PlatinTimes: Aktuelle Beiträge
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So hilft ML bei der Erkennung von Netzwerkanomalien
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- Anwendungssicherheit ist ein blinder Fleck bei Führungskräften
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- 20 Jahre alte Lücke ermöglicht Angreifern das Auslesen von Daten
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- Anbieter dürfen keine unsicheren Kennwörter mehr zulassen
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- Überwachung vs. Datenschutz: Die Auswirkungen von Abschnitt 702
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- Sicherheitsmaßnahmen beim Einsatz von Fernwartungssoftware
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- Dell erweitert seine Cyberresilienz
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- Ransomware-Angriffe zielen zunehmend auf Datendiebstahl ab
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- Anzeichen für eine Zero-Day-Schwachstelle bei Zyxel-Geräten
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- Archivierte Apache-Projekte sind eine Gefahr
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- Was ist Confidential Computing?
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- Ist meine Datensicherung auch NIS2-konform?
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- Angreifer können über Ghostscript Schadcode einschleusen
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- Verbraucherbetrug im elektronischen Handel
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- Gefährliche Schwachstelle im Linux-Kernel
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- CISA warnt vor aktiver Ausnutzung von Sicherheitslücken bei GitLab
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- Täglich mehrere kritische Cybervorfälle in Unternehmen
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Viele Sicherheitsteams verlassen sich bei der Erkennung von Bedrohungen auf statische Signaturen, warnt Exeon Analytics. Der Schweizer Security-Experte erklärt, wie Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) dabei helfen können, die Perspektive bei der Erkennungsentwicklung zu wechseln.