Viele Unternehmen behandeln LLM-API-Logs wie technische Diagnosedaten: hilfreich für Debugging, nützlich für Agenten-Traces, gelegentlich geteilt in GitHub-Issues, internen Tickets oder öffentlichen Benchmark-Repositories. Sichtbare Prompts und Antworten werden vielleicht bereinigt, interne Felder d
Viele Unternehmen behandeln LLM-API-Logs wie technische Diagnosedaten: hilfreich für Debugging, nützlich für Agenten-Traces, gelegentlich geteilt in GitHub-Issues, internen Tickets oder öffentlichen Benchmark-Repositories. Sichtbare Prompts und Antworten werden vielleicht bereinigt, interne Felder d
Ein Entwickler verbindet seinen Coding-Agenten mit einem neuen MCP-Server, weil dieser angeblich das Projekt scannt, Integritätsprüfungen durchführt oder Codequalität bewertet. Der Agent hat Zugriff auf das Repository, lokale Konfigurationen und vielleicht auch auf `.env`-Dateien, SSH-Schlüssel oder
Viele Unternehmen testen KI inzwischen für Code-Reviews, Schwachstellen-Triage, Malware-Analyse oder Incident Response. Das Praxisproblem ist nicht mehr, ob Modelle in Security-Workflows nützlich sein können. Die schwierigere Frage lautet: Was passiert, wenn ein Modell nicht nur Befunde zusammenfass
Viele Unternehmen führen KI-Assistenten zuerst dort ein, wo der Produktivitätsgewinn offensichtlich ist: Tickets zusammenfassen, Confluence-Seiten durchsuchen, Projektstände erklären, Aufgaben vorbereiten. Genau dort liegt aber auch das Sicherheitsproblem. Ein Assistent wie Atlassian Rovo arbeitet n
Ein KI-Agent wirkt im Enterprise-Alltag oft wie eine kontrollierte Schnittstelle: Ein Nutzer stellt eine Aufgabe, das Modell entscheidet über den nächsten Schritt, und erst danach wird ein Tool ausgeführt. Genau auf diese Annahme bauen viele Sicherheitskonzepte auf. System-Prompts sollen Grenzen set
Viele Unternehmen testen gerade interne Agenten-Plattformen: ein Web-UI, ein paar spezialisierte KI-Agenten, Zugriff auf Repositories, Tickets, Shell-Kommandos oder interne APIs. Das Praxisproblem ist nicht mehr nur, ob das Modell eine falsche Antwort gibt. Entscheidend ist, wer Konfigurationen für
950 Ransomware-Angriffe, 202 Milliarden Euro Schaden, Schwachstellen +24%: Die Bedrohungslage für deutsche Unternehmen.
Dass KI-Systeme Cyberangriffe unterstützen können, ist bekannt. Dass sie eigenständig komplette Angriffsketten planen und ausführen können – von der Aufklärung
Die it-sa in Nürnberg ist Europas größte Fachmesse für Cybersicherheit. Was dort gezeigt wird, prägt den Markt des Folgejahres.
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