Fortschritte in der künstlichen Intelligenz sind ein zweischneidiges Schwert. Während KI- und maschinelle Lerntechnologien auf mächtige Weise zur Verbesserung der Cybersicherheit eingesetzt werden, kämpfen viele Organisationen damit, genau zu verstehen, wie der Einsatz von KI-Tools ihr Risikoprofil, ihre Angriffsfläche und ihre Compliance-Haltung beeinflusst.

Der Missbrauch von KI-Lösungen kann erhebliche Datenschutzprobleme aufwerfen, Vorurteile im strategischen Entscheidungsprozess einführen, zu Verstößen gegen die Compliance führen und das Risiko durch Dritte erhöhen.

Im Folgenden werden die aktuellen Risiken von KI-Tools erläutert, untersucht, wie verschiedene Formen von KI und ML zur Verbesserung des Risikomanagements und der Sicherheitseinhaltung eingesetzt werden, und wir teilen die wichtigsten Schritte, die Organisationen heute unternehmen können, um mit Zuversicht ins Zeitalter der KI zu starten.

Die wichtigsten KI-Risiken und Herausforderungen für Organisationen im Jahr 2024

Die Integration von KI in Geschäftsabläufe ist ein Wendepunkt für viele Organisationen und bietet beispiellose Möglichkeiten für Wachstum und Innovation. Während KI erhebliche Effizienzgewinne bietet, führt sie auch eine Reihe von Risiken ein, die Organisationen navigieren müssen.

Herausforderungen im Umgang mit KI-Risiken

Seit der Veröffentlichung von ChatGPT 4 im März 2023 steigt die breite Akzeptanz von KI rasant an. Dennoch hinken die Bemühungen zur Bewältigung der damit verbundenen Risiken hinterher.

93% der befragten Organisationen sagen, sie verstehen, dass generative KI Risiken mit sich bringt, aber nur 9% sagen, sie seien darauf vorbereitet, diese Bedrohungen zu managen. Eine weitere Studie fand heraus, dass ein Fünftel der Organisationen, die KI-Tools von Drittanbietern verwenden, deren Risiken überhaupt nicht bewerten.

Organisationen stehen vor der schwierigen Wahl, entweder hinter Konkurrenten zurückzubleiben, die innovative KI-Lösungen übernehmen, oder sich einer Vielzahl von Risiken auszusetzen – darunter Datenschutzverletzungen, Reputationsschäden, regulatorische Strafen und Compliance-Herausforderungen.

Einführung neuer Schwachstellen

Der Einsatz von KI-Tools kann Sicherheitslücken einführen, die leicht unentdeckt und ungelöst bleiben können.

Beispielsweise haben sich viele Entwickler generativen KI-Tools zugewandt, um die Effizienz zu steigern. Aber eine Studie der Stanford University ergab, dass Softwareingenieure, die codegenerierende KI-Systeme verwenden, eher Sicherheitslücken in den Apps einführen, die sie entwickeln. Eine ähnliche Studie, die die Sicherheit des von GitHub Copilot generierten Codes bewertete, stellte fest, dass fast 40% der KI-Vorschläge zu Code-Schwachstellen führten.

KI-Tools können auch Risiken für geistiges Eigentum und andere sensible Daten einführen. Jegliche IP- oder Kundendaten, die dem Tool zugeführt werden, könnten auch von anderen Dienstleistern gespeichert oder abgerufen werden. Und da Daten, die in generative KI-Tool-Eingabeaufforderungen eingegeben werden, auch Teil des Trainingssatzes werden können, könnten alle sensiblen Informationen in Ausgaben für andere Benutzer landen. Dies mag wie ein risikoarmes Szenario erscheinen, aber eine kürzlich durchgeführte Studie von Cyberhaven ergab, dass 11% der Daten, die Mitarbeiter in ChatGPT einfügen, vertraulich sind.

KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, die sie erhalten, was Datenvergiftung zu einem weiteren erheblichen Risiko macht. Wenn KI-Modelle getäuscht werden können, könnten sie Malware ausführen oder Sicherheitskontrollen umgehen, um Malware stärkere Zugriffrechte zu gewähren.

