When will these specialized models become public?

There's no confirmed timeline for broad public access. Current reporting indicates Claude Mythos is being limited to select organizations through controlled programs, while OpenAI describes GPT-5.5-Cyber as available only to vetted defenders through its Trusted Access for Cyber framework.

Are AI attacks likely to increase?

Not necessarily. But they do show that advanced AI can support more complex cyber workflows, which means organizations should prepare for faster discovery, testing, and exploitation cycles.

Which risks should teams prioritize first?

Start with visibility into sensitive data, access paths, cloud misconfigurations, identity dependencies, and recovery readiness. Commvault's Data & AI Security capabilities can help teams classify data, govern access, and identify risks across cloud environments.

Why does recovery matter for cloud data security?

Because prevention can fail. Commvault cyber resilience capabilities can help organizations identify clean recovery points, validate recovery in isolated environments, and restore data and critical services without reintroducing compromised assets.

Does Commvault offer AI-supported threat detection?

Yes. Commvault can use AI-enabled capabilities to help identify threats, detect anomalous activity, prioritize risk, and accelerate incident response. Combined with cyber resilience and recovery workflows, we can help teams improve response workflows and recover critical data with greater confidence.

What is data and AI security?

Data and AI security is the practice of discovering, classifying, and governing access to sensitive data across systems, users, and AI models. Commvault Data and AI Security delivers these capabilities across hybrid environments — enabling organizations to confirm that data remains visible, controlled, and protected throughout its lifecycle, including how it is used in AI training and outputs.

Why is sensitive data exposure a major risk?

Sensitive data exposure is a major risk because organizations often lack visibility into where data resides and who can access it, increasing the likelihood of breaches, misuse, and regulatory violations. Commvault helps mitigate this through a unified approach that combines Data Discovery, Classification, and Access Governance across hybrid environments.

What are the key pillars of data security?

The three core pillars of data security are discovery, classification, and access governance. Commvault delivers each — Data Discovery identifies where sensitive data exists across environments, Data Classification defines its sensitivity and type, and Data & AI Access Governance enforces access control aligned with business and regulatory policy.

Why is overpermissive access dangerous?

Overpermissive access allows users, applications, and service accounts to access more data than necessary — increasing risk of accidental exposure, insider threats, and exploitation. Commvault Data & AI Access Governance addresses this by continuously monitoring access patterns, aligning permissions with data classification, and identifying and remediating access drift across hybrid environments.

How should organizations help protect data used by AI?

Organizations can protect AI data by classifying datasets before training and continuously monitoring how models access and expose data. Commvault Data and AI Security supports this through discovery, classification, and governance controls including masking, redaction, and access restrictions — helping ensure that sensitive data is not exposed through AI training, model behaviour, or outputs.

How does data classification help support compliance?

Data classification supports compliance by identifying regulated data such as PII and mapping it to appropriate controls. Commvault Data Classification helps organisations enforce retention and deletion policies aligned with GDPR, HIPAA, and PCI DSS — and provides the audit-ready evidence needed to demonstrate how sensitive data is identified, protected, and governed.

Bewährte Verfahren für Cloud-Backup and Recovery zur Stärkung der Cyber-Resilienz | Blog

Cloud-Backup and Recovery erklärt: Von der Erkennung von Bedrohungen bis zur vollständigen Recovery

Erfahren Sie, wie Cloud-Backup and Recovery dazu beitragen, intakte Daten zu schützen, die Readiness zu überprüfen und den Geschäftsbetrieb nach einem Ransomware-Angriff oder einem Cybervorfall wiederherzustellen.

Cailin Pitcher, Senior Portfolio Marketing Manager bei Commvault

Veröffentlicht25. August 2026

Die wichtigsten Erkenntnisse

Bei modernen Cloud-Backup- und Recovery-Lösungen geht es um mehr als nur Backups. Sie sollten Unternehmen dabei helfen, Bedrohungen zu erkennen, Daten zu schützen und den Geschäftsbetrieb schnell und zuverlässig wiederherzustellen.

Recovery beginnt schon lange vor der eigentlichen Recovery. Eine frühzeitige Erkennung von Bedrohungen kann dabei helfen, kompromittierte Daten zu identifizieren und zu verhindern, dass infizierte Backups wiederhergestellt werden.
Unveränderliche Backups sind unverzichtbar. Unternehmen können diese geschützten, isolierten Recovery-Kopien nutzen, um sich vor Ransomware und gezielten Angriffen auf Backups zu schützen.
Vertrauen in die Recovery erfordert Validierung; Unternehmen müssen die Integrität der Backups und die Readiness zur Recovery testen, bevor ein Vorfall eintritt.
Cloud backup and recovery is a resilience strategy. The goal isn’t just data protection – it’s reducing downtime and restoring business operations faster.

Der ideale Cloud-Backup- und Recovery-Prozess beginnt mit der Erkennung von Bedrohungen wie Ransomware, verdächtigen Zugriffen oder ungewöhnlichen Datenaktivitäten. Unternehmen können dann fehlerfreie, unveränderliche Sicherungskopien erstellen, unbeeinträchtigte Wiederherstellungspunkte überprüfen und kompromittierte Systeme isolieren. Nach der Überprüfung können kritische Anwendungen und Daten durch automatisierte Recovery-Prozesse wiederhergestellt werden, wodurch Ausfallzeiten minimiert, Datenverluste reduziert und der Geschäftsbetrieb schnell und sicher wiederhergestellt werden kann.

Cyber-Resilienz wird zunehmend daran gemessen, was passiert, nachdem Angreifer eingedrungen sind. Unternehmen haben massiv in Prävention, Erkennung und Reaktion investiert, doch Ransomware, die Ausnutzung von Sicherheitslücken, der Missbrauch von Zugangsdaten, Fehlkonfigurationen in der Cloud und Kompromittierungen durch Dritte beeinträchtigen weiterhin den Betrieb.

Für viele Teams besteht die Herausforderung bei der Recovery nicht mehr nur darin, ob Backups vorhanden sind. Es geht vielmehr darum, ob diese Backups fehlerfrei, geschützt und validiert sind und ob sie bereit sind, kritische Dienste wiederherzustellen, wenn Produktionssystemen nicht mehr vertraut werden kann.

Diese Unterscheidung ist wichtig, da Cyberangriffe weiterhin sowohl Datenrisiken als auch Betriebsstörungen verursachen. Laut dem „Verizon2026 Data Breach Investigations Report“war Ransomware an 48 % der Sicherheitsvorfälle beteiligt – ein Anstieg gegenüber 44 % im Vorjahr. Der Bericht stellte zudem fest, dass die Ausnutzung von Schwachstellen zum häufigsten Erstzugangsvektor für Sicherheitsvorfälle geworden ist und auf 31 % angestiegen ist, während der Missbrauch von Anmeldedaten auf 13 % gesunken ist.

Maßnahmen zur Cloud-Backup and Recovery müssen den gesamten Prozess von der Erkennung bis zur Wiederherstellung abdecken. Dies beginnt mit der Identifizierung verdächtiger Aktivitäten, bevor kompromittierte Daten wiederhergestellt werden. Es setzt sich fort mit geschützten, unveränderlichen Wiederherstellungspunkten, die den Teams brauchbare Wiederherstellungsoptionen bieten, wenn Produktionssysteme nicht mehr als vertrauenswürdig gelten.

Anschließend benötigen Unternehmen eine Möglichkeit, zu überprüfen, welche Wiederherstellungspunkte sicher sind, und kritische Workloads in der richtigen Reihenfolge wiederherzustellen. Das Ergebnis ist eine Recovery-Strategie, die Teams dabei hilft, mit mehr Sicherheit von der Incident-Response zur operativen Wiederherstellung überzugehen.

Warum sind Cloud-Backup and Recovery eine Strategie zur Cyber-Resilienz?

Traditional backup strategies were designed to help organizations recover from hardware failures, accidental deletion, and localized outages. Those use cases still matter, but today’s recovery requirements are broader.

Cyberangriffe können Produktions-Workloads, Identitätssysteme, Cloud-Konfigurationen, SaaS-Anwendungen und Backup-Umgebungen gleichzeitig beeinträchtigen. In solchen Fällen geht es bei der Recovery nicht nur darum, eine Kopie der Daten wiederherzustellen. Es geht darum, festzustellen, welchen Systemen vertraut werden kann, welche Wiederherstellungspunkte noch intakt sind und welche Dienste zuerst wiederhergestellt werden müssen.

Aus diesem Grund sindCloud-Backup and Recoveryzu einem entscheidenden Bestandteil der Cyber-Resilienz geworden. Eine moderne Strategie sollte Teams dabei unterstützen, verdächtige Aktivitäten zu erkennen, Wiederherstellungsdaten zu schützen, die Integrität der Backups zu überprüfen und kritische Abläufe in einer kontrollierten Reihenfolge wiederherzustellen. Sie sollte zudem regelmäßige Tests fördern, da ein Recovery-Plan, der nicht erprobt wurde, bei einem tatsächlichen Vorfall möglicherweise nicht wie erwartet funktioniert.

Dies markiert einen Wandel vom Backup als „Versicherungspolice“ hin zur Wiederherstellbarkeit als operative Fähigkeit. Gespeicherte Kopien sind nach wie vor wichtig, aber sie sind nur ein Teil der Recovery-Gleichung. Teams müssen zudem darauf vertrauen können, dass die Recovery-Daten nicht verändert wurden, dass die Recovery-Abläufe getestet wurden und dass das Unternehmen weiß, welche Dienste zuerst wiederhergestellt werden müssen.

Cloud-Backup and Recovery lassen sich leichter verstehen, wenn man sie als Lebenszyklus betrachtet. Die folgenden fünf Phasen zeigen, wie Unternehmen von der frühzeitigen Erkennung von Bedrohungen über eine validierte Recovery-Phase bis hin zur langfristigen Verbesserung der Ausfallsicherheit gelangen können.

Phase 1: Bedrohungen erkennen, bevor sich das Risiko für die Recovery ausweitet

Recovery beginnt bereits vor der Wiederinbetriebnahme der Systeme. Bei einem Cybervorfall besteht die oberste Priorität darin, festzustellen, ob verdächtige Aktivitäten Produktionsdaten, Sicherungsdaten oder beides betroffen haben.

Wenn Teams von einem kompromittierten Wiederherstellungspunkt aus wiederherstellen, können sie beschädigte Dateien, Malware-Reste oder unbefugte Änderungen zurück in die Umgebung bringen. Dieses Risk macht die Erkennung von Bedrohungen zu einem wichtigen Bestandteil des Cloud-Backup and Recovery – und nicht nur zu einem Anliegen des Sicherheitsbetriebs.

Moderne Recovery-Strategien sollten Einblick in ungewöhnliche Aktivitäten über Workloads, Backup-Umgebungen und Wiederherstellungspunkte hinweg bieten. Teams müssen möglicherweise Anzeichen wie die folgenden untersuchen:

Ungewöhnliches Verschlüsselungsverhalten
Plötzliche Spitzen bei Löschvorgängen
Unerwartete Änderungen von Berechtigungen
Ungewöhnliche Backup-Muster
Indikatoren für Malware

Diese Anzeichen können Teams dabei helfen, zu erkennen, wohin sich ein Angriff möglicherweise ausgebreitet hat und welche Daten vor der Wiederherstellung einer zusätzlichen Überprüfung bedürfen.

Timing is another essential factor. Microsoft’s Der „2025 Digital Defense Report“von Microsoft ergab, dass die meisten vom Detection and Response Team (DART) untersuchten Angriffe kurze Verweildauern aufwiesen. Das bedeutet, dass Recovery-Teams möglicherweise nicht über Wochen verfügen, um das gesamte Ausmaß der Kompromittierung zu erfassen, bevor Angreifer sich seitlich ausbreiten, auf sensible Daten zugreifen, Dienste stören oder versuchen, Backup-Systeme zu beeinträchtigen. Der Erkennungskontext kann Teams dabei helfen, nicht jeden Wiederherstellungspunkt als gleichermaßen vertrauenswürdig zu betrachten.

Threat detection doesn’t eliminate recovery risk on its own. It helps create a more informed recovery process. When suspicious activity is identified early, organizations can isolate affected systems, investigate impacted data, and avoid restoring recovery points that may reintroduce the same threat.

Dies bietet Sicherheits-, IT- und Recovery-Teams einen klareren Ausgangspunkt für die nächste Phase: den Schutz unbefallener Wiederherstellungspunkte, bevor Angreifer diese verändern oder entfernen können.

Phase 2: Schutz intakter Recovery-Punkte vor Angriffen

Bei einem Cybervorfall sind Backups nicht nur gespeicherte Kopien. Sie sind Teil des Recovery-Prozesses, was bedeutet, dass Angreifer versuchen könnten, sie zu stören. Wenn Backup-Daten verändert, verschlüsselt, gelöscht oder unzugänglich gemacht werden, verliert das Unternehmen möglicherweise eine seiner besten Möglichkeiten, den Betrieb wiederherzustellen, ohne auf kompromittierte Produktionssysteme zurückgreifen zu müssen.

That’s why unversehrte Wiederherstellungspunkteeinen mehrschichtigen Schutz. Ein unveränderlicher und unauslöschbarer Backup-Speicher kann dazu beitragen, Daten über einen festgelegten Aufbewahrungszeitraum hinweg zu sichern. Externe oder isolierte Kopien tragen dazu bei, eine Trennung von der Produktionsumgebung zu gewährleisten. Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und rollenbasierte Berechtigungen helfen dabei, den Kreis der Personen einzuschränken, die auf Backup-Einstellungen zugreifen oder diese ändern können. Zusammen erschweren diese Schutzmaßnahmen es Angreifern, die Daten zu beeinträchtigen, die Teams während der Wiederherstellung möglicherweise am dringendsten benötigen.

