KI-Sicherheit

Was ist KI-Sicherheit?

Um KI-Systeme und ihre wertvollen Einblicke vor Angriffen und Schwachstellen zu schützen, ist KI-Sicherheit erforderlich. In einer Zukunft, in der Entscheidungsfindung und Datenverarbeitung auf KI basieren, sind die Integrität und Vertraulichkeit von KI-Prozessen von entscheidender Bedeutung.

 In dieser Beschreibung werden Möglichkeiten erörtert, wie man die KI-Sicherheit verbessert, um Einblicke zu schützen, KI-Prozesse segmentiert, um das Angriffsrisiko zu verringern, und einen Zero-Trust-Ansatz einführt.

Schutz des Prozesses zur Generierung von Einblicken: Sichern Sie den gesamten KI-Lebenszyklus, von der Datenerfassung über das Modelltraining und der Bereitstellung bis hin zum laufenden Betrieb, um den Prozess der Generierung von Einblicken zu schützen. Die Gewinnung von Einblicken erfordert einen strengen Schutz der KI-Systemdaten und Modelle, die die Daten in nützliche Erkenntnisse umwandeln.

Abschottung von KI-Prozessen: Nutzen Sie die Abschottung oder Segmentierung, um die Sicherheit in KI-Prozessen zu verbessern. Dabei handelt es sich um eine Trennung und Einschränkung der KI-Workflow-Phasen. Der Schutz kritischer Trainingsdaten und Modellparameter hilft, Manipulationen zu vermeiden. Durch die Abschottung werden die Auswirkungen von Sicherheitsverstößen verringert.

Ein Zero-Trust-Modell: Diese Sicherheitsstrategie beinhaltet kein implizites Vertrauen, nicht einmal für interne Benutzer und Systeme. Durch die kontinuierliche Überprüfung von Menschen und Systemen unterstützt dieser Ansatz die KI-Sicherheit. KI-Systeme können umfassend auf Vertrauenswürdigkeit, Authentifizierung und Autorisierung geprüft werden.

Um die KI-Sicherheit durch diese wichtigen Punkte zu verbessern, muss die KI selbst optimal genutzt werden:

  • Maschinelles Lernen zur Anomalieerkennung: Mithilfe von KI können komplexe Anomalieerkennungssysteme KI-Prozesse auf ungewöhnliches Verhalten überwachen. Das erleichtert die Erkennung von Sicherheitsereignissen und die entsprechende Reaktionen darauf.
  • Verhaltensanalyse: KI kann durch die Überwachung des Benutzer- und Systemverhaltens Grundmuster erstellen und Abweichungen erkennen, die auf Sicherheitslücken hinweisen können.
  • Sichere Modellbereitstellung: KI kann die Modellbereitstellung in sicheren Containern automatisieren, überwachen und den Modellzugriff auf autorisierte Personen und Prozesse beschränken.
  • Echtzeitüberwachung und Bedrohungsinformationen von KI-gestützten Cybersicherheitslösungen helfen Unternehmen, neuen Bedrohungen und Schwachstellen immer einen Schritt voraus zu sein.

Die KI-Sicherheit entwickelt sich weiter, um den KI-Lebenszyklus, die Einblicke und die Daten zu schützen. Unternehmen können ihre KI-Systeme vor einer Reihe von Risiken und Schwachstellen schützen, indem sie KI-Prozesse segmentieren, eine Zero-Trust-Architektur einführen und KI-Technologien zur Verbesserung der Sicherheit nutzen. Damit wird die Vertrauenswürdigkeit und Zuverlässigkeit der KI-gestützten Einblicke sichergestellt.

Welche Arten von Angriffen oder Risiken gibt es für KI?

KI-Sicherheit: Es ist wichtig, verschiedene Arten von Angriffen und Risiken zu identifizieren und zu bekämpfen, die die Integrität und Zuverlässigkeit von KI-Modellen und -Systemen gefährden können.

  • Datensicherheitsrisiken – Die KI-Pipeline als Angriffsfläche: Da KI-Systeme auf Daten angewiesen sind, ist die gesamte Datenpipeline anfällig für Angriffe. Dazu gehören die Datenerfassung, -speicherung und -übertragung. Angreifer können diese Prozesse ausnutzen, um Zugriff zu erhalten, Daten zu ändern oder böswillige Eingaben einzuschleusen.
  • Datensicherheitsrisiken – Produktionsdaten im Entwicklungsprozess: Die Verwendung realer Produktionsdaten im KI-Engineering ist riskant. Bei unsachgemäßer Verwaltung können vertrauliche Produktionsdaten in die Trainingsdatensätze der Modelle gelangen und Datenschutzverletzungen oder verzerrte Modellergebnisse zur Folge haben.
  • Angriffe auf KI-Modelle oder kontraproduktives maschinelles Lernen: Bei bösartigen Angriffen auf maschinelles Lernen werden KI-Modelle durch die Veränderung der Eingabedaten ausgetrickst. Angreifer können auf subtile Weise die Bilder oder Texte ändern, um eine falsche Klassifizierung oder Prognose zu erzeugen. Diese Angriffe können die Vertrauenswürdigkeit von KI-Systemen schädigen.
  • Data-Poisoning-Angriff: Bei Data Poisoning werden schädliche oder irreführende Daten in Trainingsdatensätze eingefügt. Dies verfälscht das Lernen und führt zu verzerrten oder leistungsschwachen Modellen. Angreifer nutzen KI-Entscheidungen aus, um Schaden anzurichten.
  • Angriff durch Eingabemanipulation: Bei Angriffen durch Eingabemanipulation in Echtzeit werden die Eingaben des KI-Systems verändert. Sie ändern Sensorwerte, Einstellungen oder Benutzereingaben, um die Reaktionen oder Aktionen der KI abzuwandeln. Diese Angriffe könnten die Funktionsfähigkeit KI-gestützter Systeme beeinträchtigen und zu schlechten Entscheidungen führen.
  • Modellinversionsangriffe: Bei Modellinversionsangriffen wird Reverse Engineering von KI-Modellen betrieben, um vertrauliche Daten zu stehlen. Angreifer nutzen die Ausgaben von Modellen, um auf vertrauliche Trainingsdaten zu schließen, was zu Datenschutzrisiken und potenziellen Verstößen führt.
  • Membership-Inference-Angriffe: Bei Membership-Inference-Angriffen versuchen Angreifer zu ermitteln, ob ein bestimmter Datenpunkt Teil des Trainingsdatensatzes des KI-Modells war. Dadurch können private Daten über Einzelpersonen oder Unternehmen offengelegt werden.
  • Explorative Angriffe: Explorative Angriffe untersuchen KI-Systeme, um ihre zugrunde liegende Funktionsweise zu erlernen. Angreifer können Suchvorgänge oder Eingaben durchführen, um Schwachstellen, Modellverhalten oder geschützte Informationen für nachfolgende Angriffe zu finden.
  • Angriffe auf die Lieferkette: Die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Systemen ist das Ziel von Bedrohungen der Lieferkette. Angreifer hacken Software oder Hardware, um schädlichen Code einzufügen oder auf KI-Ressourcen zuzugreifen, darunter Bibliotheken von Drittanbietern oder Cloud-Services.
  • Angriffe durch Erschöpfung der Ressourcen: Angriffe durch Erschöpfung der Ressourcen überlasten KI-Systeme mit Anfragen oder Eingaben, verschlechtern die Leistung oder verursachen Ausfallzeiten. Diese Angriffe könnten die Verfügbarkeit von KI-Services verringern.
  • Fairness- und Voreingenommenheitsrisiken: Entscheidungen von KI-Modellen können Voreingenommenheit und Diskriminierung verbreiten. KI-Systeme können zu unfairen Ergebnissen führen oder soziale Vorurteile fördern und so ethische, rufschädigende und rechtliche Probleme aufwerfen.
  • Modelldrift und -verfall: Datenverteilungen, Bedrohungen und veraltete Technologien können dazu führen, dass KI-Modelle mit der Zeit weniger effektiv sind. Das gefährdet die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Systemen, insbesondere in dynamischen Kontexten.

Das Verständnis dieser Bedrohungen und Gefahren ist für den Aufbau von KI-Sicherheitsmaßnahmen und die Reduzierung von Schwachstellen bei KI-Modellen und -Systemen von entscheidender Bedeutung.

Wie richten wir einen Prozess oder Standard zum Schutz meines Unternehmens ein?

Wir möchten die verschiedenen Arten von Standards, die derzeit gelten, aufzeigen und vermitteln. Wir möchten auch zeigen, wie wir sie unternehmensweit einführen können.

Aktuelle Standards

  • Die Zertifizierung nach ISO/IEC 27001 ist der weltweit bekannteste Standard für Informationssicherheitsmanagementsysteme (ISMS). Sie definiert Anforderungen, die ein ISMS erfüllen muss.
  • ISO/IEC FDIS 5338 – ISO/IEC/IEEE 12207 beschreibt Software-Lebenszyklusprozesse und ISO/IEC/IEEE 15288 beschreibt die Prozesse des Systemlebenszyklus. Diese Lebenszyklusprozesse sind zwar allgemein auf KI-Systeme anwendbar, erfordern jedoch die Einführung neuer Prozesse und die Anpassung bestehender Prozesse, um den Merkmalen von KI-Systemen gerecht zu werden. 
  • SAMM – SAMM steht für Software Assurance Maturity Model. Unsere Mission ist es, allen Arten von Organisationen eine effektive und messbare Möglichkeit zur Analyse und Verbesserung ihrer Softwaresicherheitslage zu bieten. Wir möchten das Bewusstsein schärfen und Unternehmen mithilfe unseres Selbstbewertungsmodells über die Konzeption, Entwicklung und Bereitstellung sicherer Software informieren.

Wie können wir diese Standards auf unser Unternehmen anwenden?

