🏦 KI findet Tausende Schwachstellen bei der Bank of America – die Bank holt 1.000 externe Fachkräfte an Bord
KI wird immer besser darin, Software-Schwachstellen zu erkennen. Sie zu beheben, ist jedoch nach wie vor größtenteils Menschenarbeit.
Medienberichten zufolge erhielt die Bank of America Zugang zu Anthropics Modell Mythos, das komplexe Software-Schwachstellen erkennen soll.
💬 Nachdem zahlreiche Probleme entdeckt worden waren, holte die Bank Berichten zufolge rund 1.000 externe Fachkräfte an Bord, um ihre 3.000 internen Spezialisten zu unterstützen.
💬 Veröffentlichte Berichte besagen, dass der Scan mehr als 23.000 Probleme in der bankeigenen Software und den Produkten ihrer Anbieter identifizierte. Um die Schwachstellen zu beheben, waren zusätzliche Ressourcen und Ausgaben erforderlich.
💬 Die Technologie kann die Erkennung von Schwachstellen beschleunigen. Das bedeutet jedoch nicht, dass sie jedes Problem eigenständig und sicher beheben kann. Finanzinstitute bereiten sich außerdem auf die zunehmenden Risiken KI-gestützter Cyberangriffe vor.
💡 Fazit: KI kann die Suche nach Problemen automatisieren, zugleich aber auch die Arbeitslast der Teams erhöhen, die für deren Behebung zuständig sind. Je leistungsfähiger die Tools zur Erkennung von Schwachstellen werden, desto wichtiger werden schnelle und wirksame Sicherheitsmaßnahmen.
#EarningsSeason $BTC
KI wird immer besser darin, Software-Schwachstellen zu erkennen. Sie zu beheben, ist jedoch nach wie vor größtenteils Menschenarbeit.
Medienberichten zufolge erhielt die Bank of America Zugang zu Anthropics Modell Mythos, das komplexe Software-Schwachstellen erkennen soll.
💬 Nachdem zahlreiche Probleme entdeckt worden waren, holte die Bank Berichten zufolge rund 1.000 externe Fachkräfte an Bord, um ihre 3.000 internen Spezialisten zu unterstützen.
💬 Veröffentlichte Berichte besagen, dass der Scan mehr als 23.000 Probleme in der bankeigenen Software und den Produkten ihrer Anbieter identifizierte. Um die Schwachstellen zu beheben, waren zusätzliche Ressourcen und Ausgaben erforderlich.
💬 Die Technologie kann die Erkennung von Schwachstellen beschleunigen. Das bedeutet jedoch nicht, dass sie jedes Problem eigenständig und sicher beheben kann. Finanzinstitute bereiten sich außerdem auf die zunehmenden Risiken KI-gestützter Cyberangriffe vor.
💡 Fazit: KI kann die Suche nach Problemen automatisieren, zugleich aber auch die Arbeitslast der Teams erhöhen, die für deren Behebung zuständig sind. Je leistungsfähiger die Tools zur Erkennung von Schwachstellen werden, desto wichtiger werden schnelle und wirksame Sicherheitsmaßnahmen.
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