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Studie belegt: CIOs liefern echten Mehrwert mit Maschinellem Lernen

Neue Studie zeigt, dass progressive CIOs mit Maschinellem Lernen alltägliche Probleme lösen

Studie belegt: CIOs liefern echten Mehrwert mit Maschinellem Lernen

(Bildquelle: ServiceNow)

Frankfurt am Main, 14. November 2017 – ServiceNow (NYSE:NOW) veröffentlicht eine neue Studie, bei der weltweit 500 Chief Information Officers (CIOs) befragt wurden. Die Umfrage ergab, dass Maschinelles Lernen (ML) in Unternehmen angekommen ist und alltägliche Arbeitsabläufe unterstützt. Um den vollen Wert auszuschöpfen, müssen Führungskräfte geeignetes Fachpersonal finden, das im Einklang mit Maschinen arbeiten kann, und zusätzlich die Unternehmensstrukturen und -prozesse neugestaltet.

Für The Global CIO Point of View befragte ServiceNow CIOs aus 11 Ländern und 25 Branchen, inklusive 90 CIOs aus Deutschland und Österreich, um Wettbewerbsvorteile von Maschinellem Lernen offenzulegen und zu erfahren, wie Führungskräfte mittels ML ihre Ziele erreichen können. IDC schätzt, dass sich bis 2020* Investitionen in ML fast verdoppeln werden. Neueste Analysen zeigen zudem, dass „Experte für Maschinelles Lernen“ eine der am schnellsten wachsenden Positionen innerhalb der IT ist**.

Menschen arbeiten Seite an Seite mit intelligenten Maschinen für ein genaueres, schnelleres und wachsendes Geschäft
Die Studie bestätigt eine wachsende Zuversicht bei Führungskräften in Deutschland und Österreich, dass ML schnellere und präzisere Entscheidungsprozesse liefern wird. Software für Maschinelles Lernen ist nämlich in der Lage, ihre eigene Leistung zu analysieren und anhand der Ergebnisse zu verbessern, und das ohne menschliches Eingreifen. So können Menschen komplexere Entscheidungen treffen. Angaben der CIOs aus Deutschland und Österreich:

-51% Prozent der Befragten sagen, dass sie weit über die Automatisierung von Routineaufgaben, wie Sicherheitswarnungen, hinaus sind. Komplexe Entscheidungen, wie zum Beispiel Reaktionen auf Sicherheitswarnungen, erfolgen schon automatisiert.
-83,5% der CIOs glauben, Entscheidungen wesentlich präziser treffen zu können. 69% Prozent sagen, dass Entscheidungen von Maschinen präziser sein werden als von Menschen.
-64% der CIOs bestätigen, dass routinemäßige Entscheidungsprozesse einen bedeutenden Teil der Arbeitszeit von Mitarbeitern und Führungskräften in Anspruch nehmen. Das steigert den potentiellen Wert von Automatisierung. Laut 65% der CIOs werden automatisierte Entscheidungsprozesse zum Unternehmenswachstum beitragen.

„Wir sehen drei Entscheidungsvarianten, die automatisiert werden können – Weiterleitungen, Klassifizierungen oder Vorhersagen“, kommentiert Georg Goller, Area Vice President Deutschland, ServiceNow. „Alltägliche Aufgaben, wie das Beantragen von IT -Tickets oder das Weiterleiten der Vertriebsleads, liefern bereits heute Ergebnisse. Das Maschinelle Lernen ist vom Hype zur Realität geworden.“

Experten für Maschinelles Lernen können Digitale Transformation nicht alleine umsetzen
CIOs in Deutschland und Österreich sind dem Markt für Maschinelles Lernen voraus, 94% von ihnen nutzen bereits die Technologie oder planen, diese einzusetzen, global sind es 89%.

66% der CIOs aus Deutschland und Österreich sagen, dass sie Digitalisierung in ihrem Unternehmen leiten und 55,5% glauben, dass ML eine bedeutende Rolle dabei spielt. 55% der befragten CIOs aus Deutschland und Österreich sagen, dass sie im Unternehmen ML bereits nutzen. 39% gaben an, die Technologie in Zukunft einzusetzen.

Um die Vorteile der Technologie optimal zu nutzen, legen Unternehmen Fokus auf die Bereiche Personal, Organisation und Prozesse. Angaben der CIOs aus Deutschland und Österreich:

-Nur 30% der CIOs beschäftigen Mitarbeiter mit Fähigkeiten, die für Maschinelles Lernen nötig sind.
-48% der Befragten passten die Stellenbeschreibung in Bezug auf ML an. 35,5% bestätigen einen Mangel an nötigen Fähigkeiten, um intelligente Maschinen zu verwalten. 54,5% geben an, nicht das erforderliche Budget zu haben, Mitarbeiter entsprechend zu schulen.
-49% der CIOs sagen, dass Datenqualität ein wesentliches Hindernis bei der Umstellung ist. 54,5% nennen veraltete Prozesse als entscheidenden Grund.
-Global entwickelten 52,5% Methoden zur Überwachung von Maschinenfehlern.

