Auswirkungen von KI, ML und Deep Learning auf Data Storage

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Unternehmen, die Anwendungen auf Basis von AI, ML und Deep Learning erstellen, können ihre Ziele auf Dauer nicht mit einer traditionellen Speicherinfrastruktur erreichen, denn diese beeinträchtigt die Produktivität der Datenwissenschaftler, Inhaltsersteller und Analysten, die täglich auf diese Daten angewiesen sind. Sie müssen sich zwangsläufig mit den Möglichkeiten von Speicherarchitekturen der neuesten Generation basierend auf NVMe und RDMA auseinandersetzen.

Wie Künstliche Intelligenz der Beschaffung neue Impulse verleiht

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Auch in der Beschaffung setzen Unternehmen verstärkt auf künstliche Intelligenz (KI), um dem Einkaufsprozess mehr Effizienz und Transparenz zu verleihen. Durch die Analyse riesiger Datenmengen kann KI nicht nur die Kosten reduzieren, sondern auch Lieferantenbeziehungen verbessern und die Beschaffung eines Unternehmens grundsätzlich auf neue Beine stellen.

EDR, XDR, MDR & Co: Was Unternehmen jetzt für ihre IT Security benötigen

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Der Umgang mit Schwachstellen ist und bleibt eine der grössten Herausforderungen der Informationssicherheit. Neben raffiniert aufgebauter Malware müssen IT Security-Teams auch Social Engineering Angriffe, Advanced Persistent Threats und bösartige Skripte im Auge behalten. Hinter den drei Buchstaben von EDR, XDR oder MDR und verbergen sich "Detection and Response"-Modelle, die Cyberbedrohungen detektieren, also erkennen, und auf diese reagieren.

Effizientere Pentests durch Automatisierung

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In der IT zählen der Fachkräftemangel sowie die steigende Cyberkriminalität zu den Dauerproblemfeldern. Im Security-Bereich bieten herkömmliche Schwachstellenscanner alleine außerdem keinen soliden Schutz. Auch jährlich durchgeführte manuelle Pentests sind nicht ausreichend. Mit automatisierten Pentests hingegen liesen sich diese Probleme bewältigen.

Warum KI-Projekte mitunter scheitern

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Das Potential, das in Künstlicher Intelligenz steckt, vermag quer durch alle Branchen und Unternehmensbereiche Abläufe zu optimieren, Entscheidungen zu verbessern und Menschen zu entlasten. Entsprechend gross ist die Erwartungshaltung in vielen Unternehmen – und aber auch die Ernüchterung, wenn die neuen Systeme und Anwendungen diese nicht erfüllen. Die Gründe für Fehlschläge sind vielfältig. Nach Erfahrungen von Pegasystems hat das Schweitern von KI-Projekten immer wieder dieselben Ursachen.

Das Datei-Format PDF wird 30

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Dokumente über die Grenzen von Betriebssystemen, Software-Anwendungen und Geräten hinweg auszutauschen, ohne dass sich das Erscheinungsbild ändert. Diese Idee stand hinter der Entwicklung des Dateiformates PDF, das 1993 auf den Markt kam und in der Folge den digitalen Alltag von Milliarden Menschen mitgeprägt hat und das nun bereits seinen dreissigsten Geburtstag feiert.

Was Big Data Analytics, KI/ML und IoT Unternehmen tatsächlich bringen

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Die digitale Transformation bietet Unternehmen unbegrenzte Möglichkeiten, ihre Abläufe zu optimieren und neue Geschäftsfelder zu erschliessen. Darüber die Kosten zu reduzieren ist vielleicht nicht gerade der aufregendste Use Case, aber ein pragmatischer.

Ransomware-Wiederherstellung: Sichere Daten in jeder Phase des Datenlebenszyklus

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Um die Cybersicherheit zu stärken, müssen Unternehmen einen mehrschichtigen Ansatz für die Datensicherheit anwenden. So gewährleisten sie Widerstandsfähigkeit und Wiederherstellbarkeit an jedem Punkt des Datenlebenszyklus. Im Nachfolgenden vier Grundpfeiler, die die Datensicherung gewährleisten sollten.

Wie Ransomware-Angreifer denken

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Hacker passen ihre Strategien ständig an und entwickeln diese weiter. Eine der effektivsten Massnahmen, um sie zu bekämpfen, ist, sich in sie hineinzuversetzen und zu versuchen, ihre Perspektive zu verstehen. Ist die Absicht der Angreifer erst einmal verstanden, lassen sich Strategien zur Abwehr entwickeln, um den Kriminellen den Wind aus den Segeln nehmen.

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