Datenschutzbedenken

KI-Systeme erfordern enorme Datenmengen, was erhebliche Risiken für den Datenschutz mit sich bringt. KI-Modelle, die beispielsweise zur Analyse des Kunden- oder Benutzerverhaltens verwendet werden, benötigen möglicherweise Zugriff auf sensible persönliche Informationen. GenAI-Tools können Benutzerdaten auch mit Dritten und Dienstanbietern teilen, was möglicherweise gegen Datenschutzgesetze verstößt. In der EU und China wurden bereits Regelungen umgesetzt, und in den USA, Großbritannien, Kanada und Indien sind Regulierungen in Vorbereitung.

Organisationen müssen den Datenschutz bei KI in ihre Datenverwaltung einbeziehen, einschließlich Techniken zur Datenanonymisierung, die die Privatsphäre der Benutzer wahren, ohne die Nützlichkeit der Daten zu beeinträchtigen. Eine ordnungsgemäße KI-Governance hilft auch, die KI-Leistung zu überwachen, veraltete Modelle zu erkennen und Verzerrungen zu identifizieren.

Potenzial für Verzerrungen

Wenn die Datensätze, die zur Schulung von KI- und Machine-Learning-Algorithmen verwendet werden, nicht vielfältig oder umfassend genug sind, kann dies die Leistung des KI-Modells negativ beeinflussen. Bedrohungen können übersehen werden oder harmloses Verhalten wird fälschlicherweise als bösartig erkannt.

Stellen Sie sich ein KI-basiertes Eindringungserkennungssystem vor, das hauptsächlich auf einer Datenbank mit den häufigsten aktuellen Cyberangriffen wie Malware- oder Ransomware-Angriffen trainiert wurde.

Dieses KI-System könnte in der Zukunft sehr effizient ähnliche Arten von Angriffen erkennen. Aber wenn sich die Bedrohungslandschaft im Bereich Cyber entwickelt und neue Angriffe auftauchen, könnte das System diese Bedrohungen möglicherweise nicht erkennen und darauf reagieren.

Die Verzerrung richtet sich gegen bekannte Arten von Cyberbedrohungen und gegen neuere, sich entwickelnde Bedrohungen – was potenziell zu Schwachstellen im Netzwerk oder System führen kann, das der Algorithmus sichern soll.

Algorithmische Verzerrungen stellen ebenfalls ein erhebliches Risiko dar. Beispielsweise könnte die Mustererkennung in der Bedrohungserkennung harmlose Aktivitäten, wie Tippfehler oder Slang in E-Mails, fälschlicherweise als Phishing-Bedrohungen einstufen. Zu viele dieser Fehlalarme können zu Alarmmüdigkeit führen.

Regulatorische und Compliance-Risiken

Politiker weltweit setzen sich mit den erheblichen ethischen und praktischen Problemen auseinander, die durch den potenziellen Einsatz und Missbrauch von KI-Technologien aufgeworfen werden. Sie stehen vor der Herausforderung, ein Gleichgewicht zwischen Innovationsförderung und dem Schutz sowohl einzelner Personen als auch der Gesellschaft insgesamt vor existenziellen Risiken zu finden.

Da die KI-Industrie noch in den Kinderschuhen steckt, wird die Gesetzgebung wahrscheinlich auf der Grundlage der aktuellen Marktführer formuliert – aber es ist nicht offensichtlich, welche KI-Technologien am erfolgreichsten sein werden oder welche Akteure in der Branche dominieren werden.

Einige Regierungen und Regulierungsbehörden verfolgen eine abwartende Haltung, während andere proaktiv Gesetze vorschlagen oder erlassen, um die Entwicklung und Nutzung von KI zu regulieren.

Der EU Artificial Intelligence Act befindet sich derzeit in einer vorläufigen Vereinbarung und soll voraussichtlich 2025 in Kraft treten. In den USA hat Bidens Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence das U.S. Artificial Intelligence Safety Institute (USAISI) eingerichtet, das die Bemühungen zur Entwicklung von Standards für die Sicherheit, Sicherheit und Prüfung fortschrittlicher KI-Modelle leiten wird. In Ermangelung umfassender Bundesgesetzgebung ist mit spezifischen Maßnahmen der Aufsichtsbehörden in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen, Wohnungswesen, Arbeitsmarkt und Kindersicherheit sowie zusätzlichen Exekutivverordnungen zu rechnen.

