Neuer Radar Report: DDoS - Trends entdecken, Schutz optimieren.Zum Report

Produkte

Lösungen

Ressourcen

Partner

Warum Gcore

  1. Home
  2. Blog
  3. Künstliche Intelligenz und der Wettbewerbsvorteil von KI-Cloud-Clustering

Künstliche Intelligenz und der Wettbewerbsvorteil von KI-Cloud-Clustering

  • By Gcore
  • June 26, 2023
  • 5 min read
Künstliche Intelligenz und der Wettbewerbsvorteil von KI-Cloud-Clustering

Gcore hat kürzlich den Start seines neuen KI-Cloud-Cluster in Newport, Großbritannien, bekannt gegeben. Nach Luxemburg und Amsterdam ist dies der dritte Präsenzpunkt der KI-Cloud von Gcore und ein wichtiger Meilenstein für Unternehmen, die schnell und bequem innovative KI integrieren möchten. Anlässlich des Wachstums der Gcore KI-Cloud möchten wir KI-Clustering, die Art der KI-Clustering-Modelle und die Vorteile von KI-Clustering erläutern. Wenn KI-Cloud-Clustering für Sie Neuland ist, keine Sorgen! In diesem Blogartikel tauchen wir in das Thema KI-Clustering ein und erläutern, wie Sie damit den Wettbewerbsvorteil Ihres Unternehmens erheblich verbessern können.

Was ist KI?

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine transformative Technologie, mit der Unternehmen große Datenmengen analysieren und wertvolle Erkenntnisse gewinnen können. Während Unternehmen fortlaufend nach neuen Wettbewerbsvorteilen suchen, bietet KI-Clustering ein leistungsstarkes Tool, um Muster aufzudecken und ähnliche Datenpunkte zu gruppieren, was wiederum die betriebliche Entscheidungsfindung unterstützt.

Was ist KI-Clustering?

KI-Clustering ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens (ML), bei dem ähnliche Datenpunkte auf der Grundlage ihrer Merkmale gruppiert werden. Im Gegensatz zum überwachten Lernen verlässt sich KI-Clustering nicht auf vordefinierte Bezeichnungen oder Kategorien. Stattdessen erlaubt es den Daten selbst, Muster und Strukturen zu erkennen. Durch die Anwendung von Clustering-Algorithmen können KI-Systeme Daten in Gruppen einteilen, die jeweils einen bestimmten Cluster repräsentieren.

Stellen Sie sich vor, Sie erstellen eine Filmdatenbank und ordnen die Filme nach Genres. Sie können einzelne Genres wie Thriller oder Komödie nehmen und weiter nach Regisseuren, Produktionsland und Erscheinungsjahr aufschlüsseln. Diese Kategorisierung der Filme hilft Benutzern, mehr über einen Film zu erfahren.

In ähnlicher Weise gruppieren wir beim maschinellen Lernen oft ähnliche Datenpunkte, um etwas über ein bestimmtes Thema oder einen Datensatz zu lernen. Das Gruppieren von nicht gekennzeichneten Datenpunkten wird als Clustering bezeichnet. Da die Datenpunkte oder Beispiele nicht gekennzeichnet sind, fällt das Clustering unter das unüberwachte maschinelle Lernen.

Beim KI-Clustering werden ähnliche Elemente oder Beispiele gruppiert, um Muster und Beziehungen innerhalb des Datensatzes zu erzeugen. Sobald KI-Clustering die Muster und Beziehungen innerhalb der Daten identifiziert, können Sie ein tieferes Verständnis des Themas oder des Datensatzes gewinnen.

In Anbetracht der Datenmengen, die heute in fast jeder Branche erzeugt werden, gibt es für Clustering eine Vielzahl von Anwendungsfällen in einer Vielzahl von Branchen. Dazu gehören Marktsegmentierung, Social-Media-Analysen, Erkennung von Anomalien und medizinische Bildgebung.

Abbildung 1: KI-Clustering-Prozess

Clustering-Algorithmus-Modelle

Clustering-Algorithmus-Modelle sind unüberwachte Algorithmen für maschinelles Lernen, die dazu dienen, in einem unbeschrifteten Datensatz so viele Cluster wie möglich zu erstellen. Wie wir wissen, geht es beim Clustering um die Gruppierung nicht gekennzeichneter Daten. Daher kann es manchmal schwierig sein, den richtigen Clustering-Algorithmus für Ihren Anwendungsfall zu finden. Lassen Sie uns einige wichtige Arten von Clustering-Algorithmus-Modellen untersuchen, um ein grundlegendes Verständnis dafür zu erlangen, welche Art von Clustern jedes Modell erstellt, und um einige reale Anwendungsfälle kennenzulernen.

Dichtemodell

Dichtebasiertes Clustering ist eine Art von Clustering-Algorithmus, der Datenpunkte auf der Grundlage ihrer Dichte innerhalb des Datenraums gruppiert. Es zielt darauf ab, Bereiche mit hoher Datendichte zu identifizieren, die von Regionen mit geringer Dichte getrennt sind. Dieser Ansatz ist besonders nützlich für die Entdeckung von Clustern beliebiger Form und die Identifizierung von Ausreißern in den Daten.

Ein beliebter dichtebasierter Clustering-Algorithmus ist DBSCAN (Density-based spatial clustering of applications with noise). Dichtebasierte Clustering-Algorithmen sind in Szenarien nützlich, in denen Cluster unterschiedliche Formen, Dichten oder Größen haben. Hier sehen Sie eine visuelle Darstellung:

Abbildung 2: Dichtebasiertes Clustering

Ein Anwendungsfall für dichtebasiertes Clustering ist die Kundensegmentierung auf der Grundlage des Kaufverhaltens oder des geografischen Standorts. Durch die Gruppierung von Kunden, die in unmittelbarer Nähe leben und ein ähnliches Kaufverhalten aufweisen, können Unternehmen diese spezifischen Segmente mit personalisierten Marketingstrategien ansprechen.

Schwerpunktmodell

Das schwerpunktbasierte Clustering-Modell teilt die Daten in Cluster ein, basierend auf der Nähe der Datenpunkte zu den Cluster-Zentren. Jeder Cluster wird durch einen Schwerpunkt repräsentiert, der der Durchschnitt oder Mittelwert aller Datenpunkte innerhalb dieses Clusters ist.

Abbildung 3: Zentroidbasiertes Clustering

Schwerpunktbasiertes Clustering kann zur Analyse geografischer Daten eingesetzt werden, z. B. zur Identifizierung von Clustern von Kriminalitätsschwerpunkten in einer Stadt, zur Bestimmung optimaler Standorte für neue Geschäfte auf der Grundlage der Kundendichte oder zur Analyse von Mustern von Krankheitsausbrüchen in der Epidemiologie.

Der k-means-Algorithmus ist der am weitesten verbreitete schwerpunktbasierte Clustering-Algorithmus.

Verteilungsmodell

Das verteilungsbasierte Clustering zielt darauf ab, Gruppen oder Cluster in einem Datensatz auf der Grundlage der zugrunde liegenden Wahrscheinlichkeitsverteilung der Daten zu identifizieren. Verteilungsbasierte Clustering-Modelle schätzen die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (WDF) oder die parametrische Verteilung, die die Datenverteilung am besten repräsentiert. Dieser Ansatz ermöglicht eine flexible und nuancierte Darstellung der zugrunde liegenden Struktur der Daten.

Gaußsche Mischmodelle (GMM) sind ein weit verbreiteter Algorithmus für verteilungsbasiertes Clustering. Dabei wird davon ausgegangen, dass die Datenpunkte aus einer Mischung von Gaußschen Verteilungen erzeugt werden.

Abbildung 4: Verteilungsbasiertes Clustering

Verteilungsbasiertes Clustering kann für Finanzanalyseaufgaben wie Portfolio-Optimierung oder Risikobewertung eingesetzt werden.

Hierarchisches Modell

Beim hierarchischen Clustering wird, wie der Name bereits verrät, eine Hierarchie von Clustern erstellt, indem diese auf der Grundlage eines definierten Abstands- oder Ähnlichkeitsmaßes rekursiv zusammengeführt oder geteilt werden. Dabei wird jeder Datenpunkt zunächst als separater Cluster behandelt und nach und nach zu größeren Clustern zusammengefasst, die eine baumähnliche Struktur, das sogenannte Dendrogramm, bilden.

