Die digitale Transformation verändert die IT-Landschaft in rasantem Tempo. Technologien wie Software-as-a-Service (SaaS), Platform-as-a-Service (PaaS), Infrastructure-as-a-Service (IaaS) und generative künstliche Intelligenz (KI) prägen zunehmend die IT-Strukturen von Unternehmen.

Betrüger machen sich zunehmend die Beliebtheit von QR Codes zunutze und versuchen, mit manipulierten Codes Daten oder Geld zu stehlen. Denso erfand vor genau 30 Jahren den QR Code und weiß, wie Nutzer sich heute bestmöglich schützen können. 

Forscher in China haben einen Ansatz demonstriert, der erfolgreich auf kürzere Authentifizierungs- und Verschlüsselungscodes abzielt - allerdings noch nicht auf die längeren, sichereren, die aktuell verwendet werden.

Unternehmen stehen heute vor großen Herausforderungen, wenn es um die Verwaltung, Kontrolle und Sicherung ihrer Daten geht. Diese sind durchweg in Bewegung, werden ständig verändert und öfter geteilt, als uns vielleicht bewusst ist.

Laut dem Bundeskriminalamt (BKA) wurden im Jahr 2023 insgesamt 146.363 Fälle von Cyberkriminalität registriert, was einem Anstieg von mehr als zwölf Prozent gegenüber dem Vorjahr entspricht.

Maschinelles Lernen (ML) ist in der Softwareentwicklung unverzichtbar geworden und ermöglicht schnellere Erkennung, verbesserte Automatisierung und datenbasierte Anwendungen. Doch es gibt eine Reihe von Schwachstellen in verbreiteten ML-Frameworks, die Unternehmen potenziellen Angriffen aussetzen.

In den letzten Jahren hat die Europäische Union (EU) ihre Bemühungen zur Verbesserung der Cybersicherheit in der Union verstärkt und dazu verschiedene Regularien auf den Weg gebracht. Ein entscheidender Schritt in diese Richtung ist die NIS2-Richtlinie.

Künstliche Intelligenz hat längst auch im Bereich der Cybersicherheit Einzug gehalten – und sie kann dort Gutes bewirken. Die Technologie bietet viel Potenzial, insbesondere für effizientere Abläufe bei der Cyberabwehr.