Das Ziel ist es, die Wahlmöglichkeiten bei der Recovery zu bewahren. Der Verizon-Bericht von 2026 ergab, dass69 % der Ransomware-Opferin seinem Datensatz das Lösegeld nicht zahlten – ein Anstieg gegenüber 65 % im Vorjahr. Der Bericht stellt zudem fest, dass die mittleren Lösegeldzahlungen weiter zurückgingen, was er zum Teil auf verbesserte Abwehrmaßnahmen und eine erhöhte Widerstandsfähigkeit der Opfer zurückführt. Teams benötigen einwandfreie Backups, die sie tatsächlich nutzen können, damit die Zahlung eines Lösegelds nicht der einzige Weg zurück zum Geschäftsbetrieb ist.

Die bekannte 3-2-1-Backup-Regel bietet nach wie vor eine nützliche Grundlage: Bewahren Sie drei Kopien der Daten auf zwei verschiedenen Medien oder Plattformen auf, wobei mindestens eine Kopie extern oder isoliert gespeichert sein sollte. Moderne Cloud-Backup- und Recovery-Strategien erweitern dieses Modell häufig um unveränderlichen Speicher, Air-Gap-Lösungen, richtlinienbasierte Aufbewahrungsfristen und replizierte Kopien in Cloud- oder Hybridumgebungen.

Mit geschützten Wiederherstellungspunkten können Teams ihre Wiederherstellungsoptionen eingrenzen und mit einem klareren Überblick darüber, was wiederhergestellt werden kann, zur Validierung übergehen.

Schritt 3: Überprüfen, welche Backups für die Wiederherstellung bereit sind

Über Backups zu verfügen bedeutet nicht automatisch, dass man bereit für die Recovery ist. Bevor Teams Produktionssysteme wiederherstellen, müssen sie wissen, welche Wiederherstellungspunkte verwendbar sind, welche Workloads betroffen waren und welche Abhängigkeiten ebenfalls wiederhergestellt werden müssen.

Ein aktuelles Backup enthält zwar möglicherweise die neuesten Geschäftsdaten, kann aber auch beschädigte Dateien, unbefugte Änderungen oder Malware-Spuren enthalten. Ein älteres Backup ist vielleicht sauberer, kann aber zu einem größeren Datenverlust führen. Durch die Überprüfung können Teams diese Abwägung anhand von Fakten statt auf der Grundlage von Vermutungen treffen.

Diese Arbeit beginnt mit der Abgrenzung des Vorfalls. Sicherheits- und IT-Teams müssen verstehen, wann verdächtige Aktivitäten begannen, welche Systeme betroffen waren und ob Identitätsdienste, Datenbanken, Dateifreigaben, SaaS-Anwendungen oder Cloud-Konfigurationen betroffen waren.

Außerdem müssen sie bestätigen, ob der Recovery-Punkt die Anwendung als Ganzes unterstützt und nicht nur die zugrunde liegenden Daten. Eine Datenbank-Recovery kann beispielsweise davon abhängen, dass Anwendungsserver, Berechtigungen, Verschlüsselungsschlüssel, Netzwerkrouten und Identitätsdienste alle im richtigen Zustand verfügbar sind.

Isolierte Recovery-Umgebungen können Teams dabei helfen, diese Bedingungen zu testen, bevor die Daten in der Produktionsumgebung wiederhergestellt werden. In einer kontrollierten Umgebung können Teams sicher:

ausgewählte Recovery-Punkte scannen,
Dateiänderungen überprüfen.
den Start der Anwendung bestätigen
den Benutzerzugriff testen;
zu prüfen, ob abhängige Systeme sich wie erwartet verhalten.

Die Validierungsollte auch in die Recovery-Reihenfolge einfließen. Teams müssen möglicherweise zuerst Identitätsdienste wiederherstellen, dann die Kerninfrastruktur, anschließend geschäftskritische Anwendungen und schließlich unterstützende Workloads.

Durch das Testen von Recovery-Punkten vor der Wiederherstellung können sie ihre Optionen eingrenzen und entscheiden, welche Systeme wieder in Betrieb genommen werden können, welche einer weiteren Überprüfung bedürfen und welche isoliert bleiben sollten, bis der Risk-Level besser verstanden ist.

In der nächsten Phase wird diese Entscheidung in die Tat umgesetzt: Die Systeme, Anwendungen und Daten, die das Unternehmen am dringendsten benötigt, werden wiederhergestellt.

Phase 4: Wiederherstellung kritischer Abläufe in der richtigen Reihenfolge

A restore plan starts with the organization’s minimum viable operating state. That means identifying the people, systems, applications, data, and communication channels the business needs to function at a basic level during a disruption.

Für manche Organisationen kann dies mit Identitätsdiensten und der Mitarbeiterkommunikation beginnen. Bei anderen stehen möglicherweise kundenorientierte Anwendungen, Zahlungssysteme, klinische Systeme, Fertigungsprozesse oder Logistikplattformen im Vordergrund. Die Reihenfolge sollte die geschäftlichen Auswirkungen widerspiegeln und nicht nur der technischen Praktikabilität folgen.

Dependencies are where many recovery plans become more complicated. An application may be listed as “critical,” but it still depends on identity, DNS, network connectivity, databases, storage, encryption keys, APIs, and monitoring. If those pieces are not restored in the right state, the application may come back online but remain unusable. That is why recovery teams need dependency mapping before an incident, not during one.

Runbooks und orchestrierte Workflows helfen dabei, diese Entscheidungen in wiederholbare Schritte umzuwandeln. Sie können festlegen, wer die Wiederherstellung genehmigt, welche Umgebung verwendet werden soll, welche Prüfungen vor der Wiederherstellung des Produktionszugangs erfolgen müssen und wann die nächste Systemebene online gehen kann. Dies ist wichtig, wenn Sicherheits-, Infrastruktur-, Anwendungs-, Cloud- und Geschäftsteams gleichzeitig arbeiten.

Auch die Recovery-Prozesse benötigen Kontrollpunkte. Nach der Recovery jeder größeren Arbeitslast sollten die Teams sicherstellen, dass sich Benutzer authentifizieren können, Daten verfügbar sind, Integrationen funktionieren und die Überwachung eingerichtet ist. Diese Überprüfungen helfen dabei, Probleme zu erkennen, bevor die Recovery auf die nächste Systemebene ausgeweitet wird.

Geschwindigkeit ist nach wie vor wichtig, aber Kontrolle ist ebenso entscheidend. Eine schnelle Recovery-Prozedur kann zusätzlichen Aufwand verursachen, wenn falsche Daten wiederhergestellt werden, Zugriffskontrollen fehlen oder eine Anwendung ohne die für ihren Betrieb erforderlichen Systeme wiederhergestellt wird. Der bessere Ansatz besteht darin, die Recovery-Prozedur schrittweise durchzuführen, sicherzustellen, dass jeder kritische Dienst funktioniert, und die Recovery dann weiter auszudehnen, sobald sich die Umgebung stabilisiert hat.

Phase 5: Die Erkenntnisse aus der Recovery in eine stärkere Kontinuität umsetzen

Sobald kritische Dienste wiederhergestellt sind, müssen die Teams noch verstehen, was funktioniert hat, was sie ausgebremst hat und wo der Recovery-Plan nicht der Realität entsprach. Diese Nachbereitung ist es, die Cloud-Backup and Recovery von einer reaktiven Maßnahme in eine kontinuierliche Resilienzpraxis verwandelt.

Der erste Schritt besteht darin, die Recovery selbst zu überprüfen. Die Teams sollten sich Fragen stellen wie:

Wie schnell haben die Teams verdächtige Aktivitäten erkannt?
Waren einwandfreie Recovery-Punkte leicht zu identifizieren?
Welche Validierungsschritte dauerten länger als erwartet?
Wo kam es zu Verzögerungen bei den Wiederherstellungsabläufen?
Waren die richtigen Personen zum richtigen Zeitpunkt beteiligt?

Diese Antworten können Lücken aufdecken, die nicht immer technischer Natur sind. Die Recovery kann erfolgreich verlaufen und dennoch Probleme bei der Entscheidungsfindung, der Kommunikation, bei Genehmigungen oder bei der Übergabe zwischen Teams aufdecken.

Diese Erkenntnisse sollten direkt in die nächste Version des Recovery-Plans einfließen. Wenn eine kritische Anwendung von einem System abhängig war, das nicht dokumentiert war, sollte die Abhängigkeitskarte aktualisiert werden. Wenn Zugriffskontrollen die Wiederherstellung verlangsamten, sollte der Genehmigungsprozess geklärt werden. Wenn bei Wiederherstellungstests eine wichtige Arbeitslast übersehen wurde, sollte diese in die nächste Übung aufgenommen werden. Wenn Führungskräften der Überblick darüber fehlte, was wiederhergestellt wurde und was noch offline war, sollten die Berichts- und Eskalationswege verbessert werden.

Regelmäßige Tests sind die Grundlage für diese Arbeit. Tabletop-Übungen, isolierte Wiederherstellungen, reine Recovery-Tests und die Validierung der cloudübergreifenden Recovery helfen den Teams, Probleme zu erkennen, bevor ein echter Vorfall sie zwingt, unter Druck zu lernen. Sie liefern den Führungskräften zudem bessere Anhaltspunkte dafür, wo das Unternehmen bereit ist und wo noch Handlungsbedarf besteht.

Langfristig ist das Ziel ein Recovery-Programm, das nach jedem Test und jedem Vorfall präziser wird. Die Teams sind besser vorbereitet, die Recovery-Schritte werden besser verstanden, und das Unternehmen verfügt über einen klareren Weg, um den wesentlichen Betrieb auch bei Störungen aufrechtzuerhalten.

Cloud-Recovery als Grundlage für geschäftliche Ausfallsicherheit

Cloud backup and recovery now plays a larger role than traditional data protection alone. It is the connected process of detecting recovery risk, protecting backup data, validating clean restore options, and restoring critical services when production environments can no longer be trusted.

Bei einem Cybervorfall dürfen diese Aktivitäten nicht als separate Arbeitsschritte ablaufen. Der Bedrohungskontext sollte bestimmen, welche Backups überprüft werden. Der Backup-Schutz sollte die Recovery-Optionen bewahren, die die Teams möglicherweise benötigen. Die Validierung sollte feststellen, was zur Wiederherstellung bereit ist. Die Wiederherstellung sollte die Dienste, auf die das Unternehmen angewiesen ist, in einer kontrollierten Reihenfolge wiederherstellen.

Ein Backup, dem man nicht vertrauen kann, das nicht getestet wurde oder das nicht zum richtigen Zeitpunkt wiederhergestellt werden kann, liefert dem Unternehmen möglicherweise nicht das benötigte Ergebnis. Ein Wiederherstellungsprozess, der Identitäten, Anwendungsabhängigkeiten oder geschäftliche Prioritäten außer Acht lässt, kann dazu führen, dass Systeme zwar technisch wiederhergestellt, operativ jedoch unvollständig sind.

Die größere Chance besteht darin, Recovery als fortlaufenden Prozess zur Stärkung der Ausfallsicherheit zu betrachten. Das bedeutet, Pläne vor einem Vorfall zu testen, Abhängigkeitskarten bei Änderungen der Umgebungen zu aktualisieren und jede Übung oder jedes Recovery-Ereignis zu nutzen, um die nächste Reaktion zu verbessern.

Unternehmen, die sich schneller erholen, sind nicht unbedingt diejenigen mit den meisten Datenkopien. Es ist unerlässlich zu wissen, welche Daten nutzbar sind, welche Dienste am wichtigsten sind und wie man sie unter Druck wiederherstellt.

Die Herausforderung besteht darin, die Readiness für die Wiederherstellung genauso operativ zu gestalten wie die Erkennung und Reaktion. Cloud-Backup and Recovery bieten eine praktische Grundlage für diese Arbeit, wenn sie als kontinuierlicher Prozess von der Risikoerkennung bis zur Wiederherstellung des Geschäftsbetriebs betrachtet werden.

Unternehmen sollten diese Kompetenz aufbauen, um besser darauf vorbereitet zu sein, einwandfreie Daten wiederherzustellen, kritische Dienste wieder in Betrieb zu nehmen und den Geschäftsbetrieb aufrechtzuerhalten, wenn es zu Störungen kommt.

Häufig gestellte Fragen

Was ist der Unterschied zwischen Cloud-Backup und Disaster Recovery?

Beim Cloud-Backup geht es in erster Linie darum, sichere Kopien von Daten zur Wiederherstellung zu erstellen, während der Schwerpunkt bei der Notfall-Recovery auf der Wiederherstellung von Anwendungen, Systemen und Geschäftsabläufen nach einem Ausfall oder Cyberangriff liegt. Zusammen tragen sie zur Geschäftskontinuität und Widerstandsfähigkeit bei.

Warum sind unveränderliche Backups für die Cyber-Resilienz wichtig?

Unveränderliche und unauslöschbare Backups sollen verhindern, dass Backup-Daten innerhalb festgelegter Aufbewahrungsfristen verändert, verschlüsselt oder gelöscht werden. In Kombination mit Commvault AirGap und der automatisierten Cleanpoint-Erkennung tragen die Funktionen für unveränderliche Backups von Commvault dazu bei, dass Unternehmen im Falle einer Kompromittierung ihrer Produktionssysteme über eine verifizierte, fehlerfreie Recovery-Quelle verfügen.