Abbildung 5: Hierarchisch basiertes Clustering

Das agglomerative hierarchische Clustering ist einer der am häufigsten verwendeten hierarchischen Clustering-Algorithmen. Es nimmt jeden Datenpunkt als separaten Cluster und führt die nächstgelegenen Cluster iterativ zusammen, bis eine Abbruchbedingung erfüllt ist.

Ein praktischer Anwendungsfall für hierarchisches Clustering ist die Analyse sozialer Netzwerke, um Communities oder Gruppen innerhalb eines Netzwerks zu identifizieren, z. B. um einflussnehmende Konten ausfindig zu machen oder Gemeinschaftsstrukturen zu untersuchen.

Wie KI-Clustering Ihren Wettbewerbsvorteil verbessert

Lassen Sie uns nun die Schlüsselbereiche untersuchen, in denen KI-Clustering einen wichtigen Beitrag zu Ihrem Unternehmen leisten kann.

Verbesserte und personalisierte Kundenerfahrung

Durch die Anwendung von KI-Clustering-Techniken auf Kundendaten können Sie wertvolle Erkenntnisse über Ihre Kunden gewinnen. Clustering-Algorithmen können Kundendaten – wie Kaufverhalten, Feedback, Social-Media-Interaktionen und Suchverlauf – analysieren, um verschiedene Kundensegmente mit unterschiedlichen Bedürfnissen und Vorlieben zu identifizieren. Diese Analyse kann dann genutzt werden, um Ihre Produkte und Dienstleistungen sowie Ihre Marketingaktivitäten auf die spezifischen Marktsegmente zuzuschneiden.

Bessere Strategien zur Kundenbindung

Mit KI-Clustering können Sie wertvolle Einblicke in das Verhalten, die Vorlieben und die Bedürfnisse Ihrer Kunden gewinnen, um bessere Strategien zur Kundenbindung zu entwickeln. Mit Clustering können Sie beispielsweise die Customer Journey auf der Grundlage von Kundeninteraktionen und Kontaktpunkten mit Ihrem Unternehmen analysieren, um deren Verbesserungsbedarf, gemeinsame Pfade und Engpässe zu identifizieren. Mit einem derart detaillierten Verständnis der Customer Journey können Sie Prozesse straffen und Kundenkontaktpunkte optimieren und schließlich das Vertrauen der Kunden gewinnen, was sich direkt auf Ihre Fähigkeit auswirkt, Kunden zu binden.

Vorausschauende Analysen und Prognosen

KI-Clustering, kombiniert mit prädiktiver Analyse, ermöglicht eine genaue Vorhersage zukünftiger Trends und des Kundenverhaltens. Indem Sie historische Daten analysieren und sie auf der Grundlage relevanter Variablen clustern, können Sie Vorhersagen über Kundenpräferenzen, Nachfragemuster und Marktverschiebungen treffen.

Im E-Commerce kann ein Unternehmen seinen Kundenstamm auf der Grundlage von Daten wie Kaufhäufigkeit, durchschnittlichem Bestellwert, Zeit seit dem letzten Kauf und Kennzahlen zur Website-Beteiligung in verschiedene Cluster unterteilen und dann hierarchisches Clustering verwenden, um Kunden mit ähnlichem Verhalten oder ähnlichen Merkmalen zu gruppieren. Dieses Clustering kann dann verwendet werden, um ein Vorhersagemodell zu erstellen, das trainiert werden kann und dann schließlich zur Vorhersage von Kundenverhalten und -mustern verwendet wird.

Betrugserkennung und Cybersicherheit

KI-Clustering spielt eine entscheidende Rolle bei der Aufdeckung betrügerischer Aktivitäten und der Verbesserung der Cybersicherheitsmaßnahmen. Mithilfe von KI-Clustering können Sie Datencluster erstellen, die sich auf Finanztransaktionen, Netzwerkverkehr oder Benutzerverhalten beziehen. Diese können dann verwendet werden, um ungewöhnliche Muster oder Anomalien zu erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten könnten. Dieser proaktive Ansatz hilft, sensible Daten zu schützen, finanzielle Verluste zu vermeiden und das Vertrauen der Kunden zu erhalten.

Produktentwicklung und Innovation

Sind Sie auf der Suche nach Markttrends, Verbraucherpräferenzen und unerfüllten Bedürfnissen? Durch das Clustern von Kundenfeedback und Nutzungsmustern erhalten Sie wertvolle Einblicke in Kundenbedürfnisse, Markttrends und Produktleistung.

Clustering erleichtert Innovation, indem es verborgene Erkenntnisse aufdeckt, die zu bahnbrechenden Ideen führen können. Sie können Ideen, Feedback oder Vorschläge von Kunden, Mitarbeitenden, Geschäftspartnern oder externen Quellen bündeln und aufkommende Themen, Trends oder potenzielle Produktverbesserungen und neue Produktideen identifizieren. Sie können auch eine Produktleistungsanalyse durchführen, um Muster zu erkennen und Vorhersagen über die zukünftige Produktnachfrage oder Marktverschiebungen zu treffen.

Fazit

KI-Clustering ist ein leistungsfähiges Tool, das Struktur und Einblicke in riesige Datenmengen bringt. Es kann wertvolle Erkenntnisse liefern, die Ihnen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen und Innovationen voranzutreiben. Mit der Weiterentwicklung der KI werden die Clustering-Techniken noch ausgefeilter und komplexer werden. Daher ist es wichtig, bei der Verwendung von KI-Clustering-Modellen die Datenqualität, die Wahl der Algorithmen und die Interpretation der Ergebnisse sorgfältig zu prüfen. Das bedeutet, dass es auch entscheidend ist, den richtigen KI-Infrastrukturanbieter zu finden, denn Sie benötigen die richtige Infrastruktur, die richtigen Tools und die richtigen Workflows, um Ihre KI-Anforderungen zu erfüllen. Gcore bietet einen vollständig verwalteten Service zum Erstellen und Trainieren von ML-Lernmodellen für jeden Anwendungsfall und einer vollständig verwalteten KI-Infrastruktur.

Related Articles

Ein globaler KI-Spickzettel: KI-Vorschriften der wichtigsten Regionen im Vergleich