„Ohne Maschinelles Lernen könnten Unternehmen Digitale Transformation nicht so effektiv umsetzen wie jetzt“, sagt Georg Goller. „Um das volle Potenzial der Maschinellen Lerntechnologie zu nutzen, müssen CIOs ihre Rolle als Transformationsleiter ausbauen. Das hat einen entscheidenden Einfluss darauf, wie Organisationen Geschäftsprozesse gestalten, Daten organisieren sowie Fachkräfte einstellen und ausbilden.“

ML-Pioniere profitieren bereits – Ergebnisse schon heute liefern
Eine ausgewählte Gruppe der befragten CIOs (weniger als 10%) sind ihren Kollegen in Sachen Maschinelles Lernen voraus. Diese Erst-Nutzer liefern ein Modell, das CIOs hilft, die Technologie optimal einzusetzen:
-Nahezu 90% der Erst-Nutzer glauben, dass automatisierte Entscheidungsprozesse zum Unternehmenswachstum beitragen. Im Vergleich, nennen 67% aller Studienteilnehmer andere Faktoren.
-Rund 80% dieser Studienteilnehmer entwickelten Monitoring-Methoden für Maschinenfehler, bei den anderen Teilnehmern waren es 41%.
-Mehr als Dreiviertel dieser CIOs veränderten Stellenprofile mit Fokus auf Maschinelles Lernen, bei den anderen waren es 35%.
-Über 70% erarbeiteten einen Plan für Transformation von Unternehmensprozessen, im Vergleich zu den anderen Teilnehmern, von denen nur 33% solche Pläne entwickelten.

„Die ersten CIOs, die ML einsetzten, kombinierten Maschinelles Lernen mit Unternehmensprozessen und entsprechenden Kompetenzen, um das Umsatzwachstum stärker voranzutreiben“, sagt Georg Goller. „Sie berichten über bessere Ergebnisse mit grundlegenden Technologien und können sich so auf Innovationen konzentrieren, wie z. B. die Automatisierung komplexer Entscheidungsprozesse, die sich unmittelbar auf die Ergebnisse auswirken.“

Fünf Schritte für optimale Nutzung von Maschinellem Lernen
ServiceNow zeigt CIOs, wie sie Digitale Transformation mit Maschinellem Lernen schaffen können:

1.Grundlage schaffen und Datenqualität steigern. Eines der Haupthindernisse für die Umsetzung von ML ist die Datenqualität. Wenn Maschinen auf Grundlage von schlechten Daten Entscheidungen treffen, liefern sie wertlose Ergebnisse und erhöhen zudem das Risiko. CIOs müssen daher Technologien nutzen, die Datenerhebung und -übertragung ins Maschinelle Lernen vereinfachen.
2.Nach dem Realisationswert priorisieren. Bei der Planung sollte der Fokus auf Diensten liegen, die am häufigsten im Einsatz sind. Die Automatisierung dieser Dienste wird die größten Geschäftsvorteile generieren. Daher ist es wichtig, Dienste mit unstrukturierten Arbeitsabläufen zu wählen, die von Automatisierung profitieren würden. Anstatt die bestehenden Services und Prozesse in ein neues Modell zu verlagern, sollten diese im Rahmen der Transformation neu orchestriert werden.
3.Außergewöhnliches Kundenerlebnis. Der Hauptvorteil einer schnelleren und genaueren Entscheidung liegt in herausragender internen und externen Kundenerfahrung. Um optimale Kundenerfahrung liefern zu können, müssen Unternehmen in Kompetenzen für Maschinelles Lernen investieren.
4.Neue Kompetenzen und Unternehmenskultur. CIOs müssen die zukünftigen Rollen im Unternehmen identifizieren und vorhersehen, wie sich Mitarbeiter mit Maschinen beschäftigen werden. Dabei müssen sie mit der Einstellung und Ausbildung beginnen. CIOs müssen eine Kultur aufbauen, die ein neues Arbeitsmodell sowie neue Fähigkeiten umfasst. Das beinhaltet neue Richtlinien für Führungskräfte, Ingenieure und Mitarbeiter für die künftige Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine.
5.Messen und berichten. CIOs wissen um die Vorteile vom Maschinellen Lernen, aber andere Führungskräfte und Vorstandsmitglieder im Unternehmen müssen oft erst überzeugt werden. CIOs sollten Ziele setzen, Erfolgsfaktoren noch vor der Implementierung entwickeln und ein solides Geschäftsmodell aufstellen, um die erforderliche Finanzierung überhaupt und vor allem langfristig zu erhalten. Zudem sollten sie auch in Erwägung ziehen, automatisierte Benchmarks für Kollegen in ihrer Branche und andere Unternehmen mit ähnlicher Größe zu erstellen.

Erhebungsmethodik
ServiceNow beauftragte Oxford Economics, 500 CIOs über Maschinelles Lernen und automatisierte Entscheidungsprozesse zu befragen. Die Befragten sind aus Österreich, Australien, Frankreich, Deutschland, den Niederlanden, Neuseeland, Singapur, Spanien, Schweden, Großbritannien und den USA und umfassen eine breite Palette von B2B- und B2C-Sektoren. Die Umfrage wurde über computergestützte Telefoninterviews (CATI) durchgeführt. Oxford Economics wurde 1981 als Joint Venture mit der Business School der Oxford University gegründet. Oxford Economics ist spezialisiert auf evidenzbasiertes Vordenken, Prognosen und ökonomische Wirkungsanalysen.

*Worldwide Semiannual Cognitive/Artificial Intelligence Systems Spending Guide, IDC, October 2016. http://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS41878616 Spending on artificial intelligence and machine learning is expected to grow rapidly from less than $8 billion in 2016 to $47 billion by 2020, according to IDC.