Worauf sollte ich bei einer Cloud-Backup and Recovery-Lösung achten?

Suchen Sie nach einer Plattform, die Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen, unveränderlichen Speicher, automatisierte Recovery-Abläufe und eine zentralisierte Verwaltung vereint. Commvault Cloud wurde speziell für diese Anforderungen entwickelt und unterstützt Unternehmen dabei, ihre vielfältige Infrastruktur zu schützen und gleichzeitig die Ausfallzeiten bei der Recovery sowie die betriebliche Komplexität zu minimieren.

Bietet die Backup-Lösung von Commvault Schutz vor Ransomware und Air-Gap-Backups?

Ja. Commvault unterstützt Unternehmen dabei, ihre Cyber-Resilienz zu stärken – mit unveränderlichen Backups, Air-Gap-Wiederherstellungsoptionen, Bedrohungserkennung, Funktionen zur sauberen Recovery sowie einem mehrschichtigen Ransomware-Schutz, der darauf ausgelegt ist, Wiederherstellungsrisiken und Ausfallzeiten zu reduzieren.

Bietet Commvault automatisierte Backup-Tests und Compliance-Berichte an?

Ja. Commvault bietet automatisierte Recovery-Tests, Backup-Validierung, Compliance-Berichte und auditfähige Transparenz, um Unternehmen dabei zu unterstützen, die Wiederherstellbarkeit zu überprüfen, die Einhaltung von Vorschriften nachzuweisen und die Readiness für die Wiederherstellung zu verbessern.

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Wenn Cyberangriffe zuschlagen, kostet jede Minute 14.000 US-Dollar, und die vollständige Recovery dauert im Durchschnitt 24 Tage. Was wäre aber, wenn Sie die minimale Betriebsfähigkeit innerhalb von Minuten statt Tagen erreichen könnten?

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Die wichtigsten Erkenntnisse

Die Einführung von KI schreitet immer schneller voran und trägt dazu bei, dass Mitarbeiter effizienter, produktiver und wettbewerbsfähiger werden.
Unternehmen benötigen Leitlinien und Rahmenbedingungen, um KI verantwortungsbewusst und in großem Maßstab einzusetzen.
Security and productivity don’t have to compete – they can reinforce one another.
AI will become one of security’s most valuable tools for managing cyber risks.
Die Einführung von KI funktioniert am besten, wenn Innovation und Sicherheit Hand in Hand gehen.

One of the things I’ve enjoyed about the Bereit. Oder nicht.Das Besondere an dieser Serie ist, dass jedes Gespräch auf dem vorherigen aufbaut. Wir haben zunächst die Chancen und Risiken einer agentenbasierten KI beleuchtet. Anschließend haben wir uns damit befasst, wie Unternehmen Vertrauen aufbauen können, wenn KI zum festen Bestandteil des Geschäftsalltags wird. In dieser Folge geht es um die nächste logische Frage: Wie setzen wir KI tatsächlich sicher ein?

Comedian Nathan Macintosh sits down with Rinki Sethi, CISO and CSO at Upwind Security, for a conversation about what responsible AI adoption actually looks like. They cover everything from AI governance and guardrails to user experience and the growing role AI will play in cybersecurity.

Nathan continues to ask the questions many of us are wondering. Should we be worried? How much more productive do we need to be? And can AI actually make security better?

Sehen Sie sichauf Readiverse an.

What I appreciated most about this conversation is that Rinki is genuinely excited about new technology and protecting it. She didn’t frame AI as something organizations need to worry about. Instead, she focused on encouraging businesses to move forward with confidence by putting the right guardrails in place. Here are the ideas that stayed with me.

Der Vorstoß zur Einführung von KI

One thing that becomes clear from the conversation is that many organizations aren’t only encouraging their employees to adopt AI – they’re mandating it. These companies recognize that using AI helps people solve problems more efficiently, which is essential for staying competitive.

“Every single company has a mandate … we’ve got to use AI everywhere in the company.”

– Rinki Sethi

Die Frage ist nicht mehr, ob KI am Arbeitsplatz ihren Platz hat, sondern ob die Mitarbeiter über die richtigen Rahmenbedingungen verfügen, um sie verantwortungsbewusst einzusetzen. Angesichts der zunehmenden Verbreitung von KI benötigen Unternehmen klare Standards dafür, welche KI-Tools die Mitarbeiter nutzen dürfen und wie Unternehmensdaten geschützt werden.

Vorschau: KI-Governance

Rinki explains that governance isn’t just about protecting against new risks. It’s about creating a framework that helps employees use AI responsibly while keeping pace with evolving regulations and industry standards.

Der verborgene Vorteil der Produktivität

Here’s something I never thought about before. Rinki explains that AI isn’t simply helping people work faster. In many cases, it’s leaving room for the highest-performing employees to excel.

She used software developers as an example. When AI-powered coding assistants became available, many assumed they’d only help less experienced developers. Instead, some of the best engineers began using them to move faster. They were able to solve more complex problems and spend more time on creative work rather than repetitive tasks.

That kind of productivity is exactly why organizations are mandating AI. It doesn’t limit what people can do – it helps give them more space to focus on higher-value work.

“You can be way more creative with how you’re doing things … cause you’re creating the space for that.”

– Rinki Sethi

AI’s Role in Cybersecurity

“How can AI be used to help with security and not be just looked at as a demon thing that’s here to take us out?”

– Nathan Macintosh

When we talk about AI and security, the conversation is often focused on risk. But Rinki believes that AI will become one of cybersecurity’s greatest advantages.

Security teams are already overwhelmed by the volume of alerts, logs, and data they need to investigate every day. Human analysts simply can’t keep up. Rather than replacing security professionals, AI assists them by filtering through massive amounts of data in seconds. This helps analysts identify false positives so they can focus on investigating real threats.

My takeaway is that the future of cybersecurity isn’t about people versus AI – it’s about people working alongside AI to help make better decisions, respond faster, and scale their operations in ways that weren’t possible before.

Ready for What’s Next?

Jede Folge vonBereit. Oder nicht. has reminded me that the biggest AI conversations are often about people – how we adapt, how we learn, and how we build the confidence to use new technology responsibly. The real opportunity for organizations isn’t just adopting AI. It’s creating an environment where employees can use AI to work smarter, become more creative, and deliver better outcomes for the business.

Sehen Sie sichauf Readiverse an.

FAQs

gar nicht mehr gibt. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse.F: Warum setzen Unternehmen KI so schnell ein?Die Wiederherstellung sollte bei den geschäftlichen Zielen ansetzen – nicht bei den technischen.
gar nicht mehr gibt. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse.A:Die Wiederherstellung sollte bei den geschäftlichen Zielen ansetzen – nicht bei den technischen.Viele Unternehmen sehen in der KI eine Möglichkeit, die Produktivität zu steigern, die Effizienz zu verbessern und den Mitarbeitern mehr Zeit für wertschöpfendere Aufgaben zu verschaffen.
gar nicht mehr gibt. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse.F: Was versteht man unter KI-Governance?Die Wiederherstellung sollte bei den geschäftlichen Zielen ansetzen – nicht bei den technischen.
gar nicht mehr gibt. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse.A:Die Wiederherstellung sollte bei den geschäftlichen Zielen ansetzen – nicht bei den technischen.KI-Governance ist die Kombination aus Richtlinien, Prozessen und Kontrollmechanismen, die Unternehmen dabei unterstützt, KI verantwortungsbewusst einzusetzen und gleichzeitig Risiken in den Bereichen Sicherheit, Datenschutz und Compliance zu bewältigen.
gar nicht mehr gibt. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse.F: Warum ist die Benutzererfahrung für die Sicherheit wichtig?Die Wiederherstellung sollte bei den geschäftlichen Zielen ansetzen – nicht bei den technischen.
gar nicht mehr gibt. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse.A:Die Wiederherstellung sollte bei den geschäftlichen Zielen ansetzen – nicht bei den technischen.Sicherheitsmaßnahmen, die unnötige Hürden schaffen, veranlassen die Nutzer oft dazu, Umgehungsmöglichkeiten zu suchen. Die Entwicklung sicherer Systeme, die zugleich benutzerfreundlich sind, trägt dazu bei, sowohl die Akzeptanz als auch den Schutz zu verbessern.
gar nicht mehr gibt. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse.F: Kann KI dazu beitragen, die Cybersicherheit zu verbessern?Die Wiederherstellung sollte bei den geschäftlichen Zielen ansetzen – nicht bei den technischen.
gar nicht mehr gibt. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse.A:Die Wiederherstellung sollte bei den geschäftlichen Zielen ansetzen – nicht bei den technischen.KI kann Sicherheitsteams dabei unterstützen, große Datenmengen zu analysieren, wodurch sich die Anzahl der Fehlalarme verringern lässt. Dies wiederum hilft den Teams, Bedrohungen nach Priorität zu ordnen und effizienter auf Sicherheitsvorfälle zu reagieren.
gar nicht mehr gibt. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse.Frage: Sollten die Menschen Angst vor KI haben?Die Wiederherstellung sollte bei den geschäftlichen Zielen ansetzen – nicht bei den technischen.
gar nicht mehr gibt. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse.A:Die Wiederherstellung sollte bei den geschäftlichen Zielen ansetzen – nicht bei den technischen. Rinki’s perspective is that a healthy sense of skepticism is valuable, but fear shouldn’t prevent organizations from adopting technology responsibly. Education, governance, and strong security practices can help organizations use AI with confidence.
gar nicht mehr gibt. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse.Q: What’s the biggest takeaway from this episode?Die Wiederherstellung sollte bei den geschäftlichen Zielen ansetzen – nicht bei den technischen.
gar nicht mehr gibt. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse.A:Die Wiederherstellung sollte bei den geschäftlichen Zielen ansetzen – nicht bei den technischen. AI adoption isn’t about choosing between innovation and security. Organizations that combine strong governance with practical security measures will be better positioned to take advantage of AI’s benefits while managing its risks.

Katherine Demacopoulos ist is Senior Director of Global Content Strategy and Programs at Commvault.

Wie Mythos und GPT-5.5-Cyber die Sicherheit von Cloud-Daten verändern könnten

Spezialisierte Cyber-KI-Modelle könnten die Erkennung von Schwachstellen und mehrstufige Angriffsabläufe beschleunigen. Über die Prävention hinaus benötigen Teams für Cloud-Datensicherheit mehr Transparenz, Governance und eine reibungslose Recovery-Readiness.

Sam Curcuruto, Leiter Produktmarketing bei Commvault

Veröffentlicht20. August 2026

Die wichtigste Erkenntnis

Frontier Cyber AI verkürzt die Zeitspanne zwischen Erkennung und Reaktion und verdeutlicht, warum Unternehmen eine auf Resilienz ausgerichtete Cloud-Datensicherheit benötigen, die auf einer sauberen Recovery und ResOps basiert.

Claude Mythos und GPT-5.5-Cyber sind zwar nach wie vor Modelle mit eingeschränktem Zugang, bieten jedoch einen Ausblick auf eine Zukunft, in der KI komplexe Cyber-Workflows durchdenken und sowohl die Abwehr als auch – potenziell – die Angreiferoperationen beschleunigen kann.
Da die Zeitspanne zwischen der Entdeckung einer Schwachstelle und deren Ausnutzung immer kürzer wird, benötigen Unternehmen einen besseren Überblick über Cloud-Abhängigkeiten, Identitätsrisiken und miteinander verknüpfte Angriffspfade, bevor es zu Störungen kommt.
Bei der Recovery geht es nicht mehr nur um das Einlesen von Backups. Unternehmen müssen ihr „Minimum Viable Company“ definieren, vertrauenswürdige Wiederherstellungspunkte validieren und kritische Systeme in der richtigen Reihenfolge wiederherstellen.
Resilienzmaßnahmen bringen Sicherheits-, IT- und Geschäftsteams auf messbare Ziele der Recovery hin in Einklang und helfen Unternehmen dabei, Daten zu verwalten, die Recovery zu priorisieren und vertrauenswürdige Abläufe mit größerer Sicherheit wiederherzustellen.

, indem sie die Erkennung, Prüfung und Reaktion auf Risiken beschleunigen. Ihre Auswirkungen sind noch ungewiss, doch sie weisen auf die Notwendigkeit einer stärkeren Datentransparenz, einer besseren Zugriffskontrolle und einer sauberen Recovery über Cloud-Umgebungen hinweg hin.

Claude Mythos und GPT-5.5-Cyber geben Sicherheitsteams einen ersten Einblick darin, was spezialisiertere Cyber-KI für die Sicherheit von Cloud-Daten bedeuten könnte.

Keines der beiden Modelle ist allgemein verfügbar, und ihre langfristigen Auswirkungen sind noch ungewiss. Doch ihre Existenz ist von Bedeutung, da Cloud-Umgebungen bereits schwer zu verteidigen sind. Sensible Daten, Identitätssysteme, SaaS-Anwendungen, Entwicklungspipelines, KI-Workloads und Recovery-Infrastruktur sind oft auf eine Weise voneinander abhängig, die erst dann erkennbar wird, wenn etwas schiefgeht.

The UK AI Security Institute’s im April 2026 of Claude Mythos Preview found significant improvement on multi-step cyber-attack simulations, including the ability to execute multi-stage attacks on vulnerable networks when explicitly directed in a controlled environment.

von „Claude Mythos Preview“ ergab erhebliche Verbesserungen bei mehrstufigen Cyberangriffssimulationen, einschließlich der Fähigkeit, mehrstufige Angriffe auf anfällige Netzwerke auszuführen, wenn dies in einer kontrollierten Umgebung ausdrücklich angeordnet wurde.

