22.09.2020

Die Coronakrise zeigte, wie Unternehmen die Kontrolle über ihre IT-Security verloren

Themen wie "Bring your own Device" haben während des Lockdown eine neue Dimension angenommen. Zudem reagierten viele AIs falsch. Doch es gibt auch Lichtblicke.
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(c) Adobe Stock / alex.pin

Früher war alles so einfach. Der Vorgesetzte sagte dem Mitarbeiter, was er wann und wie zu tun hat und welche Sicherheitsvorkehrungen er dabei einzuhalten hat – und der Mitarbeiter hat sich daran gehalten. Doch nun ändert sich dies, wie Expertinnen und Experten im Rahmen des virtuellen Cisco Security Roundtable am 22. September erläuterten.

Denn nun hat jeder Mensch selbst die für ihn passende Technik in der Hand, nutzt diese privat und erwartet, dass er die Tools auch im Berufsleben verwenden kann. Allerdings bedeuten mehr Tools auch mehr Kreativität – und mehr Kreativität bedeutet, dass die Mitarbeiter potenziell mehr Schaden anrichten können. Hinzu kommt, dass Sicherheit nichts mehr ist, das rein zentralisiert innerhalb des Unternehmens verläuft – sondern sich über mehrere Punkte verteilt, die sich großteils außerhalb des Unternehmens befinden.

Home Office als Sicherheitsrisiko

Besonders deutlich wurde dies in den ersten Wochen des Corona-Lockdown, als von einem Tag auf den anderen auf Home Office umgestellt wurde. Im April wurden alleine mit Cisco Webex 25 Milliarden Meeting-Minuten durch 500 Millionen User abgehalten – mehr als das Dreifache vom Februar. Auch sonst war man recht flott darin, auf neue Lösungen und Software umzusteigen, um weiter arbeiten zu können.

Zugleich standen die Arbeitgeber vor einer Herausforderung in punkto Betriebsmittel. „Die Supply Chain brach zusammen und Unternehmen konnten Mitarbeitern nicht die Laptops besorgen, die sie im Home Office benötigten. Also wurden oft einfach die Privat-Laptops genutzt“, sagt Wendy Nather, Head of Advisory CISOs (Chief Information Security Officer) bei Ciscos Duo Security.

Das bringt aber neue Probleme mit sich. Denn die Mitarbeiter betonen nun, dass es sich bei den besagten Laptops nicht um Firmeneigentum handelt und somit der Arbeitgeber kein Recht hat, dort Sicherheitssoftware zu installieren und zum Beispiel die Nutzung privater – und somit eventuell schädlicher – Anwendungen zu blockieren.

False Positives in der AI

„Zugleich spielten im Frühjahr die Security-Roboter verrückt“, sagt Wolf Goehrlich, CISO Advisor bei Cisco. Denn das Trainieren einer Künsltichen Intellligenz via Machine Learning erfordert Monate – hier wiederum änderte sich die Situation von einem Tag auf den anderen. Daher gab es viele „False Positives“ – also Situationen, in denen die Security-AI eine potenzielle Bedrohung bemerkte, die aber gar keine war.

„Viele eigentlich gute Machine-Learning-Tools mussten daher suspendiert werden, damit die Mitarbeiter weiter arbeiten konnten“, sagt Goerlich. Nather verweist hier auf eine generelle Faustregel von Automatisierung über AI: Der Sinn selbiger ist, dass man sie einmal aufsetzt, so dass sie lernt und dann selbständig läuft. Nur wenn man dafür ein entsprechend langfristiges Commitment aufbringt, ist eine AI entsprechend nützlich.

Die größten Herausforderungen für CISOs

Das soll natürlich nicht heißen, dass die Lage hoffnungslos ist – nach wie vor gibt es ein Wettrüsten zwischen Cyberkriminellen und Unternehmen, für das Anbieter wie Cisco stets an besseren Lösungen arbeiten.

Doch angesprochen auf die aktuell größten Herausforderungen für CISOs betonen die Expertinnen und Experten sehr wohl, dass es sich dabei neben Dauerbrennern wie dem Verwalten des Tool-Portfolios sowie der Personalsuche und -bindung um den Bereich Remote Work handelt – inklusive des mangelnden Überblicks über die Geräte, der False Alerts und der Etablierung einer Security-Culture, in der die Mitarbeiter im Ernstfall wissen, wie sie richtig handeln.

Eine Zukunft ohne Passwörter

Abschließend gibt es jedoch auch noch einen positiven Ausblick: Es wird daran gearbeitet, für User eine passwortfreie Zukunft zu ermöglichen. Denn zwar haben die CISOs gerade andere Sorgen – also: Remote Work -, jedoch haben sich die Anbieter zur FIDO Alliance zusammen geschlossen, um neue Möglichkeiten der Authentifizierung zu ermöglichen. Nach unter anderem Google ist letztes Jahr auch Microsoft und dieses Jahr Apple der Allianz beigetreten. Sie sollen die Lösungen schrittweise in ihre Betriebssysteme integrieren.

Laut Nather ist dies möglich, weil Smartphones nun mit entsprechenden Sicherheitsfeatures ausgestattet sind. So könnte sich der User am Handy per Fingerabdruck oder Gesichtsscan identifizieren, wodurch wiederum eine Anwendung am PC freigeschaltet wird. „Dadurch ist es möglich, das Leben der Mitarbeiter sicherer und zugleich einfacher zu machen“, sagt Richard Archdeacon, Advisor CISO bei Cisco: „Und wenn man es als Security-Team schafft, den Mitarbeitern das Leben sogar zu erleichtern, dann ist das schon ein ordentliches Plus.“

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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AI Summaries

Die Coronakrise zeigte, wie Unternehmen die Kontrolle über ihre IT-Security verloren

  • Im April wurden alleine mit Cisco Webex 25 Milliarden Meeting-Minuten durch 500 Millionen User abgehalten – mehr als das Dreifache vom Februar.
  • Zugleich standen die Arbeitgeber vor einer Herausforderung in punkto Betriebsmittel: Die Mitarbeiter nutzten oft ihre privaten Laptops.
  • Zugleich gab es viele „False Positives“ – also Situationen, in denen die Security-AI eine potenzielle Bedrohung bemerkte, die aber gar keine war.
  • Das soll natürlich nicht heißen, dass die Lage hoffnungslos ist – nach wie vor gibt es ein Wettrüsten zwischen Cyberkriminellen und Unternehmen, für das Unternehmen wie Cisco stets an besseren Lösungen arbeiten.

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  • Zugleich gab es viele „False Positives“ – also Situationen, in denen die Security-AI eine potenzielle Bedrohung bemerkte, die aber gar keine war.
  • Das soll natürlich nicht heißen, dass die Lage hoffnungslos ist – nach wie vor gibt es ein Wettrüsten zwischen Cyberkriminellen und Unternehmen, für das Unternehmen wie Cisco stets an besseren Lösungen arbeiten.

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