Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Technologie, die es Computern und Maschinen ermöglicht, zu lernen, zu verstehen, etwas zu erstellen, Probleme zu lösen, Ergebnisse vorherzusagen und Entscheidungen zu treffen.
Inhalt
Was ist KI?
Auf der grundlegendsten Ebene bezieht sich KI auf Computer- oder Maschinensysteme, die Technologien wie Machine Learning (ML), neuronale Netze und kognitive Architekturen nutzen, um komplexe Aufgaben zu erledigen, die bisher nur Menschen ausführen konnten.
Dazu gehört alles von der Erstellung von Inhalten über die Planung, Argumentation und Kommunikation bis hin zum Lernen aus Erfahrungen und dem Fällen komplexer Entscheidungen. KI-Systeme und -Tools sind jedoch so breit gefächert und vielfältig, dass keine einzige Definition alle Fälle perfekt abdeckt.
Seit der Einführung der KI in den 1950er-Jahren hat sie fast jeden Aspekt des modernen Lebens, der Gesellschaft und der Technologie verändert. Mit ihrer Fähigkeit, riesige Datenmengen zu analysieren, Muster zu erkennen und neues Wissen zu erwerben, ist KI zu einem unverzichtbaren Werkzeug in nahezu allen Bereichen des menschlichen Lebens geworden. Dies trifft auf die Wirtschaft und den Verkehr genauso zu wie für das Gesundheitswesen und die Cybersicherheit.
Unternehmen nutzen KI unter anderem für folgende Anwendungen:
- Senkung ihrer Kosten
- Förderung von Innovationen
- Stärkung von Teams
- Optimierung ihres Betriebs
- Beschleunigung der Entscheidungsfindung
- Konsolidierung und Analyse von Forschungsergebnissen
- Sicherung von promptem Kundensupport und Service
- Automatisierung wiederkehrender Aufgaben
- Unterstützung bei der Ideenfindung
Kurze Geschichte der KI
Die Idee einer Maschine, die selbstständig denken kann, reicht Tausende von Jahren zurück. Im modernen Kontext lässt sich künstliche Intelligenz als definierter Begriff bis ins Jahr 1950 zurückverfolgen. Damals veröffentlichte der Mathematiker und Computerwissenschaftler Alan Turing – Schöpfer des berühmten „Turing Tests“ zur Feststellung, ob ein Computer denken kann wie ein Mensch – seine einflussreiche Abhandlung über den Begriff der künstlichen Intelligenz, Computersysteme und Intellekt.
In den Jahrzehnten seit der Veröffentlichung von Turings Abhandlung hat die KI eine dramatische Entwicklung in Bezug auf ihren Anwendungsbereich und ihre Fähigkeiten durchlaufen. Zu verdanken ist dies exponentiellen Fortschritten in der Rechenleistung, der Ausgereiftheit von Algorithmen, der Verfügbarkeit von Daten und der Einführung von Technologien wie Machine Learning, Data Mining und neuronalen Netzen.
Wichtige Meilensteine der Entwicklung künstlicher Intelligenz
Jahr
Meilensteine
1950er-Jahre
– Veröffentlichung von Alan Turings „Computing Machinery and Intelligence“
– John McCarthy prägt den Begriff „künstliche Intelligenz“
– Entwicklung des Logic Theorist, des ersten KI-Computerprogramms
1960er-Jahre
– Entwicklung des Mark 1 Perceptron, des ersten Computers, der durch Test und Fehler lernt
1980er-Jahre
– Wachstum von Deep-Learning-Techniken und neuronalen Netzwerken
1990er-Jahre
– Erhöhte Datenmengen und Rechenleistung beschleunigen das Wachstum und die Investitionen in KI.
– Deep Blue AI von IBM besiegt den regierenden Schachweltmeister Garry Kasparov.
2000er-Jahre
– Mit der Einführung der KI-gestützten Suchmaschine von Google, dem Empfehlungsdienst von Amazon, der Gesichtserkennung von Facebook und den ersten selbstfahrenden Autos wird KI zum Mainstream.
2010er-Jahre
– KI-Assistenten wie Siri von Apple und Alexa von Amazon werden eingeführt.
– Google startet TensorFlow, sein Open-Source-Framework für Maschine Learning.
– Das neuronale Netzwerk AlexNet fördert die Verwendung von grafischen Verarbeitungseinheiten (GPUs) für das Training von KI-Modellen.