As cyber AI capabilities mature, the question is not only whether attacks get faster. It’s whether the window between discovering a weakness and exploiting it continues to shrink. When that clock compresses, cloud data security is no longer just about preventing compromise. Instead, the question shifts to whether organizations can understand risk quickly enough, govern access consistently, and recover trusted operations before disruption spreads.

gar nicht mehr gibt. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse.Warum Mythos und GPT-5.5-Cyber wichtig sindDie Wiederherstellung sollte bei den geschäftlichen Zielen ansetzen – nicht bei den technischen.

Die Bedeutung von „Mythos“ und „GPT-5.5-Cyber“ liegt nicht darin, dass jede Organisation plötzlich Zugriff darauf haben wird. Nach den derzeit öffentlich zugänglichen Informationen handelt es sich um kontrollierte Modelle mit beschränktem Zugriff. Für Teams, die sich mit Cloud-Datensicherheit befassen, liegt ihre Bedeutung darin, was sie über die Richtung der Cyber-KI aussagen: spezialisiertere Systeme, die zur Unterstützung komplexer Sicherheitsabläufe entwickelt wurden.

Diese Unterscheidung ist wichtig. Ein universeller KI-Assistent kann dabei helfen, Warnmeldungen zusammenzufassen oder einen Vorfallbericht zu erstellen. Ein spezialisiertes KI-Modell für die Cybersicherheit funktioniert anders. Es kann so konzipiert sein, dass es Zusammenhänge zwischen Schwachstellen, Infrastruktur, Angriffswegen, Abwehrmaßnahmen und Validierungsschritten herstellt. In autorisierten Umgebungen könnte dies Sicherheitsteams dabei helfen, Umgebungen zu testen, Sicherheitslücken zu priorisieren und die Recovery-Planung vor einem Vorfall zu verbessern.

Für Teams, die sich mit der Sicherheit von Cloud-Daten befassen, geht es in der Praxis weniger um die Namen der Modelle als vielmehr um die Arbeitsabläufe, die sie abbilden. Cloud-Risiken entstehen häufig durch Verbindungen zwischen verschiedenen Systemen: eine falsch konfigurierte Arbeitslast, ein ungeschützter Datensatz, eine zu freizügige Identitätszuweisung, eine Abhängigkeit bei der Datensicherung oder ein ungetesteter Recovery-Pfad. Spezialisierte Cyber-KI könnte es einfacher machen, diese Zusammenhänge schneller zu bewerten – insbesondere in großen Umgebungen, in denen bei einer manuellen Überprüfung leicht übersehen werden kann, wie sich ein Problem auf ein anderes auswirkt.

That shift mirrors a broader change happening across cybersecurity. The challenge is becoming less about identifying individual vulnerabilities and more about understanding how interconnected systems behave under pressure. AI may soon help defenders reason across identities, cloud workloads, backups, SaaS applications, AI pipelines, and business dependencies simultaneously — revealing not just isolated risks, but how those risks combine into operational failure.

Außerdem verändert dies die Art und Weise, wie Organisationen über Folgendes nachdenken sollten:Bereitschaft. Wenn KI den Verteidigern helfen kann, komplexe Cyber-Aufgaben effizienter zu bewältigen, könnten ähnliche Techniken letztendlich auch die Arbeitsabläufe der Angreifer beeinflussen. Die Sorge ist nicht nur, dass Angriffe schneller werden. Es geht vielmehr darum, dass sich die Zeitspanne zwischen dem Aufspüren einer Schwachstelle, deren Testen und dem Ergreifen von Maßnahmen verkürzen könnte.

Cloud data security teams now have to plan for a harder question: what happens when the same types of AI-assisted workflows that help defenders validate risk also make weak points easier to find, test, and chain together? That’s where the cloud environment itself becomes the issue.

gar nicht mehr gibt. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse.KI erhöht die Anforderungen an die Sicherheit von Cloud-DatenDie Wiederherstellung sollte bei den geschäftlichen Zielen ansetzen – nicht bei den technischen.

Most organizations don’t have one neat cloud environment. They have multiple clouds, SaaS platforms, data lakes, identity systems, development pipelines, backup repositories, and AI workloads that all depend on each other.

That complexity already creates gaps: sensitive data can be overexposed, access permissions can drift, and recovery plans may not reflect how the business actually runs.

In der Praxis treten diese Schwachstellen selten isoliert auf. Ein Speicher-Bucket mit sensiblen Daten mag für sich genommen nicht besonders dringlich erscheinen. Ein zu freizügiges Dienstkonto könnte wie ein alltägliches Konfigurationsproblem wirken. Eine ungeprüfte Recovery-Abhängigkeit bleibt möglicherweise unbemerkt, weil das System noch läuft. Wenn diese Probleme jedoch miteinander verknüpft sind, können sie einen Weg von der Gefährdung bis hin zu einer Betriebsstörung ebnen.

Attackers are well aware of these vulnerabilities. Mandiant’sM-Trends-Bericht 2026stellt fest, dass Ransomware-Betreiber zunehmend Backup-Infrastrukturen, Identitätsdienste und Virtualisierungsmanagement-Ebenen ins Visier nehmen. Außerdem wird hervorgehoben, wie Angreifer langlebige OAuth-Token, Sitzungs-Cookies, fest codierte Schlüssel und persönliche Zugriffstoken nutzen, um sich in verschiedenen Umgebungen zu bewegen.

Nun fügen wir dem Ganzen noch leistungsfähigere Cyber-KI hinzu: Wenn Modelle helfen können,Schwachstellen schneller aufspüren, test exploitability more effectively, or connect weak signals across systems, defenders could benefit. However, attackers may eventually benefit, too—especially if similar capabilities become more accessible or are recreated elsewhere.

gar nicht mehr gibt. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse.22 secondsDie Wiederherstellung sollte bei den geschäftlichen Zielen ansetzen – nicht bei den technischen.
Median time between an initial access event and hand-off to a secondary threat group

_{Source: Mandiant’s M-Trends-Bericht 2026}

That’sWarum dieses Gespräch?can’t stop at “AI makes attacks faster.” Frontier Cyber-KIverändert das Tempo der Sicherheitsmaßnahmen. Da sich der Zeitraum zwischen Entdeckung, Validierung und Ausnutzung immer weiter verkürzt, wird jede Verzögerung beim Erfassen von Cloud-Abhängigkeiten oder bei der Vorbereitung von Recovery immer kostspieliger.

gar nicht mehr gibt. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse.Wie könnte Cyber-KI der nächsten Generation die Cloud-Sicherheit verändern?Die Wiederherstellung sollte bei den geschäftlichen Zielen ansetzen – nicht bei den technischen.

While the full impact of Mythos and GPT-5.5-Cyber is still unknown, they point to three practical shifts cloud data security teams should be watching. Each one comes back to the same issue: cloud data security now depends on how quickly organizations can understand risk, act on it, and recover when something goes wrong.

Cybersicherheitsbeauftragte sollten auf Folgendes achten:

gar nicht mehr gibt. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse.Geschwindigkeit:Die Wiederherstellung sollte bei den geschäftlichen Zielen ansetzen – nicht bei den technischen.KI-gestützte Tools können autorisierten Sicherheitsbeauftragten dabei helfen, Code zu überprüfen, Schwachstellen einzustufen, Malware zu analysieren, Patches zu validieren und Kontrollen schneller zu testen, als es herkömmliche Arbeitsabläufe zulassen.

gar nicht mehr gibt. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse.Umfang:Die Wiederherstellung sollte bei den geschäftlichen Zielen ansetzen – nicht bei den technischen.Cloud-Risiken sind selten auf einen einzigen Ort beschränkt. Eine Schwachstelle in einer Anwendung, eine zu freizügige Identitätszuweisung, ein falsch konfigurierter Speicher-Bucket und ein ungetesteter Pfad für die Recovery können zu einer einzigen Angriffskette werden.

gar nicht mehr gibt. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse.Druck auf die Recovery:Die Wiederherstellung sollte bei den geschäftlichen Zielen ansetzen – nicht bei den technischen. If AI helps attackers move faster, organizations need to recover faster and cleaner. Backups alone aren’t enough if teams don’t know which data is clean, which identity systems can be trusted, or whether recovery will reintroduce compromised assets.

Für die Verteidiger besteht die größte Veränderung möglicherweise darin, wie die Arbeit abgewickelt wird. Heute durchlaufen viele Teams die Schritte von der Warnmeldung über die Untersuchung und Behebung bis hin zur Recovery-Planung in getrennten Phasen, oft über verschiedene Teams hinweg. Cyber-KI könnte diesen Arbeitsablauf straffen, indem sie Teams dabei hilft, schneller von einem Signal zu einer Reihe empfohlener nächster Maßnahmen zu gelangen.

That doesn’t mean decisions should become automatic. It means teams may need clearer rules for when to trust a recommendation, when to escalate to a human reviewer, and when to move from investigation into recovery preparation. A model may help identify a possible attack path, but people still need to decide whether to close access, isolate a workload, preserve evidence, notify stakeholders, or prepare a clean recovery path.

Hier wird der Prozess genauso wichtig wie die Tools. Cyber-KI der nächsten Generation könnte den Verteidigern helfen, schneller zu handeln – aber nur, wenn die Teams über klare Validierungsschritte und Pläne für die Recovery verfügen. Ohne diese Struktur kann Geschwindigkeit zu Verwirrung führen. Mit ihr könnten KI-gestützte Arbeitsabläufe den Teams helfen, schneller zu handeln und gleichzeitig die Kontrolle darüber zu behalten, wie Risiken bewertet und Entscheidungen zur Recovery getroffen werden.

gar nicht mehr gibt. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse.Warum eine saubere Recovery umso wichtiger wird, je schneller sich Risiken entwickelnDie Wiederherstellung sollte bei den geschäftlichen Zielen ansetzen – nicht bei den technischen.

When cloud risk moves faster, recovery planning has to become more precise. It’s not enough to know that backup copies exist. Teams need confidence that the data they restore is trustworthy, the recovery environment is isolated, and the systems coming back online won’t reintroduce the same threat that caused the disruption.

Das ist wichtig, weil Cloud-Umgebungeneng miteinander vernetzt.Eine kompromittierte Identität, ein beschädigter Datensatz, eine betroffene virtuelle Maschine oder eine falsch konfigurierte Workload können zu Unsicherheiten über mehrere Dienste hinweg führen. Während eines Vorfalls müssen Teams unter Umständen ermitteln, welche Recovery-Punkte fehlerfrei sind, welche Abhängigkeiten zuerst wiederhergestellt werden sollten und ob die wiederhergestellten Daten den Geschäftsbetrieb sicher unterstützen können.

Eine saubere Recovery also changes the way teams think about priority. The goal isn’t necessarily restoring everything immediately. It’s restoring enough of the business to operate safely.

Many organizations know which applications they consider “critical,” but far fewer have defined their minimum viable company: the smallest combination of identities, cloud services, data, applications, and infrastructure required to keep the business functioning during disruption. Those dependencies often become visible only when recovery is tested under realistic conditions.

In einer von KI geprägten Bedrohungslandschaft ist es entscheidend, das „Minimum Viable Company“ zu bestimmen. Eine schnellere Erkennung von Schwachstellen und eine effizientere Entwicklung von Angriffsketten könnten den Druck auf die Recovery-Teams erhöhen, unter Zeitdruck Entscheidungen mit hoher Sicherheit zu treffen.

What’s more, identity systems, cloud configurations, business communications, customer-facing applications, and the data they depend on may all need to come back in a deliberate sequence — not simply according to technical priority, but according to what the business needs first to operate.

Unternehmen benötigen Recovery-Prozesse, mit denen sich fehlerfreie Daten validieren, die Recovery in isolierten Umgebungen vorbereiten, kritische Identitätsabhängigkeiten schützen und Recovery-Pläne testen lassen, bevor ein Vorfall dies erzwingt. Mit zunehmender Reife der KI-Fähigkeiten im Cyberbereich sollten Teams für Cloud-Datensicherheit eine fehlerfreie Recovery als Teil der Sicherheitsstrategie betrachten und nicht als nachträgliche Maßnahme.

gar nicht mehr gibt. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse.Auf Resilienz ausgerichtete DatensicherheitDie Wiederherstellung sollte bei den geschäftlichen Zielen ansetzen – nicht bei den technischen.

Bei der Datensicherheit in der Cloud lag der Schwerpunkt bisher oft auf der Vermeidung von Datenlecks: das Auffinden sensibler Daten, deren Klassifizierung, die Zugriffskontrolle und die Risikominderung. Diese Arbeit ist nach wie vor wichtig. Tatsächlich gewinnt sie sogar noch an Bedeutung, da KI-Systeme Unternehmensdaten über Eingabeaufforderungen, Abfragesysteme, Trainingspipelines, Analyse-Workflows und automatisierte Entscheidungsunterstützung verarbeiten.

That’s because data may move into new contexts without moving into a new system of record. A sensitive dataset might support a retrieval workflow, shape a model response, or appear in a prompt log. That makes governance less about one location and more about how data is accessed, reused, and recovered across workflows.

Doch Prävention allein reicht für die nächste Phase der Cloud-Datensicherheit nicht aus. Wenn spezialisierte Cyber-KI Sicherheitsteams dabei helfen kann, Schwachstellen aufzudecken, Angriffspfade zu testen und schwache Signale schneller miteinander zu verknüpfen, dann müssen Datensicherheitsprogramme berücksichtigen, was geschieht, nachdem eine Schwachstelle entdeckt oder ausgenutzt wurde. Transparenz und Zugriffskontrollen sind nur ein Teil des Ganzen. Teams benötigen zudem einen klaren Weg zu einer vertrauenswürdigen Recovery.