** https://www.ibm.com/analytics/us/en/technology/data-science/quant-crunch.html

Tweet: Neue #CIO-Studie: Mehr als Hype-Maschinelles Lernen bietet schnellere, präzisere Betriebsentscheidungen #servicenow

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Unternehmen müssen schneller werden, aber fehlende Prozesse und veraltete Tools halten sie auf. Jeden Tag erfolgen tausende Kundenanfragen, IT-Vorfälle und HR-Fälle über unterschiedliche Wege und wechseln hin und her zwischen Personen, Maschinen und Abteilungen. Unstrukturiert, nicht-dokumentiert und nicht-verbessert seit Jahren. Das ServiceNow® System of Action™ kann diese unstrukturierten Arbeitsmuster der Vergangenheit mit intelligenten, zukunftsfähigen Workflows ersetzen. So kann jeder Mitarbeiter, Kunde und jede Maschine Anfragen über eine einzige Cloud-Plattform tätigen. Alle Abteilungen, die diese Anfragen bearbeiten, können Aufgaben zuweisen und priorisieren, untereinander zusammenarbeiten, die Hauptursachen erfahren, Einblicke in Echtzeit gewinnen und Maßnahmen durchführen. Das steigert die Mitarbeitermotivation, verbessert das Service Level und bringt entscheidende Kostenersparnisse. Arbeiten mit Lichtgeschwindigkeit (Work at Lightspeed™). Erfahren Sie mehr auf www.servicenow.de

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DriveLock SE expandiert in USA und APAC

Endpoint Protection Platform in EMEA, USA und Asien-Pazifik-Region verfügbar

München, 05. Oktober 2017 – DriveLock SE, einer der international führenden Spezialisten für IT- und Datensicherheit, erschließt nach EMEA nun weitere Märkte in den USA und in der Region Asien-Pazifik. Das deutsche Unternehmen antwortet damit auf die Nachfrage in den Regionen und bietet seine fortschrittliche Endpoint Protection Platform mit Artificial Intelligence (AI) auch in den Vereinigten Staaten, in Australien, Neuseeland sowie Singapur an.

Der Sicherheitsexperte DriveLock wird die Aktivitäten in den USA aus Pleasonton nahe San Francisco, Kalifornien heraus steuern. Das Standbein im Asien-Pazifik befindet sich in Sydney, Australien. Ein wichtiger Markt in dieser Region ist aber vor allem Singapur. Die Finanzbranche dort hat einen besonders hohen Bedarf an Datenschutz, weil viele persönlichen Daten effektiv und zukunftsfähig gesichert werden müssen.

Dazu hat DriveLock als eines der ersten Security-Unternehmen seine Endpoint Protection Platform mit Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen erweitert. DriveLock AI verfügt über intelligente und lernfähige Module für Application Control, Data Loss Prevention und Forensics. Die Lösung bietet Anwendern Predictive Whitelisting, dass das Nutzerverhalten analysiert und basierend darauf die Prüfung und Installation von Patches sowie Anwendungen automatisiert. Data Loss Prevention erstellt anhand von Schlagwörtern automatisch Auszüge bzw. Zusammenfassungen von Dateien. Dadurch werden vertrauliche Dokumente viel schneller und einfacher klassifiziert. Forensics mit AI bringt automatisch sämtliche Ereignisse, Aktionen, Nutzer und Endgeräte in Zusammenhang, um Security-Teams völlige Transparenz zu bieten und verdächtige Aktivitäten zu erkennen.

„Die IT-Bedrohungslandschaft entwickelt sich weiter und Cyberattacken werden nicht nur zunehmend komplexer, sondern auch globaler. Die Erschließung der Regionen USA und Asien-Pazifik ist für uns der nächste logische Schritt, Anwendern hochentwickelte IT-Sicherheitslösung weltweit zur Verfügung zu stellen“, sagt Anton Kreuzer, CEO von DriveLock SE. „Damit IT-Sicherheit den Cyberbedrohungen stets einen Schritt voraus ist, müssen die Lösungen kontinuierlich weiterentwickelt werden. Bei DriveLock arbeiten wir ununterbrochen daran, unsere Endpoint Protection zu perfektionieren, um Kunden auf der ganzen Welt modernste, zukunftsfähige und voll integrierte IT-Sicherheit nach deutschen Maßstäben zu bieten.“

Das deutsche Unternehmen DriveLock SE ist einer der international führenden Spezialisten für Cyber Security. Mit seiner Endpoint Protection Platform basierend auf Artificial Intelligence ist das Unternehmen weltweit eines der ersten seiner Branche, das intelligente, lernfähige Cyber Security in Zeiten von Industrie 4.0 und Internet of Things bietet. Herausragend ist DriveLock insbesondere aufgrund seiner extrem granularen Möglichkeiten im Regulieren von USB- und anderen Geräten durch Device Control, bei der Verschlüsselung von Festplatten (FDE) und Daten auf mobilen Datenträgern. Durch Application Control mit Predictive Whitelisting kann die Ausführung von Ransomware nachhaltig verhindert werden, selbst wenn diese noch nicht bekannt ist. Somit wird ein Rundumschutz für alle Arten von Endgeräten gewährleistet.

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RTI CEO spricht auf dem IoT Solutions World Congress 2017

Stan Schneider, RTI vom 3.-5. Oktober in Barcelona

RTI CEO spricht auf dem IoT Solutions World Congress 2017

RTI präsentiert seine Konnektivitätsplattform für das Industrielle Internet der Dinge in Barcelona.

Sunnyvale (USA)/München, September 2017 – Real-Time Innovations (RTI) nimmt am IoT Solutions World Congress 2017 in Barcelona teil (3.-5. Oktober, Fira de Barcelona). Geschäftsführer Stan Schneider hält hier zwei Präsentationen, zudem ist RTI an seinem Stand im Industrial Internet Consortium (IIC) Pavilion anzutreffen.

Über 250 der innovativsten und einflussreichsten Köpfe des Industrial IoT kommen auf dem Kongress für das industrielle Internet der Dinge zusammen, um sich auszutauschen, neue Ideen vorzustellen und darüber zu sprechen, wie das IIoT zahlreiche Märkte beeinflusst. Zu diesen zählen Produktion, Gesundheitswesen, Energie und Versorgungswirtschaft, vernetztes Transportwesen, Gebäude und Infrastruktur, Einzelhandel, Landwirtschaft, Bergbau, Krankenhäuser und mehr.