KI-Entwicklungen erobern die Welt im Sturm. Unternehmen sollten sich aber bewusst sein, dass neue Chancen auch neue Herausforderungen mit sich bringen. Dem Impuls, die Technologie zu nutzen, müssen verantwortungsvolle Regel für deren Einsatz vorausgehen. Nur so ist sichergestellt, dass durch KI weder Unternehmen noch ihre Kunden Risiken ausgesetzt sind. Um diesem Anspruch gerecht zu werden, entwickeln Regierungen weltweit Gesetze zur Regulierung von KI und Datennutzung.Sich in einem immer komplexeren Netz von internationalen Vorschriften zurechtzufinden, kann überfordernd sein. Deshalb werden wir in diesem Artikel die Gesetzgebung einiger führender KI-Hubs auf allen Kontinenten aufschlüsseln und Ihnen genau die Informationen zur Verfügung stellen, die Ihr Unternehmen benötigt, um KI optimal zu nutzen – sicher, legal und ethisch vertretbar.Falls Sie unsere früheren Blogs verpasst haben, in denen wir die KI-Vorschriften nach Regionen aufgeschlüsselt haben, lesen Sie sie hier: Nordamerika, Lateinamerika, Europa, APAC, Naher Osten.Um die Zusammenfassung zu lesen, gehen Sie bitte zur Übersichtstabelle.Globale Trends der KI-RegulierungAuch wenn die Vorschriften je nach Standort variieren, haben sich 2024 weltweit mehrere übergreifende Trends herauskristallisiert. Dazu zählen eine Fokussierung auf Datenlokalisierung, risikoabhängige Regulierung und eine Priorisierung des Datenschutzes. Sie sind zu allgemein anerkannten Leitlinien geworden. Das gemeinsame Ziel aller Länder ist es, Innovationen zu fördern und gleichzeitig die Verbraucher zu schützen – auch wenn die einzelnen Regionen diese Ziele auf unterschiedliche Weise zu erreichen versuchen.Viele Länder folgen dem Beispiel der EU, deren KI-Gesetz ein mehrstufiges Regulierungsmodell je nach potenziellem Risikograd vorsieht. Bei diesem System gelten für jede Risikostufe unterschiedliche Anforderungen: Für Hochrisikoanwendungen, die entweder die öffentliche Sicherheit oder Bürgerrechte betreffen, gilt eine andere Sicherheitsstufe als für allgemeine KI-Anwendungen, bei denen die Risiken weniger hoch eingestuft werden.Europa: strukturiert und stringentEuropa hat einige der strengsten KI-Vorschriften der Welt mit Schwerpunkt Datenschutz gemäß der DSGVO sowie dem neuen risikoabhängigen KI-Gesetz. Dieser Ansatz beruht vor allem darauf, dass die EU den Schwerpunkt auf Verbraucherrechte legt und dafür sorgt, dass die Sicherheit der Nutzerdaten durch die digitale Technologie gewährleistet wird. Das vorgeschlagene KI-Gesetz der EU, über das noch verhandelt wird und das bis 2025 verabschiedet sein soll, stuft KI-Anwendungen nach den Risikoklassen „inakzeptables Risiko“, „hohes Risiko“, „begrenztes Risiko“ und „niedriges Risiko“ ein. Risikoreiche KI-Tools, wie sie bei biometrischer Identifizierung oder Finanzentscheidungen eingesetzt werden, müssen strenge Standards in Bezug auf Datenverwaltung, Transparenz und menschliche Aufsicht erfüllen.Einige EU-Länder haben zusätzliche Standards zum EU-Rahmen eingeführt, insbesondere für mehr Datenschutz und Kontrolle. Der deutsche DSK-Leitfaden zum Beispiel konzentriert sich auf die Rechenschaftspflicht großer Sprachmodelle (LLM) und fordert mehr Transparenz, menschliche Kontrolle und die Zustimmung zur Datennutzung.Unternehmen, die KI in Europa einsetzen wollen, müssen sowohl die einheitlichen Anforderungen des KI-Gesetzes als auch die mitgliedsspezifischen Vorschriften berücksichtigen, die eine differenzierte und strenge Compliance-Landschaft schaffen.Nordamerika: neue VorschriftenDie Vorschriften für künstliche Intelligenz in Nordamerika sind weit weniger einheitlich als die in Europa. Die USA und Kanada sind noch dabei, ihre jeweiligen KI-Rahmenregelungen auszuarbeiten, wobei der derzeitige Ansatz der USA weniger streng und zugleich innovationsfreundlicher ist, während Kanada eine zentralisierte Steuerung bevorzugt.Die Vereinigten Staaten arbeiten mit einem Hybridmodell aus bundesstaatlichen Richtlinien, wie dem Blueprint for an AI Bill of Rights, sowie einzelstaatlichen Gesetzen, wie dem California Consumer Privacy Act (CCPA) und dem Virginia Consumer Data Protection Act (VCDPA), die dazu dienen, einige der strengeren Datenschutzvorschriften durchzusetzen. Die zweistufige Vorgehensweise ähnelt dem in der EU, wo es sowohl Vorschriften auf EU-Ebene als auch auf Länderebene gibt.Der grundsätzlich liberale Ansatz der USA entspricht dem dortigen Verständnis der freien Marktwirtschaft und räumt Innovation und Wachstum den Vorrang vor strengen Sicherheitsmaßnahmen ein. Doch nicht alle Staaten machen sich einen solch freizügigen Umgang zu eigen. Die Divergenz zwischen strengen einzelstaatlichen Gesetzen und eher lockeren Bundesrichtlinien kann zu einer fragmentierten Regulierungslandschaft führen, die für Unternehmen nur sehr schwer zu durchschauen ist.Asien-Pazifik (APAC): divergierende Strategien mit Fokus auf InnovationDie APAC-Region entwickelt sich schnell zu einem globalen Spitzenreiter in Sachen KI-Innovation, deren wichtigsten Märkte das technologische Wachstum in verschiedenen Sektoren maßgeblich vorantreiben. Die Regierungen in der Region haben darauf mit der Schaffung von Rahmenbedingungen reagiert, die den verantwortungsvollen Einsatz von KI und die Datensouveränität in den Vordergrund stellen. Indiens künftiges Gesetz zum Schutz digitaler personenbezogener Daten (Digital Personal Data Protection Bill, DPDPB), Singapurs Modellrahmen für KI-Governance (Model AI Governance Framework) und Südkoreas Gesetz zur Förderung der KI-Industrie (AI Industry Promotion Act) werfen ein Schlaglicht auf die regulatorische Vielfalt in der Region und unterstreichen gleichzeitig die gemeinsame Forderung nach Transparenz und Datenlokalisierung.Es gibt keinen einheitlichen Ansatz für die Regulierung von KI in der APAC-Region. Länder wie China setzen beispielsweise einige der weltweit strengsten Gesetze zur Datenlokalisierung durch, während Japan „Soft-Law“-Prinzipien eingeführt hat und bald verbindliche Vorschriften erwartet. Diese unterschiedlichen Ansätze spiegeln die spezifische Balance zwischen Innovation und Verantwortung in jedem Land wider.Lateinamerika: neue Normen für den DatenschutzDie lateinamerikanische KI-Regulierungslandschaft befindet sich noch in der Entstehungsphase, wobei ein gemeinsamer Schwerpunkt auf dem Datenschutz liegt. Brasilien, das in der Region führend bei der digitalen Regulierung ist, erließ das Allgemeine Datenschutzgesetz (General Data Protection Law, LGPD) ein, das in seinem datenschutzfreundlichen Ansatz – ähnlich wie das argentinische Datenschutzgesetz– eng an die DSGVO angelehnt ist. Mexiko prüft ebenfalls eine KI-Gesetzgebung und hat bereits unverbindliche Leitlinien herausgegeben, in denen ethische Grundsätze und Menschenrechte betont werden.Während sich die regionale KI-Politik noch in der Entwicklung befindet, tendieren andere lateinamerikanische Länder wie Chile, Kolumbien, Peru und Uruguay zu Rahmenwerken, die Transparenz, die Zustimmung der Nutzer und menschliche Kontrolle in den Vordergrund stellen. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI werden die lateinamerikanischen Länder wahrscheinlich dem Beispiel der EU folgen und risikobasierte Vorschriften einführen, die sich mit Hochrisikoanwendungen, Datenverarbeitungsstandards und Datenschutzrechten befassen.Naher Osten: Zentren für KI-InnovationenDie Länder des Nahen Ostens investieren erheblich in KI, um das Wirtschaftswachstum anzukurbeln, weshalb auch die Politik besonders innovationsfreundlich ist. In vielen Fällen liegt der Schwerpunkt der Politik sowohl auf der Entwicklung technologischer Spitzenleistungen und der freiwilligen Einhaltung durch die Unternehmen als auch auf strengen gesetzlichen Anforderungen. Dies macht die Region zudem besonders komplex für Unternehmen, die sich bemühen, sich den Bedingungen jedes Landes anzupassen.Die VAE wollen sich durch Initiativen wie die UAE National AI Strategy 2031 als weltweit führend im KI-Sektor positionieren. Die Strategie umfasst ethische Leitlinien, legt aber auch Wert auf eine innovationsfreundliche Politik, die Investitionen anzieht. Saudi-Arabien geht einen ähnlichen Weg. Vorschriften wie die Standards für Datenmanagement und den Schutz personenbezogener Daten (Data Management and Personal Data Protection Standards)konzentrieren sich auf Transparenz und Datenlokalisierung, um die Daten der Bürger zu schützen und gleichzeitig die rasche Entwicklung von KI in allen Bereichen zu fördern. Israels KI-Regulierung stützt sich auf flexible, in den Datenschutzgesetzen verankerte Richtlinien, einschließlich des Datenschutzgesetzes (Privacy Protection Law, PPL), das 2024 geändert wurde, um es an die DSGVO der EU anzupassen.