Was bedeutet „KI schützen und nutzen“?
„KI schützen und nutzen“ ist ein zweigleisiger Ansatz für die Cyber-Resilienz in Unternehmen: Zum einen geht es darum, den gesamten KI-Anwendungsstack – Data Lakes, Pipelines, Vektordatenbanken, Modell-Checkpoints und Recheninfrastruktur – vor Bedrohungen wie Datenvergiftung, adversarialen Angriffen und Modellbeschädigung zu schützen; zum anderen darum, KI-gestützte Intelligenz zu nutzen, um die Erkennung von Bedrohungen zu beschleunigen, die Erkennung von Anomalien zu verbessern und die Recovery zu automatisieren. Commvault Cloud ist auf beide Aspekte ausgelegt – und bietet umfassenden KI-Datenschutz in großem Maßstab, KI-gestützte Cyber-Resilienz in hybriden Umgebungen sowie eine sichere KI-Erweiterung durch kontrollierte Datenaktivierung und agentenbasierte Automatisierung.
Die wichtigsten Erkenntnisse
KI eröffnet leistungsstarke neue Möglichkeiten für die Cybersicherheit – und bringt gleichzeitig eine neue Art von Risiken mit sich, die einen gezielten Schutz erfordern. Die Unternehmen, die bei der Einführung von KI führend sind, werden diejenigen sein, die KI gleichzeitig schützen und nutzen – und zwar über eine einzige, einheitliche Plattform.
- Mehr als 75 % der Unternehmen geben an, KI-bezogene Sicherheitsverletzungen erlebt zu haben, und 26 % der Unternehmen in den USA und Großbritannien waren bereits mit Angriffen durch KI-basiertes „Data Poisoning“ konfrontiert.
- KI führt neue Angriffsvektoren ein – Datenvergiftung, böswillige Eingaben, Modellinversion, Prompt-Injektion und Kompromittierung maschineller Identitäten –, für deren Erkennung oder Abwehr herkömmliche Datensicherheitstools nicht ausgelegt sind.
- KI-gestützte Bedrohungs- und Anomalieerkennung hilft dabei, Zero-Day-Bedrohungen, Verhaltensanomalien und Phishing-Muster mit einer Geschwindigkeit und in einem Umfang zu identifizieren, die kein menschliches Sicherheitsteam allein bewältigen kann.
- Generative KI kann in der Cybersicherheit zur Synthese von Bedrohungsinformationen, zur Erkennung von Phishing, zur automatisierten Reaktion auf Vorfälle, zu vorausschauenden IT-Abläufen und zur Orchestrierung agentenbasierter Recovery-Prozesse eingesetzt werden.
- Der Schutz von KI-Workloads erfordert unveränderliche, „Air-Gapped“-Backups von Trainingsdaten, Modell-Checkpoints, Vektordatenbanken und der Recheninfrastruktur – nicht nur Datensicherheitskontrollen auf Anwendungsebene.
- Commvault Cloud vereint den Schutz von KI-Workloads, KI-gestützte Cyberresilienz und die sichere KI-Erweiterung durch „Data Activate“ sowie ein MCP-basiertes Framework zur agentenbasierten Automatisierung.
Warum der Schutz und die Nutzung von KI wichtig sind
KI ist sowohl das Risiko als auch die Lösung
KI hat die Bedrohungslandschaft grundlegend verändert – in beide Richtungen. Auf der einen Seite: Datenvergiftungsangriffe, die Trainingsdaten verfälschen, feindliche Eingaben, die das Modellverhalten manipulieren, Modellinversionsangriffe, die sensible Trainingsdaten extrahieren, und KI-gestützte Malware, die sich in Echtzeit anpasst, um der Erkennung zu entgehen.
Auf der anderen Seite: KI-gestützte Datensicherheitsfunktionen, die Zero-Day-Bedrohungen erkennen, Verhaltensanomalien in großem Maßstab identifizieren, Bedrohungsinformationen aus verschiedenen Quellen zusammenführen und die Cyber-Recovery durch intelligente Orchestrierung automatisieren.
