Jenseits KI-gestützter Erkennung: Wo Mainframe-Risiken weiterhin lauern und was Mythos nicht erkennt

Wo sich das Risiko tatsächlich verbirgt

Mythos beginnt mit dem Quellcode. Da der Quellcode jedoch für die meisten eingesetzten Mainframe-Produkte nicht verfügbar ist, liegt das größte Risiko genau dort, wo die Quellcodeanalyse nicht hinkommt:

• Zusammengesetzte Binärdateien – der proprietäre Code ohne Quellcode, der auf Ihrem Großrechner ausgeführt wird und für den es keinen Quellcode zum Scannen gibt.
• Software von herstellerfremden Anbietern – Produkte, die Sie einsetzen, deren Quellcode Ihnen aber nicht gehört.
• Laufzeitverhalten – Wettlaufsituationen und andere Realitäten, die erst dann sichtbar werden, wenn der Code tatsächlich ausgeführt wird, also genau dort, wo schwerwiegende Sicherheitslücken entstehen.

Die Zahlen, die den Einsatz erhöhen

Dieser Umfang ist der Grund, warum die Regulierungsbehörden keine Ausnahmen mehr für Mainframe-Systeme gewähren – und warum die Ära vorbei ist, in der Mainframe-Teams den Prüfern einfach sagen konnten, sie sollten ihnen vertrauen.

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Mythos ist ein echter Fortschritt, verbessert aber nur einen Teilaspekt, nicht das Gesamtbild. Die Diskussion beginnt erst richtig mit der Frage, wie eine umfassende, moderne Mainframe-Sicherheitsstrategie konkret aussieht – von der Echtzeit-Codeanalyse über die Verwaltung von Patches von der Erkennung bis zur Bereitstellung und der ständigen Auditbereitschaft.

Mehr dazu im vollständigen Webinar, in dem Tim Hill und Tom Schmidt erläutern, was nötig ist, um die Lücken zu schließen, die die KI-gestützte Erkennung hinterlässt.