KI-Recovery bei KI-Sicherheitslücken.
Nutzen Sie KI, um Ihr gesamtes KI-gestütztes Unternehmen kontinuierlich wiederherzustellen.
IDC-Selbstbewertung
Sind Sie bereit für die AI Recovery?
Vergleichen Sie den Reifegrad Ihrer Ausfallsicherheit anhand von Erkenntnissen aus Unternehmen, die KI bereits einsetzen – und finden Sie heraus, welche Lücken die Recovery gefährden.
Recovery für alle Systeme, auf denen KI läuft
Wie wir das machen
KI bei jedem Schritt. KI an jedem Ort. Jetzt Readiness für KI.
Kontinuierlicher Schutz
Automate discovery, tagging, policy enforcement and recovery testing for your most critical data.
Kontinuierliche Bedrohungssuche
Leverage AI to continuously hunt for compromises in your data—from access anomalies to known signatures.
Vertrauenswürdige Cleanpoints
Automate finding a clean recovery point, provisioning isolated cleanrooms and verifying clean recoveries.
Maschinengeschwindigkeit, riesiger Umfang
Koordiniert richtlinienbasierte Recovery-Abläufe, die Teams nach einem Cybervorfall durch eine saubere Recovery führen.
Häufig gestellte Fragen
Warum brauche ich im Zeitalter der Cloud-Tools noch spezielle Backup- und Wiederherstellungslösungen?
Alle Aspekte der heutigen geschäftskritische, KI-gestützte Technologien sind eher hybrider Natur als monokulturell. Und alles deutet darauf hin, dass sich dieser Trend noch verstärken wird: Cloud-native Entwickler nutzen mehrere Cloud-Plattformen; On-Premise-Architekturen arbeiten mit SaaS- und IaaS-Modellen zusammen; mehrere MCP-Server arbeiten auf ein gemeinsames Ziel hin. Cloud-native Tools können in diesen Bereichen helfen, doch wenn regulatorische Standards und Unternehmenskonsolidierungen in den Vordergrund rücken, kann ein spezielles Backup and Recovery-System dazu beitragen, einheitliche Richtlinien, konsistente Schutzmaßnahmen und eine schnellere Recovery bei geringeren Gesamtkosten zu ermöglichen.
Wie kann ich meine Daten vor Ransomware, Beschädigung oder versehentlichem Löschen schützen?
Es gibt verschiedene Maßnahmen, die in ihrer Gesamtheit dazu beitragen können, diese Risiken für kritische Daten zu verringern
- Befolgen Sie die3-2-1-1-Regel: Bewahren SiedreiErstellen Sie Kopien der Daten und verwenden Sie dabei zwei verschiedene Medientypen, wobei eine Kopie extern und eine weitere in einer konstanten und luftisolierten Umgebung gespeichert werden wird.
- Verfügen Sie über einen dokumentierten und getesteten Plan für die Recovery, der sich an einem Ansatz wieResOpsoder am Cyber-Resilience-Framework des NIST orientiert.
- Überwachen Sie Ihre Backups ebenso gründlich auf Bedrohungen und Anomalien wie Ihre Produktionsumgebungen.
- Aktivieren Sie die Versionierung aller Backups mithilfe mehrerer Snapshots und Zeitstempel und gehen Sie niemals davon aus, dass die neueste Version die beste ist.
Wie unterscheidet sich die Notfallwiederherstellung von der Cyber-Wiederherstellung?
Der große Unterschied besteht zwischen der „Wiederherstellung von Daten“ und der „Wiederherstellung von Vertrauen“. Die
Die Notfall-Recovery ist entscheidend, damit Systeme und Organisationen nach physischen oder betrieblichen Ausfällen keine wichtigen Daten verlieren. Sie basiert nicht auf Vertrauen, sondern stützt sich auf die Aktualität, um das Verlorene wiederherzustellen.
Cyber-Recovery stellt Systeme nach Cyberangriffen, Datenkorruption, Sabotage durch Insider oder feindlichen Handlungen wieder her. Ihr Erfolg beruht auf Sauberkeit, Integrität und der Wiederherstellung des Vertrauens in kritische Systeme. Dies ist in der heutigen Welt notwendig, in der Cybervorfälle nicht nur zahlreicher sind als physische oder betriebliche Ausfälle, sondern auch immer häufiger auftreten und an Schwere zunehmen.
Warum ist es wichtig, die Implementierung von „Unveränderlichkeitsfunktionen“ für Sicherungsdaten in Betracht zu ziehen?
Durch KI ergänzte oder erstellte Daten können sich schnell ändern, und die Gewissheit über ihre Integrität ist einer der Schlüssel zu Recovery und Widerstandsfähigkeit. Diese Backups sind unveränderlich und unauslöschbar: Dies trägt dazu bei, Datenabweichungen, Probleme mit der Versionsintegrität und Kontextverluste zu verhindern, die die Ergebnisse einer gesamten Reaktionskette verändern können. Unveränderliche Datensätze tragen zudem zur Einhaltung neuer regulatorischer Anforderungen bei und können vor rechtlichen Anfechtungen schützen.
