Suche
AI Security
2026 wird für die Cybersicherheit ein Jahr, in dem künstliche Intelligenz die Bedrohungslage maßgeblich prägt.
Getarnte Angriffe verhindern
79 Prozent aller erfolgreichen Cyberangriffe im Jahr 2025 nutzten legitime Bordmittel von Betriebssystemen. Angreifer verwendeten keine Malware, sondern stattdessen gestohlene Zugangsdaten oder Systemtools.
Organisatorische Herausforderung
Künstliche Intelligenz ist in vielen Unternehmen angekommen, doch der Weg von ersten Pilotprojekten hin zum flächendeckenden Einsatz gestaltet sich schwieriger als erwartet.
Anzeige
Infrastruktur der Zukunft
Die Internetarchitektur wurde für menschliche Nutzer entwickelt. Mit dem Aufstieg autonomer KI-Agenten stoßen klassische Sicherheitsmechanismen jedoch an ihre Grenzen.
Anzeige
Sicherheitsprinzipien neu gedacht
KI verändert Endpoint-Security von zwei Seiten gleichzeitig: Sie macht Angriffe schneller und präziser und sie sitzt längst selbst im Unternehmen: als Agent, der nicht mehr nur antwortet, sondern handelt. Andreas Fuchs, Director Product Management bei DriveLock, spricht mit it management über Leitplanken und bewährte Sicherheitsprinzipien, die neu gedacht werden
Regeländerung notwendig
„Shadow AI“ (die Nutzung nicht offiziell genehmigter KI-Tools) hat sich zu einem Modewort entwickelt, wobei sich die Diskussion oft auf das Verhalten der Mitarbeiter konzentriert: Nutzen sie nicht autorisierte KI-Tools? Welche Daten laden sie hoch? Wie können Unternehmen dies unterbinden?
KI ist kein reines IT-Infrastrukturprojekt
Es ist 2026. Und der Hype um die künstliche Intelligenz ist da angekommen, wo beinahe jede Transformation endet. In der Realität des deutschen Mittelstands.
Anzeige
Vom Chatbot zum Prozessakteur
Noch vor wenigen Jahren galt der Chatbot als Sinnbild für den praktischen Einsatz künstlicher Intelligenz. Er beantwortete Fragen, unterstützte Nutzer und erleichterte einzelne Arbeitsschritte – doch blieb dabei grundlegend reaktiv.
Kontrolle und Nachvollziehbarkeit
KI verändert die Sicherheitsfrage in Unternehmen. Es geht nicht mehr nur darum, einzelne Anwendungen oder Zugriffsrechte zu schützen.
Weg in produktive KI
Der produktive Einsatz von Large Language Models (LLMs) scheitert häufig an der Komplexität von GPU-Infrastrukturen oder regulatorischen Risiken im Zusammenhang mit US-amerikanischen Plattformen. LLM-as-a-Service verbindet Leistungsfähigkeit mit Datensouveränität. Voraussetzung ist, dass der Betrieb unter kontrollierten Bedingungen stattfindet.
Anzeige
04.09.2026
 - 05.09.2026
Graz
17.09.2026
 
OsnabrückHalle
06.10.2026
 - 08.10.2026
Koelnmesse
CEOS Corrected Electron Optical Systems GmbH
Heidelberg
MyCityHighlight Europe GmbH
Hamburg
Vollmer Werke Maschinenfabrik GmbH
Biberach an der Riß, Oggelshausen
Deutsche Rentenversicherung Bund
Würzburg
Heitmann IT GmbH
Hannover
Anzeige

Meistgelesene Artikel

Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige