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Verbesserung der Datenqualität und -verarbeitung

Studie: Cloud-Services dienen eher zum Sammeln von Daten statt als Basis für Maschinelles Lernen
Trotz der Konzentration auf bessere ML- und KI-Funktionalitäten fördert die Studie auch zutage, dass die Unternehmen zwar enorme Datenmengen sammeln, auf das Verarbeiten dieser Daten aber gar nicht vorbereitet sind

Laut einer unabhängigen Studie im Auftrag der Exasol haben 30 Prozent der Unternehmen in On-Demand-Cloud-Services investiert, um Funktionalitäten im Bereich Künstliche-Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML) auszubauen. Laut der Studie "Driving The Rise of AI and ML with Data" halten 48 Prozent der befragten Unternehmen Maschinelles Lernen zukünftig für sehr wichtig, dicht gefolgt von Künstlicher Intelligenz. Als Hauptgrund dafür gaben 64 Prozent der Unternehmen an, dass sie Predictive Analytics einsetzen möchten. Dieses Verfahren basiert auf Maschinellem Lernen, analysiert umfangreiche Datensätze und trifft Vorhersagen für zukünftige Ereignisse. Zur Durchführung der Studie beauftragte die Exasol AG Vanson Bourne, ein auf Technologie spezialisiertes Marktforschungsunternehmen mit Sitz in Großbritannien.

Trotz der Konzentration auf bessere ML- und KI-Funktionalitäten fördert die Studie auch zutage, dass die Unternehmen zwar enorme Datenmengen sammeln, auf das Verarbeiten dieser Daten aber gar nicht vorbereitet sind. 37 Prozent der Unternehmen haben sogar in Cloud Computing-Dienste investiert, um ausschließlich ihre Daten zu speichern und zu konsolidieren. Lediglich 30 Prozent nutzen die elastische Skalierbarkeit von Cloud Computing-Anbietern wie AWS und Azure, um auch tatsächlich Wert aus ihren Daten zu generieren.

Mathias Golombek, CTO bei Exasol kommentiert: "Ich bin überrascht, dass nur so wenige Unternehmen Cloud-Infrastrukturen tatsächlich für ML und KI einsetzen, obwohl dies viele Vorteile hätte. Es scheint, dass viele Unternehmen das Potenzial ihrer Daten noch nicht erkannt haben: Sie investieren in die Cloud, um diese dann doch nur für passive Datendienste zu nutzen. Dabei könnten die flexibel skalierbaren Rechenleistungen helfen, um mittels Maschinellem Lernen ihr Business zu optimieren. Es ist deshalb umso wichtiger, dass die Verarbeitung von Daten auch über hybride IT-Standorte hinweg erfolgen kann, um Daten-Silos zu vermeiden. Denn diese verhindern ansonsten, dass innovative Anwendungen wie Predictive Analytics die Unternehmen datenbasiert unterstützen."

Unabhängig von den Infrastrukturfragen zeigt die Studie auf, dass die Unternehmen die Datenverarbeitung zumindest immer ernster nehmen. 46 Prozent der Befragten haben bereits in Services zur Verbesserung der Datenqualität und -verarbeitung investiert, um ihre Daten passend für ML- und KI-Anwendungen aufzubereiten.

Mathias Golombek fügt hinzu: "Mit Maschinellem Lernen zu beginnen, ist einfacher als viele befürchten, und es ist ermutigend zu sehen, dass Unternehmen die Qualität ihrer Daten mittlerweile verbessern – denn dies ist eine entscheidende Voraussetzung. Nur qualitativ hochwertige Daten bilden die Grundlage für solche lernenden Systeme. Die Cloud bietet hierbei Projektleitern die Möglichkeit, die Infrastruktur nach und nach zu skalieren und Kompetenzen für Pilotprojekte oder langfristige Programme aufzubauen." (Exasol: ra)

eingetragen: 29.09.18
Newsletterlauf: 25.10.18

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IT Security - Angriffe & Lecks

Ermittlern gelingt Schlag gegen Lumma-Infostealer
Check Point Software Technologies analysiert die Tragweite des Lumma-Takedowns. Am 21. Mai 2025 gaben Europol, das FBI und Microsoft in Zusammenarbeit mit anderen Partnern aus dem öffentlichen und privaten Sektor eine Operation zur Zerschlagung der Aktivitäten des Infostealers Lumma bekannt. Die Malware, die als einer der produktivsten Infostealer gilt, wird über ein Malware-as-a-Service-Modell verbreitet. Lumma wird nicht nur von gewöhnlichen Cyber-Kriminellen zum Diebstahl von Anmeldedaten verwendet, sondern gehört auch zum Arsenal mehrerer bekannter Bedrohungsakteure, darunter Scattered Spider, Angry Likho und CoralRaider.
Überblick über die Phishing-Kampagne
Seit März 2025 hat das Team einen Anstieg von Phishing-Angriffen beobachtet, die die AppSheet-Plattform von Google ausnutzen, um eine sehr gezielte und ausgeklügelte Kampagne zu starten. Dabei geben sich die Angreifer als der Social-Media-Plattformriese Meta aus. Die Angreifer nutzen dabei hochmoderne Taktiken wie polymorphe Identifikatoren, fortschrittliche Man-in-the-Middle-Proxy-Mechanismen und Techniken zur Umgehung der Multi-Faktor-Authentifizierung. So können sie Anmeldedaten und Codes für die Zwei-Faktor-Authentifizierung (2FA) abgreifen und erhalten Echtzeit-Zugang zu Social-Media-Konten.

IT Security - Fachbeiträge

Kritischer Blick auf eigene Datenresilienz
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Liquid Cooling für KI-Rechenzentren
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Steigende Bedrohung durch Ransomware
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Qilin erpresst seine Opfer doppelt
Qilin zählt inzwischen zu den aktivsten und wirkungsvollsten Ransomware-Operationen weltweit. Die Schadsoftware verbreitet sich zunehmend über etablierte Cybercrime-Netzwerke und spielt eine zentrale Rolle in aktuellen Bedrohungsmodellen. Die ersten Versionen wurden 2022 unter dem Namen "Agent" veröffentlicht und später vollständig in Rust neu entwickelt. Ab Ende 2023 gewann die Gruppe durch gezielte Angriffe auf VMware-ESXi-Systeme an Sichtbarkeit. Im Jahr 2024 folgten funktionale Erweiterungen, darunter ein Chrome-Stealer sowie leistungsfähigere Mechanismen zur Verschlüsselung und zur Umgehung von Sicherheitslösungen.