2020er Jahre
– OpenAI veröffentlicht die dritte Version seines äußerst beliebten generativen KI-Modells (GenAI) ChatGPT, das auf einem Large Language Model (LLM) basiert.
– Die GenAI-Welle setzt sich mit der Einführung von Bildgeneratoren wie Midjourney und Dall-E 2 und LLM-Chatbots wie Googles Gemini fort.
Funktionsweise der KI
KI-Systeme funktionieren, indem sie mit riesigen Datenmengen gefüttert werden und diese Daten mithilfe menschenähnlicher kognitiver Prozesse analysieren und bewerten. Dabei identifizieren und kategorisieren KI-Systeme Muster und nutzen diese, um Aufgaben auszuführen oder Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse zu treffen, ohne dass eine direkte Überwachung oder Anweisungen durch Menschen erforderlich sind.
Beispielsweise kann ein bilderzeugendes KI-Programm wie Midjourney, das mit einer riesigen Anzahl von Fotos gefüttert wird, lernen, wie man „Originalbilder“ auf Grundlage von Eingaben eines Nutzers erstellt. Analog dazu kann ein Kundendienst-KI-Chatbot, der anhand großer Textmengen trainiert wurde, lernen, wie er mit Kunden auf eine Weise interagiert, die menschliche Kundendienstmitarbeiter nachahmt.
Auch wenn jedes System anders ist, werden KI-Modelle in der Regel nach dem folgenden Fünf-Schritte-Prozess programmiert:
- Training – Das KI-Modell wird mit riesigen Datenmengen gefüttert und verwendet eine Reihe von Algorithmen, um die Daten zu analysieren und zu bewerten.
- Argumentation – Das KI-Modell kategorisiert die erhaltenen Daten und identifiziert die Muster darin.
- Feinabstimmung – Das KI-Modell probiert verschiedene Algorithmen aus und lernt dabei, welche davon tendenziell am erfolgreichsten sind. Daraufhin passt es seine Handlungen entsprechend an.
- Erstellen – Das KI-Modell nutzt das Gelernte, um zugewiesene Aufgaben auszuführen, Entscheidungen zu treffen oder Musik, Texte und Bilder zu erstellen.
- Verbesserung – Schließlich nimmt das KI-Modell kontinuierlich Anpassungen vor, um seine Genauigkeit zu verbessern, und „lernt“ so effektiv aus seinen Erfahrungen.
Machine Learning vs. Deep Learning
Die meisten modernen KI-Systeme verwenden eine Vielzahl von Techniken und Technologien, um die Prozesse der menschlichen Intelligenz zu simulieren. Die wichtigsten davon sind Deep Learning und Machine Learning (ML). Die Begriffe Machine Learning und Deep Learning werden zwar manchmal synonym verwendet, bezeichnen jedoch im Zusammenhang mit KI-Training zwei völlig unterschiedliche Prozesse.
Machine Learning nutzt Algorithmen, um riesige Datenmengen zu analysieren, zu kategorisieren, zu sortieren, zu lernen und zu verstehen. Ziel ist es, präzise Modelle zu erstellen und Ergebnisse vorherzusagen, ohne dass genau vorgegeben werden muss, wie dies zu geschehen hat.
Deep Learning ist eine Unterkategorie von Machine Learning. Es verfolgt dieselben Ziele, indem es neuronale Netze nutzt, um die Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns nachzuahmen. Im Folgenden werden beide Konzepte genauer untersucht.
Grundlagen des Machine Learning
Es gibt vier verschiedene Arten von Machine Learning:
- Überwachtes Machine Learning – Die KI verwendet Datensätze, die bekannt, etabliert und klassifiziert sind, um Muster zu erkennen, bevor diese an den Algorithmus weitergeleitet werden.
- Semi-überwachtes Machine Learning – Die KI wird anhand eines kleinen bekannten und gekennzeichneten Datensatzes trainiert, den sie dann auf größere, ungekennzeichnete und unbekannte Datensätze anwendet.
- Nicht überwachtes Machine Learning – Die KI lernt aus Datensätzen, die unbekannt, nicht gekennzeichnet und nicht klassifiziert sind.
- Verstärktes Machine Learning – Das KI-Modell wird zunächst nicht anhand von Datensätzen trainiert. Es lernt stattdessen durch Versuch und Irrtum und ändert sein Verhalten, bis es erfolgreich ist.