Mehr als 75 % der Unternehmen berichten von KI-bezogenen Sicherheitsverletzungen, und 26 % der Unternehmen in den USA und Großbritannien waren bereits mit KI-basierten Data-Poisoning-Angriffen konfrontiert. Unternehmen ohne eine speziell für den Schutz und die Nutzung von KI entwickelte Plattform können auf der kritischsten Ebene ihrer Infrastruktur gefährdet sein.
Schutz von KI-Daten: Die neue Notwendigkeit der Widerstandsfähigkeit
Der KI-Anwendungsstack stellt eine neue und weitgehend ungeschützte Angriffsfläche dar. Data Lakes, Trainingspipelines, Vektordatenbanken, Modell-Checkpoints und GPU-Recheninfrastruktur sind hochwertige Unternehmensressourcen, die denselben Schutzmaßnahmen bedürfen wie herkömmliche Workloads – unveränderliche Backups, Air-Gapped-Speicher, Zugriffskontrolle, Anomalieerkennung sowie schnelle und saubere Recovery.
Ein kompromittiertes Modell oder ein manipulierter Trainingsdatensatz kann Geschäftsentscheidungen und Ergebnisse im gesamten Unternehmen verfälschen, ohne dass dabei ein herkömmlicher Sicherheitsalarm ausgelöst wird. Commvault Cloud kann den Schutz auf Unternehmensebene auf Data Lakes, Dateisysteme, Vektor-Abfragesysteme und die Recheninfrastruktur in AWS, Azure und Google Cloud ausweiten.
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KI-gestützte Bedrohungserkennung und Ausfallsicherheit
KI-gestützte Bedrohungserkennung und Anomalieerkennung eröffnen neue Möglichkeiten für den Sicherheitsbetrieb in Unternehmen. Modelle des maschinellen Lernens analysieren Verhaltenssignale – Zugriffsmuster von Benutzern, Anomalien bei Backup-Aufträgen, Datenbewegungen und Systemaktivitäten – gleichzeitig und in Echtzeit und identifizieren Abweichungen, die auf die Vorbereitung von Ransomware, Datenexfiltration oder den Missbrauch von Anmeldedaten hindeuten, lange bevor ein Angriff abgeschlossen ist.
Generative KI fasst Bedrohungsinformationen zu für Analysten aufbereiteten Zusammenfassungen zusammen, generiert vorausschauende Einblicke in den IT-Betrieb und automatisiert Schritte zur Incident-Response wie die Isolierung betroffener Systeme und das Zurücksetzen kompromittierter Anmeldedaten. Im Bereich der Cyber-Wiederherstellung analysiert die KI-gestützte „Synthetic Recovery“ mehrere Backup-Versionen, um einen einzigen verifizierten, nicht kompromittierten Wiederherstellungspunkt zu rekonstruieren – wodurch der manuelle forensische Aufwand reduziert wird, der die Wiederherstellung nach einem Ransomware-Vorfall verlangsamt. Commvault Cloud integriert KI-gestützte Intelligenz über den gesamten Lebenszyklus von Erkennung und Wiederherstellung hinweg mithilfe von Metallic AI, Arlie und der Agentenbibliothek.
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KI nutzen: Von geschützten Daten zur Innovation
Der Schutz von KI-Daten schafft einen zweiten, sich verstärkenden Vorteil: Die Daten, die ein Unternehmen schützt, sind gleichzeitig sein umfassendster und vertrauenswürdigster Datensatz, was sie zu einer leistungsstarken Grundlage für KI- und Analyseinitiativen macht. Die Funktion „Data Activate“ von Commvault Cloud verbindet Datenschutz und Datenintelligenz – so können Unternehmen regulierte Backup-Daten in offenen, KI-fähigen Formaten (Apache Parquet, Iceberg) direkt auf Plattformen wie Snowflake und Azure AI erkennen, klassifizieren und exportieren, wodurch neue Pipelines oder Datensicherheitsrisiken minimiert werden.
Der MCP-Server erweitert dies noch weiter: Er ermöglicht es KI-Agenten in Unternehmen, Commvault Cloud abzufragen, Schutz-Workflows auszulösen und Recovery-Vorgänge über sichere, richtliniengesteuerte, dialogorientierte Schnittstellen zu initiieren.
