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
So gehen wir vor
KI bei jedem Schritt. KI an jedem Standort. KI-Readiness jetzt.
Kontinuierlicher Schutz
Automatisieren Sie die Erkennung, Kennzeichnung, Durchsetzung von Richtlinien und Recovery-Tests für Ihre kritischsten Daten.
Kontinuierliche Suche nach Bedrohungen
Nutzen Sie KI, um kontinuierlich nach Kompromittierungen Ihrer Daten zu suchen – von Zugriffsanomalien bis hin zu bekannten Signaturen.
Vertrauenswürdige Cleanpoints
Automatisieren Sie das Auffinden sauberer Recovery-Punkte, die Bereitstellung isolierter „Cleanrooms“ und die Überprüfung sauberer Recoverys.
Maschinelle Geschwindigkeit, enorme Skalierbarkeit
Koordiniert richtlinienbasierte Recovery-Abläufe, die Teams nach einem Cybervorfall durch die saubere Recovery führen.
Häufig gestellte Fragen
Warum brauche ich im Zeitalter der Cloud-Tools noch spezielle Backup- und Wiederherstellungslösungen?
Alle Aspekte der heutigen geschäftskritischen, KI-gestützten Technologien sind eher hybrid als einheitlich. Und alles deutet darauf hin, dass sich dieser Trend weiter 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 dediziertes System für Backup and Recovery dazu beitragen, einheitliche Richtlinien, konsistenten Schutz und eine schnellere Recovery bei geringeren Gesamtkosten zu ermöglichen.
Wie kann ich meine Daten vor Ransomware, Beschädigung oder versehentlichem Löschen schützen?
Es gibt mehrere Maßnahmen, die in Kombination diese Risiken für kritische Daten verringern können
- Befolgen Sie die 3-2-1-1-Regel: Bewahren Sie 3 Kopien der Daten auf, verwenden Sie dabei 2 verschiedene Medientypen, wobei 1 Kopie extern und 1 Kopie in einer unveränderlichen und luftisolierten Umgebung gespeichert wird.
- Verfügen Sie über einen dokumentierten, getesteten Plan für die Recovery, der sich an einem Ansatz wie ResOps oder dem Cyber-Resilience-Framework des NIST orientiert.
- Überwachen Sie Ihre Backups ebenso streng 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 liegt in der „Recovery von Daten“ im Gegensatz zur „Recovery von Vertrauen“.
Die Notfall-Recovery ist entscheidend, damit Systeme und Organisationen nach physischen oder betrieblichen Ausfällen keine wichtigen Daten verlieren. Sie trifft keine Annahmen hinsichtlich des Vertrauens und 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 mit zunehmender Häufigkeit und Intensität auftreten.
Warum ist es wichtig, die Implementierung von „Unveränderlichkeitsfunktionen“ für Sicherungsdaten in Betracht zu ziehen?
Durch KI erweiterte oder erstellte Daten können sich schnell ändern, und die Gewissheit über ihre Integrität ist einer der Schlüssel zu Recovery und Resilienz. Diese Backups sind unveränderlich und unauslöschlich: Dies hilft, 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.