Die zunehmende Verbreitung von KI-Tools und ihre Auswirkungen auf das organisatorische Risiko haben auch zur Entwicklung mehrerer neuer AI-Sicherheitsrahmenwerke geführt. Beispielsweise bietet ISO 42001 einen breiten Ansatz für Informationssicherheit, der auf KI-Systeme anwendbar ist, während NIST AI RMF umfassende Richtlinien für das Risikomanagement speziell im Zusammenhang mit KI-Technologien bietet. Die Evaluierung und Annahme dieser Rahmenwerke kann Organisationen dabei helfen, sich im komplexen Landschaft von KI-Risiken zurechtzufinden und KI-Lösungen sicher und verantwortungsbewusst zu implementieren.

2024 wird ein entscheidendes Jahr für sowohl die Entwicklung als auch die Regulierung von KI. Angesichts der vielen Veränderungen haben Organisationen und Compliance-Experten Schwierigkeiten zu verstehen, wie sich die aufkommenden regulatorischen Anforderungen auf ihre Betriebe und Compliance-Programme auswirken werden.

Wie künstliche Intelligenz das Risikomanagement verbessert

Die Fähigkeit der KI, große Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren, sowie ihre Vorhersagefähigkeiten machen sie zu einem leistungsstarken Werkzeug im Risikomanagement. Sie hilft Organisationen, Risiken effektiver vorherzusagen, zu identifizieren und zu mindern, was zu besseren Entscheidungen und robusteren Geschäftsabläufen führt.

Hier sind einige wichtige Anwendungsfälle für KI im Risikomanagement:

1. Risikobestimmung durch prädiktive Analysen: KI-Algorithmen sind hervorragend darin, Muster und Trends in großen Datensätzen zu identifizieren. Diese prädiktiven Analysen ermöglichen es Organisationen, potenzielle Risiken wie Marktschwankungen, Lieferkettenrisiken oder betriebliche Ausfälle vorherzusehen, bevor sie eintreten. KI kann auch verschiedene Risikoszenarien modellieren und deren Ergebnisse vorhersagen, sodass Manager fundierte Entscheidungen über Risikominderungsstrategien treffen können.
2. Automatisierte Risikobewertungs-Workflows: KI kann den zeitaufwändigen und komplexen Risikobewertungsprozess automatisieren, sodass Organisationen schnell Risikofaktoren identifizieren und nach potenziellen Auswirkungen priorisieren können. Fortgeschrittene Tools wie Secureframe’s Comply AI können auch Risikobehandlungspläne basierend auf dem spezifischen Sicherheitsstatus und Risikoprofil der Organisation vorschlagen.
3. Echtzeit-Risikomonitoring: Da KI-Systeme Daten in Echtzeit analysieren können, erhalten Organisationen sofortige Einblicke in potenzielle Risiken. KI kann Cybersecurity-Anomalien erkennen, die auf eine Verletzung hindeuten könnten, und im Finanzdienstleistungssektor ermöglicht kontinuierliche Überwachung die Erkennung von Betrug und die Prävention von Finanzkriminalität.
4. Szenarioanalyse und Stresstests: KI kann eine Reihe von negativen Szenarien simulieren und die Widerstandsfähigkeit einer Organisation gegenüber verschiedenen Risiken testen, von wirtschaftlichen Abschwüngen bis hin zu betrieblichen Störungen. Organisationen können dann besser planen und sich auf potenzielle Krisen vorbereiten.
5. Risikomanagement von Drittanbietern und Lieferketten: KI-Tools können globale Lieferkettennetzwerke analysieren, Unterbrechungen aufgrund von Naturkatastrophen oder geopolitischen Problemen vorhersagen und Minderungsstrategien vorschlagen, um die Auswirkungen auf den Betrieb zu minimieren. Sie können auch Drittanbieter-Verträge analysieren, um Risiken wie ungünstige Bedingungen, versteckte Kosten oder Klauseln zu erkennen, die eine Haftung darstellen könnten.

Wie künstliche Intelligenz die Sicherheit und die Einhaltung von Vorschriften rationalisiert

In ähnlicher Weise werden Fortschritte in KI und maschinellem Lernen genutzt, um die Sicherheits- und Compliance-Posturen zu stärken.