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So funktioniert „Protect & Leverage AI“
Kernkomponenten von „Protect & Leverage AI“
Commvault Cloud realisiert „Protect & Leverage AI“ durch vier miteinander verknüpfte Funktionsbereiche: Absicherung des KI-Anwendungsstacks, Einbindung KI-gestützter Intelligenz in Resilienzmaßnahmen, Ermöglichung agentenbasierter Automatisierung im Unternehmensmaßstab sowie Bereitstellung geschützter Daten für KI und Analysen. Zusammen bilden sie eine einheitliche Grundlage für den verantwortungsvollen Einsatz von KI.
1) Schutz und Recovery von KI-Workloads
Umfassender Schutz für den gesamten KI-Stack in vier Workload-Kategorien:
Einheitliche Daten- und KI-Plattformen: Amazon Redshift, Databricks, Google BigQuery.
Data-Lake-Speicher und verteilte Dateisysteme: Azure Data Lake Storage Gen 2; Amazon S3, S3 Express One Zone, FSx; HDFS, Lustre, GPFS.
Such- und Vektorabfragesysteme: Elasticsearch, Apache Solr, Azure Cosmos DB für NoSQL, Azure Database für PostgreSQL, Amazon Aurora PostgreSQL, Amazon DocumentDB, Amazon DynamoDB, Amazon RDS für PostgreSQL, Google Cloud SQL für MySQL und PostgreSQL, AlloyDB, PostgreSQL.
Rechen- und DevOps-Infrastruktur: Amazon EC2 Trn2 UltraServer, GPU-gestützte Rechenleistung, KI auf Kubernetes, Azure DevOps, Capacity Blocks für ML, GitHub, GitLab.
Unveränderliche, luftisolierte Backups mit granularer Recovery und richtlinienbasierter Governance tragen dazu bei, vertrauenswürdige KI-Datenbestände über Clouds und Regionen hinweg zu erhalten. „AI Threat Defense“ schützt vor Prompt-Injektion, Datenvergiftung, adversarialen Modellangriffen und der Kompromittierung von Maschinenidentitäten
2) KI-gestützte Erkennung und synthetische Recovery
Metallic AI und die in Commvault integrierte KI-gestützte Anomalieerkennung sind darauf ausgelegt, Datenmuster, Benutzerverhalten und Zugriffsanomalien in hybriden Umgebungen kontinuierlich zu überwachen – um Bedrohungen aufzudecken, bevor sie sich ausbreiten, und die Belastung durch Fehlalarme für Sicherheitsteams zu reduzieren. Bei der Recovery analysiert die KI-gestützte Identifizierung zusammengesetzter Cleanpoints mehrere Backup-Versionen, um einen optimierten Wiederherstellungspunkt aus verifizierten, nicht kompromittierten Daten zu erstellen – anstatt eine binäre Entscheidung zwischen Wiederherstellungspunkten zu erzwingen, die möglicherweise Malware enthalten. Das Ergebnis ist eine schnellere, zuverlässigere Recovery mit geringerem manuellem forensischem Aufwand nach einem Ransomware- oder Datenkorruptionsvorfall.
3) Arlie, Agent-Bibliothek und Agentic Automation
Die Agent-Bibliothek von Commvault wurde entwickelt, um über Arlie – den KI-Assistenten von Commvault – spezialisierte KI-gestützte Funktionen mit dedizierten Agenten bereitzustellen:
Arlie Data Sense: Analysiert Protokolle, Warnmeldungen, den Verlauf von Backup-Aufträgen und Ergebnisse von Threat Scans, um Ursachenanalysen, Erkenntnisse zur Datensicherheit und umsetzbare Empfehlungen zu liefern.
Arlie Recovery: Koordiniert richtlinienbasierte Cyber-Recovery-Workflows mit menschlicher Bestätigung bei kritischen Schritten – von der Eindämmung von Bedrohungen über die Identifizierung von Cleanpoints bis hin zur validierten Wiederherstellung.
Arlie Advisor: Automatisiert Empfehlungen für Sicherheitsrichtlinien und überwacht Konfigurationsabweichungen, um sicherzustellen, dass Pläne stets mit den Geschäfts- und Compliance-Anforderungen im Einklang stehen.