Machine Learning ermöglicht zum Beispiel selbstfahrenden Autos, so gut auf Veränderungen in ihrer Umgebung zu reagieren, dass sie ihre Passagiere sicher an ihr gewünschtes Ziel bringen können. Auch Programme zur Bild- und Spracherkennung, Übersetzungs-Apps, individuell zugeschnittene KI-Agenten und Data Mining gehören zu den Anwendungsbereichen für KI. Weitere Themen sind die Erkennung von Kreditkartenbetrug, Diagnosen im Gesundheitswesen und Empfehlungen in sozialen Medien, zu Produkten oder Marken.
Deep Learning und neuronale Netzwerke
Deep Learning ist eine Form von Machine Learning, die auf der Verwendung fortschrittlicher neuronaler Netzwerke basiert. Das sind Machine-Learning-Algorithmen, die nachahmen, wie die Neuronen in einem menschlichen Gehirn funktionieren, um komplexe Muster in großen Datensätzen zu identifizieren.
So können selbst sehr kleine Kinder ihre Eltern sofort von anderen Erwachsenen unterscheiden. Ihr Gehirn kann in Sekundenschnelle Hunderte von einzigartigen oder charakteristischen Details analysieren und vergleichen, von der Farbe ihrer Augen und Haare bis hin zu unverwechselbaren Gesichtsausdrücken oder Gesichtszügen.
Neuronale Netze ahmen die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nach. Dazu analysieren sie Tausende oder Millionen winziger Details in den ihnen zugeführten Daten, um größere Muster zwischen ihnen zu erkennen und zu identifizieren. Generative KI-Systeme (oder GenAI) wie ChatGTP von OpenAI oder der Bildgenerator Midjourney nutzen Deep Learning, um große Mengen an Bildern oder Texten zu erfassen und zu analysieren. Anhand dieser Daten erstellen sie dann neue Texte oder Bilder, die den Originaldaten ähneln, sich jedoch von ihnen unterscheiden.
Neueste Entwicklungen im Bereich KI
In den letzten Jahren gab es bahnbrechende Innovationen in den Bereichen natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision, bestärkendes Lernen und Spitzentechnologien wie Generative Adversial Networks (GANs), Transformer-Modelle und echte KI-fähige Geräte (AIEMs). Sie haben die Fähigkeiten von KI-Systemen erheblich erweitert, menschliche Denkprozesse besser nachzuahmen, realistischere Inhalte zu generieren und immer komplexere Aufgaben auszuführen.
Durchbrüche bei Machine Learning und Deep Learning
In den letzten Jahren gab es bahnbrechende Innovationen in den Bereichen natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision, bestärkendes Lernen und Spitzentechnologien wie Generative Adversial Networks (GANs), Transformer-Modelle und echte KI-fähige Geräte (AIEMs). Sie haben die Fähigkeiten von KI-Systemen erheblich erweitert, menschliche Denkprozesse besser nachzuahmen, realistischere Inhalte zu generieren und immer komplexere Aufgaben auszuführen.
Durchbrüche bei Machine Learning und Deep Learning
Revolutionäre Durchbrüche im Bereich des Machine Learning und bei Deep-Learning-Algorithmen haben es Forschern und Entwicklern ermöglicht, unglaublich komplexe KI-Systeme für eine Vielzahl von Anwendungen in der Praxis zu entwickeln.
KI-Chatbots werden beispielsweise täglich von Millionen von Unternehmen verwendet, um Fragen zu beantworten, Produkte zu verkaufen und mit ihren Kunden zu interagieren. Unternehmen nutzen KI-Algorithmen auch, um anhand der bisherigen Käufe eines Kunden Trends zu erkennen und personalisierte Empfehlungen für neue Produkte, Marken oder Dienstleistungen abzugeben.
Im Bereich der automatischen Spracherkennung (ASR) setzen KI-Dienste wie Siri und Alexa auf Natural Language Processing (NLP), um menschliche Sprache in schriftliche Inhalte zu übersetzen. Fortschritte bei KI-gesteuerten neuronalen Netzwerken für Computer Vision haben das Taggen von Fotos in sozialen Medien vereinfacht und selbstfahrende Autos sicherer gemacht.
Weitere Beispiele für den Einsatz von KI mit Machine Learning oder Deep Learning sind automatisierte Algorithmen für den Aktienhandel und intelligente Roboter, die repetitive Aufgaben in Fabriken oder an Fertigungsstraßen ausführen können. Ferner können Banken mithilfe von Machine Learning verdächtige Transaktionen erkennen und Finanzbetrug verhindern.
