KI-basierte Werkzeuge können helfen, Schwachstellen schneller zu erkennen und gezielt zu analysieren. Dadurch können Sicherheitsprozesse effizienter gestaltet und die Zeitvorteile gegenüber potenziellen Angreifern maximiert werden. Doch wann ist der Einsatz von KI-Werkzeugen sinnvoll und wann sollten herkömmliche Methoden bevorzugt werden?

Der iX-Workshop IT-Security: Künstliche Intelligenz für effiziente IT-Sicherheitsstrategien stellt verschiedene KI-Methoden und -Werkzeuge vor und zeigt, wann und wie sie sinnvoll eingesetzt werden können.

In unserem iX-Workshop erhalten Sie einen umfassenden Überblick über technische Sicherheitsaudits und Abwehrmaßnahmen sowie verschiedene KI-Tools. Sie haben die Möglichkeit, diese in praktischen Übungen auszuprobieren und deren Vor- und Nachteile kennenzulernen. Dabei wird zwischen sinnvollen und weniger sinnvollen Einsatzmöglichkeiten unterschieden. Etwa 25 Prozent des Workshops sind der praktischen Anwendung des Gelernten gewidmet.

KI-Werkzeuge kennenlernen und anwenden

Der Workshop stellt konkrete Anwendungsszenarien für die vorgestellten Werkzeuge und Methoden vor. Sie lernen, wie Sicherheitsprozesse mithilfe von Künstlicher Intelligenz effizienter gestaltet werden können. Sie erfahren, wie Sie Schwachstellenscans und Penetrationstests schneller und besser auswerten können und wie Blue Teams von der automatisierten Bedrohungserkennung und der frühzeitigen Reaktion auf Angriffe profitieren.

Zielgruppe des Workshops sind sicherheitsaffine IT-Mitarbeiter, von Sicherheitsmanagern über Administratoren und SOC-Mitarbeiter bis hin zu sicherheitsinteressierten Softwareentwicklern.

Ihr Trainer Yves Kraft leitet als Head of Security Academy das Aus- und Weiterbildungsangebot der Oneconsult AG. Als ehemaliger Penetration Tester und Security Consultant verfügt er über langjährige Erfahrung als ethischer Angreifer im Bereich Schwachstellenanalyse und Angriffssimulation.

(ilk)

In den USA dehnt sich das für WLAN zugewiesene 6-GHz-Band über fast 1,2 Gigahertz Gesamtbandbreite von 5,945 bis 7,125 GHz. In Europa ist seit der Freigabe anno 2021 bei 6,425 GHz Schluss, was 0,48 Gigahertz und damit weniger als die Hälfte des US-Spektrums ergibt. Seither kreisen Begehrlichkeiten um die oberen 700 Megahertz. Fürs WLAN wären das zwei zusätzliche extrabreite 320-MHz-Kanäle, was mehr parallele Multigigabit-Transfers in Nachbarschaften erlaubt. Den Mobilfunkern könnten sie helfen, die innerstädtische Versorgung zu verbessern. Besonders prägnant wird die Konkurrenz bei Massenveranstaltungen, also etwa in Sportstadien oder auf Konzertgeländen.

Schon 2023 hat die World Radio Conference entschieden, den Bereich von 6,425 bis 7,125 GHz als IMT-Band in allen Weltregionen auszuweisen. IMT steht für International Mobile Telecommunications.

Ende Oktober 2025 rief eine Lobbygruppe den Bundesdigitalminister Karsten Wildberger dazu auf, das obere 6-GHz-Band für WLAN vorzusehen und wiederholt damit ihre Forderung aus dem Vorfeld der WRC 2023. Wildberger hingegen favorisiert den Mobilfunk und handelt damit bloß konsequent nach der WRC-Entscheidung.