Der MCP-Server verbindet die Commvault Cloud mit dem übergeordneten KI-Ökosystem des Unternehmens – so können ChatGPT Enterprise, Claude und andere KI-Assistenten über sichere, dialogorientierte Schnittstellen Daten abfragen, Workflows auslösen und Recovery-Vorgänge einleiten. Das „Responsible AI“-Framework von Commvault ist darauf ausgelegt, alle KI-gestützten Vorgänge richtlinienbasiert, transparent und unter menschlicher Aufsicht zu halten.
4) Data Activate: Aktivierung vertrauenswürdiger Daten für KI
Data Activate kann geschützte Backup-Daten in regulierte, KI-fähige Ressourcen umwandeln und dabei helfen, Risiken zu reduzieren sowie den Bedarf an zusätzlichen Datenplattformen zu vermeiden. Teams können relevante Datensätze innerhalb der Commvault Cloud identifizieren, Klassifizierungen, Schwärzungen und Vertraulichkeitskennzeichnungen vornehmen und anschließend kuratierte Daten in offenen Formaten (Apache Parquet, Iceberg) an nachgelagerte Analyse- und KI-Plattformen exportieren. Integrierte rollenbasierte Zugriffskontrolle, Verschlüsselung und eine Zero-Trust-Architektur tragen dazu bei, die Compliance bei jedem Schritt zu gewährleisten. Für Unternehmen, die Data Lakes in Cloud-Umgebungen betreiben, macht Data Activate historische und operative Daten für Modelltrainings, Analysen und Compliance-Workflows nutzbar – und verwandelt gespeicherte Backups so in eine Innovationsressource mit umfassender Governance und Prüfpfaden.
KI in der Praxis schützen und nutzen
KI-Resilienz für jedes Unternehmensprofil
Der Schutz und die Nutzung von KI lassen sich je nach KI-Reifegrad, Infrastrukturumfang und Prioritäten bei der Datensicherheit unterschiedlich umsetzen. Commvault Cloud unterstützt drei Profile: Unternehmen, die ihre KI-Workloads vor Bedrohungen schützen, Sicherheitsteams, die die Erkennung und Recovery beschleunigen, sowie Cloud-native Teams, die kontrollierte Daten für Innovationen nutzen.
Schutz von KI-Workloads und Data Lakes in Großunternehmen
Große Unternehmen, die KI-Workloads in Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen ausführen, sehen sich mit einer fragmentierten Schutzlandschaft konfrontiert – die meisten Backup- und Cloud-Datensicherheitsplattformen für Unternehmen wurden nicht für Data Lakes, Vektordatenbanken, Modellregister oder GPU-Recheninfrastrukturen entwickelt. Commvault Cloud schließt diese Lücke, indem es unveränderliche Backups und schnelle Recovery-Prozesse auf Enterprise-Niveau auf den KI-Anwendungsstack ausweitet. Für Unternehmen, die Data Lakes auf AWS (S3, FSx, Amazon Redshift), Azure (Data Lake Storage Gen 2, Cosmos DB) oder Google Cloud (BigQuery, AlloyDB) betreiben, bietet Commvault einheitliche Schutzrichtlinien, granulare Recovery und KI-basierten Schutz vor Bedrohungen wie Datenvergiftung, Prompt-Injektion und Angriffen auf Maschinenidentitäten. Der „Integration-First“-Ansatz von Commvault unterscheidet das Unternehmen von Anbietern von Cloud-Datensicherheit, die separate Verwaltungsebenen für KI-Workloads erfordern.
KI-gestützte Erkennung, Reaktion und prädiktive IT-Betriebsabläufe
Sicherheitsteams profitieren von KI-gestützter Bedrohungs- und Anomalieerkennung, die Datenmuster, Zugriffsverhalten und die Integrität von Backups über verschiedene Umgebungen hinweg überwacht – dabei werden Bedrohungen aufgedeckt und umsetzbare Erkenntnisse generiert, anstatt nur eine Flut von Rohwarnungen zu produzieren. Arlie Data Sense liefert Ursachenanalysen auf Basis von Protokoll- und Threat Scan-Daten und trägt so dazu bei, den manuellen Triage-Aufwand in schlanken Sicherheitsteams zu reduzieren. Arlie Recover kann die Reaktion auf Cybervorfälle in einen strukturierten, vom Operator gesteuerten Workflow verwandeln – von der Eindämmung der Bedrohung über die Identifizierung des Cleanpoints bis hin zur validierten Recovery. Im Bereich des prädiktiven IT-Betriebs kann die KI-gestützte Analyse Konfigurationsabweichungen, Lücken im Schutzumfang und anomale Muster identifizieren, bevor diese zu Vorfällen eskalieren. Dies stellt einen grundlegenden Wandel vom traditionellen, regelbasierten Backup-Management hin zu KI-gestützter operativer Intelligenz dar.
