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SAPs steiniger Weg in die Cloud
Was ist neu in Oracle 23c?
Mobiler Pentester NetAlly CyberScope

Der IT-Gehaltsreport, OSINT in der Praxis und Weiterarbeiten, wenn die IT lahmgelegt ist. Diese und weitere spannende Themen erwarten Sie in der iX 11/2023.

Highlights Der IT-Gehaltsreport In welchem Bereich verdienen ITler am meisten? Was ist Berufserfahrung wert? Braucht es Personalverantwortung, um richtig viel Geld zu verdienen? Und wie macht man Karriere mit KI? Antworten auf diese und viele weitere Fragen liefert unser IT-Gehaltsreport. (Seite 48) OSINT in der Praxis Angreifer finden im Internet zahlreiche Informationen über ihre Ziele und deren Schwachstellen. Verteidiger können jedoch dieselben Mittel und Werkzeuge nutzen, um Angriffsflächen zu identifizieren und Angriffe zu verhindern. (Seite 134) Marktübersicht AutoML-Tools Unter dem Schlagwort AutoML findet man eine Vielzahl von Werkzeugen, die bessere Datenanalysen versprechen. Tools zur automatischen Optimierung von ML-Modellen erleichtern professionellen Data Scientists die Arbeit, während No-Code- und Low-Code-Tools komplexe Datenanalysen auch für Nichtspezialisten möglich machen. (Seite 66) Notfallumgebung in der Cloud Die Frage ist nicht ob, sondern wann und wie hart ein Angriff die eigene IT trifft. Mit einer vorbereiten Notfallumgebung in der Cloud kann man den Notbetrieb deutlich schneller aufbauen und die Auswirkungen der Krisensituation reduzieren. (Seite 88) Vektordatenbanken – ein Überblick Vektordatenbanken sind das Langzeitgedächtnis generativer KI-Modelle – und auch darüber hinaus fürs Machine Learning nützlich. Die Produktkategorie ist noch jung; Pinecone, Milvus, Weaviate, Chroma und Qdrant sind die aussichtsreichsten Kandidaten. (Seite 62) Markt + Trends 8 IT-Sicherheit 60 000 geklaute Regierungsmails 9 Kolumne Die Schwachstellenschwemme 10 KI und Data Science Oracle bohrt Datenbankprodukte mit KI auf 14 Cloud Microsoft und Oracle – neue beste Freunde 16 Open Source Bitkom Open-Source-Monitor: OSS immer wichtiger 18 World Wide Web Google renoviert Gmail 19 E-Government Interpol baut Big-Data-System Insight 20 Netzwerk HPE Aruba erweitert KMU-Portfolio 22 Systemmanagement Dynatrace erweitert Funktionen in MS Azure 24 Softwareentwicklung Node.js-Alternative Bun 1.0 ist produktionsreif 28 IoT Raspberry Pi 5 mit mehr Leistung 30 IT-Recht & Datenschutz Datenschützer veröffentlichen M365-Praxis-Tipps 32 Telekommunikation Telekom startet Vermarktung von Netz-APIs 33 E-Health Wenig Evidenz für KI in der Medizin 34 Arbeitsplatz Das neue MS Teams für Windows und macOS 36 Unternehmenssoftware SAP und Anwender: zufrieden, aber Streit um die Cloud 39 Beruf Stellenanzeigen automatisch mit KI generieren 40 Nachhaltige Digitalisierung Grundprinzip Nr. 3 – Rechtskonformität & -durchsetzung 41 Wirtschaft Start-up-Geschäftsklima kühlt weiter ab 46 Veranstaltungen iX-Workshops im November 47 Retrospektive Vor 10 Jahren: Ein Standard mutiert Titel 48 IT-Jobs Der große IT-Gehaltsreport 2023 54 „Irgendwas mit KI“ 56 Berufsaussichten in der KI Review 62 Vektordatenbanken Vektordatenbanken – ein Überblick 66 Machine Learning Marktübersicht: Bessere Datenanalysen mit AutoML Report 72 Sicherheit Schwachstellenmeldung unerwünscht? 76 Vulnerability Disclosure Policies: sicher hacken 78 Business KI, das Ende des klassischen Offshorings? Wissen 82 Threat Hunting Angriffe auf Microsoft 365 aufspüren 88 IT-Verfügbarkeit Notfallumgebung in der Cloud 92 Webdesign Modernes UX-Design: Equity-focused Design 96 Verschlüsselungsstandard Sicheres Leichtgewicht: das Kryptoverfahren Ascon iX Extra Hosting 104 Ausfallsicherheit als Service Hochverfügbares Hosting Praxis 114 Defensives Programmieren Robuster Code mit TypeScript 120 MLOps AWS SageMaker Pipelines 126 GitOps Repository-Strukturen und -Patterns 134 Selbst-Hacking OSINT: Sammeln öffentlich verfügbarer Information 143 Tools und Tipps DevPod: Entwickeln auf entfernten Systemen 144 Airflow-Alternative Daten-Workflows mit Prefect automatisieren Medien 150 Rezensionen Intelligence-Driven Incident Response, Rewired, Der Scrum-Kurs 152 Buchmarkt Swift Rubriken 3 Editorial: Augenhöhe statt Abschottung 6 Leserbriefe November 2023 153 Impressum 154 Vorschau Dezember 2023

