Streaming, Verbindungen und Kommunikation ohne Unterbrechungen.

Billionen von 5G- und Edge-Vorfällen. Fragmentierte Tools in den Bereichen IT, Telekommunikation und Cloud.

Alarmmüdigkeit, Engpässe bei der Reaktion und steigende Infrastrukturkosten sind kein Ressourcenproblem, sondern ein Problem der Architektur. Verknüpfen Sie fragmentierte Signale zu einheitlichen, verwertbaren Erkenntnissen, damit sich Ihre Analysten auf das Wesentliche konzentrieren können.

Verschaffen Sie sich in Echtzeit einen einheitlichen Überblick über alle Cloud-Risiken.

Von der Rundfunkinfrastruktur über Streaming-Pipelines bis hin zu KI-gesteuerten Redaktionen – Angreifer nutzen genau jene Informationsschichten aus, auf die Sie angewiesen sind, wenn Sie Inhalte erstellen, verbreiten und monetarisieren.

Manipulierte Trainingsdaten, die die redaktionelle KI beeinträchtigen, oder die Übernahme von Modellen in Empfehlungssystemen: Die Angriffsfläche beschränkt sich nicht auf Ihren Perimeter, sondern umfasst Ihre gesamte KI-Umgebung. Das Framework sorgt für deterministische Zuverlässigkeit von KI-Workloads mit geringer Latenz und schützt proprietäre neuronale Gewichte vor der Exfiltration in Zero-Trust-Umgebungen.

Betrachten Sie mögliche Angriffswege aus der Perspektive eines Angreifers in Echtzeit.

TMC-Plattformen sind über konvergierte Angriffsflächen aktiv, etwa über Rundfunkinfrastrukturen, OTT, CDN, Cloud und Teilnehmer-Ökosysteme. Das führt zu einem fragmentierten Überblick über die Risiken.

Beseitigen Sie Sichtbarkeitslücken in der Cloud, im MEC und in lokalen Umgebungen, um das Cyberrisiko durchgängig abzubilden. Bewerten Sie Risiken anhand ihrer Auswirkungen auf wichtige Services und wandeln Sie die Compliance in eine quantifizierte Reduzierung der Geschäftsrisiken auf Vorstandsebene um.

Verschaffen Sie sich einen einheitlichen Echtzeit-Überblick über Ihre Cloud-Sicherheitslage.

Zur Sicherung der Software-Lieferkette müssen alle Angriffsflächen und Schwachstellen in Ihrer Infrastruktur erfasst und priorisiert werden, bevor sie Ihre Produktionsumgebung erreichen. Dadurch sinken die Kosten und der Aufwand für Nachbesserungen nach der Veröffentlichung, und es kommt zu weniger Ausfallzeiten in der Produktion aufgrund von Sicherheitslücken im Code.

Die KI-gestützte Bedrohungserkennung analysiert das Netzwerkverhalten, identifiziert Anomalien in Echtzeit, prognostiziert die Angriffspfade und automatisiert die Reaktion. Da überflüssige Warnmeldungen entfallen, reduziert sich die Arbeitsbelastung der Analysten. Die Zeitspanne zwischen der Erkennung und der Eindämmung verkürzt sich, Umfang und Kosten von Vorfällen werden begrenzt.

Durch KI können Angreifer ausgeklügelte, automatisierte Cyberangriffe auf die Telekommunikationsbranche starten. Gleichzeitig profitieren Abwehrkräfte von Echtzeit-Erkennung, prädiktiven Analysen und schnelleren Reaktionsmöglichkeiten bei Sicherheitsvorfällen. Das verhindert, dass die Abwehrfähigkeit hinter das Potenzial der Angreifer zurückfällt, da sich beide Seiten mithilfe der KI weiterentwickeln.

Technologie- und Medienunternehmen verfügen über gewaltige Mengen an geistigem Eigentum, Anwenderdaten und firmeneigenen Inhalten, die sich durch Produktions- und Distributionsnetzwerke bewegen. Dadurch sind sie attraktive TMT-Cybersicherheitsziele, sowohl für finanziell motivierte als auch für staatlich unterstützte Angreifer. Die nicht autorisierte Offenlegung von Inhalten bedeutet Einschnitte beim Umsatz, juristische Kosten und Reputationsschäden.