Übersichtstabelle mit ZusammenfassungRegionLand/RegionVorschrift/RichtlinieSchwerpunktAuswirkungen auf die WirtschaftEuropaEUKI-Gesetz (geplant)Risikoabhängige KI-Klassifizierung; hohe Standards bei Datenverwaltung, Transparenz und menschlicher AufsichtHöhere Aufwände bei Compliance, mögliche Verzögerungen bei der Einführung von KI aufgrund strikter Auflagen EUDatenschutzgrundverordnung (DSGVO)Datenschutz, Zustimmung zur Datenverarbeitung, Beschränkungen für grenzüberschreitende DatenübertragungenErhöhte Betriebskosten für die Einhaltung der Vorschriften, Herausforderungen für die globale Datenübertragung und -speicherungNordamerikaUSAEntwurf für ein KI-GrundgesetzKI-Sicherheit, Datenschutz, Fairness; unverbindliche staatliche LeitlinienFlexibilität ermöglicht Innovation, aber Gesetze auf Länderebene erhöhen das Risiko der Fragmentierung von Vorschriften USA (Bundesstaaten)California Consumer Privacy Act (CCPA) & Virginia Consumer Data Protection Act (VCDPA)Datenschutz, Verbraucherdatenschutz, strenge Einhaltung der Vorschriften zur DatenverarbeitungErhöhte gesetzliche Anforderungen für Unternehmen, die in strengen Bundesstaaten tätig sind KanadaArtificial Intelligence and Data Act (AIDA) (geplant)Nationale KI-Ethik und Datenschutz; Transparenz, Verantwortlichkeit für die Nutzung personenbezogener DatenErfordert Investitionen in KI-Auditsysteme und Dokumentation KanadaPersonal Information Protection and Electronic Documents Act (PIPEDA)Datentransparenz, Zustimmung der Nutzer, Verantwortlichkeit bei der Verwendung personenbezogener DatenBietet Organisationen die Möglichkeit, durch Transparenz das Vertrauen ihrer Kunden zu gewinnenAPAC (Asien-Pazifik)IndienDigital Personal Data Protection Bill (DPDPB)Datenschutz, Einwilligung der Nutzer, Datensouveränität, LokalisierungBetriebskosten für Systeme zur Datenlokalisierung, limitiert grenzüberschreitenden Datenfluss SingapurModell eines Rahmenwerks für KI-GovernanceVerantwortungsvolle KI-Nutzung, Data Governance, TransparenzUnternehmen, die sich frühzeitig an den Anforderungen orientieren, sichern sich einen Wettbewerbsvorteil SüdkoreaAI Industry Promotion ActUnterstützung der KI-Industrie, Transparenz, DatenlokalisierungFördert KI-Innovationen, bringt aber Lokalisierungskosten für internationale Unternehmen mit sich ChinaGesetze zur DatenlokalisierungStrenge Datenlokalisierung, Hoheit über die DatenverarbeitungDie Datenlokalisierung ist mit Kosten für die Einhaltung der Vorschriften verbunden und kann für ausländische Unternehmen, die in China tätig sind, Hindernisse darstellen JapanGesetz zum Schutz der Privatsphäre (Soft-Law-Grundsätze)Schutz der Privatsphäre, künftige verbindliche Vorschriften erwartetKurzfristige geschäftliche Flexibilität mit dem Potenzial für zukünftige Kosten für Compliance, wenn verbindliche Vorschriften eingeführt werdenLateinamerikaBrasilienAllgemeines Datenschutzgesetz (General Data Protection Law, LGPD)Datenschutz, Einwilligung in die Datenverarbeitung, Transparenz bei der DatennutzungDie Angleichung an die DSGVO kann europäischen Unternehmen den Einstieg erleichtern, birgt aber auch das Potenzial, die Kosten für die Einhaltung der Vorschriften zu erhöhen MexikoEthische Grundsätze der KI (nicht bindend)Ethische Grundsätze, Menschenrechte, Leitlinien für den verantwortungsvollen Umgang mit KIMinimale Compliance-Anforderungen, ein „Soft-Law“-Ansatz ermöglicht Unternehmen Flexibilität ArgentinienGesetz zum Schutz personenbezogener DatenDSGVO-konform; Einwilligung, Datenschutz, Nutzerrechte  ChileNational Intelligence PolicyMenschenrechte, Transparenz, Vermeidung von Bias beim Einsatz von KIGeringe Compliance-Kosten, aber Fokus auf ethische KI-Praktiken erforderlich KolumbienNational Policy for Digital TransformationEthische KI-Nutzung, verantwortungsvolle Entwicklung, DatensouveränitätFokus auf ethische Praktiken könnte Wettbewerbsvorteile bei öffentlichen Ausschreibungen schaffen PeruNationale Strategie für KIKI-Infrastruktur, Ausbildung von Fachkräften, ethische DatenpraktikenSchafft Möglichkeiten für Unternehmen, die sich mit KI-Schulungen und -Infrastrukturen befassen, erfordert jedoch ethische Orientierung UruguayAktualisierte KI-Strategie (in Arbeit)Governance in der öffentlichen Verwaltung, KI-InnovationErleichterung des Marktzugangs für innovationsorientierte Unternehmen trotz anspruchsvoller Anpassung an Governance-RahmenbedingungenNaher OstenVAELeitfaden für KI-Ethik und für die Einführung von KIEthische Standards, Datenschutz, verantwortungsvoller Einsatz von KIUnterstützt ethische KI-Entwicklung mit minimaler regulatorischer Belastung VAEDubai International Financial Center (DIFC) DatenschutzbestimmungenDatennutzung in KI-Anwendungen, Datenschutzrechte, DatenlokalisierungKann die Datenübertragung erschweren, positioniert Dubai aber als führendes KI-Land VAEKI-ChartaGovernance, Transparenz und Datenschutz in der KI-PraxisFördert die internationale Zusammenarbeit und betont den verantwortungsvollen Einsatz von KI Saudi-ArabienStandards für Datenmanagement und Schutz personenbezogener DatenTransparenz, Datenlokalisierung, minimale Einschränkungen für KI-InnovationenUnterstützt Innovation, erhöht aber Kosten für lokalisierte Datenverarbeitung Saudi-ArabienEthische Grundsätze der KI und Richtlinien für generative KIEthische Standards, verantwortungsvolle KI-Nutzung, Leitlinien für die IndustrieNiedrige Compliance-Kosten fördern Innovation IsraelPrivacy Protection Law (PPL) und KI-PolitikDatenschutz, DSGVO-konforme Änderungen (KI-Politik), ethische und flexible KI-RegulierungFlexibilität für ethisch handelnde Unternehmen, Angleichung an DSGVO kann europäische Zusammenarbeit erleichternCompliance-Management angesichts sich überschneidender VorschriftenCompliance-Management stellt schon immer eine Herausforderung dar. Angesichts der vielfältigen und oft widersprüchlichen Anforderungen, die weltweit gelten, ist die Einhaltung von Vorschriften heute jedoch schwieriger denn je. International tätige Unternehmen müssen eine Balance zwischen der Einhaltung strenger Vorschriften wie der EU-Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) oder den chinesischen Gesetzen zur Datenlokalisierung und der Einhaltung flexiblerer oder innovationsorientierter Rahmenwerke in Ländern wie Singapur und Saudi-Arabien finden. Unternehmen sind gefordert, ihre Abläufe an die unterschiedlichen Standards für Datenschutz, Transparenz und Governance anzupassen, was zu höheren Kosten und betrieblicher Ineffizienz führen kann. Diese Fragmentierung der Vorschriften zwingt Unternehmen oft zu erheblichen Investitionen in juristische Expertise, in Compliance-Infrastruktur und in maßgeschneiderte operative Strategien, um widersprüchliche Anforderungen zu erfüllen.Vereinfachung globaler KI-Compliance mit GcoreFür international tätige Unternehmen stellt die Einhaltung unterschiedlicher KI-Vorschriften eine große Hürde dar. State-of-the-Art-Technologien wie Sovereign Cloud und Edge Computing eröffnen jedoch neue Möglichkeiten, diese Standards zu erfüllen. Sovereign Clouds ermöglichen die Datenspeicherung und -verarbeitung innerhalb bestimmter Regionen, was es den Unternehmen erleichtert, die Gesetze zur Datenlokalisierung einzuhalten und gleichzeitig von der Skalierbarkeit der Cloud zu profitieren. Anbieter wie Gcore bieten Lösungen mit einem weltweiten Netz von Datenzentren an, die globalen Unternehmen einen nahtlosen Betrieb über Grenzen hinweg ermöglichen.Gcore ist führend im Edge Computing, das als Ergänzung zur Lokalisierung die Datenverarbeitung näher am Entstehungsort der Daten ermöglicht. Dies verringert den Bedarf an grenzüberschreitenden Datenübertragungen und verbessert sowohl Latenzzeit als auch Netzwerkeffizienz. Dies ist besonders vorteilhaft für KI-Anwendungen in Bereichen wie autonomes Fahren und Telemedizin, in denen sowohl Geschwindigkeit als auch Konformität entscheidend sind. Darüber hinaus vereinfacht Gcore die Einhaltung von Vorschriften wie der EU-DSGVO und dem KI-Gesetz, indem es dazu beiträgt, dass sensible Daten sicher und innerhalb der regionalen Grenzen bleiben.Entdecken Sie Gcore Inference at the Edge für die lückenlose Einhaltung von gesetzlichen Vorschriften