Um diesen Weg zu erschließen, bedarf es mehr als nur besserer Sicherheitstools. Es erfordert ein Recovery-Betriebsmodell, das Sicherheits-, IT- und Geschäftsverantwortliche bereits vor dem Eintreten eines Vorfalls auf gemeinsame Recovery-Prioritäten abstimmt. Zunehmend bezeichnen Unternehmen diese Disziplin als „ResOps“ oder „Resilience Operations“: einen strukturierten Ansatz, um die Recovery messbar und wiederholbar zu machen und sie an Geschäftsergebnissen statt allein am Erfolg der Datensicherung auszurichten.

Im Rahmen von ResOps müssen Unternehmen verstehen:

Welche Datensätze sind für den Geschäftsbetrieb am wichtigsten?

Welche Identitäten, Cloud-Dienste und KI-Workflows hängen von geschäftskritischen Datensätzen ab?

Sind Governance- und Zugriffsrichtlinien auf das Geschäftsrisiko abgestimmt?

Was ist der minimal funktionsfähige Betriebszustand, den das Unternehmen als Erstes wiederherstellen muss?

Können diese Recovery-Entscheidungen bereits vor einem Vorfall und nicht erst währenddessen validiert werden?

That’s the shift Mythos and GPT-5.5-Cyber point toward. The future of cloud data security won’t be defined by prevention alone. As cyber AI compresses the time between discovery and action, organizations will need equal confidence in how they recover. That means understanding cloud dependencies before an incident, defining the minimum viable business they need to restore, and treating recovery as an operational discipline rather than a technical afterthought.

Mythos and GPT-5.5-Cyber matter not because every organization will use these models tomorrow, but because they reveal where cybersecurity is heading. As AI accelerates both defense and attack, the organizations that perform best won’t simply be the ones with the strongest preventive controls. They’ll be the ones that can prove they know what to recover, in what order, and how to restore trusted operations before uncertainty becomes business disruption.

Häufig gestellte Fragen

Wann werden diese Spezialmodelle der Öffentlichkeit vorgestellt?

Es gibt noch keinen bestätigten Zeitplan für den breiten öffentlichen Zugang. Aktuellen Berichten zufolge ist der Zugang zu „Claude Mythos“ im Rahmen kontrollierter Programme auf ausgewählte Organisationen beschränkt, während OpenAI angibt, dass „GPT-5.5-Cyber“ ausschließlich geprüften Sicherheitsfachkräften über sein „Trusted Access for Cyber“-Framework zur Verfügung steht.

Ist mit einer Zunahme von KI-Angriffen zu rechnen?

Nicht unbedingt. Sie zeigen jedoch, dass fortschrittliche KI komplexere Cyber-Workflows unterstützen kann, was bedeutet, dass sich Unternehmen auf schnellere Zyklen bei der Erkennung, dem Testen und der Ausnutzung vorbereiten sollten.

Welche Risiken sollten Teams vorrangig behandeln?

Beginnen Sie mit einem Überblick über sensible Daten, Zugriffspfade, Fehlkonfigurationen in der Cloud, Identitätsabhängigkeiten und die Readiness für die Wiederherstellung. Die Funktionen von Commvault im Bereich Daten- und KI-Sicherheit können Teams dabei unterstützen, Daten zu klassifizieren, den Zugriff zu steuern und Risiken in Cloud-Umgebungen zu identifizieren.

Warum ist Recovery für die Sicherheit von Cloud-Daten so wichtig?

Denn Prävention kann versagen. Die Funktionen von Commvault zur Cyber-Resilienz können Unternehmen dabei dabei helfen, einwandfreie Recovery-Punkte zu identifizieren, die Recovery in isolierten Umgebungen zu validieren und Daten sowie kritische Dienste wiederherzustellen, ohne kompromittierte Ressourcen erneut einzubinden.

Bietet Commvault eine KI-gestützte Erkennung von Bedrohungen an?

Ja. Commvault kann KI-gestützte Funktionen nutzen, um Bedrohungen zu identifizieren, ungewöhnliche Aktivitäten zu erkennen, Risiken zu priorisieren und die Reaktion auf Vorfälle zu beschleunigen. In Kombination mit Workflows zur Cyber-Resilienz und Recovery können wir Teams dabei unterstützen, ihre Reaktionsabläufe zu verbessern und kritische Daten mit größerer Sicherheit wiederherzustellen.

At Commvault, we talk a lot about cyber resilience, the ability to recover from whatever challenges come your way. But for one engineer at Australian technology services provider Perfekt, it is his personal resilience that helps him succeed.

Viktor Trokhin left Ukraine when the war began, traveling through five countries before eventually reuniting with his family in Australia. He brought more than six years of ICT experience, deep technical expertise, and a determination to continue his career in tech.

Like many skilled professionals starting over in a new country, Viktor wasn’t just adapting to a new workplace. He was building expertise in new technologies, communicating in a second language, and finding his place in a different professional environment.

Marcus Rolim, Managed Services General Manager at Perfekt and Viktor’s manager, saw his potential immediately.

“Our engineering development program is built around people,” Marcus says. “We invest heavily in mentoring and creating opportunities for engineers from different backgrounds.”

Over the years, Perfekt has welcomed engineers from around 10 different countries. Rather than following a standard training path, the company focuses on each person’s strengths, providing mentoring, practical experience, and support where it’s needed most.

For Viktor, that meant building on his existing expertise while gaining experience with Commvault Cloud and cyber resilience.

As he worked with customers, Arlie – the AI assistant in Commvault Cloud – became a natural part of his daily workflow. Whether he was exploring product capabilities, troubleshooting an issue, or looking for guidance, Arlie helped him quickly find trusted information without interrupting his work.

Then came an unexpected benefit.

Because Arlie supports multiple languages, Viktor could work through complex concepts in his native language before switching to English when speaking with customers or colleagues. While this wasn’t the use case Perfekt originally envisioned, it quickly became a valuable learning advantage.

“When an engineer can explore a complex question in their own language, understand the reasoning behind the answer, and then communicate it clearly in English, it changes the learning experience,” Marcus says. “It allows their technical ability to come through without language becoming a barrier.”

Today, Viktor is an Infrastructure & Data Protection Engineer at Perfekt, supporting customers while continuing to deepen his expertise in cyber resilience.

When Viktor left Ukraine, he carried with him years of experience, deep technical expertise, and an unwavering determination to continue the career he had worked so hard to build. Today, he helps organizations strengthen their cyber resilience, drawing on the same resilience that helped him rebuild his own life.

Maybe that’s why this story resonates. Viktor’s resilience shaped his own future. Today, it helps him make a difference for others.

That’s what putting people first looks like: organizations like Perfekt investing in people, and technology like Commvault Cloud helping them thrive.

Chris DiRadoist Leiter des Bereichs Product Experience bei Commvault.

Wie können Sicherheitsverantwortliche ihre sensibelsten Daten schützen?

Datensicherheit und KI-Sicherheit ermöglichen es Unternehmen, den Zugriff auf sensible Daten über Benutzer, Systeme und KI-Lösungen hinweg zu erfassen, zu klassifizieren und zu steuern.

Katharine Colucci, Produktmarketing-Managerin bei Commvault

Veröffentlicht18. August 2026

Die wichtigsten Erkenntnisse

Daten sind die Lebensader moderner Unternehmen – sie dienen als Grundlage für wichtige Entscheidungen und treiben KI-Initiativen voran. Angesichts ihres Wertes ist es unerlässlich, die eigenen Daten zu kennen und zu schützen.

90 % der Unternehmen habensensible Cloud-Daten offengelegt, die von KI aufgedeckt werden können. Daher ist die Transparenz über Datenbestände der erste und wichtigste Schritt zur Reduzierung von Unternehmensrisiken.
40 % der Dateien, die in generative KI-Toolshochgeladen odermit diesen geteilt werden,enthalten personenbezogene Daten (PII) oder Daten der Zahlungskartenindustrie (PCI). Ein solcher Missbrauch sensibler Daten birgt für Unternehmen erhebliche Risiken in Bezug auf Datenschutz- und Regulierungsverstöße.
Die Datenermittlung und -klassifizierung bilden die Grundlage für effektive Sicherheit und helfen Unternehmen dabei, sensible Daten in strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Umgebungen zu identifizieren.
Overpermissive access is one of the most persistent data risks for modern businesses. With users, applications, and service accounts often retaining unnecessary access to sensitive data, the “attack surface” is expanded.
Um KI zu schützen, müssen sowohl Trainingsdaten als auch Interaktionen zur Laufzeit gesteuert werden. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sensible Daten nicht durch Eingaben, Ausgaben oder das Modellverhalten offengelegt werden.
Die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften hängt von soliden Datengrundlagen ab. Eine strenge Klassifizierung und Zugriffskontrolle ermöglicht es Unternehmen, Richtlinien durchzusetzen und die Kontrolle nachzuweisen.

Sensitive data now moves across clouds, applications, and AI workflows without clear visibility — creating exposure risks that traditional security controls cannot address alone. Commvault Data and AI Security helps organizations discover and classify sensitive data, govern access for both human and machine identities, and maintain compliance with GDPR, HIPAA, and PCI DSS across the full data lifecycle.

Warum stellt die Offenlegung sensibler Daten die größte Sicherheitslücke dar?

Daten sind der unschätzbare Treibstoff, der moderne Unternehmen antreibt. Daher haben es Unternehmen zu einer Priorität gemacht, massiv in hochentwickelte Sicherheitstools zu investieren.

However, according to Varonis’ Bericht zur Datensicherheit 2025, 90 % der Unternehmen haben nach wie vor sensible Cloud-Daten ungeschützt. Ebenso verfügen 88 % der Unternehmen über veraltete, aber weiterhin aktivierte „Geisterbenutzer“.

Aberthat’sNicht alle.According to IBM’s Bericht über die Kosten von Datenschutzverletzungen 2025, 53 % der von Datenlecks betroffenen Unternehmen gaben an, dass Kundendaten kompromittiert wurdenPII. DieseDie Statistiken zeichnen ein anschauliches Bild: Obwohl Daten für Unternehmen von zentraler Bedeutung sind, bleiben Transparenz und allgemeine Sicherheit weiterhin kritische Themen.

Daten sind nicht mehr auf strukturierte Datenbanken beschränkt. Sie befinden sich in Dateien, E-Mails, Cloud-Plattformen, SaaS-Anwendungen und Endgeräten. Ein Großteil davon ist unstrukturiert, doppelt vorhanden oder wird nicht verwaltet, was ihre Nachverfolgung und ihren Schutz erschwert.

KI verschärft dieses Problem noch. Über40 % der Dateien, die in generative KI-Tools hochgeladen werden, enthalten sensible Informationen, oft ohne Regulierung oder Aufsicht. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI wächst auch die Zahl der Systeme und Identitäten, die mit Daten interagieren.

Ohne einen Überblick darüber, welche Daten vorhanden sind und wo sie sich befinden, können Unternehmen diese nicht wirksam schützen. Dieser Mangel an Transparenz ist die Ursache des heutigen Problems der Datensicherheit.

Was sind die Säulen der Daten- und KI-Sicherheit?

Um der Herausforderung der Datenpreisgabe zu begegnen,benötigen Unternehmen einen strukturierten Ansatz,der für Konsistenz und Kontrolle bei der Datenverwaltung sorgt. Die Daten- und KI-Sicherheit basiert auf drei Kernsäulen:Datenermittlung,Datenklassifizierung,and Data & AI Access Governance.

Jede Säule schließt eine wesentliche Lücke:

Discovery provides visibility into where data resides across environments. This includes structured systems such as databases,as well as semi-structured and unstructured sources that are often overlooked.
Classification adds context by identifying the type and sensitivity of data. It enables organizations to distinguish between operational data,sensitive personal information,financial records,intellectual property,and other high-risk categories.
Access governance enables organizations to verify that data is used appropriately. It defines who or what can access data,under what conditions,and with what level of control.

These three pillars do not exist independently. They create a connected system that fully covers data and AI security. Discovery identifies the complete data landscape,classification defines the appropriate sensitivity,and access governance enforces control based on that context.

This model even extends beyond human users to include machine identities such as AI models. In modern environments,these non-human identities often represent a significant portion of data access activity. Bringing these pillars together can help organizations move from fragmented security controls to a unified,policy-driven approach.

Wie können Unternehmen sensible Daten ermitteln und klassifizieren?

Ermittlung und Klassifizierung bilden die Grundlage für ein erfolgreiches Datensicherheitsmodell. Dennoch sind sie oft am schwierigsten effektiv umzusetzen.

Das liegt daran, dass moderne Datenumgebungen stark fragmentiert sind. Sensible Informationen sind über mehrere Cloud-Plattformen, lokale Systeme, SaaS-Anwendungen und Endgeräte verteilt. Ein erheblicher Teil dieser Daten ist unstrukturiert, was ihre Identifizierung und Kategorisierung erschwert.

Zu den größten Herausforderungen zählen:

Schattendaten, die ohne Kenntnis, Genehmigung oder Sicherheitsüberwachung existieren.
Uneinheitliche Formate bei strukturierten und unstrukturierten Daten.
Ein rasantes Datenwachstum aufgrund des Einsatzes von KI, das die manuellen Klassifizierungsbemühungen überholt.

