Mythos und die neue Mainframe Security: KI & IBM Z® Risikomanagement

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KI-gestützte Bedrohungserkennung hat die Diskussion über die Sicherheit von Mainframes verändert.

Als Anthropic Einschränkungen beim Zugang zu seinem leistungsfähigsten Modell Mythos ankündigte, wurde eines deutlich: Künstliche Intelligenz hat die Art und Weise, wie Schwachstellen entdeckt und analysiert werden können, dramatisch beschleunigt.

Mythos wurde entwickelt, um Sicherheitslücken in Open-Source-Software aufzudecken, doch seine Auswirkungen reichten weit über Open-Source-Umgebungen hinaus. Es stieß eine breitere Diskussion über Cybersicherheitsrisiken im gesamten Unternehmen an, einschließlich der Systeme, von denen Organisationen am meisten abhängig sind: Mainframes.

Bild aus dem Mythos-Webinar.
Tim Hill, Vizepräsident für Softwareentwicklung bei Rocket Software, spricht mit Tom Schmidt von CIO.com darüber, wie Mythos die Sicherheitsdiskussion verändert hat und was eine umfassende Sicherheitsstrategie erfordert.


Wie Tim Hill, Vizepräsident für Softwareentwicklung bei Rocket Software, es ausdrückt, war das Mythos-Ereignis ein Weckruf, der selbst die geschlossene, proprietäre Welt der Mainframes erreichte:

Mittlerweile ist allen klar, dass KI Schwachstellen viel schneller ausnutzen kann, als Fachkräfte und herkömmliche Werkzeuge mithalten können.

Tim Hill Vizepräsident Softwareentwicklung bei Rocket Software

Die Sicherheitslandschaft hat sich verändert. Für IBM Z®-Organisationen besteht die Herausforderung nicht mehr nur darin, Schwachstellen zu finden. Es geht vielmehr darum zu verstehen, welche Risiken am relevantesten sind, wie sie sich auf das Geschäft auswirken und wie die Sicherheit in kritischen Umgebungen kontinuierlich verwaltet und nachgewiesen werden kann.

Das Gespräch hat sich von der Datenerhebung zum Risikomanagement verlagert.

Mythos demonstrierte die Leistungsfähigkeit KI-gestützter Schwachstellenerkennung. Doch die Identifizierung einer Schwachstelle ist erst der Anfang des Weges zu mehr Sicherheit.

Organisationen müssen weiterhin entscheidende Fragen beantworten:

  • Welche Auswirkungen hat dies auf den Betrieb?
  • Welche Systeme sind betroffen?
  • Wie sollte die Priorisierung der Sanierungsmaßnahmen erfolgen?
  • Sind die bestehenden Kontrollmechanismen wirksam?
  • Lässt sich das Risiko gegenüber Wirtschaftsprüfern, Aufsichtsbehörden und Führungskräften nachweisen?

Diese Fragen führen zu einem neuen Fokus auf IBM Z-Risikomanagement und kontinuierliche Qualitätssicherung.

Das ist die Richtung, in die die Diskussion um die Sicherheit von Großrechnern geht.

 

Die Zahlen, die den Einsatz erhöhen

90 %

der 100 größten Banken laufen auf Großrechnern.

3 Billionen Dollar

täglich laufen Aktivitäten durch Großrechner.

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

 

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Mythos ist ein echter Fortschritt, aber nur ein Teil einer umfassenderen Sicherheitsstrategie. Die KI-gestützte Schwachstellenerkennung hat dazu beigetragen, Mainframe-Risiken offenzulegen und Unternehmen dazu veranlasst, über die reine Erkennung hinauszublicken und sich auf das Verständnis, die Priorisierung und das Management von Risiken zu konzentrieren. Eine vollständige, moderne IBM Z-Sicherheitsstrategie umfasst die Erkennung und Behebung von Schwachstellen, Governance, Compliance und kontinuierliche Qualitätssicherung.

Sehen Sie sich das vollständige Webinar an, in dem Tim Hill und Tom Schmidt darüber diskutieren, wie Mythos die Sicherheitsdiskussion verändert hat und was nötig ist, um einen umfassenderen Ansatz für das Mainframe-Risikomanagement zu entwickeln.

 

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https://www.rocketsoftware.com/en-us/resources/what-mythos-doesnt-see-webinar
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/sites/default/files/media/documents/whitepaper-what-mythos-cant-see.pdf
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