Edge Cloud-Updates für Dezember 2024

Wir freuen uns, Ihnen die neuesten Erweiterungen unserer Edge Cloud-Plattform vorstellen zu können, mit denen Sie mehr Flexibilität, Zuverlässigkeit und Kontrolle über Ihre Infrastruktur erhalten. Die Updates umfassen die Unterstützung mehrerer öffentlicher IPs für Bare Metal und verstärkte Maßnahmen zum Schutz vor Missbrauch. Für Neukunden haben wir ein exklusives Angebot für die Aktivierung von Bare Metal-Servern. Alle Details hierzu finden Sie in diesem Blog.Unterstützung mehrerer öffentlicher IPs für Bare MetalWir führen die Unterstützung mehrerer öffentliche IPs für Bare Metal-Server in dedizierten öffentlichen Subnetzen ein und erhöhen damit ihre Flexibilität und Zuverlässigkeit. Mit diesem Update können Sie zur Sicherung einer nahtlosen Servicekontinuität mehrere öffentliche IP-Adressen konfigurieren und so die Stabilität Ihrer Infrastruktur erhöhen. Mit mehreren IPs bleiben Ihre Dienste ohne Unterbrechung online, selbst wenn eine IP-Adresse ausfallen sollte.Diese Funktionalität bietet eine hohe Flexibilität und ermöglicht es Ihnen, Ihren Betrieb mühelos zu skalieren. Besonders nützlich ist dies bei der Bewältigung unterschiedlicher Workloads, der Steuerung des Datenverkehrs und bei komplexen Hosting-Umgebungen. Es ist zudem eine ideale Lösung für Hypervisor-Umgebungen, in denen die Trennung des Datenverkehrs über verschiedene IPs unerlässlich ist.Das müssen Sie wissen, bevor Sie loslegen:Diese Funktion funktioniert ausschließlich mit einem dedizierten öffentlichen Subnetz.Um diese Funktion zu aktivieren, stellen Sie bitte eine Anfrage an unser Support-Team.Die Anzahl der unterstützten öffentlichen IPs ist durch die Größe des dedizierten Subnetzes begrenzt, das Ihrem Bare Metal-Server zugewiesen ist.Bitte wenden Sie sich an unser Support-Team, wenn Sie künftig mehrere öffentliche IPs nutzen möchten.Verschärfte Maßnahmen zur Vermeidung von MissbrauchWir haben neue Maßnahmen zum Schutz vor Missbrauch ergriffen, um problematische Datenverkehrsmuster zu erkennen und einzudämmen, die Zuverlässigkeit der Services zu verbessern und Ihre Infrastruktur vor gefährlichen Aktivitäten zu sichern. Diese Updates tragen dazu bei, Ihr Netzwerk zu schützen und eine konsistente Leistungsfähigkeit Ihrer Applikationen zu erzielen.Weitere Informationen finden Sie in unserer Produktdokumentation.Testen Sie Bare Metal diesen Monat mit 35 % RabattGcore Bare Metal-Server sind die perfekte Wahl, um herausragende Performance zu erzielen und auch die anspruchsvollsten Workloads zu bewältigen. Durch ihre globale Verfügbarkeit bieten sie eine zuverlässige, leistungsstarke und skalierbare Lösung, wo immer Sie sie brauchen. Für begrenzte Zeit erhalten Neukunden zwei Monate lang 35 % Rabatt auf High-Frequency Bare Metal-Server*.Falls Sie von Ihrem Anbieter während Spitzenzeiten enttäuscht wurden oder Ihre Leistungsfähigkeit für 2025 ausbauen möchten, ist das die Gelegenheit für Sie. Nutzen Sie das Angebot bis zum 7. Januar, um sich einen der Rabatte für die ersten 500 Kunden zu sichern.Nutzen Sie das volle Potenzial der Edge CloudDiese Updates unterstreichen unser Engagement, Ihr Unternehmen fortlaufend mit Tools und Funktionen zu unterstützen, die Ihre Anforderungen erfüllen. Ob es um die Erhöhung von Flexibilität, einfacheres Server-Management oder bessere Kostenkontrolle geht – unsere Edge-Cloud-Plattform ist so konzipiert, dass Sie Ihre Ziele mit Sicherheit erreichen können.Ob es um die Erhöhung von Flexibilität, einfacheres Server-Management oder mehr Kostenkontrolle geht – unsere Edge-Cloud-Plattform ist so konzipiert, dass Sie Ihre Ziele mit Sicherheit erreichen können.Entdecken Sie Bare Metal von Gcore* Hinweis: Dieses Angebot gilt bis zum 7. Januar 2025. Der Rabatt gilt für zwei Monate ab Beginn des Abonnements und exklusiv für Neukunden, die High-Frequency Bare Metal-Server aktivieren. Der Rabatt erlischt automatisch nach zwei Monaten. Das Angebot ist auf die ersten 500 Aktivierungen beschränkt.

Die neuen FastEdge-Updates für November

Für FastEdge, unsere serverlose Edge-Computing-Lösung, veröffentlichen wir diesen Monat Verbesserungen, die Workflows vereinfachen, die Sicherheit erhöhen und das Anwendungsmanagement optimieren. Kunden von FastEdge haben jetzt Zugang zu Secret Storage Support, CLI und Konfigurationsvorlagen. Außerdem haben wir die Steuerung des Gcore-Kundenportals verbessert. Das sind die Neuerungen:Secret Storage SupportDie Verwaltung sensibler Informationen ist eine zentrale Herausforderung für moderne Anwendungen. Mit dem Secret Storage Support haben Sie jetzt Zugriff auf ein robustes System zur Verschlüsselung und Verwaltung von API-Schlüsseln, Anmeldeinformationen, Token und anderen sensiblen Daten in den Umgebungsvariablen Ihrer Anwendung.Das bedeutet für Sie Folgendes:Verbesserte Sicherheit: Schützen Sie vertrauliche Informationen mit den neuesten Verschlüsselungstechniken und verringern Sie so das Risiko von absichtlichen oder versehentlichen Datenlecks.Schlankere Verwaltung: Vereinfachen Sie Ihre Anwendungskonfiguration mit einem einzigen, sicheren Workflow für Umgebungsvariablen.Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Erfüllen Sie die strengen Datenschutz- und Datensicherheitsstandards und schützen Sie Ihre Anwendungen damit vor Verstößen und aufsichtsrechtlichen Konsequenzen.CLI (Command Line Interface)Die FastEdge-CLI ist ein leistungsstarkes Tool, das Entwicklern und DevOps-Teams die direkte Interaktion mit FastEdge über eine Befehlszeilenschnittstelle ermöglicht. Diese Funktion vereinfacht Arbeitsabläufe, indem sie eine Reihe von Befehlen für das Deployment Management, die Überwachung der Performance sowie die Integration in bestehenden CI/CD-Pipelines bietet. Darüber hinaus unterstützt sie lokale Tests, mit denen Teams Deployment-Umgebungen replizieren und Änderungen in Echtzeit erproben können, bevor sie live gehen.Das bedeutet für Sie Folgendes:Effiziente Automatisierung: Verringern Sie menschliche Fehler durch die Automatisierung von Aktualisierungen, Skalierung und der Verwaltung von Konfigurationen.Nahtlose Integration: Optimieren Sie Ihre CI/CD-Pipelines mit FastEdge, um schnellere Entwicklungszyklen, kürzere Markteinführungszeiten und geringeren Verwaltungsaufwand zu ermöglichen.Verbesserte Kontrolle: Verwenden Sie die CLI, um Einstellungen und Deployments zu verwalten, und geben Sie Entwicklern die nötige Flexibilität, Prozesse an ihre individuellen Anforderungen anzupassen.Erhöhte Flexibilität: Testen und debuggen Sie Ihre Anwendungen lokal, um Änderungen vor der Bereitstellung zu validieren, Risiken zu reduzieren und bessere Ergebnisse zu erzielen.Optimierte Entwicklung: Vereinfachen Sie Routineaufgaben, damit sich Ihre Teams ganz auf Innovationen und auf die Verbesserung der Performance Ihrer Anwendungen konzentrieren können.Wenn Sie den Umgang mit FastEdge CLI kennenlernen und die vollständige Dokumentation lesen möchten, besuchen Sie das FastEdge CLI GitHub-Repository.Vorlagen für eine schnelle KonfigurationVordefinierte Vorlagen optimieren die Bereitstellung von FastEdge-Services, indem sie die Konfiguration für gängige Anwendungsfälle erheblich vereinfachen. Diese Vorlagen bieten mehrere entscheidende Vorteile für Nutzer. Die vordefinierten Optionen für Caching, Sicherheit und Lastausgleich erlauben eine schnelle und fehlerfreie Einrichtung, die viel Zeit bei der Bereitstellung spart. Durch standardisierte Konfigurationen für alle Bereitstellungen sorgen die Vorlagen für Konsistenz im gesamten System, was Fehler reduziert und die Stabilität erhöht. Obwohl die Vorlagen die genannten standardisierten Vorteile bieten, sind sie flexibel und können problemlos Ihren spezifischen Anforderungen angepasst werden. Indem sie es Ihnen ermöglichen, konsistente Anpassungen in Ihrer gesamten Netzwerkinfrastruktur vorzunehmen, vereinfachen sie sowohl die Skalierungs- als auch die Wartungsprozesse.Verbesserte Verwaltung im Gcore-KundenportalDas aktualisierte Gcore-Kundenportal bietet erweiterte Tools für die Verwaltung von FastEdge-Services. So können Partner und Wiederverkäufer Kundeneinstellungen besser kontrollieren und Probleme beheben.Die zentrale Verwaltungsschnittstelle erlaubt es Ihnen, Kundeneinstellungen schnell zu ändern. Das spart Zeit und vereinfacht die Konfigurationsprozesse für Ihren Kundenstamm. Neuen Kunden können Sie benutzerdefinierte Vorlagen zur Verfügung stellen, die einen einheitlichen und effizienten Prozess möglich machen, der das Onboarding beschleunigt. Die systemeigenen Diagnosen und Auswertungen in Echtzeit helfen Ihnen, Anwendungsprobleme schneller zu beheben und Serviceausfälle zu minimieren. Außerdem können mit den Verbesserungen die Serviceleistungen für mehrere Kunden einfach verwaltet und skaliert und gleichzeitig konsistente Konfigurationen für den gesamten Kundenstamm gewährleistet werden.Bleiben Sie über künftige FastEdge-Updates informiertDiese Updates – in Kombination mit FastEdge, dem erweiterten Funktionsumfang unserer serverlosen Edge-Computing-Lösung – machen es einfacher denn je, sichere, skalierbare und leistungsstarke Anwendungen zu implementieren. Freuen Sie sich also auf weitere Verbesserungen im nächsten Monat!

