und Datenschutz

Von Nutzern selbst hochgeladene Inhalte wie Fotos und Videos, die im Internet öffentlich zugänglich sind, sind keine „datenschutzfreien“ Daten. Nur weil Daten öffentlich zugänglich sind, stehen sie nicht zur freien Nutzung bereit. Das hat das Unternehmen Clearview AI, das eine KI-gestützte Gesichtserkennungssoftware in Form einer Suchmaschine anbietet, nun auch in den USA anerkennen müssen.

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Ein kleiner Fehler – selbst ein Tippfehler beim Erstellen einer Firewall-Regel – kann schon kritische Sicherheitslücken oder Anwendungsausfälle verursachen. (Bild: gemeinfrei)
Zero Touch Network Security Automation

Netzwerksicherheit automatisieren

Es braucht viel Personal- und Zeitaufwand, um Netzwerkprojekte von A nach B zu bringen. Oft ist viel manuelle Arbeit nötig, um Netzwerke und die darin enthaltenen Arbeitsabläufe zu verwalten. Gleichzeitig müssen sie sicher und frei von Fehlkonfigurationen sind. Schon ein kleiner Fehler könnte kritische Sicherheitslücken oder Anwendungsausfälle verursachen.

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Der digitale Wandel birgt einerseits neue Risiken. Andererseits lassen sich diese auch wieder durch fortschrittliche Technologien reduzieren. (Bild: Brian Jackson - stock.adobe.com)
Technologie – Freund und Feind zugleich

Identitätsdiebstahl in der digitalen Welt

Die digitale Identitätsprüfung erleichtert mittlerweile viele Prozesse. Durch die digitale Nutzung physischer Ausweisattribute lassen sich Dokumente online überprüfen und die Person so verifizieren. Es gibt dafür mittlerweile zahlreiche Lösungen - auf Ident-Plattformen findet sich eine große Auswahl an Methoden, die sich für unterschiedliche Anwendungsfälle nutzen lassen. Allerdings birgt die digitale Verifizierung auch neue Sicherheitsrisiken.

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Bildergalerien

Moderne Malware ist so trickreich und intelligent, dass Security-Software sie oft nur noch mit Hilfe von Machine Learning (ML) entdecken kann. (Bild: gemeinfrei)
Deep Learning und KI in der Threat Protection

Mit (künstlicher) Intelligenz gegen Cyberkriminelle

Machine Learning (ML) spielt eine wichtige Rolle bei der Analyse und Korrelation massiver Datenmengen. In der Abwehr von Cyberangriffen eingesetzt hilft ML, die zunehmenden Bedrohungen auf Geräten, in E-Mails und Dokumenten sowie in Anwendungen und Identitäten zu erkennen. Algorithmen und ML-Modelle sind in der Lage, ein vollständiges Bild von Angriffen sowie Handlungsanweisungen für das Abwehren und Bekämpfen von Attacken zu liefern.

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