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Interview
Fabian Glöser ist Team Leader Sales Engineering bei Forcepoint in München. Im Interview erläutert er, warum IT-Sicherheit oft unnötig kompliziert ist, Unternehmen eine umfassende Datensicherheitsstrategie brauchen, und was eine solche Strategie auszeichnet.
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Kommentar
Ein Bereich jetzt besondere Vorsicht verlangt, ist die Entwicklung von KI/ML-Modellen. Wir sehen an diesem neuralgischen Punkt eine zunehmende Bedrohung durch bösartigen Code, der es Bedrohungsakteuren ermöglicht neue Wege zu finden, unentdeckt in Unternehmen einzudringen und sensible Daten zu stehlen.
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 JFrog hat eine neue Technologieintegration mit Qwak, einer vollständig verwalteten ML-Plattform, angekündigt. Die Integration verbindet Machine-Learning-Modelle mit traditionellen Softwareentwicklungsprozessen, um die sichere Bereitstellung von ML-Anwendungen zu rationalisieren, zu beschleunigen und zu skalieren. 
Unternehmen stehen heutzutage vor diversen Herausforderungen wie Lieferkettenstörungen und geopolitischen Ereignissen. Um diesen zu begegnen, setzen viele Firmen auf Intelligente Automatisierung (IA) und innovative Technologien wie Machine Vision. Diese ermöglichen eine effiziente Prozessoptimierung und fördern das Wachstum sowie die Wettbewerbsfähigkeit.
Generative AI wird in den nächsten Jahren eine zentrale Rolle bei der Betrugsbekämpfung spielen. So planen 83 Prozent der befragten Experten, die Technologie innerhalb der nächsten zwei Jahre einzusetzen. 
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Nach einem schwierigen Jahr 2022 stieg die Größe des Marktes für maschinelles Lernen im vergangenen Jahr um 120 % auf 158,8 Mrd. US-Dollar. Es wird erwartet, dass die steigende Nachfrage nach KI-gesteuerten Lösungen in allen Branchen das Marktwachstum in diesem Jahr weiter ankurbeln wird.
Künstliche Intelligenz ist allgegenwärtig, auch im Bereich der IT-Sicherheit. Jedoch sind die gängigen KI-Anwendungen nicht mehr ausreichend hilfreich für Cybersecurity-Teams. Wo bringt der Einsatz Künstlicher Intelligenz signifikante Vorteile?​
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