Auf dem Event präsentiert Stan Schneider zusammen mit Richard Soley, Executive Director des IIC, das „Industrial Internet Connectivity Framework (IICF), a Guide to IIoT Connectivity“ am 4. Oktober um 17.10 Uhr. Schneider nimmt außerdem am Forum über „Machine Learning: Applying Neural Networks in IoT Use Cases“ am 5. Oktober um 11.10 Uhr zusammen mit Verantwortlichen von IIC, Dell, MIT Media Lab uvm. teil.

RTI hat sich von Anfang an dem IIC verpflichtet und teilt dessen Ziel, die Architektur für die nächste industrielle Revolution zu entwickeln, zu testen und zu fördern. So ist Stan Schneider im Lenkungsausschuss tätig und leitet den Testbed-Unterausschuss. Zudem leiten RTI-Verantwortliche die IIC-Teams zu Konnektivität, Datenmanagement, Interoperabilität, Ökosystem und Security sowie Testbeds zu Smart Grid, Gesundheitswesen und Edge-Intelligenz. Darüber hinaus haben technische Experten von RTI den IIC-Industrieleitfaden einschließlich des IICF und des Industrial Internet Security Frameworks (IISF) mitverfasst.

RTI bietet eine Konnektivitätsplattform für das IIoT, die auf dem Data Distribution Service (DDS) Standard der Object Management Group (OMG) basiert. Als Software Framework teilt der RTI Connext DDS Datenbus Informationen in Echtzeit und lässt Applikationen als ein integriertes System zusammenarbeiten. Er begegnet einigen der härtesten Anforderungen, z. B. Integration und Kontrolle von Fahrzeug-Subsystemen, Fahrzeug-Interaktionen, Tracking- und Kontrollfunktionen zur Verkehrsüberwachung, verlässliche Kommunikation über unsichere Kanäle wie WLAN und Mobilfunk sowie Vernetzung medizinischer Geräte.

Real-Time Innovations (RTI) bietet die Konnektivitätsplattform für das Industrielle Internet der Dinge (IIoT). Der RTI Connext® Datenbus ist ein Software-Framework, das Informationen in Echtzeit teilt und Applikationen als ein integriertes System zusammenarbeiten lässt. Es verbindet sich über Feld, Fog und Cloud. Seine Zuverlässigkeit, Security, Leistung und Skalierbarkeit haben sich bereits in den anspruchsvollsten industriellen Systemen bewiesen. Diese umfassen u. a. Medizintechnik, Automotive, Energie, Luft- und Raumfahrt, Industrieautomatisierung, Transport, SCADA, Marinesysteme sowie Wissenschaft und Forschung.
RTI zählt zu den innovativsten Anbietern von Produkten, die auf dem Data Distribution Service™ (DDS) der Object Management Group (OMG) basieren. Das privat geführte Unternehmen hat seinen Sitz in Sunnyvale, Kalifornien.

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Centrify Analytics Service stoppt in Echtzeit Sicherheitsverletzungen basierend auf dem Anwenderverhalten

Die neue Centrify Lösung nutzt maschinelles Lernen zur Risikoeinschätzung und ermöglicht Umsetzung von Zugriffsentscheidungen in Echtzeit

Santa Clara, CA/München, 16.02.2017 – Centrify, einer der führenden Lösungsanbieter zum Schutz digitaler Identitäten von Unternehmen mit hybriden IT-Landschaften, gibt den Launch seines neuen Analytics Service bekannt. Der neue Service nutzt maschinelles Lernen zur Risikoeinschätzung, basierend auf dem sich ständig verändernden Anwenderverhalten. Anhand dieser Risikoeinschätzungen werden Anwenderaktivitäten Risc Scores zugeteilt und die passenden Reaktionen auf diese Aktivitäten durchgeführt. Dabei entscheidet der Service in Echtzeit, ob der Zugriff gewährt wird, ob zu einer besseren Authentifizierung aufgefordert werden soll oder ob der Zugriff komplett geblockt wird.

Nach einer aktuellen Forrester Studie*, die von Centrify in Auftrag gegeben wurde, kam es erschreckenderweise bei zwei Dritteln der befragten Organisationen zu durchschnittlich fünf Sicherheitsverletzungen in den letzten zwei Jahren. Milliarden Benutzernamen und Passwörter wurden gestohlen und stehen jetzt für Cyber-Angriffe zur Verfügung. Das erhöht das Risiko für zukünftige Datenverluste. Cyber-Angriffe mit gestohlenen Zugangsdaten sind sehr gefährlich, da sie perfekt getarnt sind. Angreifer sehen aus wie normale Anwender und erregen keinen Verdacht, weil die IT nur normale Anwenderaktivitäten erfasst.

Den Teufelskreis der Datenlecks unterbrechen
Centrify ermöglicht der IT, den Kreislauf aus Account Exploitation und Imitation zu beenden. Der neue Service stoppt nicht nur abnormale Zugriffsanfragen in Echtzeit, sondern er identifiziert auch möglicherweise kompromittierte Benutzerkonten und informiert die IT darüber. Das beschleunigt die Analyse und verringert den Aufwand, der für die Risikoeinschätzung in heutigen hybriden IT-Landschaften erforderlich ist. Zusätzlich sorgt die Unterstützung der IT-Abteilung durch ein auf maschinellem Lernen basierenden System dafür, dass Policies für Endgeräte, Apps, Seiten, Services und Ressourcen nicht mehr händisch erstellt werden müssen.