Die wachsende Rolle der KI in der Cybersicherheit
Wenn es um die Rolle von KI in der Cybersicherheit geht, sind zwei verschiedene, aber zusammenhängende Bereiche zu berücksichtigen: KI-Sicherheit und KI-Cybersicherheit.
KI-Sicherheit (auch: Sicherheit für KI) bezeichnet den Einsatz von Cybersicherheitsmaßnahmen zum Schutz der KI-Infrastruktur eines Unternehmens, zur Reduzierung oder Beseitigung von KI-Sicherheitsrisiken und zur Sicherung aller KI-Systeme, -Komponenten und -Anwendungen in einem Netzwerk – von den Endpunkten bis hin zu den KI-Modellen. Dazu gehören:
- Schutz des KI-Stacks, der Infrastruktur, Modelle und Trainingsdaten vor Angriffen
- Aufrechterhaltung der Datenintegrität von Machine-Learning- und Deep-Learning-Pipelines
- Umgang mit Problemen wie Vorurteilen gegenüber KI, Transparenz, Erklärbarkeit und anderen ethischen Bedenken
Sicherstellung, dass die Nutzung oder Entwicklung von KI alle relevanten Gesetze, Richtlinien und Vorschriften erfüllt
KI-Cybersicherheit umfasst alle verschiedenen Möglichkeiten, wie KI-gestützte Tools die Cybersicherheitsmaßnahmen eines Unternehmens proaktiv schneller, genauer und effektiver verbessern können, als dies ein menschliches Cybersicherheitsteam oder ein Security Operations Center (SOC) könnte. Dazu gehört auch die Nutzung von KI zu folgenden Zwecken:
- Erkennung von Cyberbedrohungen und Abwehr von Cyberangriffen in Echtzeit
- Schnellere und genauere Beseitigung von Lücken und Schwachstellen in der Cybersicherheit
- Automatisierte Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen und andere Cybersicherheitstools für eine schnellere Reaktion auf Vorfälle
- Erweiterte Bedrohungsdaten, die ein effizienteres Management von Bedrohungen ermöglichen oder unterstützen
- Automatisierung von Routineaufgaben wie Schwachstellenscans und Datenanalysen, damit sich das Cybersicherheitsteam komplexeren Bedrohungen widmen kann
Beispiele für KI-Anwendungen in der Cybersicherheit
Unternehmen setzen KI bereits auf vielfältige Weise ein, um ihre Cybersicherheit zu verbessern, Cyberangriffe zu erkennen und darauf zu reagieren. Außerdem schützen sie damit ihre Netzwerke vor Cyberbedrohungen wie Datenverletzungen, Distributed-Denial-of-Service-Angriffen (DDoS), Ransomware, Malware, Phishing-Angriffen und Identitätsbedrohungen.
Im Bereich Bedrohungserkennung und -reaktion kann KI Cyberbedrohungen identifizieren und vorhersagen, Muster in Aktivitätsprotokollen und im Netzwerkverkehr analysieren, Passwörter und Benutzeranmeldungen authentifizieren und schützen. Sie kann Gesichtserkennung und CAPTCHA-Anmeldungen einsetzen, Cyberangriffe simulieren, Netzwerke auf Schwachstellen scannen und automatisierte Cybersicherheitsmaßnahmen gegen neue oder aufkommende Bedrohungen erstellen. Dazu gehören Tools wie:
- KI-gestützte Next-Generation-Firewalls (NGFWs)
- KI-Sicherheitsinformations- und Ereignismanagement (SIEM)
- KI-Cloud- und Endpunkt-Sicherheitssysteme
- KI-Netzwerkerkennung und -reaktion (NDR)
- Erweiterte KI-Erkennung und -Reaktion (XDR)
Wenn doch ein Angriff passiert, kann KI auch effektive Abhilfemaßnahmen vorschlagen oder automatisch auf Sicherheitsvorfälle reagieren – basierend auf den vorab festgelegten Richtlinien und Playbooks eines Unternehmens. Dies kann dazu beitragen, die Kosten zu senken, Schäden durch Angriffe zu minimieren und Unternehmen eine schnellere Wiederherstellung zu ermöglichen.