  1. Standardisierung von Prozessen: Die ISO/IEC-Normen bieten einen Rahmen, der es dem CTO oder CIO ermöglicht, Prozesse innerhalb des Unternehmens zu rationalisieren und zu standardisieren und so Konsistenz und Effizienz im gesamten Technologiebetrieb sicherzustellen.
  2. Verbesserung der Informationssicherheit: Durch die Implementierung von ISO/IEC 27001 kann der CTO oder CIO ein robustes Informationssicherheitsmanagementsystem einrichten, das Risiken erkennt und mindert, vertrauliche Daten schützt und die Einhaltung gesetzlicher und behördlicher Anforderungen gewährleistet.
  3. Sicherstellung des Qualitätsmanagements: ISO 9001 kann vom CTO oder CIO angewendet werden, um Qualitätsmanagementprozesse im Unternehmen zu implementieren. Hierzu gehört das Setzen von Zielen, die Überwachung der Leistung und die kontinuierliche Verbesserung der Prozesse, um letztendlich die Kundenzufriedenheit zu steigern.
  4. Förderung einer Kultur der kontinuierlichen Verbesserung: Der CTO oder CIO kann ISO/IEC-Standards nutzen, um eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung innerhalb des Unternehmens zu fördern. Durch die Implementierung von ISO 9001 und ISO 27001 können regelmäßige Audits und Überprüfungen durchgeführt werden, um Verbesserungsbereiche zu identifizieren und Innovationen voranzutreiben.
  5. Erleichterung der internationalen Zusammenarbeit und Partnerschaften: Die Einhaltung der ISO/IEC-Standards bietet eine gemeinsame Sprache und einen gemeinsamen Rahmen, der die Zusammenarbeit und Partnerschaften mit anderen Unternehmen erleichtert. Auf diese Weise kann der CTO oder CIO die Interoperabilität, den Austausch bewährter Methoden und eine nahtlose Integration mit Partnern und Kunden weltweit sicherstellen.
  6. Bewertung und Lückenanalyse: Führen Sie eine vollständige Bewertung und Lückenanalyse Ihrer aktuellen Verfahren und Sicherheitsmaßnahmen durch. Bestimmen Sie, wo ISO/IEC-Standards und SAMM verwendet und verbessert werden können.
  7. Engagement der Führungsebene: Sichern Sie sich die Unterstützung und das Engagement der Führungsebene, einschließlich des CTO, CIO und anderer wichtiger Interessenvertreter. Deren Unterstützung ist für die unternehmensweite Akzeptanz dieser Standards von entscheidender Bedeutung.
  8. Anpassung und Integration: Passen Sie Standards für Ihr Unternehmen an. Sorgen Sie für eine einfache Integration in aktuelle Workflows. Aufgrund der einzigartigen Eigenschaften von KI-Systemen ist möglicherweise eine Prozessanpassung gemäß ISO/IEC FDIS 5338 und 15288 erforderlich.
  9. Schulung und Sensibilisierung der Mitarbeiter: Investieren Sie in Mitarbeiterschulungen und Sensibilisierungsinitiativen, um sicherzustellen, dass die Teammitglieder die Standards und ihre Compliance-Verpflichtungen verstehen. Mithilfe der Selbstbewertungstechnik von SAMM lernen Teams die Best Practice der Softwaresicherheit.
  10. Dokumentation und Richtlinienrahmen: Es bedarf umfassender Dokumentation und Regeln, die Standards und Prozesse darlegen. Hierzu gehört das Zuweisen von Aufgaben, das Dokumentieren von Prozessen und das Festlegen von Standards für Informationssicherheit und Softwaresicherung.
  11. Methodische Implementierung und Prüfung: Etablieren Sie schrittweise unternehmensweite Standards und Sicherheitsmaßnahmen. Testen und validieren Sie Standards, um sicherzustellen, dass diese richtig implementiert sind und die Ziele erfüllen.
  12. Kontinuierliche Überwachung und Verbesserung: Führen Sie regelmäßige Audits und Überprüfungen durch, um die Einhaltung der Standards zu überwachen. Verbessern Sie Sicherheit, Qualität und Softwaresicherung, indem Sie Probleme ermitteln und beheben.
  13. Zertifizierung und Akkreditierung: Erwägen Sie die Anstrebung einer ISO/IEC-27001-Zertifizierung, um Ihr Engagement für die Informationssicherheit nachzuweisen.
  14. Kommunikations- und Berichtsprotokolle: Richten Sie klare Kanäle für das Melden von Vorfällen, Qualitätsproblemen und Fortschrittsaktualisierungen ein.
  15. Skalierbare Implementierung in allen Geschäftsbereichen: Erweitern Sie die Einführung dieser Standards schrittweise auf alle Abteilungen und Bereiche.
  16. Zusammenarbeit mit externen Experten: Arbeiten Sie mit externen Experten oder Beratern zusammen, die sich mit ISO/IEC-Standards und SAMM auskennen, um den Implementierungsprozess zu leiten.

Wie wird KI in der Sicherheit eingesetzt?

Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend in verschiedenen Sicherheitsaspekten eingesetzt, um die Erkennung von Sicherheitsbedrohungen, die Reaktion auf Vorfälle und die allgemeine Cybersicherheit zu verbessern. Hier sind einige wichtige Möglichkeiten, wie KI im Bereich Sicherheit eingesetzt wird:

