Thought Leadership
Open-Source-Sicherheit
Die größte Schwachstelle der Open-Source-Sicherheit ist nicht der Code, sondern ihre Governance. Ein Plädoyer für ein globales, föderiertes Modell statt eines zentralen Gatekeepers.
Datenleck?
Ein Hacker behauptet, 75 Millionen Revolut-Datensätze zu verkaufen. Das Unternehmen sieht keine Anzeichen für einen Einbruch.
Dominanz generativer Werkzeuge
Eine Bitkom-Umfrage zeigt: 48 Prozent der deutschen Tech-Startups nutzen KI-Agenten. Zudem entwickeln 65 Prozent eigene KI-Anwendungen.
1.000 Sicherheitspatches pro Monat reichen nicht aus
Microsoft hat den umfangreichsten „Patch Tuesday“ seiner Geschichte veröffentlicht: Patches für 570 Sicherheitslücken, darunter drei Zero-Day-Lücken – von denen zwei bereits bei Angriffen ausgenutzt wurden – sowie 141 Schwachstellen, die die Ausführung von Code aus der Ferne ermöglichen.
Wenn Partner zur Hintertür werden
Der traditionelle Sicherheitsperimeter ist Geschichte. Moderne Unternehmen agieren in weitreichenden Ökosystemen aus Lieferanten, SaaS-Plattformen und externen Dienstleistern. Diese gegenseitigen Abhängigkeiten entwickeln sich zunehmend zu einer Bedrohung für die Cyber-Resilienz.
Ineffiziente Prozesse kosten
Während deutsche Unternehmen den Einsatz von KI-Agenten prüfen, lautet die eigentliche Frage nicht nur, ob sie sicher sind, sondern auch, welche Kosten ineffiziente Prozesse weiterhin verursachen.
Wie Schweigen die Schadenshöhe skaliert
Bestrafung nach Phishing-Klicks führt zu Vertuschung. Psychologische Sicherheit verringert die Verweildauer von Cyber-Angreifern im Unternehmensnetzwerk.
Fake-Shop-Infrastruktur entlarvt
Sicherheitsforscher analysieren Netzwerke gefälschter Online-Shops. Die Täter nutzen gefälschte Markenangebote und soziale Medien zur Täuschung.
Schutz vor Supply-Chain-Angriffen
GitHub und PyPI führen zeitverzögerte Schutzmechanismen ein, um Entwicklungsumgebungen vor manipulierten Software-Paketen zu schützen.
Speicherfertigung in China
Berichten zufolge plant Huawei gemeinsam mit SwaySure eine eigene DRAM-Fertigung in Shenzhen. Das Ziel ist die Versorgung eigener KI-Beschleuniger.