Absicherung von Webanwendungen und APIs am Edge: die Leistungsfähigkeit von Edge WAAP

Da Anwendungsarchitekturen immer verteilter werden, erfordert die Sicherung von Webanwendungen und APIs einen proaktiven, anpassungsfähigen Ansatz, der über herkömmliche Web Application Firewalls (WAFs) hinausgeht. Lösungen zum Schutz von Webanwendungen und Anwendungsprogrammierschnittstellen (WAAP) verbessern die Sicherheit, indem sie die Schutzmaßnahmen näher an die Endbenutzer und potenzielle Bedrohungen heranbringen. Diese strategische Positionierung verringert die Latenzzeit, was zu schnelleren Reaktionszeiten und einem nahtloseren Benutzererlebnis führt. Edge-basiertes WAAP senkt das Risiko von Ausfallzeiten und schützt wichtige Ressourcen, indem es Bedrohungen wie DDoS-Angriffe, Bot-Traffic und API-Missbrauch abfängt, bevor sie die Kerninfrastruktur erreichen.Edge-basiertes WAAP bietet dynamische Skalierbarkeit und erhöhte Geschwindigkeit und bewältigt effizient große Datenmengen und unerwartete Nachfragespitzen. Verteilt auf zahlreiche globale Präsenzpunkte bietet sie robuste, flexible Sicherheit, die sich in Echtzeit an Bedrohungen und Angriffe anpasst und damit perfekt für den Schutz von Anwendungen in komplexen Multi-Cloud-Umgebungen geeignet ist.Warum WAAP am Edge?Bei zentralisierten WAAP-Lösungen steht in der Regel eine einzige Sicherheitsanwendung oder Software-Instanz zwischen dem Internet und der Anwendung. Die zentralisierte WAAP ist zwar in bestimmten Szenarien wirksam, hat aber ihre Grenzen, insbesondere wenn es um globale Anwendungen und verteilte Infrastrukturen geht. Zu den Nachteilen gehören:Latenz: Datenverkehr, der über einen zentralen Punkt geleitet wird, kann zu Latenz führen, was die Anwendungsleistung beeinträchtigt.Ein einziger Ausfallpunkt: Die Kompromittierung der zentralen Sicherheitsanwendung kann die gesamte Anwendung stark beeinträchtigen.Skalierbarkeit: Die Skalierung von zentralisierten Lösungen zur Bewältigung des zunehmenden Datenverkehrs und der sich entwickelnden Bedrohungslandschaft kann eine Herausforderung darstellen.Edge-WAAP hingegen verteilt Sicherheitsfunktionen auf mehrere Punkte im Netzwerk, häufig näher am Edge. Dieser Ansatz bietet mehrere Vorteile: geringere Latenzzeiten, bessere Leistung, höhere Sicherheit und größere Flexibilität. Betrachten wir sie der Reihe nach.Geringere LatenzzeitDurch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von CDN, um die Sicherheit in die Nähe des Endnutzers zu bringen, reduziert Edge WAAP die Latenzzeit erheblich, da der Datenverkehr näher an der Quelle verarbeitet wird. Die Latenzzeit steigt mit zunehmender physischer Entfernung zwischen Benutzern und Rechenzentren, so dass die Verringerung dieser Entfernung der Schlüssel zur Verbesserung der Reaktionszeiten ist. Dank des umfangreichen PoP-Netzwerks von Gcore auf der ganzen Welt werden Daten stets in der Nähe der Endnutzer verarbeitet. Dies reduziert die Datenübertragungsdistanz und ermöglicht eine schnellere Reaktion bei der Abwehr von Angriffen. Bei herkömmlichen Systemen bedeutet die Zentralisierung der Sicherheitsfunktionen, dass alle Anfragen (einschließlich potenziell böswilliger Anfragen) über eine einzige Stelle laufen, was zu Engpässen und einer Verlangsamung des Dienstes führen kann. Edge WAAP vermeidet dieses Problem, indem es die Sicherheitsfunktionen näher am Ursprung der Anfrage bearbeitet.Dies führt zu einer reibungsloseren und schnelleren Interaktion mit den Kunden, selbst bei Spitzenbelastungen. So könnte beispielsweise eine globale E-Commerce-Plattform Edge WAAP nutzen, um ein nahtloses Einkaufserlebnis in verschiedenen Regionen mit minimalen Verzögerungen zu ermöglichen. Durch niedrige Latenzzeiten verbessert Edge WAAP die Gesamtleistung der Anwendung und bietet die nötige Skalierbarkeit, um schwankende Verkehrsanforderungen zu bewältigen. Diese Struktur ermöglicht es Unternehmen, reaktionsschnelle und zuverlässige Dienste aufrechtzuerhalten, während sie wachsen, und unterstützt sowohl aktuelle als auch zukünftige Skalierungsanforderungen.Verbesserte SicherheitDie Kombination aus geringer Latenzzeit und globaler Netzverteilung macht Edge WAAP sicherer als Standard-WAAP-Lösungen. Indem der Datenverkehr näher an seiner Quelle verarbeitet wird, kann Edge-WAAP Bedrohungen in Echtzeit erkennen und abwehren, wodurch die Verzögerung zwischen der Identifikation böswilliger Aktivitäten und der Reaktion minimiert wird. Dieser Ansatz mit niedriger Latenz verringert das Zeitfenster für Angreifer und garantiert, dass Bedrohungen wie DDoS-Angriffe, Bot-Aktivitäten und API-Missbrauch neutralisiert werden, bevor sie die Kerninfrastruktur erreichen.Darüber hinaus nutzt Edge WAAP ein global verteiltes Netzwerk, um verdächtige Datenverkehrsmuster über Regionen hinweg zu überwachen, was die Transparenz erhöht und die Anwendung von Sicherheitsmaßnahmen auf der Grundlage des geografischen Ursprungs von Bedrohungen ermöglicht. Dieser Ansatz kommt vor allem Unternehmen zugute, die mit sensiblen Daten arbeiten oder Compliance-Anforderungen in mehreren Regionen erfüllen müssen. Durch die Kombination aus geringer Latenzzeit und umfassender, globaler Bedrohungsüberwachung bietet Edge WAAP proaktiven, anpassungsfähigen Schutz, der schnell auf neue Bedrohungen reagieren kann.Größere FlexibilitätEdge WAAP ermöglicht Unternehmen die Anpassung an sich entwickelnde Netzwerktopologien und Anwendungsarchitekturen. Durch die Bereitstellung von WAAP am Edge können Sicherheitsfunktionen verteilt und an ein sich änderndes Netzwerkumfeld angepasst werden, sei es aufgrund von Wachstum, veränderten Datenverkehrsströmen oder neuen Anforderungen an die Bereitstellung. Dank dieser Flexibilität kann WAAP eine Reihe von Architekturen unterstützen, von Multi-Cloud- und Hybrid-Umgebungen bis hin zu komplexeren, regionsspezifischen Konfigurationen.Der Edge-basierte Ansatz von Gcore lässt sich nahtlos in Multi-Cloud- und Hybrid-Umgebungen integrieren und erleichtert Unternehmen die Skalierung und Anpassung von Sicherheitskonfigurationen, wenn sie wachsen. Diese Flexibilität ist besonders wertvoll für Unternehmen, die in neue Regionen expandieren oder neue Technologien einführen, da Edge WAAP sich an ihre individuellen Infrastrukturanforderungen anpassen kann.Garantierte Sicherheit und Leistung mit Edge-basiertem WAAPEdge-basiertes WAAP ist eine leistungsstarke Lösung zur Sicherung moderner Anwendungen und APIs. Gcore WAAP bringt die Sicherheit näher an die Kunden heran und sorgt so für einen schnelleren und effizienteren Schutz dank unseres riesigen globalen Netzwerks von mehr als 180 Präsenzpunkten (PoPs) in mehr als 95 Ländern .Gcore WAAP arbeitet am Edge, um umfassenden Schutz vor DDoS-Angriffen, böswilligen Bots und API-Schwachstellen zu bieten. Außerdem lässt sie sich leicht skalieren, um hohe Datenverkehrsanforderungen in verteilten Multi-Cloud-Systemen zu bewältigen. Erfahren Sie, wie Gcore WAAP weltweit unübertroffene Geschwindigkeit bietet und Ihren Anwendungen robuste Sicherheit in einer Umgebung mit geringer Latenz ermöglicht.Erfahren Sie mehr über Gcore WAAP