Kontrollierte KI-Datenaktivierung
Cloud-native Unternehmen, die KI-Anwendungen entwickeln, benötigen Zugriff auf vertrauenswürdige, regulierte Datensätze für Modelltraining, Feinabstimmung, Analysen und Compliance – ohne neue Pipelines oder Lücken in der Datensicherheit. „Data Activate“ von Commvault Cloud exportiert regulierte Backup-Daten in KI-fähigen Formaten (Parquet, Iceberg) nativ auf Plattformen wie Snowflake und Azure AI – unter Verwendung offener Standards anstelle proprietärer Bindungen. Für Unternehmen, die den besten Anbieter für Cloud-Datensicherheit zum Schutz und zur Nutzung von KI evaluieren, hebt sich Commvault durch seine „Integration-First“-Strategie und die native Abdeckung von Hyperscalern in den Bereichen Rechenleistung, Speicher und Datendienste von Anbietern ab, die separate Steuerungsebenen oder zusätzliche Agenten pro Cloud erfordern.
Häufig gestellte Fragen
Wie kann generative KI in der Cybersicherheit eingesetzt werden?
Generative KI lässt sich im gesamten Lebenszyklus der Cybersicherheit auf fünf besonders wirkungsvolle Arten einsetzen:
- Zusammenfassung von Bedrohungsinformationen: Korrelation von Signalen aus verschiedenen Datensicherheitsquellen zu für Analysten aufbereiteten Zusammenfassungen – wodurch die Zeit von der Erkennung bis zur Entscheidung erheblich verkürzt wird.
- KI-gestützte Phishing-Erkennung: Mithilfe von Verhaltens- und Sprachanalysen werden Phishing- und Spear-Phishing-Versuche identifiziert, die signaturbasierte Filter umgehen, darunter auch von KI generierte Social-Engineering-Inhalte.
- Automatisierte Reaktion auf Vorfälle: Koordination von Eindämmungsmaßnahmen – Isolierung von Systemen, Zurücksetzen kompromittierter Anmeldedaten, Blockierung bösartiger IP-Adressen – schneller als manuelle Reaktionsabläufe.
- Prädiktiver IT-Betrieb: Erkennung von Konfigurationsabweichungen, Lücken im Schutzumfang und anomalen Zugriffsmustern, bevor diese zu Vorfällen eskalieren.
- Agentenbasierte Recovery-Abläufe: Orchestrierung komplexer Cyber-Recovery-Abläufe über dialogorientierte Schnittstellen, mit menschlicher Bestätigung bei kritischen Aktionen.
Commvault Cloud kann alle fünf Funktionen über Metallic AI und die Arlie-Agentenbibliothek bereitstellen, zu der Arlie Data Sense (Bedrohungsanalyse und Protokollzusammenfassung), Arlie Recover (agentenbasierte Recovery-Koordination) und Arlie Advisor (kontextbezogene Sicherheits- und Ausfallsicherheitsempfehlungen) gehören.
Wie verbessert KI die Fähigkeiten zur Bedrohungserkennung?
KI verbessert die Bedrohungserkennung gegenüber herkömmlichen regelbasierten Ansätzen auf drei grundlegende Arten. Erstens: Umfang und Geschwindigkeit: KI-gestützte Modelle analysieren Millionen von Verhaltenssignalen – Netzwerkaktivität, Benutzerzugriffe, Anomalien bei Backup-Aufträgen und Datenbewegungen – gleichzeitig und in Echtzeit, während menschliche Analysten nur Stichproben durchführen können.
Zweitens: Erkennung von Zero-Day- und unbekannten Bedrohungen: Die KI-gestützte Anomalieerkennung identifiziert Abweichungen von festgelegten Basiswerten, ohne sich auf bekannte Angriffssignaturen zu stützen, und deckt so Bedrohungen auf, die herkömmliche Tools übersehen, bis sie Schaden anrichten.