Ethische Überlegungen zur Entwicklung und zum Einsatz von KI
KI bietet eindeutig eine Reihe von entscheidenden Vorteilen gegenüber anderen Arten von Computersystemen. Wie bei jeder neuen Technologie gibt es jedoch Risiken, Herausforderungen und ethische Fragen, die bei der Entwicklung, Einführung und Nutzung von KI berücksichtigt werden müssen.
Vorurteile und Fairness
KI-Modelle werden von Menschen anhand von Daten aus vorhandenen Inhalten trainiert. Dadurch besteht die Gefahr, dass das Modell implizite Vorurteile, die in diesen Inhalten enthalten sind, widerspiegelt oder verstärkt. Diese Vorurteile könnten zu Ungleichheit, Diskriminierung oder Unfairness in den Algorithmen, Vorhersagen und Entscheidungen führen, die anhand dieser Modelle getroffen werden.
Darüber hinaus können GenAI-Tools aufgrund der realistischen Inhalte, die sie erstellen, missbraucht werden, um Falschinformationen, Desinformationen, schädliche Inhalte sowie Deepfake-Videos, Audiodateien und Bilder zu erstellen oder zu verbreiten.
Datenschutz
Es gibt auch datenschutzrechtliche Bedenken im Zusammenhang mit der Entwicklung und Nutzung von KI. Dies gilt insbesondere für Branchen wie das Gesundheitswesen, das Bankwesen und juristische Dienstleister, die mit hochpersönlichen, sensiblen oder vertraulichen Informationen umgehen.
Um diese Informationen zu schützen, müssen KI-gesteuerte Anwendungen klare Best Practices in Bezug auf Datensicherheit, Datenschutz und Datensicherheit befolgen. Dazu gehören die Verwendung von Techniken zur Datenanonymisierung, die Implementierung einer robusten Datenverschlüsselung und der Einsatz fortschrittlicher Cybersicherheitsmaßnahmen zum Schutz vor Datendiebstahl, Datenverletzungen und Hackern.
Compliance mit gesetzlichen Vorschriften
Viele Aufsichtsbehörden und Rahmenwerke wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) verlangen, dass Unternehmen klare Regelwerke befolgen, wenn es um den Schutz personenbezogener Daten, die Gewährleistung von Transparenz und Verantwortlichkeit und den Schutz der Privatsphäre geht.
Um diese Vorschriften einzuhalten, sollten Unternehmen sicherstellen, dass sie über unternehmensweite unternehmenseigene KI-Richtlinien verfügen. Diese dienen dazu, die Daten zu überwachen und zu kontrollieren, die zur Erstellung neuer KI-Modelle verwendet werden, und KI-Modelle, die sensible oder personenbezogene Daten enthalten könnten, vor Missbrauch durch Unbefugte zu schützen.
Zukunft der KI-Technologie
Was in Zukunft mit KI passieren wird, lässt sich natürlich nicht vorhersagen. Anhand der aktuellen Trends in puncto Nutzung und Technologie von KI lassen sich jedoch einige fundierte Vermutungen darüber anstellen, was als Nächstes kommen könnte.
Neue Trends in der KI-Forschung
Im Bereich der KI-Forschung könnten Innovationen die Art und Weise revolutionieren, wie KI entwickelt wird. Dazu gehören Themen wie autonome KI-Systeme, Meta-KI und Meta-Lernen, Open-Source-LLMs, digitale Zwillinge und Red Teaming zur Risikovalidierung sowie die gemeinsame Entscheidungsfindung von Mensch und KI.
Komplexe neue Systeme wie neurosymbolische KI, echte KI-fähige Geräte (AIEMs) und Quantum Machine Learning werden wahrscheinlich ebenfalls die Reichweite und Fähigkeiten von KI-Modellen, -Tools und -Anwendungen weiter verbessern.
Eine weiterer technischer Schritt, der das Potenzial hat, die Funktionsweise von KI zu revolutionieren, ist der Übergang zu agentenbasierter KI (Agentic AI) der nächsten Generation. Das ist KI, die in der Lage ist, selbstständig Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen, ohne dass menschliche Anweisungen, Überwachung oder Eingriffe erforderlich sind.
Laut dem Technologieanalysten Gartner könnten bis zum Jahr 2028 bis zu 15 % aller täglichen Arbeitsentscheidungen durch agentenbasierte KI getroffen werden. Die Benutzeroberflächen (UI) von agentenbasierter KI könnten auch proaktiver und personenbezogener werden. Sie könnten lernen, sich wie menschliche Agenten mit festgelegten Persönlichkeiten zu verhalten, komplexere Geschäftsaufgaben auszuführen, wichtigere Geschäftsentscheidungen zu treffen und personalisiertere Kundenempfehlungen zu geben.