Cyber Monday steht vor der Tür. Das gilt auch für die Hacker

Black Friday und Cyber Monday (BFCM) sind zwei der größten Online-Einkaufstage des Jahres. Im Jahr 2023 erreichten die Umsätze im E-Commerce in der Weihnachtszeit allein in den USA mehr als 12 Milliarden Dollar und für dieses Jahr wird ein weiterer Anstieg erwartet. Da das Online-Shopping in den letzten zehn Jahren immer beliebter geworden ist, hat sich die Begeisterung für BFCM auch über die Landesgrenzen hinaus verbreitet und ist heute eine der geschäftigsten Zeiten für Einzelhändler weltweit.Dieser Umsatzanstieg ist zwar eine gute Nachricht für die Unternehmen, doch zieht der Hype auch Cyberkriminelle an, die sich die verstärkte Online-Aktivität zunutze machen wollen. Hier erfahren Sie, warum Hacker BFCM ausnutzen wollen, wie sie dies tun und wie sich Unternehmen vor Hacks in der Weihnachtszeit schützen können.Kenne deinen Feind: Um was geht es für die Hacker?Es gibt mehrere Gründe, warum Cyberkriminelle es auf E-Commerce-Websites abgesehen haben, insbesondere während der geschäftigen Einkaufszeit zum Jahresende.Gestohlene Waren: Der persönliche Gewinn ist oft ein Hauptmotiv. Hacker nutzen ihre technischen Fähigkeiten, um Schwachstellen auf E-Commerce-Websites oder Zahlungsplattformen auszunutzen, um Einzelhändler um ihre Waren zu betrügen, ohne sie zu bezahlen.Angeberei: Hacker sind nicht nur durch finanzielle Belohnungen motiviert. Manche wollen auch im Internet mit dem Chaos prahlen, das sie verursacht haben, vor allem, wenn sie behaupten können, dass sie an den einkaufsreichsten Tagen des Jahres große Websites zum Stillstand gebracht haben.Sabotage von Konkurrenten: Einige Hacker-Aktivitäten gehen auf organisierte Gruppen zurück, die sich einen Vorteil auf dem Markt verschaffen wollen, indem sie ihren Konkurrenten zu einem Zeitpunkt finanziellen Schaden zufügen, an dem sich dies am stärksten auf deren Gewinne und deren Ruf auswirkt.Lösegeldforderungen: Inmitten des Trubels stehlen Hacker private und sensible Daten, um Unternehmen zu erpressen und Geld zu erpressen. Unternehmen könnten in Erwägung ziehen, Hacker zu bezahlen, um sie daran zu hindern, ein Datenleck aufzudecken.Übliche Angriffsmethoden der CyberkriminalitätCyberkriminelle suchen zunehmend nach neuen Wegen, um E-Commerce-Websites anzugreifen. Dies sind nur einige Techniken, die Sie kennen sollten.Automatisierte Scanner: Cyberkriminelle nutzen diese Tools, um Tausende von Websites zu scannen und nach Schwachstellen zu suchen, die sie ausnutzen können. Da der Scanvorgang nicht manuell überwacht werden muss, können die Kriminellen in kurzer Zeit maximalen Schaden anrichten.Phishing-Angriffe: Hacker zielen auch direkt auf Kunden ab. Mithilfe von E-Mails, Pop-up-Fenstern und gefälschten Nachrichten verleiten die Kriminellen Menschen dazu, ihre Konto- und Kreditkartendaten weiterzugeben. Die Kriminellen nutzen diese Daten dann für ihre Einkäufe. Für das Unternehmen können dann Verluste entstehen, wenn es diese betrügerischen Transaktionen zurückerstatten muss.Malware: Malware oder „schädliche Software“ kann ohne Wissen des Eigentümers direkt in ungeschützte E-Commerce-Websites eingeschleust werden. Diese Malware ermöglicht es Kriminellen, unbemerkt Geld, Anmeldeinformationen und andere Benutzerdaten zu stehlen.DDoS-Angriffe: Skrupellose Kriminelle verwenden Hacking-Tools und Bots, um riesige Mengen an Traffic auf eine Website zu leiten. Diese Zunahme des Traffics hindert legitime Kunden daran, auf die Website zuzugreifen, und zwingt sie dazu, bei der Konkurrenz zu kaufen, was zu Umsatzeinbußen für die betroffenen Unternehmen führt.Geschenkkarten-Knacken: Angreifer nutzen die Hochsaison für Geschenke aus, indem sie Millionen von Zahlenvariationen durch Geschenkkartenformulare laufen lassen. Auf diese Weise können sie Geschenkkartennummern mit positivem Kontostand ermitteln und sie verkaufen, bevor der rechtmäßige Karteninhaber die Möglichkeit hat, sie zu benutzen.Kontoübernahmen: Betrüger können mithilfe automatisierter Bots die Anmeldedaten von Kundenkonten übernehmen, um andere böswillige Aktivitäten auszuführen, z. B. die Kontrolle über das Konto zu übernehmen, Datendiebstahl zu begehen und unbefugte Einkäufe zu tätigen.Horten von Lagerbeständen: Feindliche Bots manipulieren das Inventar von Einzelhandels-Websites, indem sie eine Kauftransaktion starten und nicht abschließen. Da viele Online-Shops ihre Lagerbestände in Echtzeit aktualisieren und Artikel während des Transaktionsprozesses als nicht vorrätig kennzeichnen, können echte Kunden keine Artikel kaufen, die eigentlich zum Verkauf stehen, weil sie scheinbar nicht verfügbar sind.Scalping-Angriffe: Cyberkriminelle setzen automatisierte Scalping-Bots ein, um begehrte, stark nachgefragte Produkte wie Konzertkarten, Designerkleidung oder beliebtes Spielzeug zu kaufen. Die Käufe werden dann zu überhöhten Preisen auf Websites Dritter oder auf dem Schwarzmarkt weiterverkauft, sodass sowohl die Unternehmen als auch die Kunden leer ausgehen.So können sich Unternehmen schützenTrotz der Tatsache, dass die Betrüger immer innovativer werden, ist die gute Nachricht, dass fast 99 % der Angriffe durch grundlegende Sicherheitsvorkehrungen verhindert werden können. Zunächst einmal sollten Unternehmen sicherstellen, dass ihr E-Commerce-System und ihre Plugins immer auf dem neuesten Stand sind und dass sie keine nicht vertrauenswürdige Open-Source-Software verwenden. Virtuelles Patching, das Schwachstellen beseitigt, indem es als virtueller Schutzschild fungiert und bösartigen Traffic filtert, kann dieses Problem lösen.Es ist auch ratsam, keine sensiblen Kundendaten auf den Systemen Ihres Unternehmens zu speichern, die über das absolut Notwendige hinausgehen. Das Speichern von Kreditkartennummern und sensiblen Kundendaten ist streng geregelt und erfordert von Unternehmen die Einhaltung von Standards wie PCI DSS oder ISO 2700x. Selbst vorschriftsmäßig vorgehende Unternehmen sollten nur das speichern, was für die Aufrechterhaltung ihrer E-Commerce-Website zwingend erforderlich ist, um das Risiko im Falle eines Cyberangriffs zu minimieren.Der Schutz Ihrer Website ist keine einmalige Aufgabe. Es ist wichtig, regelmäßig nach Schwachstellen im Code und in der Anwendungsschicht einer Website zu suchen. Schwachstellen-Scanner konzentrieren sich auf die Identifizierung und Auflistung von Schwachstellen auf Ihrer Website und dienen als erster Schritt zur Risikominderung.Zu den Tools, mit denen Websites kontinuierlich vor bösartigem Datenverkehr geschützt werden können, gehören WAAP und DDoS-Schutz. Diese arbeiten im Hintergrund, um Ihre Infrastruktur vor häufigen Angriffen zu schützen, bevor sie geschehen, sodass Sie die Folgen nicht abmildern müssen. Wenn Sie diese Aufgaben an einen zuverlässigen Drittanbieter auslagern, können Sie sich entspannt zurücklehnen und wissen, dass Ihre Sicherheitslösung selbst die komplexesten und neuesten Bedrohungen abwehrt.So kann Gcore helfen, Ihre Website abzusichernEs ist noch Zeit, Sicherheitsmaßnahmen für Ihre Website zu implementieren, bevor die Saison der Weihnachtseinkäufe beginnt. Die bewährten Sicherheitslösungen von Gcore, WAAP und DDoS Protection, können zum Schutz Ihrer Website und Ihres E-Commerce-Frameworks beitragen.Wenn Sie Ihre Sicherheitsprobleme im Urlaub mit uns besprechen möchten, nehmen Sie Kontakt mit uns auf. Einer unserer Experten kann Ihnen bei der Entscheidung helfen, was für Ihr Unternehmen das Richtige ist, damit Sie sich auf die Betreuung Ihrer Kunden konzentrieren können, anstatt sich gegen Betrüger zu wehren.Kontaktieren Sie uns, um Ihre Anforderungen an die Cybersicherheit zu besprechen