Drittens: Reduzierung von Fehlalarmen: Durch adaptives Lernen können Modelle im Laufe der Zeit echte Anomalien von normalen Schwankungen unterscheiden und so die Alarmmüdigkeit verringern, die dazu führt, dass Analysten echte Bedrohungen übersehen. Insbesondere im Bereich des Datenschutzes identifiziert die KI-gestützte Anomalieerkennung frühe Anzeichen für die Vorbereitung von Ransomware – ungewöhnliche Verschlüsselungsmuster, Versuche, Backups zu löschen, Ausweitung von Berechtigungen –, noch bevor die eigentliche Angriffs-Payload ausgeführt wird. Commvault Cloud integriert die KI-gestützte Anomalieerkennung in Workflows für Datenschutz, Identitätsresilienz und Cyber-Recovery.
Was ist der Unterschied zwischen KI-Datensicherheit und dem Schutz von KI-Daten?
KI-Datensicherheit bedeutet, KI-Fähigkeiten zum Schutz von Unternehmensdaten einzusetzen – unter Verwendung von maschinellem Lernen für die Bedrohungserkennung, Zugriffskontrolle, Klassifizierung sensibler Daten, Anomalieerkennung und die Durchsetzung von Compliance-Vorgaben für alle Datentypen.
Der Schutz von KI-Daten bedeutet, die Daten zu sichern, auf die KI-Systeme angewiesen sind: Trainingsdatensätze, Modellparameter, Inferenz-Pipelines, Vektordatenbanken und die Recheninfrastruktur, auf der KI-Workloads ausgeführt werden.
Beides ist für eine umfassende KI-Sicherheitsstrategie im Unternehmen erforderlich. Unternehmen, die in KI-Datensicherheit investieren, aber ihre KI-Infrastruktur vernachlässigen, setzen ihre Modelle dem Risiko von Datenvergiftung, adversarialen Angriffen und Datenkorruption aus. Unternehmen, die KI-Daten schützen, aber keine KI in ihren Datensicherheitsprozessen einsetzen, verteidigen sich gegen moderne Bedrohungen mit veralteten Tools.
Commvault Cloud wurde entwickelt, um beide Aspekte auf einer einzigen Plattform abzudecken: den umfassenden Schutz von KI-Workloads bei gleichzeitiger Einbettung von KI-gestützter Erkennung, Anomalieerkennung und agentenbasierter Recovery-Intelligenz in den gesamten Betrieb.
Was sind die wichtigsten Bedrohungen für KI-Workloads, denen sich Unternehmen stellen müssen?
Wichtigste Angriffsvektoren, die auf die KI-Infrastruktur abzielen:
- Datenvergiftung und -manipulation: Angreifer schleusen bösartige Daten in Trainingsdatensätze ein, um das Modellverhalten zu verfälschen, was zu falschen Ergebnissen oder ausnutzbaren Hintertüren führt.
- Adversäre Angriffe: Subtile Manipulationen der Eingaben verleiten Modelle zu falschen Klassifizierungen – dabei wird ausgenutzt, wie neuronale Netze Informationen verarbeiten.
- Modellinversionsangriffe: Angreifer extrahieren sensible Trainingsdaten, indem sie Modellausgaben und Verhaltensmuster analysieren und so vertrauliche Informationen offenlegen.
- Prompt-Injektion: Bösartige Eingaben manipulieren das Verhalten großer Sprachmodelle über die vorgesehenen Parameter hinaus – relevant für jedes Unternehmen, das GenAI oder agentenbasierte Workflows einsetzt.
- Kompromittierung der Maschinenidentität: Angreifer kapern KI-Dienstkonten oder API-Zugangsdaten, um privilegierten Zugriff auf KI-Systeme und die von ihnen verarbeiteten Daten zu erlangen.
- KI-Lieferkettenangriffe: Sicherheitslücken bei der Datenbeschaffung, bei Modellkomponenten von Drittanbietern oder in Bereitstellungspipelines, die die Integrität der KI in großem Maßstab untergraben.