Um dem entgegenzuwirken, benötigen Unternehmen skalierbare Erkennungsfunktionen und Klassifizierungsrahmenwerke. Durch eine ordnungsgemäße Klassifizierung lassen sich die riesigen Mengen an vorhandenen Daten sinnvoll einordnen. Dazu gehören in der Regel Kategorien wie personenbezogene Daten (PII), geschützte Gesundheitsdaten (PHI), PCI-Daten, geistiges Eigentum sowie Schlüssel und Geheimnisse.

Der Wert der Klassifizierung ergibt sich aus ihrer Anwendung. Sobald Daten klassifiziert sind, können Unternehmen Aufbewahrungs- und Löschrichtlinien effektiv anwenden, den Zugriff einschränken oder überwachen und die Maskierung oder Schwärzung sensibler Felder ermöglichen.

In großem Maßstab gewährleistet ein ausgereifter Ansatz zur Datenermittlung und -klassifizierung nicht nur eine vollständige Abdeckung, sondern trägt auch dazu bei, aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen. Dazu können eine geringere Gefährdung, eine verbesserte Durchsetzung von Richtlinien und eine messbare Risikominderung gehören.

Was sind die größten Risiken eines zu freizügigen Zugriffs?

Laut einer Untersuchung vonReliaQuest, 99 % der Cloud-Identitäten verfügen über übermäßige Berechtigungen. In diesem Zusammenhang ist anzumerken, dass eineStudie des Ponemon Institute aus dem Jahr 2025hebt hervor, dass 61 % der US-Unternehmen in den letzten zwei Jahren unter Datenschutzverletzungen durch Insider gelitten haben, wobei die durchschnittlichen Kosten solcher Vorfälle bei unglaublichen 2,7 Millionen Dollar lagen.

Dies zeigt, dass selbst dann, wenn Unternehmen ihre Daten verstehen, der Zugriff nach wie vor einer der größten Schwachpunkte in der Sicherheit bleibt.

Ein übermäßiger Zugriff liegt vor, wenn Benutzer, Anwendungen oder Dienstkonten mehr Zugriff auf Daten haben, als sie benötigen. Dieses Problem ist weit verbreitet, da Zugriffsrechte aus Bequemlichkeitsgründen oft pauschal gewährt und nur selten überprüft werden.

Die Auswirkungen sind erheblich. Übermäßige Zugriffsrechte erhöhen die Wahrscheinlichkeit einer versehentlichen Offenlegung, von Insider-Risiken und der Ausnutzung im Falle einer Sicherheitsverletzung.

Um diesem Problem zu begegnen, müssen Unternehmen zunächst die Zugriffsmuster sorgfältig prüfen. Dazu gehört, herauszufinden, wer auf sensible Daten zugreift, welche Systeme oder Identitäten daran beteiligt sind und ob dieser Zugriff den geschäftlichen Anforderungen entspricht.

Besondere Aufmerksamkeit muss privilegierten Konten und Dienstidentitäten gewidmet werden. Diese verfügen oft über weitreichende Berechtigungen und können systemübergreifend auf große Mengen sensibler Daten zugreifen.

In diesem Umfeld ist eine effektive Zugriffssteuerung von entscheidender Bedeutung. Dazu ist Folgendes erforderlich:

Abstimmung der Zugriffsrichtlinien auf die Datenklassifizierung.
Kontinuierliche Überwachung der Nutzungsmuster.
Erkennung und Behebung von Zugriffsabweichungen im Laufe der Zeit.

Durch die Reduzierung unnötiger Zugriffsrechte tragen Unternehmen dazu bei, ihre Angriffsfläche zu verringern und den Datenschutz insgesamt zu verbessern.

Wie sollten Unternehmen die von KI-Systemen genutzten Daten verwalten?

Der Einsatz von KI breitet sich rasch in allen Bereichen moderner Unternehmen aus. Dies führt zu einer neuen Komplexitätsebene hinsichtlich des Zugriffs auf Daten, ihrer Verarbeitung und Offenlegung.

Trainingsdatensätze umfassen oft große Datenmengen, die aus dem gesamten Unternehmen stammen. Ohne angemessene Klassifizierung und Steuerung können diese Datensätze sensible oder regulierte Informationen enthalten.

Dies birgt Risiken in mehreren Phasen:

Während der Datenaufbereitung und des Trainings.
Wenn Modelle mit Live-Daten interagieren.
Durch Ergebnisse, die unbeabsichtigt sensible Informationen offenlegen könnten.

Daher muss die Klassifizierung vor dem Modelltraining erfolgen. Das bedeutet, alle in den Datensätzen verwendeten Daten zu validieren und zu klassifizieren sowie sensible Informationen bei Bedarf zu entfernen.

Ebenso müssen Datenteams nach der Bereitstellung von KI-Tools kontinuierlich bewerten, wie Modelle Daten nutzen und offenlegen. Sie sollten zudem bei Bedarf geeignete Kontrollmechanismen wie Maskierung oder Schwärzung anwenden.

KI-Systeme sollten nicht losgelöst von der Datensicherheit betrachtet werden. Sie sind eine Erweiterung der Datennutzung und müssen entsprechend geregelt werden. Durch die Integration solcher Daten- und KI-Sicherheitsfunktionen in den gesamten KI-Entwicklungszyklus können Unternehmen dazu beitragen, Risiken zu reduzieren und gleichzeitig Innovationen zu ermöglichen.

Inwiefern trägt die Datenklassifizierung zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften bei?

Die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften hängt von der Fähigkeit ab, sensible Daten zu identifizieren und zu kontrollieren. Rahmenwerke wie die DSGVO, HIPAA und PCI DSS legen spezifische Anforderungen für den Umgang mit Daten fest. Diese Anforderungen können jedoch nicht durchgesetzt werden, ohne zuvor zu wissen, wo sich die betroffenen Daten befinden.

Aus diesem Grund scheitern Compliance-Programme ohne eine solide Datengrundlage.

In solchen Fällen bildet die Datenklassifizierung das Rückgrat der Compliance, indem sie Daten den regulatorischen Kategorien zuordnet. Sie ermöglicht es Unternehmen, gezielte Kontrollen auf der Grundlage der Datensensibilität anzuwenden und wichtige Richtlinien für den Datenlebenszyklus durchzusetzen.

Dies eröffnet eine Vielzahl wesentlicher Möglichkeiten:

Durchsetzung von Aufbewahrungs- und Löschrichtlinien
Einschränkung des Zugriffs auf regulierte Daten
Implementierung entscheidender Datenschutzkontrollen

Zudem vereinfacht sie Auditprozesse. Unternehmen können nachweisen, wo sich sensible Daten befinden, wie sie geschützt sind und wer Zugriff darauf hat. Die Zugriffssteuerung stärkt die Compliance zusätzlich, indem sie sicherstellt, dass nur autorisierte Benutzer mit regulierten Daten interagieren können.

Gemeinsam gestalten Datenklassifizierung und Zugriffskontrollen die Compliance für das moderne, KI-gestützte Zeitalter neu.

Fazit: Was erfordert heute eine wirksame Daten- und KI-Sicherheit?

Moderne Daten- und KI-Sicherheit wird nicht mehr durch Perimeter-Abwehrmaßnahmen oder isolierte Kontrollen definiert. Sie erfordert einen kontinuierlichen, einheitlichen Ansatz, der Transparenz, Klassifizierung und Zugriffssteuerung über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg miteinander verbindet.

Um einen solchen Ansatz umzusetzen, müssen Unternehmen zunächst ihre Daten verstehen und genau ermitteln, wo sich diese befinden. Anschließend müssen sie den Zugriff darauf kontrollieren. Schließlich müssen Unternehmen sicherstellen, dass KI-Systeme die Daten verantwortungsbewusst nutzen. Diese Funktionen müssen zusammenwirken und dürfen nicht isoliert betrachtet werden, um Risiken zu minimieren und Vertrauen zu wahren.

Angesichts wachsender Datenmengen und der zunehmenden Verbreitung von KI besteht die Herausforderung nicht mehr nur darin, Daten zu sichern, sondern nachzuweisen, wo sich sensible Daten befinden, wer darauf zugreifen kann und wie sie systemübergreifend geschützt sind. Unternehmen, die einen strukturierten, richtliniengesteuerten Ansatz entwickeln, sind besser aufgestellt, um Risiken zu minimieren, regulatorische Anforderungen zu erfüllen und Innovationen mit Zuversicht voranzutreiben.

Häufig gestellte Fragen

Was versteht man unter Daten- und KI-Sicherheit?

Unter Daten- und KI-Sicherheit versteht man das Ermitteln, Klassifizieren und Verwalten des Zugriffs auf sensible Daten über Systeme, Benutzer und KI-Modelle hinweg. Commvault Data and AI Security bietet diese Funktionen in hybriden Umgebungen – so können Unternehmen sicherstellen, dass Daten während ihres gesamten Lebenszyklus sichtbar, kontrolliert und geschützt bleiben, einschließlich ihrer Verwendung beim Training und bei den Ergebnissen von KI-Modellen.

Warum stellt die Offenlegung sensibler Daten ein großes Risiko dar?

Die Offenlegung sensibler Daten stellt ein erhebliches Risiko dar, da Unternehmen häufig keinen Überblick darüber haben, wo sich Daten befinden und wer darauf zugreifen kann, was die Wahrscheinlichkeit von Datenschutzverletzungen, Missbrauch und Verstößen gegen gesetzliche Vorschriften erhöht. Commvault trägt dazu bei, dieses Risiko durch einen einheitlichen Ansatz zu mindern, der Datenermittlung, Klassifizierung und Zugriffssteuerung in hybriden Umgebungen miteinander verbindet.

Was sind die wichtigsten Säulen der Datensicherheit?

Die drei Grundpfeiler der Datensicherheit sind Erkennung, Klassifizierung und Zugriffssteuerung. Commvault deckt alle drei Bereiche ab: „Data Discovery“ ermittelt, wo sich sensible Daten in den verschiedenen Umgebungen befinden, „Data Classification“ definiert deren Sensitivitätsgrad und Typ, und „Data & AI Access Governance“ sorgt für eine Zugriffskontrolle, die mit den geschäftlichen und regulatorischen Richtlinien im Einklang steht.

Warum ist ein zu großzügiger Zugriff gefährlich?

Ein zu freizügiger Zugriff ermöglicht es Benutzern, Anwendungen und Dienstkonten, auf mehr Daten zuzugreifen als nötig – was das Risiko einer versehentlichen Offenlegung, von Insider-Bedrohungen und von Missbrauch erhöht. Commvault Data & AI Access Governance begegnet diesem Problem, indem es Zugriffsmuster kontinuierlich überwacht, Berechtigungen an die Datenklassifizierung anpasst sowie Abweichungen beim Zugriff in hybriden Umgebungen identifiziert und behebt.

Wie sollten Unternehmen zum Schutz der von KI genutzten Daten beitragen?

Unternehmen können KI-Daten schützen, indem sie Datensätze vor dem Training klassifizieren und kontinuierlich überwachen, wie Modelle auf Daten zugreifen und diese offenlegen. Commvault Data and AI Security unterstützt dies durch Erkennungs-, Klassifizierungs- und Governance-Maßnahmen, darunter Maskierung, Schwärzung und Zugriffsbeschränkungen – und trägt so dazu bei, dass sensible Daten nicht durch KI-Training, Modellverhalten oder Modellausgaben offengelegt werden.

Wie trägt die Datenklassifizierung zur Einhaltung von Vorschriften bei?

Die Datenklassifizierung unterstützt die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, indem sie regulierte Daten wie personenbezogene Daten identifiziert und diesen entsprechenden Kontrollmaßnahmen zuordnet. Commvault Data Classification hilft Unternehmen dabei, Aufbewahrungs- und Löschrichtlinien durchzusetzen, die mit der DSGVO, HIPAA und PCI DSS im Einklang stehen – und liefert die für Audits geeigneten Nachweise, die erforderlich sind, um darzulegen, wie sensible Daten identifiziert, geschützt und verwaltet werden.

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Die wichtigsten Erkenntnisse

Replace subjective claims about “ease of use” with a measurable data protection gearing ratio: protected capacity divided by the number of full-time administrators.
Die Messung der geschützten Kapazität pro Vollzeitäquivalent (FTE) liefert ein aussagekräftigeres Bild der betrieblichen Effizienz als herkömmliche Kennzahlen wie beispielsweise die Anzahl der Backup-Jobs pro Administrator.
Die Datenschutz-Kennzahl sollte vor einer Plattformmigration als Ausgangsbasis herangezogen und anschließend erneut gemessen werden, um betriebliche Verbesserungen zu validieren.
Faktoren wie Multi-Cloud-Umgebungen, Anforderungen an die Cyber-Recovery und Compliance-Verpflichtungen können die Kennzahl beeinflussen, daher sollte sie im Kontext der jeweiligen Umgebung bewertet werden.
Unternehmen sollten von Anbietern verlangen, sich zu messbaren betrieblichen Ergebnissen zu verpflichten, anstatt sich auf qualitative Behauptungen über die Einfachheit zu verlassen.

Every vendor evaluation I have sat in eventually reaches the same dead end. One side says the platform is simple to run. The other side says their platform is simpler.

Nobody can prove either claim, so the conversation drifts to the demo, the reference call, the gut feeling in the room. That is not how you should be making a decision that determines how your team will spend the next five years.

I have run production data protection environments. I have watched teams get buried under fragmented tooling that promised automation and delivered tickets instead.

“Reduced complexity” is not a feeling you should have to take on faith. It is something you should be able to calculate.

Die Kennzahl, die der Branche bisher gefehlt hat

We have started using a simple ratio internally and with customers: total protected capacity divided by the number of full-time staff required to run it. We call it the data protection gearing ratio.