GTA-V-FiveM-Server vor DDoS-Angriffen schützen

Ein reibungsloser, ununterbrochener Spielbetrieb ist das ultimative Ziel jedes Spieleunternehmens und jedes Spieleserver-Betreibers, aber unaufhörliche DDoS-Angriffe drohen, das Spielerlebnis unzähliger Spieler zu stören. Spieleserver sind besonders anfällig, da sie einen Datenaustausch mit geringer Latenz und in Echtzeit benötigen, sodass selbst eine kurze Unterbrechung schwerwiegende Auswirkungen haben kann. Die Spielebranche war in der ersten Hälfte des Jahres 2024 die am stärksten von DDoS-Angriffen betroffene Branche, wobei Ausfallzeiten allein Unternehmen zwischen 25.000 $ und 40.000 $ pro Stunde kosteten.Warum benötigt FiveM DDoS-Gegenmaßnahmen?Gegenmaßnahmen sind eine spezialisierte Komponente einer DDoS-Schutzlösung, die die einzigartigen Eigenschaften und Schwachstellen bestimmter Spieleserver berücksichtigt. Im Gegensatz zum Standard-DDoS-Schutz, der sich auf breit angelegte Filtertechniken konzentrieren kann, sind die Gegenmaßnahmen darauf ausgelegt, nicht autorisierten Datenverkehr in Echtzeit zu erkennen, zu filtern und zu blockieren. Diese gezielten Schutzmaßnahmen sind für Spiele unerlässlich, da sie aktiv verhindern, dass bösartiger Traffic die Spielqualität beeinträchtigt, indem sie die spezifischen Schwachstellen der jeweiligen Serverumgebung ausgleichen.FiveM ist eine Multiplayer-Modifikation für den berühmten Titel „Grand Theft Auto V“ (GTA V) von Rockstar Games. Mit FiveM können Benutzer eigene Multiplayer-Server mit modifizierten Spielscripts erstellen. Diese Modifikationen machen private Rollenspielerlebnisse und einzigartige Spielmodi möglich und erfreuen sich bei Spielern mit vielfältigen, von der Community bestimmten Inhalten zunehmender Beliebtheit. Diese Individualisierung zieht eine große, aktive Spielergemeinde an, was diese Plattformen zu attraktiven Zielen für DDoS-Angriffe macht.FiveM erfordert zusätzlich zum Standardschutz DDoS-Gegenmaßnahmen, da DDoS-Angriffe auf seine Spieleserver besonders raffiniert und hartnäckig sein können. Gegenmaßnahmen bieten einen aktiven, adaptiven Ansatz, der spezielle Algorithmen und Logik verwendet, um die für diese Spieleserver spezifischen Bedrohungen zu stoppen. Sie überwachen kontinuierlich die Netzwerkaktivitäten, blockieren aufkommende Bedrohungen und minimieren die Unterbrechung des Spielbetriebs, um ein stabiles und angenehmes Spielerlebnis zu gewährleisten.Wie die Gegenmaßnahmen von Gcore FiveM-Server absichernGcore DDoS-Präventionsmaßnahmen für FiveM bieten spezialisierten und zuverlässigen Schutz durch das ENet-Protokoll, eine Netzwerkkommunikation, die hauptsächlich für Hochleistungs-Gaming-Anwendungen verwendet wird. Das ENet-Protokoll gewährleistet, dass die Datenpakete effektiv und in der richtigen Reihenfolge zugestellt werden, und verbessert so die Zuverlässigkeit, die für die Wahrung der Spielqualität entscheidend ist.So schützen die Gcore-Gegenmaßnahmen FiveM-Server mit ENet und weiteren Methoden:Spielserver-Ersatz: Ersetzt vorübergehend den Server während des ENet-Handshakes und verbessert so die Verbindungssicherheit.Passive Paketprüfung: Untersucht eingehende Pakete auf Einhaltung des ENet-Protokolls.Autorisierte Verbindungen: Die IPs, die den ENet-Handshake abschließen, werden auf eine Whitelist gesetzt, um sicherzustellen, dass nur legitime Benutzer auf den Server zugreifen.Traffic-Filterung: Identifiziert legitimen Datenverkehr und garantiert, dass echte Benutzer nicht von schädlichen Anfragen betroffen sind.Rate Limiting: Begrenzt Benutzeranfragen innerhalb bestimmter Zeitrahmen und verringert so das Risiko einer Systemüberlastung durch böswillige Benutzer.Unsere Lösung sichert die FiveM-Server mit diesen Gegenmaßnahmen und ermöglicht den Spielern ein unterbrechungsfreies und sicheres Spielerlebnis.Aufbau einer DDoS-sicheren SpielumgebungDa DDoS-Angriffe immer raffinierter werden, ist die Implementierung robuster Schutzmaßnahmen für die Aufrechterhaltung eines reibungslosen, störungsfreien Spielbetriebs auf Servern wie FiveM unerlässlich geworden. Gegenmaßnahmen wie die Traffic-Filterung, Rate Limiting und Verhaltensanalyse können die Auswirkungen dieser Angriffe erheblich reduzieren, das Spielerlebnis schützen und die Ausfallsicherheit der Server gewährleisten.Die fortschrittlichen, cloudbasierten, mehrschichtigen Sicherheitslösungen von Gcore wurden speziell für den Schutz von Gaming-Communities vor DDoS-Bedrohungen entwickelt. Lesen Sie unseren aktuellsten Gcore Radar Report, um mehr über die neuesten DDoS-Trends und Gegenmaßnahmen zu erfahren.Erfahren Sie mehr über den DDoS-Schutz von Gcore

Subscribe
to our newsletter

Get the latest industry trends, exclusive insights, and Gcore updates delivered straight to your inbox.