Das National Institute of Standards and Technology ist eine US-amerikanische Bundesbehörde. Sie ist aus dem National Bureau of Standards hervorgegangen und für Standardisierungsprozesse zuständig. Aufgabe des NIST ist die Entwicklung und Förderung von Standards und Technologien. Die Behörde ist auch im Bereich der Informations­technologien aktiv. Sehr bekannt ist zum Beispiel das NIST Cybersecurity Framework, ein ganzheitlicher Ansatz für mehr Cyber- und Informations­sicherheit.

Das Project Zero wurde 2014 von Google ins Leben gerufen. Es besteht aus einem Team von Sicherheitsexperten, die nach Zero-Day-Schwachstellen in Hard- und Software suchen. Das Team beschäftigt sich sowohl mit Google-Produkten als auch mit Produkten anderer Hersteller.

Confidential Computing ist eine Technologie, die Daten auch während ihrer Verarbeitung schützt. Die Datenverarbeitung findet in verschlüsselter und isolierter Form in einer geschützten Hardware-Enklave statt. Nur autorisierte Anwendungen und Programmcodes haben Zugriff auf die geschützte Umgebung.

FraudGPT ist ein unmoderierter Chatbot, der auf Cyberkriminalität und Betrug spezialisiert ist. Er basiert auf einem großen Sprachmodell, das für kriminelle Zwecke trainiert wurde. Angeboten wird der Chatbot im Darknet und in Telegram-Kanälen. Er lässt sich beispielsweise für Phishing-Kampagnen einsetzen. Der Chatbot soll aber auch bösartigen Code generieren können.

DarkBERT ist ein auf den Sprachmodellen BERT und RoBERTa basierendes Large Language Model (LLM). Es wurde mit Daten aus dem Darknet trainiert. Die Trainingsdaten stammen beispielsweise von Hackern, Cyberkriminellen oder politisch Verfolgten. Durch dieses spezielle Training versteht die KI die Sprache und die Vorgänge im Darknet besser. Das Sprachmodell eignet sich zu Forschungszwecken und zur Unterstützung von Straf­verfolgungs­behörden oder, um potenzielle Bedrohungen zu erkennen.

Mean Time Between Failures ist eine wichtige Kennzahl der Instandhaltung. Sie benennt die durchschnittliche Betriebsdauer zwischen den Ausfällen eines reparierbaren Systems oder einer reparierbaren Systemkomponente. Die MTBF gibt damit Auskunft über die Zuverlässigkeit des betrachteten Systems. Mit ihrer Hilfe lassen sich Ausfälle während eines Betriebszeitraums vorhersagen und Instandhaltungsmaßnahmen planen.

Mean Time To Detect ist eine wichtige Kennzahl des Verfügbarkeits- und Incident Response Managements. Sie benennt die durchschnittliche Zeit vom Auftreten bis zum Entdecken eines Problems oder Vorfalls. Je kürzer die Zeit ist, desto schneller werden Hardware- und Softwareprobleme oder Sicherheitsvorfälle erkannt und können behoben oder bekämpft werden. Zusammen mit der Mean Time To Repair bildet sie die komplette mittlere Zeitspanne vom Auftreten eines Problems bis zu dessen Lösung ab.

Mean Time To Contain ist eine Kennzahl des Incident Response Managements und ermöglicht eine ganzheitliche Sicht auf die Reaktion auf einen Vorfall. Sie beinhaltet die durchschnittliche Zeit, um einen Vorfall zu erkennen, zu bestätigen und einzudämmen. Darüber hinaus ist die durchschnittlich benötigte Zeit berücksichtigt, um die vom Vorfall ausgenutzten Angriffsvektoren auszuschalten und die Eintrittswahrscheinlichkeit vergleichbarer Vorfälle zu minimieren.

Die Work Recovery Time ist neben Recovery Point Objective und Recovery Time Objective eine wichtige Kenngröße eines Disaster-Recovery-Plans. Sie ist die maximal tolerierbare Arbeitswiederherstellungszeit und bildet zusammen mit der RTO die Maximum Tolerable Downtime.

Mean Time To Repair ist eine wichtige Kenngröße des Verfügbarkeitsmanagements. Sie ist als mittlere Reparaturzeit nach einem Systemausfall definiert. Die MTTR ist ein Maß dafür, wie lange im Durchschnitt nach der Erkennung eines Problems benötigt wird, um ein System vollständig wiederherzustellen. Zusammen mit der Mean Time To Detect (MTTD) bildet sie die komplette mittlere Zeitspanne vom Auftreten eines Problems bis zu dessen Lösung ab.