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0122051511v1 (Bild: Dall-E / KI-generiert)
Unterschätzte Gefahren für KI-Systeme

Wie Data Poisoning die Sicherheit Künstlicher Intelligenz bedroht

KI-Sicherheit ist ein komplexes Thema, das häufig unterschätzt wird. Während manche glauben, dass herkömmliche Cybersicherheitsmaßnahmen ausreichen, zeigt sich bei näherer Betrachtung, dass spezifischere Bedrohungen wie Data Poisoning erhebliche Risiken bergen. Der folgende Artikel beleuchtet, wie Data Poisoning KI-Modelle manipulieren kann und welche Maßnahmen erforderlich sind, um diesen Bedrohungen wirksam zu begegnen.

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Das Startdatum der NIS-2-Richtlinie ist noch unklar, doch ihr Ziel steht fest: Cybersicherheit stärken. Deep Observability wird dabei zum Muss – für Transparenz bis in die Netzwerke hinein. (Bild: Sono Creative - stock.adobe.com)
Cybersecurity-Vorgaben der EU im Blick

Deep Observability und fünf weitere Schritte zur NIS-2-Konformität

Die EU-Richtlinie NIS-2 stellt Unternehmen vor neue Herausforderungen im Bereich IT-Sicherheit. Insbesondere die Netzwerksichtbarkeit rückt dabei in den Fokus – denn nur wer sieht, kann schützen. Deep Observability verspricht eine effektive Grundlage für Compliance und Resilienz. Welche fünf Schritte für die effektive Umsetzung der NIS-2 Vorgaben notwendig sind, erklärt Tiho Saric, Senior Sales Director, bei Gigamon.

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Andreas Müller, VP Enterprise Sales Central and Eastern Europe bei Delinea. (Bild: Jochen Bueckers Anzing)
Sicherheitsrichtlinie NIS-2 erhöht Handlungsdruck auf Unternehmen

Wie Privileged-Access-Management den großen Cyber-Knall verhindert will

Auch wenn es noch keinen konkreten Termin gibt, ab wann NIS-2 offiziell greift, warnt Andreas Müller, VP Enterprise Sales Central and Eastern Europe bei Delinea, vor der NIS-2-Prokrastination. Sein Tipp: Jetzt mit der Implementierung essenzieller Lösungen und Prozesse beginnen – mit besonderem Augenmerk auf Passwort-, Identitäts- und Zugriffsmanagement.

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KI-Jailbreaks stellen mit zunehmender Verbreitung von generativer KI eine nicht zu unterschätzende Gefahr dar, sind sie doch in der Lage, Sicherheits- und Ethikrichtlinien eines KI-Modells auszuhebeln. Anthropic, Anbieter der Claude-LLMs, will nun einen Schutzmechnismus gefunden haben, der in 95 % aller Testfälle solche Jailbreaks unterbindet. (Bild: DALL-E / KI-generiert)
Constitutional Classifiers

KI testet Algorithmus zum verlässlichen Unterbinden von „KI-Jailbreaks“

Anthropic hat ein neues Sicherheitssystem für sein Sprachmodell Claude entwickelt, das sogenannte Jailbreaks erschweren soll. Mit Constitutional Classifiers filtert das System problematische Anfragen, um zu verhindern, dass Claude unerwünschte Inhalte generiert. In 95 Prozent der getesteten Fälle zeigte sich das System erfolgreich – bietet bei der Implementierung aber auch Nachteile.

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