Protected Capacity (PB) / FTEs = Data Protection Gearing Ratio

That’s it. No survey questions about satisfaction. No adjectives. A number, calculated from data you already have.

Here is why it matters more than the metrics it replaces. Calculating the number of backup jobs per person made sense a decade ago, when a job represented a discrete unit of manual effort. It does not reflect how modern platforms operate today, where automation absorbs the routine work and a single administrator can be accountable for petabytes, not job counts.

Measuring jobs per person in an automated environment tells you nothing about whether the automation is actually working.

So sieht es in der Praxis aus

One clarification before the number, because it trips people up. Protected capacity means the full, uncompressed, undeduplicated size of the applications being protected, not the physical disk behind them.

That distinction matters because it is the whole point. Commvault’s own production environment protects 4.²,39 PB of application data on 9,.²6 PB of physical disk, an 81,91 % space savings from deduplication and compression.

The ratio is not just a measure of how many petabytes a person can watch over. It is a measure of how much architecture is doing the work before headcount ever enters the picture.

With that in mind: Commvault runs its own production backup environment on 4.²,39 PB of protected capacity with two FTEs. That is a gearing ratio of .²1..²0 PB per FTE. Industry benchmarks for modern platforms typically land between 5 and .²5 PB per FTE, depending on environment complexity, so that number sits at the high end of what is achievable today.

gar nicht mehr gibt. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse.MetrischDie Wiederherstellung sollte bei den geschäftlichen Zielen ansetzen – nicht bei den technischen.	gar nicht mehr gibt. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse.WertDie Wiederherstellung sollte bei den geschäftlichen Zielen ansetzen – nicht bei den technischen.	gar nicht mehr gibt. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse.DefinitionDie Wiederherstellung sollte bei den geschäftlichen Zielen ansetzen – nicht bei den technischen.
Geschützte Kapazität (Front-End)	4.²,39 PB	Full, uncompressed, undeduplicated application size protected in our environment
Gesamtkapazität der Festplatten	9,.²6 PB	Physischer Zielspeicher
Gesamtbelegter Speicherplatz	7,89 PB	Current utilization
Gesamtmenge der geschriebenen Daten	7,67 PB	Auf die Festplatte geschriebene logische Daten
Platzersparnis	81,91 %	Effizienz bei Deduplizierung und Komprimierung
Vollzeitäquivalente (FTE) für den Datenschutz	.²	Number of full-time admins managing Commvault’s own production backup estate

Data Protection Gearing Ratio = 4.²,39 PB / .² FTEs = .²1..²0 PB per FTE

I want to be direct about what this number does not do. It does not account for a multi-cloud footprint, cyber recovery requirements, or a compliance-heavy application mix, all of which will pull the ratio down for reasons that have nothing to do with how good the platform is.

A ratio in isolation is not a verdict. A ratio measured before and after a migration is.

That is the actual use case. Baseline your current environment on your current tools. Set a target ratio based on your growth projections and your team’s capacity. Then hold your vendor to it after the implementation is done, not just during the sales cycle.

Die Auswirkungen auf Vorstandsebene

If you are the one signing off on a platform migration, you are not just being asked to trust that a new platform is easier to run. You are being asked to fund a specific operational outcome. A data protection gearing ratio target gives you a way to write that outcome into the business case and check it 1.² months later.

This is the same discipline we apply to mean time to clean recovery (MTCR). Recovery capability is not something you claim, it is something you measure and re-measure until the number tells you the truth. Operational efficiency deserves the same standard.

Die Herausforderung

Ask your current vendor for the gearing ratio of your own environment today. If they cannot produce it, that tells you something about how well they understand what “simple to manage” means for your team.

And if you are evaluating a new platform, do not accept “easier to use” as an answer. Ask what ratio they will commit to, and ask again after year one.

FAQs

F: Was ist das Datenschutz-Verhältnis?

A: Das Datenschutz-Auslastungsverhältnis misst die Menge an geschützter Datenkapazität, die von jedem Vollzeit-Administrator verwaltet wird. Es bietet eine objektive Möglichkeit zur Bewertung der betrieblichen Effizienz, anstatt sich auf subjektive Eindrücke hinsichtlich der Benutzerfreundlichkeit der Plattform zu stützen.

F: Warum ist diese Kennzahl aussagekräftiger als die Anzahl der Sicherungsaufträge pro Administrator?

A: Moderne Datenschutzplattformen automatisieren einen Großteil der Routineaufgaben, die zuvor manuell erledigt werden mussten. Daher gibt die Anzahl der Sicherungsaufträge keinen Aufschluss mehr über die tatsächliche Arbeitsbelastung oder Effizienz eines Betriebsteams.

Q: What does “protected capacity” mean in this calculation?

A: Unter „geschützter Kapazität“ versteht man die vollständige, unkomprimierte und nicht deduplizierte Größe der zu schützenden Anwendungsdaten. Diese Kennzahl spiegelt die tatsächliche, von der Plattform verwaltete Arbeitslast wider und nicht den nach der Optimierung belegten physischen Speicherplatz.

F: Ist ein höheres Übersetzungsverhältnis immer ein Zeichen für eine bessere Plattform?

A: Nicht unbedingt. Die Komplexität der Umgebung, darunter Multi-Cloud-Bereitstellungen, Anforderungen an die Cyber-Resilienz und gesetzliche Auflagen, kann diesen Wert selbst dann verringern, wenn die Plattform eine gute Leistung erbringt. Die Kennzahl ist am aussagekräftigsten, wenn man dieselbe Umgebung vor und nach einer Migration vergleicht.

F: Wie sollten Unternehmen den Datenschutz-Gearing-Koeffizienten bei der Bewertung von Anbietern nutzen?

A: Unternehmen sollten anhand ihrer aktuellen Situation eine Ausgangsbasis festlegen, eine auf das künftige Wachstum abgestimmte Zielquote definieren und von den Anbietern verlangen, dass sie sich verpflichten, nach der Implementierung messbare Verbesserungen zu erzielen. Dieser Ansatz verlagert den Fokus von Marketingversprechen hin zu nachweisbaren Geschäftsergebnissen.

F: Welchen übergeordneten geschäftlichen Nutzen hat diese Kennzahl?

A: Anhand des Datenschutz-Effizienzverhältnisses können Führungskräfte die erwarteten Effizienzsteigerungen im operativen Bereich quantifizieren und in die Wirtschaftlichkeitsanalyse für eine Plattforminvestition einbeziehen. Außerdem dient es als Maßstab, anhand dessen nach der Einführung überprüft werden kann, ob die versprochenen Ergebnisse tatsächlich erzielt wurden.

Rajiv Kottomtharayilist Chief Products Officer bei Commvault.

So vereinheitlichen Sie den Datenschutz für alle hybriden Workloads

Commvault® Cloud helps organizations discover, govern, and unify workload protection, allowing teams to rebuild critical services quickly after a cyber incident.

Cailin Pitcher, Senior Portfolio Marketing Manager bei Commvault

Veröffentlicht10. August 2026

Die wichtigsten Erkenntnisse

Hidden gaps in data protection strategies rarely reveal denmselves – organizations often only discover denm when a restore fails under pressure. Unified protection across every workload can help change that.

Fragmented backup strategies – separate tools for cloud databases, Kubernetes, SaaS, and on-premises systems – create inconsistent governance and coverage gaps across environments. Commvault Cloud provides unified visibility across every workload, helping teams identify risks before a recovery is put to den test.
Ransomware attacks surged 126% year-over-year in Q1 2025, reaching an average of 1,925 weekly attacks –making verified, immutable backup copies a critical business requirement for organizations that need to aufzeigen recoverability to auditors, boards, and regulators.
As regulations including GDPR, HIPAA, and DORA require organizations to aufzeigen data recoverability within strict timeframes, protection gaps are no longer just an operational risk – deny can be a der Compliance liability. Commvault Cloud helps organizations pflegen audit-ready recoverability across hybrid and multi-cloud environments.
A unified data protection platform under a single control plane can help reduce manual overhead, enforce consistent policies, and give teams real-time visibility into protected status and costs – across cloud-native, on-premises, and edge workloads – without requiring separate management consoles per environment.
Commvault Cloud aktivierens unified protection across den broadest range of workloads – cloud databases, Kubernetes, hypervisors, SaaS, and on-premises systems – from a single AI-aktivierend platform that supports rapid, clean recovery and can help organizations meet denir RTO and RPO requirements.
Commvault Cleanroom Recovery is designed to help teamsvalidierendata integrity in an isolated environment beforerestoring to production – reducing den risk of reinfection during recovery. Pre-built orchestration workflows in Commvault Command Center help automate recovery sequencing, supporting faster and more controlled restoration of dependent services.

You’re the VP of IT Operations. It’s 2:00 a.m. on a Saturday. Your SecOps team just confirmed ransomware has encrypted files across three regions. Your last backup job completed successfully – but when your team attempts to restore the ERP system, the application fails to start.

The backup was marked successful. The data was present. But the dependencies, transaction logs, and service relationships were never captured in a consistent, recoverable state. Recovery isn’t just about data – it’s about rebuilding services.

This scenario plays out across hybrid environments every day. Modern enterprises run on interconnected cloud-native services, Kubernetes clusters, hybrid databases, and SaaS platforms – none of which recover cleanly from a simple file restore. Fragmented protection strategies designed for a simpler era leave organizations exposed at exactly the moment resilience matters most.

Cloud is an AI-enabled platform designed to help organizations discover, govern, and unify data protection across cloud-native, hybrid, and on-premises workloads – from a single control plane. Capabilities such as AI-enabled workload discovery, Cleanroom Recovery, Cleanpoint Identification, Threat Scan, and Command Center orchestration help teams validieren recovery readiness and rebuild critical services in a controlled sequence after a cyber incident.

What Is Unified Data Protection – and Why Does It Matter?

Unified data protection is a backup and recovery approach that helps organizations govern the broadest range of workloads – including cloud databases, Kubernetes, SaaS, hypervisors, and on-premises systems – from a single control plane, rather than managing separate tools and policies for each environment.Commvault Cloud Unitywurde entwickelt, um diesen Ansatz zu unterstützen, und hilft Teams dabei, die betriebliche Komplexität zu reduzieren und einen konsistenten Schutz in Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen zu gewährleisten.

Fragmented data protection strategies can create invisible gaps: inconsistent policies across environments, coverage blind spots that surface only during recovery, and manual overhead that scales poorly as workloads diversify. When ransomware strikes or an outage occurs, teams may discover too late that critical workloads were not protected consistently. A unified approach is designed to help address this by bringing all workloads under a centralized policy engine – so protection status, retention schedules, and recovery workflows are governed from one place.

Commvault Cloud workload coverage: Unified protection across cloud databases (AWS RDS, Azure SQL, SAP HANA, Oracle), hypervisors (VMware, Hyper-V), Kubernetes (AKS, EKS, GKE), SaaS (Microsoft 365, Salesforce, Google Workspace), and on-premises infrastructure.
Unified control plane: All workloads managed from a single AI-enabled Command Center –helping reduce fragmented policy sets and manual operational overhead.
AI-enabled discovery and tagging: Automated workload inventory and classification can help teams identify coverage gaps and bring unprotected resources under policy.
TCO analysis: Real-time visibility into protected status and cost drivers can support budget governance across cloud, hybrid, and on-premises environments.

Wie unterstützt Commvault Cloud Sie dabei, den Schutz Ihrer Workloads zu erfassen und zu steuern?

Effective data protection depends on knowing what you have before an incident occurs – not discovering gaps during recovery. Commvault Cloud is designed to help organizations continuously discover, classify, and apply backup policies across hybrid and multi-cloud assets, so coverage stays current as environments change.

Commvault Cloud begins with AI-enabled discovery –automatically inventorying cloud-native and hybrid assets, identifying resources without policy coverage, and bringing workloads under centralized governance in Command Center. Policies can be applied consistently across accounts, regions, and clouds, with real-time visibility into protected status and cost. Because environments change continuously – new workloads deployed, configurations updated, cloud resources spun up – discovery is designed to run as an ongoing process rather than a one-time assessment, helping teams maintain accurate coverage without manual audits.

AI-enabled discovery: Continuously inventories cloud-native and hybrid assets, identifies coverage gaps, and brings new workloads under centralized policies.
Centralized policy engine: Command Center applies consistent retention schedules, backup frequency, and copy policies across multi-cloud, hybrid, and on-premises workloads from a single interface.
Commvault Threat Scan: Continuously monitors backup data for anomalies, encryption activity, and malware indicators so security teams can act before recovery begins.
Cross-region and cross-cloud copies: Backup copies can be created across regions and cloud providers to support compliance, data residency requirements, and resilience posture.

Why Do Fragmented Tools Fail at Recovery Time?

89% of organizations operate in environments environments with more than one cloud, including hybrid cloud and multi-cloud set ups, yet most recovery failures don’t stem from a lack of backup jobs – they stem from protection that wasn’t built for the environment being recovered. Workloads spread across cloud databases, SaaS platforms, Kubernetes clusters, and on-premises systems each have different backup requirements, and point tools designed for one environment rarely translate cleanly to another.Workloads spread across cloud databases, SaaS platforms, Kubernetes clusters, and on-premises systems each have different backup requirements, and point tools designed for one environment rarely translate cleanly to another.

Recovery failures surface the gap between a backup that ran and a service that actually restarts. Crash-consistent snapshots may restore raw data while leaving transaction logs, service dependencies, and cluster configurations in an inconsistent state – meaning the application cannot start even when the data is present. Unified data protection can help address this by ensuring workloads are protected in a way that reflects how they operate, and by validating recovery readiness before an incident forces the question.