  • Erweiterte Erkennung von Sicherheitsbedrohungen:
    • Anomalieerkennung: KI identifiziert ungewöhnliche Muster, die auf potenzielle Bedrohungen hinweisen.
    • Verhaltensanalyse: Überwacht das Benutzer- und Netzwerkverhalten auf verdächtige Aktivitäten.
    • Signaturlose Erkennung: Erkennt neue und unbekannte Bedrohungen auf der Grundlage bösartigen Verhaltens.
  • Netzwerkschutz:
    • Erkennung und Verhinderung von Angriffen: KI erkennt Angriffe auf das Netzwerk schnell und reagiert darauf.
    • Firewall-Optimierung: Analysiert den Netzwerkverkehr, um Firewall-Regeln zu optimieren und Schwachstellen zu identifizieren.
  •  Verbesserung der Endpunktsicherheit:
    • Schutz von Endpunkten: KI-gestützter Viren- und Malware-Schutz erkennt und verhindert Infektionen mit Malware.
    • Zero-Day-Bedrohungserkennung: Erkennt unbekannte Bedrohungen durch die Überwachung des Endpunktverhaltens.
  • Benutzerauthentifizierung und Zugriffssicherheit:
    • Biometrische Authentifizierung: KI ermöglicht sicheren Zugriff mittels Biometrie.
    • Verhaltensbasierte Authentifizierung: Analysiert Benutzerverhaltensmuster zur Erkennung unbefugter Zugriffe.
  • Optimierung von Sicherheitsabläufen:
    • SIEM-Erweiterung: KI automatisiert die Bedrohungsanalyse, Alarmpriorisierung und Vorfallreaktion von SIEM-Plattformen.
    • Chatbots und virtuelle Assistenten: KI unterstützt Sicherheitsanalysten bei der Erkennung und Behebung von Vorfällen in Echtzeit.
  • Phishing- und Betrugsprävention:
    • E-Mail-Sicherheit: KI analysiert E-Mail-Inhalte und Absenderverhalten, um Phishing und bösartige E-Mails zu erkennen.
    • Transaktionsüberwachung: Markiert verdächtige Finanztransaktionen und Betrugsindikatoren.
  • Vulnerability Management:
    • Automatisiertes Scannen: KI automatisiert das Scannen und Bewerten von Schwachstellen.
    • Risikobewertung: KI beurteilt den Schweregrad und die Auswirkung von Schwachstellen, um eine priorisierte Behebung zu ermöglichen.
  • Sicherheitsautomatisierung und -koordinierung:
    • Automatisierung der Reaktion auf Vorfälle: KI-gestützte Workflows automatisieren Reaktionen auf gängige Sicherheitsvorfälle.
    • Orchestrierung: KI koordiniert die Sicherheitsprozesse für komplexe Bedrohungsreaktionen.
  • Prädiktive Analyse für Bedrohungen:
    • Bedrohungsinformationen: KI analysiert Bedrohungsinformationen-Feeds, um neue Bedrohungen und Schwachstellen vorherzusagen.
  • Verbesserung der physischen Sicherheit:
    • Überwachung: Die KI-gestützte Videoanalyse identifiziert verdächtige Aktivitäten und sorgt so für eine verbesserte physische Sicherheit.
  • Compliance- und Reporting-Automatisierung:
    •  Audit und Compliance: KI unterstützt bei der Automatisierung von Compliance-Prüfungen und der Erstellung von Berichten zur Einhaltung von Vorschriften.
  • Unterstützung für sichere Softwareentwicklung:
    • Statische und dynamische Codeanalyse: KI analysiert Code während der Entwicklung auf Sicherheitslücken. Um den sich entwickelnden Bedrohungen immer einen Schritt voraus zu sein, sind kontinuierliche Überwachung, Aktualisierungen und Schulungen unerlässlich.

Wie verbessert KI die Sicherheit?

Künstliche Intelligenz (KI) verbessert die Sicherheit, indem sie die Erkennung von Sicherheitsbedrohungen, die Reaktionsmöglichkeiten und die allgemeinen Cybersicherheitsmaßnahmen auf folgende Weise verbessert:

