||||The.Fischerman.CH

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Google hat an der diesjährigen I/O mit Gemini Spark und dem Antigravity-Ökosystem einen weiteren grossen Schritt in Richtung KI-Agenten angekündigt. Doch vieles bleibt vorerst im Modus «kommt bald», und zentrale Fragen – insbesondere zur Sicherheit und Offenheit der Werkzeuge – sind noch ungeklärt.

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Künstliche Intelligenz durchdringt Geschäftsprozesse, Verwaltung und kritische Infrastrukturen – und damit rückt zwangsläufig die Frage nach „KI-Sicherheit“ in den Fokus. Doch wer hofft, man könne einfach ein paar Benchmarks maximieren und damit das Thema abhaken, irrt: Weder lassen sich KI-Fähigkeiten zuverlässig über heutige Tests erfassen, noch existiert ein universeller Messwert, der Sicherheit in einem einzigen Score abbildet.

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Offene Quellen mit präzisen Standortdaten galten lange als Traum jedes OSINT-Analysten: Geotaggte Social-Media-Posts lieferten in Echtzeit Einblicke in Stimmungen, Ereignisse und Risiken vor Ort. Doch mit strengeren Datenschutzvorgaben und veränderten Voreinstellungen in Betriebssystemen versiegt dieser Datenstrom zunehmend. Gleichzeitig entstehen neue Ansätze, bei denen KI fehlende Geotags durch intelligente, ortsbezogene Suchbegriffe und Geofencing-Methoden ersetzt.

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Illegale Online-Communities haben künstliche Intelligenz (KI) längst in ihre täglichen Abläufe integriert. In Foren, Marktplätzen und Chat-Diensten wird offen darüber diskutiert, wie sich KI für Betrug, Identitätsdiebstahl, Social Engineering und den Ausbau krimineller Infrastrukturen nutzen lässt. Ein aktueller Blick in diese Umgebungen zeigt: Es geht weniger um spektakuläre neue Tools, sondern um die systematische Optimierung bestehender Workflows mit Hilfe von KI.

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Grosse Sprachmodelle (LLMs) wandern rasant aus Forschungslabors in produktive Unternehmensanwendungen – oft in sicherheitskritische Bereiche. Gleichzeitig zeigen Erfahrungen, dass klassische Softwaretests für KI-Systeme nicht ausreichen: Modelle reagieren kontextabhängig, lassen sich mit raffinierten Prompts aushebeln und können dadurch schädliche, voreingenommene oder regelwidrige Inhalte erzeugen. Red Hat setzt deshalb auf ein durchgängiges Sicherheitskonzept, in dem Red-Teaming und Schutzmechanismen von Anfang an in den KI-Lebenszyklus integriert sind.