Schlauere KI dank Feintuning, der neue EU Data Governance Act und Sicherheitsrisiko KI. Diese und weitere spannende Themen erwarten Sie in der neuen Ausgabe der iX 10/2023. 

Mit GitOps durchstarten, Lücken im eigenen Netz identifizieren und Managed Monitoring Anbieter vergleichen. Diese und weitere spannende Themen erwarten Sie in der neuen Ausgabe der iX 9/23. 

Metaframeworks für JavaScript, Confidential Computing und Data Privacy Framework. Diese und weitere spannende Themen erwarten Sie in der iX 08/2023. 

Mehr IT-Sicherheit für KMUs, Aufbruch ins immersive Web und Digitale Forensik - diese und weitere Themen erwarten Sie in der iX 07/2023

Mit diesem iX-Sonderheft Künstliche Intelligenz wirft die Redaktion einen unvoreingenommenen und ehrlichen Blick hinter die Technik der großen KI-Modelle. Thema sind neben nach wie vor wichtigen Tools, Frameworks und Methoden natürlich auch die Rohstoffe des Machine Learnings - die Daten.

Dieses Sonderheft ist im iX-Jahresabonnement enthalten.

Komplett im Set: gedrucktes Heft + digitale Ausgabe mit einer Ersparnis von 8,90 Euro. ►►► Die Themen des Sonderhefts im Überblick Basics KI-Modelle verschleiern ihre Funktionsweise gerne durch viele Abstraktionsschichten. Ein Blick hinter die Magie von ChatGPT und Stable Diffusion hilft, große KI-Modelle sinnvoll einzusetzen. Wir zeigen, wie spezielle KI-Hardware das Training beschleunigt, und gehen der Frage nach, wie die Qualität der Trainingsdaten die Fairness der Modelle beeinflusst. (Seite 7) Werkzeuge Python hat sich als die Programmiersprache der KI etabliert. Die Frameworks scikit-learn und PyTorch unterstützen Entwickler vom Einstieg bis zum professionellen Einsatz. Jupyter-Notebooks und ihre Alternativen aus der Cloud helfen beim Auswerten der Daten und beim Experimentieren mit Modellen. Aber wo kriegt man Trainingsdaten her? Wir weisen den Weg zu den wichtigsten öffentlichen Quellen. (Seite 49) Modelle einsetzen Für viele Einsatzzwecke gibt es bereits geeignete Modelle. Mit der Transformers-Bibliothek von Hugging Face lassen sie sich nutzen. Der neuste Trend bei Chatbots ist das Verknüpfen verschiedener Sprachmodelle. Mit dem Framework LangChain kann man KI-Agenten automatisieren und mit eigenen Daten füttern. Das Ergebnis von Dialogsystemen ist dabei vor allem von der Nutzereingabe – dem Prompt – abhängig. Geschicktes Prompting ist keine Glückssache. (Seite 85) KI selbst entwickeln KI-Modelle müssen nicht gleich alle Texte des