Balance zwischen Sicherheit und optimaler Benutzererfahrung der Endanwender
Bisher wurde bei der Erstellung von Sicherheitsrichtlinien für Mitarbeiter, Auftragsnehmer, Partner und privilegierte Anwender typischerweise die Sicherheit über die Benutzererfahrung gestellt. Verhaltensbasiertes Scoring bedeutet nun, dass Anwender eine reibungslose Benutzererfahrung genießen können, wenn sie ein geringes Risiko darstellen. Das bedeutet unkomplizierten Zugriff und gesteigerte Produktivität bei gleichzeitig hoher Sicherheit.

„Der Centrify Analytics Service schneidet Sicherheitsrichtlinien auf Individuen zu und informiert automatisch über risikobehaftetes Verhalten“, sagt Michael Neumayr, Regional Sales Director Zentraleuropa bei Centrify. „Damit unterstützen wir IT-Profis dabei, das Risiko von Datenlecks zu minimieren. Zusätzlich bekommen sie auch sofortige Sichtbarkeit über die Risiken von Accounts. Sie müssen sich nicht mehr durch Log Files und Unmengen alter Daten durcharbeiten. Dank unserem breiten Spektrum an Enforcement Points, das Endgeräte, Applikationen und IT-Infrastruktur umfasst, können wir die Durchsetzung von risikobasierten Policies in Echtzeit am Zugriffspunkt erzwingen. Das heißt, dass sehr riskante Bedrohungen geblockt werden können, wohingegen Anwender mit niedrigem Risiko autorisierten Zugriff auf Apps, privilegierte Zugangsdaten oder privilegierte Sitzungen bekommen.“

Risikobasierter Zugriff gibt der IT neue Einblicke durch Risc Scoring für End- und privilegierte Anwender für die Kontrolle von Policies und welche Aktion für welches Risikolevel angemessen ist. Beispiele von risikobasiertem Zugriff sind:
– Single Sign-On (SSO) für Applikationen: So lange das Verhalten eines Endanwenders seinen typischen Aktivitäten entspricht, ist das Risiko niedrig und die IT erlaubt einfachen Zugriff auf Apps mit einem Klick.
– Multifaktor-Authentifizierung (MFA) für Abfrage von Passwörtern: Wenn ein IT-Administrator privilegierte Zugangsdaten abrufen oder eine privilegierte Sitzung auf einem Server oder einer anderen Ressource von einem Ort aus initiieren will, der für ihn nicht typisch ist, wird das Risikolevel angehoben. Der Admin wird dann zu einer weiteren Authentifizierung aufgefordert.
– Besonders hohe Hürden für outgesourcte IT: Wenn ein Angreifer die Zugangsdaten eines Anwenders von ausgelagerter IT von einem unbekannten oder noch nie erfassten Gerät aus einsetzt, kann der Zugriff komplett geblockt werden. Dadurch wird der Angriff gestoppt, bevor er Fahrt aufnehmen kann.

Der neue Analytics Service ist Teil der Centrify Identity Services Platform. Kunden können also eine risikobasierte Policy über die ganze grenzenlose, hybride IT-Landschaft aus Endgeräten, Cloud-Applikationen, IaaS, IT-Server und Ressourcen hinweg implementieren – für detailliertere Heuristiken und eine effektivere Policy. Analytics Service ist als Add-on zum Centrify Identity Service und zum Centrify Privilege Service verfügbar. Er ist eine nahtlose Erweiterung von Centrify“s adaptiver MFA, die damit um maschinelles Lernen ergänzt wird. Analytics Service vereinfacht die Konfiguration für die IT und eliminiert ständige MFA, wodurch der Zugriff der Endanwender vereinfacht wird.

Mehr über Centrify“s Analytics Service und die Möglichkeit eines Tests auf der Centrify Seite: https://www.centrify.com/de/loesungen/

* Die Forrester Studie finden Sie hier: https://www.centrify.com/lp/forrester-stop-the-breach-IAM-maturity-model?utm_campaign=forrester%20stop%20the%20breach&utm_medium=pr&utm_source=press%20release&utm_content=&utm_term=&ls=928-006-pr

Über Centrify
Centrify definiert IT-Sicherheit neu. Mit Centrify ergänzen Organisationen den herkömmlichen, statischen und perimeterbasierten Ansatz um den Schutz der Millionen verteilten Verbindungen in den grenzenlosen hybriden IT-Landschaften heutiger Unternehmen.
Als einziger branchenweit anerkannter, führender Anbieter von Lösungen für Privileged Identity Management und Identity-as-a-Service bietet Centrify eine einzige Plattform, um den Zugriff aller Anwender auf Apps und Infrastruktur in den grenzenlosen hybriden IT-Landschaften heutiger Unternehmen mittels Identity Services zu schützen.
IT-Sicherheit heute definiert sich auch über die Sicherheit digitaler Identitäten. Das ist Identity Defined Security.
Über 5000 Kunden, inklusive mehr als die Hälfte der Fortune 50 Unternehmen, vertrauen auf Centrify, um ihre Organisationen zu schützen. Erfahren Sie mehr auf www.centrify.com/de
Centrify unterstützt Unternehmen dabei, Risiken zu reduzieren und Datenverlust zu vermeiden.

Centrify ist ein eingetragenes Markenzeichen und Centrify Server Suite, Centrify Privilege Service sowie Centrify Identity Service sind Markenzeichen der Centrify Corporation in den Vereinigten Staaten von Amerika und in anderen Ländern. Alle anderen Marken sind Eigentum ihrer jeweiligen Inhaber.