WLAN-Lobby ist spät dran

Nun erneut aufs WLAN zu pochen, hat ein Geschmäckle: Schon vor der Freigabe des 6-GHz-Bandes waren die Chiphersteller für Wi-Fi 6E auf die extrahohen Frequenzen vorbereitet. Intel kündigte sein AX210-Funkmodul für Notebooks Ende 2020 an und c’t testete die ersten Wi-Fi-6E-Router im Frühjahr 2022. Doch schaut man sich beispielsweise das Fritz-Portfolio an, so ist die erst seit Sommer 2024 erhältliche Wi-Fi-7-Fritzbox 5690 Pro bis jetzt deren einziger Router, der auf 6 GHz funken kann. Mit dem Beispiel ist die frühere AVM jedoch nicht allein und so gilt für alle: Wer seine Herde nicht beizeiten auf die Weide führt, muss damit rechnen, dass dort schon eine andere grast.

Momentan sieht es nach einem Sieg für die Mobilfunker aus. Für die ist schnelles WLAN am Festnetz nämlich der gefährlichste Konkurrent: Wenn per Glasfaser unbegrenztes Datenvolumen mit Gigabit-Geschwindigkeit für 70 Euro pro Monat ins Haus kommt, haben nur Vielreisende einen Grund, für Mobilgeräte einen ähnlich teuren Vertrag mit großem Datenvolumen abzuschließen. Der Rest ist mit einem Kleingeldtarif, der 10 Gigabyte pro Abrechnungsintervall bietet, typischerweise schon überversorgt. Mein Smartphone ist es definitiv, ich brauche unterwegs selten viel mehr als 2 GByte. Wenn doch, löse ich Extravolumen per Tagesticket.

(ea)

Wettermodelle, die mit Künstlicher Intelligenz (KI) arbeiten, haben zuletzt sehr genaue Vorhersagen in der diesjährigen Hurrikan-Saison im Nordatlantik geliefert. Googles KI-Abteilung DeepMind hat ein neues KI-Wettermodell vorgestellt, das nach Angaben der Entwickler sehr schnell und genau ist.

WeatherNext 2 könne Wettervorhersagen mit einer Auflösung von einer Stunde erstellen und sei dabei achtmal schneller als die vorherige Version, teilte das Entwicklerteam mit.

Das System sei bereits für Hurrikan-Vorhersagen für Wetterdienste eingesetzt worden. Jetzt sollen damit auch die Wettervorhersagen für Search, Gemini und Pixel Weather damit erstellt werden. Eine Integration in Google Maps ist für die kommenden Wochen geplant.

Das Modell liefert Vorhersagen für zwei Wochen in Bezug auf Temperatur, Luftdruck und Wind mit einer Genauigkeit von einer Stunde. Daneben berechne das System die Zugbahn eines tropischen Wirbelsturms für drei Tage im Voraus, sagen die Entwickler. Bisherige Systeme könnten das nur für zwei Tage.

Viele Branchen brauchen genaue Vorhersagen

Die hohe Auflösung von Wind, Wolken und Temperatur sowie die Bahnen von Stürmen sind vor allem wichtig für die Wirtschaft. Eine ganze Reihe von Branchen ist davon abhängig – die Landwirtschaft etwa, die Energiebranche oder die Schifffahrt.

KI-basierte Wettermodelle „nehmen historische Aufzeichnungen und versuchen daraus, großräumige Muster zu erkennen, um vorherzusagen, was als Nächstes passiert. Weil sie sich nicht um die kleinen Details kümmern, können sie sehr viel schneller arbeiten“, sagte Peter Battaglia, leitender Wissenschaftler bei DeepMind.

Ausgehend von der aktuellen Wettersituation erstellt WeatherNext 2 Hunderte von möglichen Szenarien. Dabei kommt das System mit wenig Ressourcen aus: Jedes Szenario werde auf einer Tensor Processing Unit (TPU) in nur einer Minute berechnet, sagen die Entwickler.

Diese Leistungssteigerung werde durch einen neuen Ansatz in der KI-Modellierung ermöglicht, das Functional Generative Network (FGN), das DeepMind vor einigen Monaten vorgestellt hat.

Der Einsatz von KI hat die Wettervorhersage revolutioniert, da dafür nur sehr wenig Rechenleistung benötigt wird. Ohne KI müssen Wettermodelle auf Supercomputern erstellt werden.

(wpl)