Commvault Cloud supports security leaders who require audit-ready recoverability, IT teams managing hybrid and multi-cloud environments, and cloud and compliance stakeholders responsible for protecting and validating critical workloads. Commvault was recognized in the IDC MarketScape: Worldwide Cyber-Recovery 2025 Vendor Assessment for strengths in cyber recovery architecture, security ecosystem integration, and workload breadth.

Continuous backup monitoring: Threat Scan monitors backup data for malware indicators, encryption activity, and anomalous behavior –with alerts integrated into SIEM and SOC tools for coordinated incident response.
Commvault Cleanroom Recovery: Designed to stage restoration in an isolated environment so teams can validate data integrity and confirm systems are threat-free before returning to production – reducing reinfection risk.
Cleanpoint Identification: Designed to help pinpoint when data may have become compromised, providing more precise selection of a verified recovery point and supporting minimization of data loss.
Orchestrated service recovery: Command Center workflows can restore dependent services in sequence – helping reduce the manual coordination burden during high-pressure recovery events.
Scalable on-premises protection: HyperScale supports on-premises protection for hybrid environments, with streamlined onboarding and management through Command Center.

So funktioniert es

Discover and protect

AI-enabled discovery inventories cloud-native, hybrid, and on-premises assets to identifizieren unprotected workloads. Command Center applies centralized policies – including backup frequency and retention – across environments, with cross-region and cross-cloud copies to support resilience and compliance.

Monitor and detect

Threat Scan monitors backup data for anomalies, encryption activity, and malware indicators. Alerts integrate with SIEM and SOC tools, helping teams isolate affected data and plan a response before recovery begins.

Validate and recover

Cleanpoint Identification helps pinpoint when data may have been compromised and surfaces viable recovery points. Cleanroom Recovery stages restoration in an isolated environment for validation before production restore, while Command Center orchestrates service recovery in the correct sequence to support controlled, reinfection-resistant recovery.

Before unified data protection, the most dangerous moment in incident response was often the restore itself – when teams discovered coverage gaps they didn’t know existed. With Commvault Cloud, teams can move from reactive gap discovery to proactive governance: understanding which workloads are protected, at what policy level, and whether recovery points have been validated. That shift – from hoping a backup worked to demonstrating that it can – can make the difference between a measured recovery and an extended outage.

Häufig gestellte Fragen

Was ist einheitlicher Datenschutz?

Einheitlicher Datenschutz ist ein Ansatz zur Verwaltung von Backup and Recovery für Cloud-native, Multi-Cloud- und lokale Workloads über eine einzige Steuerungsebene. Commvault Cloud unterstützt dies durch die Anwendung einheitlicher Richtlinien und eines einheitlichen Schutzumfangs über alle Umgebungen hinweg – so können Teams die betriebliche Komplexität reduzieren und den Überblick über den Schutzstatus behalten.

Warum scheitern fragmentierte Backup-Strategien in der Recovery-Phase?

Fragmentierte Backup-Strategien können zu uneinheitlichen Richtlinien, versteckten Abdeckungslücken und manuellem Aufwand führen, der sich in hybriden Umgebungen nur schlecht skalieren lässt.

Commvault Cloud löst dieses Problem durch eine einheitliche Steuerungsebene, zentralisierte Richtlinien und KI-gestützte Erkennung – so können Unternehmen Lücken identifizieren und schließen, bevor sie sich auf Recovery auswirken.

Wie unterstützt Commvault Cloud den Datenschutz für hybride Workloads?

Commvault Cloud bietet über eine einzige KI-gestützte Plattform eine einheitliche Datensicherung für Cloud-, SaaS-, Kubernetes- und lokale Umgebungen. Das Command Center, die KI-gestützte Erkennung und die Cleanroom Recovery arbeiten zusammen, um Richtlinien zu zentralisieren, Lücken in der Abdeckung zu identifizieren und die Validierung der Daten vor der Wiederherstellung in der Produktionsumgebung zu unterstützen – was zu einem besser kontrollierten Recovery-Prozess beiträgt.

Was ist „Cleanroom Recovery“ und wie funktioniert es?

„Cleanroom Recovery“ bietet eine isolierte Umgebung, in der Daten vor dem Einsatz in der Produktion sicher wiederhergestellt und validiert werden können. Durch die Kombination von Threat Scans mit Validierungen auf Anwendungsebene hilft es Ihrem Team, das Risiko einer erneuten Infektion zu verringern und nach einem Cybervorfall die Wiederherstellung kontrollierter durchzuführen.

Wie unterstützt ein einheitlicher Datenschutz die RTO- und RPO-Anforderungen?

Commvault Cloud hilft dabei, den Datenschutz an den geschäftlichen Prioritäten auszurichten, und unterstützt die RTO- und RPO-Ziele. Koordinierte Recovery-Workflows in Command Center und Cleanpoint Identification tragen in Verbindung mit einer einheitlichen Steuerungsebene dazu bei, Ausfallzeiten zu reduzieren, die Konsistenz zu verbessern und Teams in die Lage zu versetzen, den Schutzstatus zu überwachen und Lücken proaktiv zu schließen.

Welche Integrationen unterstützt Commvault Cloud für die Reaktion auf Bedrohungen?

Commvault Cloud lässt sich nativ in Microsoft Azure, Entra ID, AWS, Google Cloud, Okta und ServiceNow integrieren. Signale aus dem Threat Scan werden an SIEM- und SOC-Tools weitergeleitet, und Recovery-Maßnahmen werden mit ITSM-Plattformen wie ServiceNow verknüpft, um Vorfälle nachzuverfolgen und Auditberichte zu erstellen.

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For years, cyber resilience has been defined by technology – security controls, sophisticated detection capabilities, and increasingly robust backup strategies designed to prevent attacks or recover more quickly. Those investments remain essential, but they are no longer enough.

AI has fundamentally changed the nature of cyberattacks, which now move at a speed that challenges even mature organizations. As the window between compromise and business disruption continues to shrink, resilience is becoming less about preventing every attack and more about keeping the enterprise running when prevention inevitably falls short.

That shift is at the heart of IDC’s new report, Resilience Operations: The Discipline that Makes Readiness Provable. Based on a survey of more than 500 North American organizations, the report argues that resilience is evolving into a cross-functional operating discipline that connects business priorities with cybersecurity, ITOps, and disaster recovery. More importantly, it reveals several gaps that suggest many organizations are still preparing for a threat landscape that no longer exists.

Here are the insights that stood out.

Recovery should begin with business outcomes – not technical ones.

Historically, recovery planning has focused on restoring infrastructure as quickly as possible, with success judged by recovery time objectives, backup completion rates, and application availability. While those measures remain valuable, they don’t necessarily answer the question executives care about most: When can we get the business back online?

IDC argues that resilience should be anchored to business outcomes rather than technical milestones – restoring the capabilities that allow the organization to serve customers, generate revenue, and meet its obligations. That may sound like semantics, but it changes how recovery priorities are established. Technology becomes the means to an end rather than the end itself.

Most organizations still haven’t defined what matters most.

Nearly 6 in 10 organizations have not fully defined their minimum viable business (MVB)gar nicht mehr gibt. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse. Die Wiederherstellung sollte bei den geschäftlichen Zielen ansetzen – nicht bei den technischen.– the smallest set of functions, systems, processes, and data required to continue operating after a disruption.

Without a shared understanding of what the business truly depends on, every movement during recovery becomes reactive. By defining your MVB before a crisis, you’ll enable faster decisions, better coordination during recovery, and ultimately a more resilient organization.

Automation is becoming the dividing line between resilience and recovery debt.

While attackers increasingly automate reconnaissance, exploitation, and lateral movement, many organizations still rely on manual recovery processes.

That imbalance is becoming increasingly difficult to ignore. AI is compressing attack timelines, but recovery timelines have not kept pace. Organizations that fail to automate these recovery tasks may find themselves spending days assembling and executing plans while the damage has already been done.

Automated recovery orchestration, clean recovery point identification, and coordinated validation are becoming foundational capabilities for recovering at the speed modern attacks demand.

Technology isn’t the biggest resilience challenge – organizational alignment is.

Security teams focus on containment, infrastructure teams focus on restoration, business leaders focus on customer impact, and compliance teams focus on regulatory obligations. None of these priorities are inherently wrong, but when they evolve independently, organizations enter a crisis without a shared operating model.

Enter ResOps. Rather than positioning resilience as an IT responsibility, the report frames it as a discipline that deliberately brings together business, security, infrastructure, and recovery planning. The message is clear: Resilience depends less on individual tools than on creating shared priorities before an incident forces you to make difficult decisions.

Testing remains one of the strongest indicators of resilience.

IDC found that relatively few organizations conduct frequent tabletop exercises or cyber-range simulations, despite decades of evidence showing that rehearsal consistently improves performance during real incidents.

Exercises reveal hidden dependencies, expose communication gaps, and allow teams to make decisions without the real consequences. Organizations that repeatedly validate their recovery processes develop a level of confidence beyond planning alone.

Tomorrow’s resilience challenges are already taking shape.

Ransomware still dominates headlines, but the next resilience challenges have already emerged – from agentic AI and machine identities to post-quantum cryptography.

These threats remind us that resilience planning can’t focus exclusively on today’s infrastructure. Recovery increasingly involves cloud services, SaaS applications, AI models, machine identities, third-party providers, and distributed digital ecosystems that didn’t exist a decade ago.

Resilience is becoming measurable.

IDC’s ResOps Maturity Model is invaluable for assessing your organization’s current posture. Rather than treating resilience as something organizations either possess or lack, the framework describes a progression from reactive, siloed operations to mature, adaptive resilience built on governance, automation, and continuous improvement.

To me, that progression acknowledges an important reality: Resilience is never finished. It’s not about purchasing a platform or completing a project. Organizations become resilient by continually improving how technology, people, and business processes work together under pressure.

Viewed through that lens, resilience becomes less like insurance and more like operational excellence – a capability that can be assessed, strengthened, and demonstrated over time.

We’re undergoing a broader shift in how organizations think about resilience.

Resilience conversations are evolving from protecting infrastructure to protecting the business itself. That means recovery planning starts with customers instead of servers, governance becomes as important as technology, and confidence comes from proving capabilities rather than documenting intentions.

ResOps isn’t really a new framework; rather, it’s a broader recognition that cyber resilience has become an operational discipline. As attacks become faster and more complex, resilience will be measured not by the absence of incidents, but by an organization’s ability to continue serving customers, supporting employees, and maintaining trust despite disruption.

That’s ultimately what ResOps is designed to prove.

Rajiv Kottomtharayilist Chief Products Officer bei Commvault.

gar nicht mehr gibt. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse.Terraform DesignDie Wiederherstellung sollte bei den geschäftlichen Zielen ansetzen – nicht bei den technischen.	gar nicht mehr gibt. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse.Cloud Rewind DesignDie Wiederherstellung sollte bei den geschäftlichen Zielen ansetzen – nicht bei den technischen.
Verwaltung des gewünschten Zustands	Recovery des tatsächlichen Zustands
Bereitstellung der Infrastruktur	Recovery der Infrastruktur
Wendet Änderungen an	Macht Änderungen rückgängig
Quelle der Wahrheit = Code	Quelle der Wahrheit = bereitgestellte Umgebung
Zukunftsorientiert	Rückblickend
Erstellen und aktualisieren	Wiederherstellung und Wiederaufbau
Unterstützt die Wiederherstellung der gewünschten Konfiguration	Hilft dabei, den Bereitstellungsstatus anhand eines erfassten Zeitpunkts wiederherzustellen

gar nicht mehr gibt. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse.ZusammenfassungDie Wiederherstellung sollte bei den geschäftlichen Zielen ansetzen – nicht bei den technischen.	gar nicht mehr gibt. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse.CVE-2026-13737Die Wiederherstellung sollte bei den geschäftlichen Zielen ansetzen – nicht bei den technischen.	gar nicht mehr gibt. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse.ZusammenfassungDie Wiederherstellung sollte bei den geschäftlichen Zielen ansetzen – nicht bei den technischen.
CVE-2026-13737	Kritisch	CommServe contained an allowlist bypass affecting command execution authorization.
CVE-2026-13738	Kritisch	CommServe contained an authorization bypass affecting a limited set of command execution operations.
CVE-2026-13739	Hoch	Seite „Sicherheitshinweise

Backup Operations	ResOps
Did the workload complete protection last night?	Are our critical applications verified as recoverable?
How much storage capacity remains?	What is our verified recovery readiness posture?
Are recovery copies synchronized?	Are our recovery environments protected and isolated?
Can we restore a single file?	Can we recover an entire business service during a cyber event?

Cloud-Backup and Recovery erklärt: Von der Erkennung von Bedrohungen bis zur vollständigen Recovery

Die wichtigsten Erkenntnisse

Warum sind Cloud-Backup and Recovery eine Strategie zur Cyber-Resilienz?

Phase 1: Bedrohungen erkennen, bevor sich das Risiko für die Recovery ausweitet

Phase 2: Schutz intakter Recovery-Punkte vor Angriffen

Schritt 3: Überprüfen, welche Backups für die Wiederherstellung bereit sind

Phase 4: Wiederherstellung kritischer Abläufe in der richtigen Reihenfolge

Phase 5: Die Erkenntnisse aus der Recovery in eine stärkere Kontinuität umsetzen

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Wie können Unternehmen sensible Daten ermitteln und klassifizieren?

Was sind die größten Risiken eines zu freizügigen Zugriffs?

Wie sollten Unternehmen die von KI-Systemen genutzten Daten verwalten?

Inwiefern trägt die Datenklassifizierung zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften bei?

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