  • Erweiterte Bedrohungserkennung und Überwachung in Echtzeit:
    • KI analysiert Daten auf ungewöhnliche Muster und Verhaltensweisen und ermöglicht so eine frühzeitige Erkennung von Sicherheitsbedrohungen.
    • Überwachung und Warnmeldungen in Echtzeit helfen dabei, Sicherheitsvorfälle umgehend zu erkennen und darauf zu reagieren.
  • Weniger Fehlalarme: KI minimiert Fehlalarme, sodass sich Sicherheitsteams auf echte Bedrohungen konzentrieren können.
  • Bedrohungsinformationen und prädiktive Analysen: KI verarbeitet Bedrohungsdaten und prognostiziert neu auftretende Bedrohungen, wodurch proaktive Abwehrmaßnahmen unterstützt werden.
  • Effiziente Reaktion auf Vorfälle: Die Automatisierung beschleunigt die Reaktion auf Vorfälle, einschließlich Systemisolierung und Patchen.
  • Phishing- und Zero-Day-Schutz: KI erkennt Phishing-Versuche und Zero-Day-Schwachstellen und verbessert so die E-Mail- und Systemsicherheit.
  • Benutzerauthentifizierung und Zugriffskontrolle: KI ermöglicht sichere Authentifizierungsmethoden und überwacht kontinuierlich das Benutzerverhalten.
  • Schwachstellenmanagement und Compliance: KI automatisiert die Schwachstellenbewertung, Risikopriorisierung und Compliance-Prüfungen.
  • Sicherheitsautomatisierung und physische Sicherheit: Die KI-gestützte Automatisierung rationalisiert Sicherheitsprozesse und verbessert die physische Überwachung.
  • Sichere Softwareentwicklung: KI erkennt und behebt Schwachstellen im Code während der Entwicklung.

Durch die Nutzung von KI können Unternehmen ihre Sicherheit stärken, schneller auf Bedrohungen reagieren, Risiken senken und sich effektiv an die sich entwickelnden Herausforderungen der Cybersicherheit anpassen.

Wird KI die Cybersicherheit übernehmen?

Maschinelles Lernen in der Cybersicherheit und künstliche Intelligenz im Risikomanagement sind leistungsstarke Tools, die Sicherheitsmaßnahmen und Risikominderungsbemühungen deutlich verbessern. Es muss jedoch klargestellt werden, dass es sich hierbei um Tools handelt, die von Cybersicherheitsexperten verwendet werden, und nicht um einen Ersatz für menschliches Fachwissen. Die Gründe hierfür liegen auf der Hand:

  • KI ergänzt menschliches Fachwissen: KI verbessert die Cybersicherheit, indem sie Aufgaben automatisiert, die Erkennung von Sicherheitsbedrohungen verbessert und Reaktionszeiten verkürzt.

  • Erweiterte Bedrohungserkennung: KI erkennt komplexe Bedrohungen, darunter Zero-Day-Schwachstellen und Insider-Angriffe, und verbessert so die allgemeine Sicherheit.

  • Verhaltensanalyse und kontinuierliche Überwachung: KI führt Verhaltensanalysen durch, identifiziert ungewöhnliche Aktivitäten und ermöglicht eine Bedrohungsüberwachung in Echtzeit.

  • Effiziente Reaktion auf Sicherheitsbedrohungen: KI automatisiert Routineaufgaben, sodass Sicherheitsteams sich auf komplexe Herausforderungen und strategische Entscheidungen konzentrieren können.

  • Skalierung, Geschwindigkeit und Bedrohungsaufklärung: KI ist für die Datenanalyse skalierbar, reagiert in Echtzeit und verarbeitet riesige Mengen an Daten für die Bedrohungsaufklärung.

  • Sicherheitsorchestrierung: KI-gesteuerte Automatisierung optimiert die Maßnahmen bei Sicherheitsverletzungen.

  • Herausforderungen und menschliches Fachwissen: KI ist feindlichen Angriffen ausgesetzt und kann das menschliche Urteilsvermögen und ethische Überlegungen in der Cybersicherheit nicht ersetzen.

KI ergänzt die menschliche Expertise im Bereich Cybersicherheit, indem sie Aufgaben automatisiert, die Bedrohungserkennung verbessert, die Reaktionseffizienz steigert und dabei gleichzeitig die sich entwickelnden Herausforderungen im digitalen Umfeld angeht.

Wie kann Ihnen HPE helfen?

