ChatGPT, Gemini oder Claude: Mit Cloud‑basierten generativen KI‑Tools können Unternehmen effizienter, intelligenter und kreativer agieren. Die Kehrseite: Datenschutz, Modell‑ und Datenkontrolle sowie die Integrität sensibler Informationen sind gefährdet.
Während Unternehmen ihre digitale Transformation beschleunigen, liegt diese oft in den Händen US-amerikanischer Hyperscaler – doch über allem hängt das Damoklesschwert der verlorenen Datensouveränität.
Die zunehmende Verbreitung von KI-Systemen in Unternehmen weckt das Interesse von Cyberkriminellen. Besonders anfällig ist dabei die Inferenzphase, in der trainierte Modelle Nutzereingaben verarbeiten und Entscheidungen treffen.
Cyber-Kriminelle setzen verstärkt auf bewährte Angriffsmuster und nutzen dabei zunehmend QR-Codes für Phishing-Attacken. Gleichzeitig professionalisiert sich die Szene durch standardisierte Tools aus dem Darknet.
Eine Untersuchung an der Universität Tartu wirft ein kritisches Licht auf den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Studium der Informatik.
Hacker sehen als erstes die externe Angriffsfläche ihrer Opfer. Um eine IT effizient zu verteidigen, müssen Sicherheitsverantwortliche diese Perspektive übernehmen. Notwendig ist eine Sicherheitsplattform, welche die verantwortlichen Teams schnell zu den exponierten Lücken führt.
Was darf’s sein? Das Angebot an LLMs ist heutzutage vielfältig. Verschiedene Anbieter bedienen den Markt mit Leight-Weight-, Heavy-Weight-Models oder Zwischenstufen.
Eine neu entdeckte Hackergruppe missbraucht weltweit Windows-Server für SEO-Betrug. Mit zwei eigens entwickelten Tools bringen die Angreifer zwielichtige Websites in Google-Suchergebnissen nach oben – monatelang unentdeckt.
Hersteller müssen künftig offenlegen, welche Daten bestimmte Geräte sammeln – und wie Nutzer darauf zugreifen können. Das soll für Verbraucher einige Vorteile mit sich bringen - zumindest theoretisch.
Mündet eine der vielen Urheberrechtsklagen gegen KI-Firmen in einem Milliarden-Vergleich? Der Chatbot-Entwickler Anthropic will so das Risiko einer noch höheren Zahlung ausschließen.
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