1. Verbesserung der Cyberabwehr: KI ist entscheidend bei der Entwicklung fortschrittlicher Cyberabwehrmaßnahmen. Sie kann aus laufenden Cyberbedrohungen lernen und sich an neue Strategien anpassen, die von Cyberkriminellen verwendet werden, und dabei die Verteidigungsmaßnahmen einer Organisation kontinuierlich stärken.
2. Compliance- und regulatorische Überprüfungen von Drittanbietern: KI kann sicherstellen, dass Drittanbieter die relevanten Gesetze und Vorschriften einhalten. Sie kann Änderungen in regulatorischen Rahmenbedingungen überwachen und automatisch den Compliance-Status von Anbietern bewerten, wodurch das Risiko rechtlicher Strafen verringert wird.
3. Automatisierte Sicherheits-Patches: KI kann Software und Systeme kontinuierlich auf Schwachstellen überwachen und automatisch Patches und Updates anwenden, um diese Schwachstellen zu beheben. KI-Systeme können auch die Priorisierung von Patches basierend auf der Schwere der Schwachstelle und der Kritikalität des betroffenen Systems übernehmen, wodurch das Zeitfenster für Angreifer erheblich verkürzt wird.
4. Stärkere Passwortsicherheit: KI kann die Stärke von Passwörtern analysieren und automatisch die Passwortrichtlinien einer Organisation durchsetzen, indem sie Benutzer dazu auffordert, Passwörter in optimalen Abständen zu ändern und starke, eindeutige Passwörter vorzuschlagen.
5. Incident Response und Bedrohungsbegrenzung: KI-Tools können Verhaltensanomalien und Sicherheitsverletzungen schnell erkennen und erste Reaktionsmaßnahmen automatisieren, wie beispielsweise das Isolieren betroffener Systeme, um die Bedrohung einzudämmen. Nach einem Vorfall kann die KI den Angriff analysieren, um die Lösung zu beschleunigen, die Geschäftskontinuität zu unterstützen und ähnliche Angriffe zu verhindern.
6. Generative KI zur Erstellung von Richtlinien: Tools wie Comply AI können Teams dabei helfen, Sicherheitsrichtlinien schnell zu entwerfen, indem sie bestehende Vorschriften, Industriestandards und Geschäftsanforderungen analysieren und Richtlinienentwürfe erstellen, die sowohl konform als auch auf die Organisation zugeschnitten sind. KI kann auch dazu beitragen, Richtlinien aktuell zu halten, indem sie kontinuierlich Änderungen an Compliance-Anforderungen und Best Practices überwacht.
7. Maschinelles Lernen für automatisierte Sicherheitsfragebogenantworten: Sicherheitsfragebögen sind ein Standardteil des Anbieterbeschaffungsprozesses und ermöglichen es Organisationen, die Sicherheit Dritter zu bewerten. Das Beantworten von Fragebögen kann jedoch mühsam und zeitaufwendig sein und die Konzentration von höher priorisierten Aufgaben ablenken.
   KI-Tools können den Prozess optimieren, indem sie ausgefüllte Fragebögen erfassen und diese Informationen analysieren, um schnell Antworten zu generieren. Secureframe’s Questionnaire Automation beispielsweise erfasst Daten von der Secureframe-Plattform und Informationen aus einer internen Wissensdatenbank, um Antworten auf neue Fragebögen zu automatisieren. Fachexperten können die Antworten überprüfen und bearbeiten und dann den ausgefüllten Fragebogen im Originalformat exportieren, um ihn an Interessenten und Kunden zurückzusenden. KI sorgt auch für Konsistenz und Genauigkeit in den Fragebogenantworten, spart Zeit und reduziert menschliche Fehler.
8. Individuelle Anleitung zur Behebung: KI-Anwendungen helfen Sicherheitsteams, Schwachstellen zu beheben, indem sie Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Behebung anbieten. Beispielsweise verwendet Comply AI Infrastruktur als Code, um Anleitungen zur Behebung zu erstellen, die auf die Cloud-Umgebung des Benutzers zugeschnitten sind. Benutzer können fehlerhafte Kontrollen schnell und effektiv beheben, um die Testbestehensquoten zu verbessern und ihre Sicherheits- und Compliance-Position zu stärken.
9. Angepasste Sicherheitsschulungen
   KI kann das Verhalten von Mitarbeitern analysieren, um Bereiche zu identifizieren, in denen Sicherheitsschulungen erforderlich sind, und gezielte Schulungsprogramme entwickeln.
10. Kontinuierliche Überwachung der Compliance:
    KI-Systeme können die Einhaltung von Sicherheitsrichtlinien und regulatorischen Anforderungen in Echtzeit überwachen, Compliance-Teams auf Nichteinhaltungen und fehlerhafte Kontrollen aufmerksam machen, damit sie Maßnahmen ergreifen können.

