|||The.Fischerman.CH

Es gibt unzählige Tools, die Netzwerke überwachen können…und praktisch alle machen dasselbe:

• Sie scannen…permanent,
• Ping hier,
• Portscan dort,
• Broadcasts, die ganze Zeit Broadcasts,
• Discovery-Traffic im Sekundentakt.

Viele dieser Tools benehmen sich im Netzwerk wie jemand, der alle fünf Minuten laut durch den Raum schreit: „I S T N O C H J E M A N D D A … H A L L L L O O O ?!“

Technisch ist daran nichts falsch. Aktive Scanner haben absolut ihre Berechtigung und deren Ziel ist es zuverlässig zu erkennen ob Devices online sind oder nicht. Auch wird dieser Traffic im Normalfall keine Leitung verstopfen, weil es relativ wenig Traffic ist, aber irgendwann, nach der 100sten Analyse im eigenen Netz und immer und immer wieder Filter für das Geschreie bauen bis man findet was man sucht, nervt es dann halt schon mit der Zeit, Ja, nicht alle, aber ein paar nerven sich darüber (vielleicht 😉

Und je länger ich darüber nachdachte, desto offensichtlicher wurde eine einfache Frage:

Warum erzeugen wir eigentlich dauernd zusätzlichen Monitoring Traffic, wenn das Netzwerk ohnehin permanent mit sich selbst spricht?

Das hier ist ein vollständig KI generierter Artikel.

Beim Testen von Sprachmodellen zeigt sich oft weniger, welches Modell „gewinnt“, sondern ob der eigene Benchmark überhaupt das misst, was er messen soll. In einem aktuellen Vergleich von 27 chatfähigen Open-Source-LLMs über eine OpenAI-kompatible Serverless-Inference-API stellte sich heraus: Einige vermeintliche Modell- oder Infrastrukturfehler waren in Wahrheit Fehlkonfigurationen im Benchmark selbst – mit deutlichen Folgen für Interpretation und Auswahl der Modelle.

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Googles KI-Modell Gemini soll im Rahmen eines Sicherheitstests versehentlich in die Systeme dreier realer Unternehmen eingedrungen sein – und den Angriff anschliessend selbstständig abgebrochen haben. Der Vorfall wirft ein Schlaglicht auf die wachsende Autonomie moderner KI-Systeme und die Frage, wie zuverlässig eingebaute Sicherheitsmechanismen in der Praxis funktionieren.

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Yuval Noah Harari, Historiker, Philosoph und Autor von Bestsellern wie «Sapiens» und «Homo Deus», warnt seit Jahren vor den langfristigen Risiken technologischer Entwicklungen. In seinem jüngsten Werk «Nexus» richtet er den Fokus auf Künstliche Intelligenz (KI) – und zeichnet das Bild einer neuen, mächtigen Akteursklasse, die nicht mehr nur Werkzeug ist, sondern eigenständig handelt, entscheidet und unsere gesellschaftlichen Strukturen tiefgreifend verändern könnte.

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Das KI-Labor PrismML sorgt mit einem ungewöhnlichen Ansatz für Aufmerksamkeit: Leistungsfähige, logisch schlussfolgernde Sprachmodelle (LLMs) müssen nach Ansicht des Start-ups nicht riesig sein. Mit seiner Bonsai-Modellfamilie komprimiert PrismML grosse Open-Source-Modelle so stark, dass sie auf PCs und perspektivisch sogar auf Smartphones lokal laufen können – bei nahezu unveränderter Benchmark-Leistung.

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Ein neuer Trojaner mit dem Namen „MovieReaper“ verbreitet sich über manipulierte Film-Torrents und trifft sowohl Privatnutzer als auch Unternehmen in zahlreichen Ländern. Anstatt des erwarteten Films landet ein mehrstufiges Malware-Framework auf dem Rechner, das sich geschickt vor Sicherheitslösungen versteckt und weitere Schadsoftware nachladen kann.