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Neues Machine-Learning-Feature von SentinelOne erkennt Cyberbedrohungen bevor sie Schaden anrichten

Neues Machine-Learning-Feature von SentinelOne erkennt Cyberbedrohungen bevor sie Schaden anrichten

SentinelOne CEO Tomer Weingarten

SentinelOne, der Spezialist für Endgerätesicherheit der nächsten Generation, erweitert seine Endpoint Protection-Plattform ab sofort um eine Deep File Inspection (DFI) Engine. Die neue Funktionalität kann hochentwickelte Cyber-Bedrohungen identifizieren sowie deren Ausführung verhindern und führt zudem leistungsstarke, statische Echtzeit-Analysen durch. Auf diese Weise kann dateibasierte Malware noch vor ihrer Ausführung und unabhängig von Signaturen erkannt und abgewehrt werden.

Dank der neuen DFI Engine bietet SentinelOne den derzeit einzigen Next Generation-Endgeräteschutz, der fortschrittliche statische Prävention mit dynamischer Verhaltens-basierter Erkennung verknüpft – nahtlos auf einer einzigen Plattform.

Die DFI Engine beruht auf SentinelOne“s preisgekrönter Machine-Learning-Technologie und konnte deren Endpoint Protection-Plattform bei verschiedenen Validierungen der unabhängigen Testinstitute AV Comparatives und AV-Test bereits Bestnoten einbringen. Darüber hinaus wurde die Plattform als erster zertifizierter Antivirus-Ersatz für MacOS ausgezeichnet.

„Herkömmliche Antivirus-Lösungen sind der heutigen hochentwickelten und dateibasierten Malware längst nicht mehr gewachsen, da sich diese viel schneller ausbreitet als neue Signaturen erstellt werden können“, sagt Tomer Weingarten, CEO von SentinelOne. „Mit der SentinelOne Endpoint Protection-Plattform können Unternehmen nicht nur ihre Abwehr bekannter und unbekannter Malware stärken – und zwar ohne performancebelastende Scans und Signatur-Updates -, sie sind vielmehr auch in der Lage, ihren generellen Schutz vor Angriffen aus jeglicher Richtung zu verbessern und gleichzeitig das Management ihrer Endgerätesicherheit optimieren. Durch die Kombination von leistungsstarker Machine-Learning-Technologie und unserer Forschungsarbeit können wir mit unserem vielschichtigen Schutzansatz sowohl traditionelle AV-Lösungen als auch ausschließlich Präventions-basierten Next Generation-Endgerätschutz hinter uns lassen.“

Die signaturlose statische Prävention der DFI Engine wird auf Windows-, MacOS- und Linux-Endgeräten unterstützt.

Darüber hinaus lässt sich die SentinelOne Endpoint Protection-Plattform ab sofort mit Active Directory integrieren, was es IT- und Security-Managern ermöglicht, etwa ihre vorhandenen Strukturen als Gruppe in der SentinelOne Management-Konsole wiederzuverwenden.

SentinelOne gestaltet mit seiner integrierten Plattform die Zukunft der Endpoint Security. Sie vereint die Prävention, Identifizierung und Abwehr von Bedrohungen, die von Nationalstaaten, Terroristen oder der organisierten Kriminalität ausgehen. Das einzigartige Konzept von SentinelOne basiert auf der tiefgehenden Beobachtung aller Systemprozesse und kombiniert sie mit innovativem, maschinellem Lernen. Damit lassen sich gefährliche Verhaltensweisen schnell isolieren und Geräte gegen fortschrittliche, gezielte Bedrohungen in Echtzeit schützen. SentinelOne wurde von einem Elite-Team von Cybersicherheits- und Verteidigungsexperten gegründet, die von IBM, Intel, Check Point Software Technologies, McAfee, Palo Alto Networks und den israelischen Streitkräften stammen. Distributor in Deutschland ist Exclusive Networks.

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Neuaufstellung der Bereiche Smart Data Analytics und IoT

Neue Positionen bei Lufthansa Industry Solutions

Neuaufstellung der Bereiche Smart Data Analytics und IoT

Michael Koch, Dr. Holger Schlüter, Dr. Lars Schwabe von Lufthansa Industry Solutions (v.l.n.r.)

Lufthansa Industry Solutions hat ihre Business Unit Technology Consulting neu aufgestellt. Michael Koch, Dr. Holger Schlüter und Dr. Lars Schwabe übernehmen zum 1. Dezember 2016 als Associate Directors die Teamleitung der Bereiche Smart Data Analytics und Internet of Things.

Michael Koch, 32, wird Associate Director für den Bereich Smart Data Analytics. Der Informatiker ist seit Januar 2014 Berater in der Business Unit Technology Consulting mit dem Schwerpunkt Data Analytics & Business Intelligence Innovation. Zuvor war der Data Scientist als Consultant bei der Adastra Group tätig.

Dr. Holger Schlüter, 53, übernimmt als Associate Director die Teamleitung des Bereichs Internet of Things (IoT). Der promonierte Elektroingenieur arbeitet seit Februar 2015 als Technology Consultant in der Business Unit und ist dort unter anderem für den Aufbau des Bereichs Industrie 4.0 / IoT zuständig. Schlüter kam von T-Systems International, wo er als Business Consultant tätig war.

Dr. Lars Schwabe, 42, wird Associate Director des Bereichs Smart Data Analytics und des Data Insight Lab, dem Kompetenzcenter für Smart Data Analytics der Lufthansa Industry Solutions. Der promovierte Informatiker ist seit Januar 2016 als Data Scientist mit dem Schwerpunkt Big Data und Maschinelles Lernen im Unternehmen tätig. Schwabe kam von der emtriq GmbH wo er zuletzt die Data Science Abteilung leitete. Zuvor war der promovierte Informatiker Juniorprofessor für Adaptive und Regenerative Softwaresysteme an der Universität Rostock.