Schritte, die Organisationen heute ergreifen können, um AI-Risiken zu navigieren und zu managen

Das Management von AI-Risiken erfordert einen proaktiven und umfassenden Ansatz. Durch das Ergreifen dieser Schritte können Organisationen nicht nur die potenziellen Nachteile von AI abmildern, sondern auch ihr volles Potenzial verantwortungsvoll und ethisch nutzen.

Integrieren Sie AI-Risikoanalysen in Ihre Risikomanagement-Methodik

Binden Sie Stakeholder aus den Bereichen Compliance, IT, Recht und HR ein, um sich zu AI-Risiken zu äußern. Experten von McKinsey empfehlen, potenzielle Risiken zu bewerten für:

• Datenschutz: Datenschutzgesetze auf der ganzen Welt definieren, wie Unternehmen Daten verwenden dürfen und nicht verwenden dürfen. Die Verletzung dieser Gesetze kann zu erheblichen Verstoßstrafen und Rufschäden führen.
• Sicherheit: Neue KI-Modelle haben komplexe, sich entwickelnde Schwachstellen wie Datenvergiftung, bei der „schlechte“ Daten in das Trainingsset eingeführt werden und die Ausgabe des Modells beeinflussen.
• Fairness: Organisationen müssen Maßnahmen ergreifen, um zu vermeiden, dass unbeabsichtigt Vorurteile in KI-Modelle kodiert oder Vorurteile durch die Einspeisung schlechter oder unvollständiger Daten in das Modell eingeführt werden.
• Transparenz: Wenn Organisationen nicht verstehen, wie das KI-Modell entwickelt wurde oder wie die Algorithmen funktionieren, um die Ausgabe zu erstellen, entsteht eine Blackbox. Zum Beispiel muss Ihre Organisation gemäß der DSGVO wissen, welche Modelle die Daten verarbeitet haben, falls ein Verbraucher fragt, wie seine persönlichen Daten verwendet wurden.
• Risiko durch Dritte: Der Bau oder die Implementierung eines KI-Modells beinhaltet oft Dritte in Aspekten wie Datenerfassung oder -bereitstellung, wodurch ein Risiko durch Dritte entsteht.

Sobald Sie KI-Risiken identifiziert haben, können Sie einen Risikobehandlungsplan erstellen, um diese zu priorisieren und zu mindern.

Drittanbieter-KI-Tools richtig bewerten

Organisationen müssen auch ihre Sorgfaltspflicht für Datenschutz und Privatsphäre wahrnehmen, indem sie Drittanbieter-KI-Tools richtig bewerten:

• Überprüfen Sie die Datenschutzrichtlinie und die Sicherheitslage des Unternehmens
• Finden Sie heraus, ob die Informationen, die Sie mit dem KI-Tool teilen, zu großen Sprachmodellen (LLM) hinzugefügt oder in Antworten auf Aufforderungen anderer Benutzer angezeigt werden könnten.
• Bitten Sie potenzielle Anbieter um ein Bestätigungsschreiben, das bestätigt, dass die Sicherheit des Tools von einer qualifizierten Drittpartei bewertet wurde.

Definieren Sie die akzeptable Nutzung in KI-Richtlinien

Eine formelle KI-Richtlinie stellt sicher, dass KI auf eine Weise verwendet wird, die mit den strategischen Zielen und ethischen Standards der Organisation übereinstimmt. Die KI-Richtlinie sollte:

• Die akzeptable Nutzung von KI-Tools definieren
• Den Ansatz der Organisation zur ethischen Nutzung von KI und die Schritte zur Bekämpfung von Vorurteilen und Förderung der Transparenz erklären.
• Praktiken zur Datenerfassung, -verwaltung, -speicherung und -nutzung skizzieren, die allen geltenden Datenschutzbestimmungen und Compliance-Anforderungen entsprechen.
• Die Prozesse zur Überwachung der Effektivität von KI-Tools und der KI-Richtlinie selbst erklären.
• Festlegen, wer für die Durchsetzung der KI-Richtlinie verantwortlich ist und diese auf dem neuesten Stand hält.

