


Die Cybersicherheitsbranche kann sich von „Musks Algorithmus' inspirieren lassen
Heute sind wir in eine Ära disruptiver Innovation eingetreten, die durch künstliche Intelligenz und digitale Transformation vorangetrieben wird. In dieser Zeit ist Netzwerksicherheit nicht mehr nur ein „Kosten- und Reibungspunkt“ der Unternehmens-IT. Im Gegenteil, sie ist zu einem zentralen Dreh- und Angelpunkt für den Aufbau der nächsten Generation digitaler Infrastruktur und Informationsordnung sowie aller wissenschaftlichen und technologischen Innovationen geworden (von der Arzneimittelforschung und -entwicklung bis zur militärischen intelligenten Fertigung) notwendige Elemente. Dies bedeutet, dass die traditionelle Forschung und Entwicklung von Netzwerksicherheitstechnologien, die Implementierung von Lösungen sowie der Entwurf und Betrieb von Verteidigungssystemen einer Revolution in den Methoden und Konzepten unterzogen werden müssen. Agilität und Intelligenz sind zu den beiden Hauptthemen der Netzwerksicherheitsentwicklung geworden
Einfach in Mit anderen Worten: Netzwerksicherheit erfordert eine „out of the Circle“-Revolution im Musk-Stil.
Von Elektroautos über Raketen bis hin zu Starlink und sogar Twitter (X) zeigt uns Musk, wie wir mit „ersten Prinzipien“ eine einzigartige und effiziente Unternehmenskultur und Arbeitsmethoden schaffen können – mit minimalem Personalaufwand, Infrastruktur und Prozessen, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen und maximale Gewinne erzielen.
„Musk's Biography“ von Walter Isaacson hat den „Musk-Algorithmus“ zum ersten Mal verfeinert und zusammengefasst. Für die Cybersicherheitsbranche, die ebenfalls mit Komplexitäts- und Kostenherausforderungen konfrontiert ist, können wir aus Musks Denkweise Weisheit ziehen, um unsere Cybersicherheitsabwehr und technologische Innovation zu stärken.
Gleichzeitig ist der Musk-Algorithmus auch eine prägnante und leistungsstarke Arbeitsmethode und die Verdichtung der Unternehmenskultur, die Netzwerksicherheitsunternehmen und Unternehmenssicherheitsteams (und IT-Abteilungen) eine neue Perspektive bietet, Netzwerksicherheitsstrategien zu überprüfen und zu optimieren üben. Im Folgenden sind die Implikationen der fünf wichtigen Prinzipien von Musks Algorithmus für die Cybersicherheitsbranche aufgeführt:
1. Musks Algorithmus legt Wert darauf, „jedes Bedürfnis in Frage zu stellen“
Im Kontext der Cybersicherheit bedeutet dies, dass wir Sicherheitsstrategien ständig hinterfragen und bewerten müssen und die Wirksamkeit und Notwendigkeit von Maßnahmen. Wir sollten starre Regeln und übermäßige Komplexität vermeiden und stattdessen einfache, unkomplizierte und praktische Sicherheitslösungen verfolgen. Cybersicherheit ist ein Bereich mit hochkomplexen Technologie-Stacks und -Methoden, der leicht zum Phänomen der „pluralistischen Ignoranz“ führen kann – Mitarbeiter haben Angst, ihre Ideen zu äußern oder ein Tool, einen Prozess oder ein Framework in Frage zu stellen, aus Angst, sich lächerlich zu machen oder eine Herdenmentalität.
2. „Löschen Sie alle Tools oder Prozesse, die Sie löschen können“
Im Netzwerksicherheitsmanagement müssen wir Sicherheitsrichtlinien und -tools regelmäßig überprüfen und optimieren und diejenigen Teile entfernen, die nicht gelöscht werden können nicht länger notwendig oder unwirksam, um die Sicherheitsabwehr einfach und effizient zu halten. Gegenwärtig hat die Verbreitung von Tools dazu geführt, dass das Netzwerksicherheitsverteidigungssystem aufgebläht und ineffizient geworden ist, und die Betriebskosten bleiben hoch, während es für die Technologie, die wirklich Innovationen und Upgrades benötigt, an Budget mangelt
3 „Vereinfachung und Optimierung“ ist ein weiterer Teil der Kernprinzipien des Musk-Algorithmus
Bei der Umsetzung von Cybersicherheitsstrategien sollten wir danach streben, die Effektivität und Effizienz zu maximieren und unnötige Komplexität und Redundanz zu vermeiden. Nachdem Musk Twitter übernommen hatte, baute er drei Viertel des überflüssigen Personals ab und migrierte Datenverarbeitungsaufgaben von der Amazon-Cloud auf lokale Server. Durch diesen Schritt konnten jedes Jahr X 60 % der Cloud-Kosten eingespart werden Optimierungen:
Erstellte die API-Middleware-Schicht im Technologie-Stack neu, vereinfachte die Architektur und löschte mehr als 100.000 Codezeilen sowie Tausende ungenutzter interner Endpunkte und inaktiver Client-Dienste. Dies reduziert Verzögerungen beim Metadatenabruf um 50 % und globale API-Timeout-Fehler um 90 %. Im Vergleich zu 2022 blockiert das System Bots und Content Scraping um 37 % schneller. Zeit ist Sicherheit! Wir sollten schnell auf neue Bedrohungen und Herausforderungen reagieren und Sicherheitsrichtlinien und -maßnahmen schnell aktualisieren und optimieren. Entwerfen, implementieren und betreiben Sie Netzwerksicherheitslösungen zur Verkürzung wichtiger Zeitzyklusindikatoren wie MTTD (Mean Time to Detection), MTTR (Mean Time to Response) und MTTC (Mean Time to Contain).
5. Automatisierung
Ein Ziel der Cybersicherheitsoperationen ist die Erreichung eines „Schwarzlicht-SoC“. Durch die Automatisierung von Technologie, Tools und Prozessen können wir das Sicherheitsmanagement automatisieren, wodurch die Betriebskosten erheblich gesenkt und die Effizienz und Effektivität der Sicherheitsverteidigung verbessert werden.
In diesem digitalen Zeitalter voller Herausforderungen und Chancen können wir vom Musk-Algorithmus lernen und ihn anwenden können Unternehmen ein flexibleres, effizienteres und leistungsfähigeres Netzwerksicherheits-Verteidigungssystem aufbauen.
Schließlich müssen wir erkennen, dass keine Methode oder Strategie perfekt ist. In der Praxis müssen wir Sicherheitsstrategien auch flexibel an unsere eigenen tatsächlichen Bedingungen und Bedürfnisse anpassen und optimieren, um die beste Sicherheitsverteidigungswirkung zu erzielen. Wir müssen eine sicherere und zuverlässigere Netzwerkumgebung mit einer innovativen und pragmatischen Einstellung aufbauen
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Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

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