Dipl. Betriebswirt Otto Geißler

Die Auswahl einer geeigneten Low-Code- bzw. No-Code-Plattform ist eine essentielle Entscheidung, die den digitalen Transformationsprozess erheblich beeinflussen kann. Welche Kriterien sind für die Auswahl zu berücksichtigen?

Durch die Integration von API-Sicherheitstools in den Entwicklungsworkflow lassen sich mögliche Sicherheitsrisiken frühzeitig identifizieren und reduzieren. Welche Tools bieten sich dafür an?

Die Bedrohungskulisse durch Hacker wird zusehends komplexer und erfordert neue Denkweisen und Strategien. Vor welchen tückischen Denkfallen sollten sich CISOs, Security-Teams und Nutzer von IT-Security-Lösungen hüten?

Datenbanken müssen längst nicht mehr zwangsläufig ein Sicherheits- und Datenschutzrisiko darstellen. Dafür sorgen innovative Technologien und Ansätze, die Unternehmen dabei helfen, Risiken zu reduzieren und gleichzeitig alle erforderlichen Compliance-Vorschriften einzuhalten.

Der zunehmende Einsatz von mobilen Endgeräten, IoT-Netzwerken und Cloud-Systemen krempelte die Anwendungsarchitekturen mit ihren Application Programming Interfaces (APIs) komplett um. Massiv zugenommene automatisierte Angriffe auf schlecht geschützte APIs bedrohen seither vor allem personenbezogene Daten wie zum Beispiel Zahlungskartendaten oder geschäftskritische Dienste.

Torch ist ein wissenschaftliches Deep Learning Framework mit beachtlichem Support an Algorithmen für das maschinelle Lernen. Auf Grund der einfachen Skriptsprache Lua und der C/CUDA-Implementierung ist das Open-Source-Paket sehr anwenderfreundlich und sorgt für beschleunigte Prozesse.

Das Deep Learning Framework Caffe ist auf Modularität, Skalierbarkeit und Schnelligkeit ausgelegt. Dadurch lassen sich unter anderem Modelle für Künstliche Intelligenz innerhalb nur weniger Stunden anstatt mehrerer Tage trainieren.

Datenbanken müssen längst nicht mehr zwangsläufig ein Sicherheits- und Datenschutzrisiko darstellen. Dafür sorgen innovative Technologien und Ansätze, die Unternehmen dabei helfen, Risiken zu reduzieren und gleichzeitig alle erforderlichen Compliance-Vorschriften einzuhalten.

Die Bedrohungskulisse durch Hacker wird zusehends komplexer und erfordert neue Denkweisen und Strategien. Vor welchen tückischen Denkfallen sollten sich CISOs, Security-Teams und Nutzer von IT-Security-Lösungen hüten?

Durch die Integration von API-Sicherheitstools in den Entwicklungsworkflow lassen sich mögliche Sicherheitsrisiken frühzeitig identifizieren und reduzieren. Welche Tools bieten sich dafür an?

Torch ist ein wissenschaftliches Deep Learning Framework mit beachtlichem Support an Algorithmen für das maschinelle Lernen. Auf Grund der einfachen Skriptsprache Lua und der C/CUDA-Implementierung ist das Open-Source-Paket sehr anwenderfreundlich und sorgt für beschleunigte Prozesse.

Der zunehmende Einsatz von mobilen Endgeräten, IoT-Netzwerken und Cloud-Systemen krempelte die Anwendungsarchitekturen mit ihren Application Programming Interfaces (APIs) komplett um. Massiv zugenommene automatisierte Angriffe auf schlecht geschützte APIs bedrohen seither vor allem personenbezogene Daten wie zum Beispiel Zahlungskartendaten oder geschäftskritische Dienste.

Das Deep Learning Framework Caffe ist auf Modularität, Skalierbarkeit und Schnelligkeit ausgelegt. Dadurch lassen sich unter anderem Modelle für Künstliche Intelligenz innerhalb nur weniger Stunden anstatt mehrerer Tage trainieren.

Die Auswahl einer geeigneten Low-Code- bzw. No-Code-Plattform ist eine essentielle Entscheidung, die den digitalen Transformationsprozess erheblich beeinflussen kann. Welche Kriterien sind für die Auswahl zu berücksichtigen?