HPE (Hewlett Packard Enterprise) bietet eine Reihe von Produkten und Services in den Bereichen Sicherheit, Managed Services sowie Risiko und Compliance. So kann HPE dazu beitragen, sein Angebot in diesen Bereichen zu erweitern:

  • Integrierte Sicherheitslösungen: HPE kann integrierte Sicherheitslösungen bereitstellen, die Hardware, Software und Services kombinieren, um umfassende Cybersicherheit zu bieten. Dies kann die Bündelung von HPE Sicherheitsprodukten mit HPE Managed Services beinhalten, um durchgängige Sicherheitslösungen zu erstellen.
  • Zero-Trust-Implementierung: HPE kann Unternehmen bei der Implementierung eines Zero-Trust-Sicherheitsmodells unterstützen und dabei seine Fachkompetenz in diesem Bereich nutzen. HPE kann Kunden beim Aufbau eines besonders sicheren und anpassungsfähigen Netzwerks unterstützen, indem es Beratung, Schulungen und Zero-Trust-bezogene Services anbietet.
  • Sicherheitsmanagement: Die Sicherheitsmanagementlösungen von HPE können erweitert werden, um ein breiteres Spektrum an Sicherheitsprodukten und -services abzudecken. Hierzu können erweiterte Funktionen zur Sicherheitsorchestrierung, -automatisierung und -reaktion (SOAR) gehören, um Sicherheitsabläufe zu optimieren.
  • Schulung und Ausbildung im Bereich Cybersicherheit: HPE kann Bildungsressourcen, Schulungen und Zertifizierungsprogramme bereitstellen, um Unternehmen beim Aufbau von Fachwissen im Bereich Cybersicherheit zu unterstützen. Das kann als Teil des Managed-Services-Portfolios angeboten werden, um sicherzustellen, dass die Kunden über gut ausgebildetes Personal verfügen.
  • Cyber Resilience Services: HPE kann seine Cyber Resilience Services durch die Integration von KI- und maschinellen Lernfunktionen in Datensicherungs- und Wiederherstellungslösungen verbessern. Dadurch können Cyberbedrohungen besser erkannt und darauf reagiert werden, während gleichzeitig die Datenverfügbarkeit sichergestellt wird.
  • Maßgeschneiderte Risiko- und Compliance-Lösungen: HPE kann maßgeschneiderte Risiko- und Compliance-Lösungen entwickeln, die den speziellen Anforderungen verschiedener Branchen und regulatorischer Umgebungen gerecht werden. Das kann die Erstellung branchenspezifischer Compliance-Vorlagen und Berichtstools beinhalten.
  • Erweiterte Bedrohungserkennung: HPE kann in KI-gesteuerte Bedrohungserkennung und -analyse investieren, um Kunden erweiterte Bedrohungsinformationen und proaktive Funktionen zur Bedrohungssuche bereitzustellen. Das kann Unternehmen dabei helfen, neuen Bedrohungen immer einen Schritt voraus zu sein.
  • Erweiterte Remote-Überwachung-Services: HPE Managed Services kann seine Remote-Infrastrukturüberwachungsfunktionen um vorausschauende Wartung und KI-basierte Anomalieerkennung erweitern. Dadurch wird sichergestellt, dass potenzielle Schwachstellen in der Infrastruktur frühzeitig erkannt werden.
  • Umfassende Sicherheitsbewertungen: HPE kann detaillierte Sicherheitsbewertungen anbieten, die die Sicherheitslage, die Risikoanfälligkeit und die Compliance-Einhaltung eines Unternehmens beurteilen. Diese Bewertungen können Kunden über Lücken in ihren Sicherheitsstrategien informieren.

Um in diesen Bereichen erfolgreich zu expandieren, sollte sich HPE darauf konzentrieren, die individuellen Bedürfnisse seiner Kunden zu verstehen, sich über neue Bedrohungen und Technologien auf dem Laufenden zu halten und seine Produkte und Services kontinuierlich zu erneuern, um umfassende und wirksame Cybersicherheitslösungen bereitzustellen.