Die KI-Bedrohungsabwehr von Commvault Cloud schützt vor Prompt-Injection, vergifteten Modellen und Angriffen auf Maschinenidentitäten. Die KI-gestützte Anomalieerkennung überwacht Zugriffsmuster und Verhaltenssignale, die auf aktive Bedrohungen für die KI-Infrastruktur hindeuten können.
Wie verbessert KI-Automatisierung den IT-Betrieb und das Backup-Management im Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen?
Beim herkömmlichen Backup-Management müssen Administratoren Richtlinien manuell konfigurieren, den Erfolg von Jobs überwachen, Lücken in der Abdeckung identifizieren und Recovery-Vorgänge durchführen – was zu einem Betriebsaufwand führt, der sich nur schlecht skalieren lässt. KI-Automatisierung kann dies in drei spezifischen Bereichen verbessern. Im Schutzmanagement: KI-gestützte Richtlinienempfehlungen analysieren Metadaten der Workloads und Nutzungsmuster, um die Backup-Konfiguration zu optimieren und kontinuierlich auf Konfigurationsabweichungen zu überwachen, wodurch manuelle Überprüfungszyklen entfallen.
Im Bereich der Betriebsintelligenz: Die KI-gestützte Protokollanalyse liefert Ursachenanalysen und umsetzbare Empfehlungen anstelle von rohen Alarmdaten, wodurch sich die Zeit bis zur Behebung von Betriebsproblemen und die Reaktionszeit bei Vorfällen verkürzt. Bei der Recovery-Orchestrierung: Die agentenbasierte Automatisierung führt Teams durch komplexe Recovery-Abläufe – Eindämmung von Bedrohungen, Identifizierung von Cleanpoints, validierte Wiederherstellung – mit strukturierter Entscheidungsunterstützung anstelle einer vollständig manuellen Ausführung.
Der wesentliche Unterschied zum herkömmlichen Backup-Management: KI-Automatisierung kann Komplexität in großem Maßstab bewältigen und ermittelt, welche Workloads unzureichend geschützt sind, welche Wiederherstellungspunkte fehlerfrei sind und welche Maßnahmen als Nächstes priorisiert werden sollten. Commvault Cloud kann alle drei Aspekte über Metallic AI, die Arlie-Agentenbibliothek und das MCP-Server-Framework bereitstellen.
Wie geht Commvault bei „Protect & Leverage AI“ vor?
Commvault Cloud wurde entwickelt, um beide Seiten der KI-Datensicherheitsgleichung von einer einzigen, einheitlichen Plattform aus abzudecken. Für den Datenschutz: umfassende Backups, unveränderlicher Speicher und schnelle Recovery für den KI-Anwendungsstack – Data Lakes, Vektordatenbanken, Modellregister und Recheninfrastruktur über AWS, Azure und Google Cloud hinweg – mit KI-basierter Abwehr gegen Datenvergiftung, Prompt-Injektion und Angriffe auf Maschinenidentitäten.
Für die Ausfallsicherheit: Metallic AI und die Arlie-Agentenbibliothek integrieren KI-gestützte Bedrohungserkennung, Anomalieerkennung und agentenbasierte Recovery-Orchestrierung über den gesamten Plattformbetrieb hinweg, einschließlich Intelligenz zur Phishing-Erkennung, vorausschauender Einblicke in den IT-Betrieb und automatisierter Reaktion auf Vorfälle. Zur Erweiterung: Data Activate macht kontrollierte Backup-Daten in offenen Formaten (Parquet, Iceberg) für Analysen, Modelltraining und Compliance nutzbar; und der MCP-Server ermöglicht es Unternehmens-KI-Agenten, die Commvault Cloud über dialogorientierte Schnittstellen auf sichere Weise abzufragen, zu automatisieren und mit ihr zu interagieren.
Commvault arbeitet nach einem Rahmenwerk für verantwortungsvolle KI, dessen Schwerpunkte auf Zuverlässigkeit, Transparenz und menschlicher Aufsicht liegen – was das Unternehmen von Anbietern von Cloud-Datensicherheit unterscheidet, die proprietäre KI-Schichten oder separate Steuerungsebenen erfordern. Integration an erster Stelle: Native Anbindung an Databricks, CrowdStrike, AWS und andere KI- und Datensicherheits-Ökosysteme.
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