Jenseits KI-gestützter Erkennung: Wo sich Mainframe-Risiken noch verbergen

Künstliche Intelligenz hat die Zeitspanne zwischen Sicherheitslücke und Ausnutzung drastisch verkürzt, und auch Mainframes sind nicht mehr ausgenommen. Anthropics Mythos hat eindrucksvoll bewiesen, wie schnell KI Schwachstellen aufspüren und ausnutzen kann. Doch die Erkennung allein schützt nicht die Systeme, die hinter 90 % aller Kartentransaktionen und einem täglichen Transaktionsvolumen von über 3 Billionen US-Dollar stehen. Tim Hill von Rocket Software und Tom Schmidt von CIO.com beleuchten in diesem Gespräch, welche Schwächen Mythos aufweist – und wo Ihre Strategie an ihre Grenzen stößt.

• Wo Mythos seine Grenzen hat: Starke Quellcode-Analyse, aber blind für den proprietären Code mit geschlossenem Quellcode, der auf Ihrem Mainframe läuft.
• Die versteckten Schwachstellen: Zusammengesetzte Binärdateien und Laufzeitverhalten in der Produktion – genau dort, wo schwerwiegende Sicherheitslücken auftreten.
• Die Strategie, die Bestand hat: Ein mehrschichtiger, revisionssicherer Risikomanagementansatz, der Code-, Konfigurations-, Zugriffs- und Patch-Governance umfasst.

Sehen Sie jetzt zu, um die Lücken zu schließen, die die KI-gestützte Erkennung hinterlässt.

Gesponsert von Rocket Software und CIO.com.