Jetzt handeln, um sich auf zukünftige KI-Regulierungen vorzubereiten.

Organisationen könnten je nach Branche, Produkten und Dienstleistungen und Kundenbasis mehreren KI-Regulierungen unterliegen, was die Einhaltung komplex macht. Aber der Kern vieler KI-Regulierungen ist ähnlich: Transparenz, Verantwortlichkeit, Datenschutz und Fairness bei der Entwicklung und Bereitstellung von KI-Tools zu fördern. Das Bewusstsein für diese Prinzipien kann Organisationen und Compliance-Teams helfen, der Kurve voraus zu bleiben.

Sicherheits- und Compliance-Teams können sich jetzt auf zukünftige Regulierungen vorbereiten, indem sie:

• KI-Richtlinien implementieren, die die akzeptable Nutzung von KI klar definieren
• Nur geprüfte und genehmigte KI-Anwendungen auf Firmengeräten zulassen.
• Mitarbeiter im richtigen Umgang mit KI-Tools schulen, einschließlich der Daten, die sie in KI-Lösungen eingeben können oder nicht, und unter welchen Umständen.
• Dokumentationen im Zusammenhang mit der Nutzung und Entwicklung von KI in der Organisation sammeln und pflegen, z. B. Lieferantenverträge, Risikobewertungen und interne Prüfberichte.

KI mit GRC-Automatisierung kombinieren, um Sicherheits- und Compliance-Risiken zu reduzieren.

Laut einer Untersuchung von IBM hatten Organisationen mit umfangreicher Nutzung von KI und Automatisierung einen um über 40 % kürzeren Datenverletzungslebenszyklus im Vergleich zu Organisationen, die diese Technologien nicht eingesetzt haben. Dieselbe Untersuchung ergab, dass Organisationen mit vollständig eingesetzter Sicherheits-KI und Automatisierung pro Datenverletzung 3,05 Millionen US-Dollar sparen im Vergleich zu denen, die diese Technologien nicht nutzen — eine Reduzierung der durchschnittlichen Verletzungskosten um 65,2 %.

Organisationen, die KI- und Sicherheitsautomatisierungsplattformen zusammen implementieren, sind in der stärksten Position, um sich gegen aufkommende Risiken und eine sich verändernde regulatorische Compliance-Landschaft zu verteidigen.

Nutzen Sie die Kraft der KI für Risiko und Compliance

Die Bedeutung von KI zur Verbesserung der Cybersicherheit wächst weiter. Durch die Nutzung der Macht von KI und Sicherheitsautomatisierung können Unternehmen ihre Risikomanagement- und Compliance-Prozesse stärken und rationalisieren, um die Unternehmensresilienz, Betriebseffizienz und Sicherheit zu erhöhen.

Bei Secureframe haben wir die neuesten Entwicklungen in Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in unsere GRC-Automatisierungsplattform integriert, Innovationskraft gefördert und Sicherheits-, Risiko- und Compliance-Teams gestärkt.

• Comply AI für Remediation bietet KI-gestützte Remediation-Leitlinien, um Cloud-Remediation und Compliance-Zeit zu beschleunigen.
• Comply AI für Risiko automatisiert den Risikobewertungsprozess, um Ihnen Zeit zu sparen und die Kosten für die Aufrechterhaltung eines starken Risikomanagementprogramms zu senken.
• Comply AI für Richtlinien nutzt generative KI, damit Sie Stunden beim Schreiben und Verfeinern von Richtlinien sparen können.
• Die Fragebogenautomatisierung von Secureframe nutzt KI, sodass Sie Sicherheitsfragebögen und RFPs schnell mit einer Genauigkeit von mehr als 90% beantworten können.

Um mehr darüber zu erfahren, wie Secureframe Automatisierung und KI einsetzt, um die Sicherheit und Compliance zu verbessern, vereinbaren Sie eine Demo mit einem Produktexperten.