„Im Zuge der digitalen Transformation gewinnen Smart Data Analytics und Internet of Things zunehmend an Bedeutung, wobei der konkrete wirtschaftliche Nutzen von IT-Lösungen für unsere Kunden im Mittelpunkt steht“, betont Bernd Appel, Geschäftsführer Lufthansa Industry Solutions. „Wir freuen uns, dass wir die neuen Positionen mit ausgewiesenen Experten besetzen konnten, die in herausragender Weise Wissenschaft und technologische Expertise mit unternehmerischem Denken verknüpfen.“

Die Positionen der Associate Directors für Smart Data Analytics und Internet of Things wurden neu geschaffen, um den Kundenbedürfnissen zielgenauer entsprechen zu können sowie Raum für weiteres Wachstum der Business Unit Technology Consulting zu schaffen. Seit der Gründung im Jahr 2013 wuchs die Business Unit auf mehr als 50 Berater. Die neuen Teamleiter berichten direkt an Bernhard Kube, Vice President Technology Consulting der Lufthansa Industry Solutions.

Lufthansa Industry Solutions ist ein Dienstleistungsunternehmen für IT-Beratung und Systemintegration. Die Lufthansa-Tochter unterstützt ihre Kunden bei der digitalen Transformation ihrer Unternehmen. Die Kundenbasis umfasst sowohl Gesellschaften innerhalb des Lufthansa Konzerns als auch mehr als 200 Unternehmen in unterschiedlichen Branchen. Lufthansa Industry Solutions ist zum 1. April 2015 aus dem Unternehmen Lufthansa Systems AG hervorgegangen. Das Unternehmen mit Hauptsitz in Norderstedt beschäftigt über 1.200 Mitarbeiter an mehreren Niederlassungen in Deutschland, der Schweiz und den USA.

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Infor Dynamic Science Labs: Pionierarbeit für Applikationen

Cloud-basierte, intelligente Software macht sich Big Data und maschinelles Lernen für bessere Entscheidungsfindung zunutze

München, 19. November 2014 – Der Unternehmenssoftware-Anbieter Infor stellt eine neue Organisation innerhalb seines Unternehmens vor: Infor Dynamic Science Labs beschäftigt sich damit, wie maschinelles Lernen und Big Data-Analysen in Infor-Applikationen einfließen können.

Applikationen, die im Infor Dynamic Science Labs überarbeitet werden, beschränken sich nicht mehr nur darauf, Informationen zu sammeln, in Berichten zusammenzustellen oder zu verteilen. Sie werden Probleme vorauskalkulieren und Lösungsansätze vorschlagen, Möglichkeiten aufzeigen und nächste Schritte empfehlen sowie wichtige Fragen schnell beantworten helfen.

„Heute erscheint es als ein Luxus, sich Big Data tatsächlich zunutze zu machen. Bald wird dies allerdings die Voraussetzung für Unternehmen sein, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Diese Transformation wird schnell passieren“, sagt Duncan Angove, President von Infor. „Wir sehen, dass sich die meisten Unternehmen weder die Hardware noch die spezialisierten Mitarbeiter leisten können, um echten Nutzen aus ihren Daten zu ziehen. Infor Dynamic Science Labs baut maschinelles Lernen direkt in unsere Cloud-Applikationen ein, so dass es Kunden als Teil ihrer Abonnements zur Verfügung steht.“

Ähnlich wie den Faktor Design, für den die Infor-eigene Agentur Hook & Loop verantwortlich ist, wird Infor die wissenschaftliche Herangehensweise zu einer Schlüsselkompetenz ausbauen und Infor Dynamic Science Labs als eine unternehmenseigene Ressource etablieren, die über Produktlinien hinweg arbeitet. Infor bietet derzeit bereits zwei Anwendungen an, die mit wissenschaftlicher Unterstützung intelligente Daten liefern: Das Revenue Management System von Infor für das Hotelgewerbe optimiert die Preisgestaltung für 350.000 Zimmer pro Tag. Und die Talent-Management-Lösung des Anbieters unterstützt Unternehmen, Assessment Center durchzuführen. Umgerechnet haben bereits elf Prozent der US-amerikanischen Arbeitnehmer an den wissenschaftlich aufgesetzten Tests teilgenommen.

Infor Dynamic Science Labs steht unter der Leitung von Dr. Ziad Nejmeldeen. Der Software-Experte mit langjähriger Erfahrung hat seinen Doktortitel am Massachusetts Institute of Technology (MIT) erworben. Das Team des Infor Dynamic Science Labs sitzt in der Nähe des Kendall Square in Cambridge im US-Bundesstaat Massachusetts, einer Gegend, in der sich aufgrund der Nähe zum MIT viele High Tech-Unternehmen ansiedeln. Zu den Team-Mitgliedern zählen Naturwissenschaftler, Mathematiker, Ingenieure und Wirtschaftswissenschaftler, die sich mit Vorhersageleistung für eine bessere Entscheidungsfindung beschäftigen.

Über Infor
Infor verändert die Art und Weise, wie Informationen in Unternehmen verteilt und verarbeitet werden. Der Applikationsanbieter unterstützt 73.000 Kunden in mehr als 200 Ländern und Regionen, ihre Prozesse zu verbessern, weiter zu wachsen und sich schnell an veränderte Geschäftsanforderungen anzupassen. Infor bietet industriespezifische Applikationen und Suiten, die auf schnelle Prozesse ausgelegt sind. Anwender profitieren von einem einfachen, übersichtlich und elegant gestalteten Oberflächendesign. Infor-Lösungen sind flexibel einsetzbar: Kunden haben die Wahl, ob sie ihre Geschäftsapplikationen in der Cloud, vor Ort im Unternehmen oder in einer Mischform betreiben. Mehr Informationen über Infor finden sich unter www.infor.de.

