Sicherheitsteams, die sich bemühen, Schwachstellen immer einen Schritt voraus zu sein, können davon schnell überfordert werden. Wenn dabei herkömmliche Vorgehensweisen zum Einsatz kommen, wenden sie zudem mit aller Wahrscheinlichkeit die meiste Zeit für Schwachstellen auf, die niemals ausgenutzt werden. Zugleich werden wirklich wichtige Schwachstellen in der Umgebung übersehen, wodurch das Unternehmen einem unnötigen Risiko ausgesetzt wird.
Risikobasiertes Schwachstellen-Management bietet einen intelligenteren Ansatz zum Schutz des Unternehmens auf der Grundlage von Risikomodellen, die von maschinellen Lernalgorithmen generiert werden. Mit diesem Ansatz können sich Sicherheitsteams besser auf diejenigen Schwachstellen konzentrieren, die das größte unmittelbare Risiko für das Unternehmen darstellen.
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- Welche konkreten Maßnahmen Sie zur Einführung von risikobasiertem Schwachstellen-Management ergreifen können
- Wie durch maschinelles Lernen gestützte Funktionen Ihnen helfen können, das Risiko mit möglichst geringem Aufwand maximal zu reduzieren
- Aus welchen fünf Schritten der Lebenszyklus für risikobasiertes Schwachstellen-Management besteht