Internets kennen oder Probleme wie den Klimawandel angehen können. Mit wenig Aufwand lassen sich eigene Modelle zum Experimentieren und zum Erfüllen kleiner Aufgaben erstellen. Das reicht von der neuronalen Suche in der Dokumentensammlung über das Erkennen von Emotionen in Selfies bis zum Klassifizieren der eigenen Musiksammlung mit einem KI-Modell. Wer mit Algorithmen und Modellen noch nicht so vertraut ist, lässt sich diese von AutoML-Werkzeugen vorschlagen. (Seite 105) Recht und Gesellschaft Beim Thema KI stehen Entwickler, Anwender und Gesetzgeber noch vor juristischen Herausforderungen. Wie und wo das Urheberrecht gilt, ist umstritten und die DSGVO ist beim Umgang mit Trainingsdaten möglicherweise ein Stolperstein. Kommende Richtlinien wie AI Act und Data Act gilt es jetzt schon mitzudenken. Dabei können KI-Governance-Frameworks Unternehmen Orientierung liefern. Zwei Interviews am Ende des Hefts ordnen den aktuellen gesellschaftlichen und technischen Stand ein und versuchen sich an einem Blick in die Zukunft. (Seite 127) Basics 8 Large Language Models Sprachmodelle verstehen und einsetzen 16 Generative KI Stable Diffusion seziert 20 KI-Beschleuniger So funktionieren KI-Chips 28 Hardware GPUs für das KI-Training 34 Bias und Fairness Warum KI oft unfair ist und was dagegen hilft 40 Datenqualität Data-centric AI: Wie Datenqualität Fairness beeinflusst Werkzeuge 50 Machine-Learning-Frameworks Einstieg in PyTorch 58 ML-UI Notebook-Umgebungen für Machine Learning 66 Data Science Mit scikit-learn Modelle erstellen 72 Datenquellen Offene Datenquellen für ML-Projekte 80 Algorithmen Assoziationsanalyse: Wer mit wem? Modelle anwenden 86 KI-Modell-Datenbanken Hugging Face – Zentrale für KI-Modelle 90 Modelle verketten Große Sprachmodelle mit LangChain verketten 98 Knowledge Destillation Große KI-Modelle mit Destillation eindampfen 102 Generative KI Das Einmaleins des Prompt Engineering KI selbst entwickeln 106 Dense Passage Retrieval Maschinen auf Text abrichten 110 MLOps Musikklassifikation mit eigenen Modellen 116 Bilderkennung Emotionen erkennen mit Deep Learning 122 AutoML AutoML mit Microsofts ML.NET Model Builder Recht und Gesellschaft 128 Rechtsrahmen KI im Spannungsfeld der Regulierung 132 Urheberrecht Kampf um das Urheberrecht 140 DSGVO KI versus Datenschutz 144 KI-Governance Vertrauenswürdige KI organisatorisch umsetzen 148 Ausblick Open-Source-Modelle können aufholen 150 Die Zukunft der KI – ohne Körper keine Intelligenz