Potenzielle Auswirkungen von KI auf die Belegschaft
KI steigert die betriebliche Effizienz und übernimmt Routineaufgaben, GenAI-Engines wie ChatGPT und Midjourney werden immer leistungsfähiger und weiter verbreitet. Das sorgt für berechtigte Bedenken hinsichtlich der möglichen Auswirkungen auf Arbeitsplätze in zahlreichen Branchen.
Ähnliche Sorgen gab es bei der Einführung des Internets, der Personal Computer, der Mobiltelefone und anderer bahnbrechender Technologien in der Vergangenheit. Auch die KI wird wahrscheinlich neue Möglichkeiten und vielleicht sogar völlig neue Branchen schaffen, die qualifizierte und talentierte Arbeitskräfte benötigen werden.
Demnach besteht die größere Herausforderung möglicherweise nicht darin, den Verlust von Arbeitsplätzen zu bewältigen. Vielmehr geht es darum, die Arbeitenden bestmöglich für diese neuen Chancen zu qualifizieren und ihnen den Übergang von schrumpfenden zu wachsenden Arbeitsfeldern zu erleichtern.
Die Rolle der KI bei der Bewältigung globaler Herausforderungen
Neben der Steigerung der betrieblichen Effizienz und der Verbesserung der Cybersicherheit hat KI das Potenzial, zur Lösung einiger der größten Herausforderungen beizutragen, denen die Menschheit heute gegenübersteht.
Im Gesundheitswesen kann KI Ärztinnen und Ärzten dabei helfen, schnellere und genauere Diagnosen zu stellen, die Ausbreitung künftiger Pandemien zu verfolgen und die Entdeckung neuer Medikamente, Behandlungsmethoden und Impfstoffe zu beschleunigen.
KI-Technologien könnten die Geschwindigkeit und Effizienz von Notfallmaßnahmen bei Naturkatastrophen, von Menschen verursachten Katastrophen und Unwettern verbessern.
KI könnte auch zur Bekämpfung des Klimawandels beitragen, indem sie die Nutzung erneuerbarer Energien optimiert, den CO2-Fußabdruck von Unternehmen verringert, die weltweite Entwaldung und die Verschmutzung der Ozeane überwacht und die Effizienz von Recycling-, Wasseraufbereitungs- und Abfallentsorgungssystemen verbessert.
Weitere wahrscheinliche Trends und Entwicklungen
Zu den weiteren wahrscheinlichen Zukunftstrends, Fähigkeiten und Anwendungsbereichen für KI zählen:
- Large Language Model (LLM) Security zum Schutz von LLMs vor bösartigen Angriffen, allgemeinem Missbrauch, unbefugtem Zugriff und anderen Cyberbedrohungen; dazu gehören Maßnahmen zum Schutz von LLM-Daten, Modellen und den zugehörigen Systemen und Komponenten;
- Personalisierte, benutzerzentrierte KI für einen individuelleren, intelligenteren und persönlicheren Kundenservice, einschließlich E-Mail-Endpunkt-Marketing;
- Einsatz von KI-Modellen zur Erleichterung von Red-Teaming- und Digital-Twin-Übungen durch Simulation von Angriffen auf die IT-Systeme eines Unternehmens, um Schwachstellen zu testen und Fehler oder Schwächen zu mindern;
Hilfeangebote zu KI und Cybersicherheit
Trend Vision One™ bietet unübertroffenen End-to-End-Schutz für den gesamten KI-Stack in einer einzigen, einheitlichen KI-gestützten Plattform.
Trend Vision One nutzt die funktionsreichen Fähigkeiten von Trend Cybertron – der weltweit ersten proaktiven Cybersicherheits-KI. Es umfasst eine Reihe von Funktionen agentenbasierter KI, die sich auf der Grundlage von realen Intelligenz- und Sicherheitsmaßnahmen kontinuierlich weiterentwickeln.
Dadurch kann es sich schnell an neue Bedrohungen anpassen. Es kann die Sicherheitslage eines Unternehmens verbessern, die betriebliche Effizienz steigern, Sicherheitsabläufe von reaktiv zu proaktiv umgestalten und jede Ebene der KI-Infrastruktur schützen.
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