Zu den Kunden von Infor zählen:
– 19 der 20 führenden Luftfahrtunternehmen
– die 10 führenden Unternehmen aus der High-Tech-Industrie
– die 10 führenden Pharma-Unternehmen
– 22 der 25 größten amerikanischen Healthcare-Vertriebsnetzwerke
– 16 der 20 größten US-Städte
– die 20 führenden Automobilzulieferer
– 17 der 20 führenden Industriegroßhändler
– 16 der 20 weltweit führenden Einzelhandelsketten
– 4 der 5 führenden Brauereien
– 21 der 30 weltweit führenden Banken
– 6 der 10 führenden Luxusmarken

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info@infor.com
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Computer IT Software

Infor Dynamic Science Labs: Pionierarbeit für Applikationen

Cloud-basierte, intelligente Software macht sich Big Data und maschinelles Lernen für bessere Entscheidungsfindung zunutze

München, 19. November 2014 – Der Unternehmenssoftware-Anbieter Infor stellt eine neue Organisation innerhalb seines Unternehmens vor: Infor Dynamic Science Labs beschäftigt sich damit, wie maschinelles Lernen und Big Data-Analysen in Infor-Applikationen einfließen können.

Applikationen, die im Infor Dynamic Science Labs überarbeitet werden, beschränken sich nicht mehr nur darauf, Informationen zu sammeln, in Berichten zusammenzustellen oder zu verteilen. Sie werden Probleme vorauskalkulieren und Lösungsansätze vorschlagen, Möglichkeiten aufzeigen und nächste Schritte empfehlen sowie wichtige Fragen schnell beantworten helfen.

„Heute erscheint es als ein Luxus, sich Big Data tatsächlich zunutze zu machen. Bald wird dies allerdings die Voraussetzung für Unternehmen sein, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Diese Transformation wird schnell passieren“, sagt Duncan Angove, President von Infor. „Wir sehen, dass sich die meisten Unternehmen weder die Hardware noch die spezialisierten Mitarbeiter leisten können, um echten Nutzen aus ihren Daten zu ziehen. Infor Dynamic Science Labs baut maschinelles Lernen direkt in unsere Cloud-Applikationen ein, so dass es Kunden als Teil ihrer Abonnements zur Verfügung steht.“

Ähnlich wie den Faktor Design, für den die Infor-eigene Agentur Hook & Loop verantwortlich ist, wird Infor die wissenschaftliche Herangehensweise zu einer Schlüsselkompetenz ausbauen und Infor Dynamic Science Labs als eine unternehmenseigene Ressource etablieren, die über Produktlinien hinweg arbeitet. Infor bietet derzeit bereits zwei Anwendungen an, die mit wissenschaftlicher Unterstützung intelligente Daten liefern: Das Revenue Management System von Infor für das Hotelgewerbe optimiert die Preisgestaltung für 350.000 Zimmer pro Tag. Und die Talent-Management-Lösung des Anbieters unterstützt Unternehmen, Assessment Center durchzuführen. Umgerechnet haben bereits elf Prozent der US-amerikanischen Arbeitnehmer an den wissenschaftlich aufgesetzten Tests teilgenommen.

Infor Dynamic Science Labs steht unter der Leitung von Dr. Ziad Nejmeldeen. Der Software-Experte mit langjähriger Erfahrung hat seinen Doktortitel am Massachusetts Institute of Technology (MIT) erworben. Das Team des Infor Dynamic Science Labs sitzt in der Nähe des Kendall Square in Cambridge im US-Bundesstaat Massachusetts, einer Gegend, in der sich aufgrund der Nähe zum MIT viele High Tech-Unternehmen ansiedeln. Zu den Team-Mitgliedern zählen Naturwissenschaftler, Mathematiker, Ingenieure und Wirtschaftswissenschaftler, die sich mit Vorhersageleistung für eine bessere Entscheidungsfindung beschäftigen.

Über Infor
Infor verändert die Art und Weise, wie Informationen in Unternehmen verteilt und verarbeitet werden. Der Applikationsanbieter unterstützt 73.000 Kunden in mehr als 200 Ländern und Regionen, ihre Prozesse zu verbessern, weiter zu wachsen und sich schnell an veränderte Geschäftsanforderungen anzupassen. Infor bietet industriespezifische Applikationen und Suiten, die auf schnelle Prozesse ausgelegt sind. Anwender profitieren von einem einfachen, übersichtlich und elegant gestalteten Oberflächendesign. Infor-Lösungen sind flexibel einsetzbar: Kunden haben die Wahl, ob sie ihre Geschäftsapplikationen in der Cloud, vor Ort im Unternehmen oder in einer Mischform betreiben. Mehr Informationen über Infor finden sich unter www.infor.de.

Zu den Kunden von Infor zählen:
– 19 der 20 führenden Luftfahrtunternehmen
– die 10 führenden Unternehmen aus der High-Tech-Industrie
– die 10 führenden Pharma-Unternehmen
– 22 der 25 größten amerikanischen Healthcare-Vertriebsnetzwerke
– 16 der 20 größten US-Städte
– die 20 führenden Automobilzulieferer
– 17 der 20 führenden Industriegroßhändler
– 16 der 20 weltweit führenden Einzelhandelsketten
– 4 der 5 führenden Brauereien
– 21 der 30 weltweit führenden Banken
– 6 der 10 führenden Luxusmarken

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81829 München
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