Mit dem Superbundle sparen Sie 14,90 Euro.Komplett im Set: gedrucktes Heft + digitale Ausgabe. Enthalten im Angebot ist auch das Buch "Natural Language Processing mit Transformern“ vom Dpunkt Verlag im Wert von 46,90 Euro. ►►► Zum Buch:Natural Language Processing mit Transformern in Erstauflage aus Februar 2023Dieses Praxisbuch zeigt Data Scientists und Programmierer*innen, wie sie NLP-Modelle mit Hugging Face Transformers, einer Python-basierten Deep-Learning-Bibliothek, trainieren und skalieren. Transformer liefern hervorragende Ergebnisse bei der maschinellen Sprachverarbeitung und haben sich in den letzten Jahren zur vorherrschenden Architektur im Natural Language Processing entwickelt.Erstellen, debuggen und optimieren Sie Transformer-Modelle für zentrale NLP-Aufgaben wie Textklassifizierung, Named Entity Recognition oder Question AnsweringLernen Sie, wie Transformer für sprachenübergreifendes Transfer Learning verwendet werdenWenden Sie Transformer auf reale Anwendungsfälle an, bei denen nur auf wenige gelabelte Daten zurückgegriffen werden kannOptimieren Sie Transformer-Modelle für das Deployment mit Techniken wie Distillation, Pruning und QuantisierungTrainieren Sie Transformer von Grund auf und lernen Sie, wie sie auf mehreren GPUs und verteilten Umgebungen skalieren►►► Zum iX-Sonderheft:Mit diesem Sonderheft Künstliche Intelligenz wirft die Redaktion einen unvoreingenommenen und ehrlichen Blick hinter die Technik der großen KI-Modelle. Thema sind neben nach wie vor wichtigen Tools, Frameworks und Methoden natürlich auch die Rohstoffe des Machine Learnings - die Daten. Basics KI-Modelle verschleiern ihre Funktionsweise gerne durch viele Abstraktionsschichten. Ein Blick hinter die Magie von ChatGPT und Stable Diffusion hilft, große KI-Modelle sinnvoll einzusetzen. Wir zeigen, wie spezielle KI-Hardware das Training beschleunigt, und gehen der Frage nach, wie die Qualität der Trainingsdaten die Fairness der Modelle beeinflusst. (Seite 7) Werkzeuge Python hat sich als die Programmiersprache der KI etabliert. Die Frameworks scikit-learn und PyTorch unterstützen Entwickler vom Einstieg bis zum professionellen Einsatz. Jupyter-Notebooks und ihre Alternativen aus der Cloud helfen beim Auswerten der Daten und beim Experimentieren mit Modellen. Aber wo kriegt man Trainingsdaten her? Wir weisen den Weg zu den wichtigsten öffentlichen Quellen. (Seite 49) Modelle einsetzen Für viele Einsatzzwecke gibt es bereits geeignete Modelle. Mit der Transformers-Bibliothek von Hugging Face lassen sie sich nutzen. Der neuste Trend bei Chatbots ist das Verknüpfen verschiedener Sprachmodelle. Mit dem Framework LangChain kann man KI-Agenten automatisieren und mit eigenen Daten füttern. Das Ergebnis von Dialogsystemen ist dabei vor allem von der Nutzereingabe – dem Prompt – abhängig. Geschicktes Prompting ist keine Glückssache. (Seite 85) KI selbst entwickeln KI-Modelle müssen nicht gleich alle Texte des Internets kennen oder Probleme wie den Klimawandel angehen können. Mit wenig Aufwand lassen sich eigene Modelle zum Experimentieren und zum Erfüllen kleiner Aufgaben erstellen. Das reicht von der neuronalen Suche in der Dokumentensammlung über das Erkennen von Emotionen in Selfies bis zum Klassifizieren der eigenen Musiksammlung mit einem KI-Modell. Wer mit Algorithmen und Modellen noch nicht so vertraut ist, lässt sich diese von AutoML-Werkzeugen vorschlagen. (Seite 105) Recht und Gesellschaft Beim Thema KI stehen Entwickler, Anwender und Gesetzgeber noch vor juristischen Herausforderungen. Wie und wo das Urheberrecht gilt, ist umstritten und die DSGVO ist beim Umgang mit Trainingsdaten möglicherweise ein Stolperstein. Kommende Richtlinien wie AI Act und Data Act gilt es jetzt schon mitzudenken. Dabei können KI-Governance-Frameworks Unternehmen Orientierung liefern. Zwei Interviews am Ende des Hefts ordnen den aktuellen gesellschaftlichen und technischen Stand ein und versuchen sich an einem Blick in die Zukunft. (Seite 127) Basics 8 Large Language Models Sprachmodelle verstehen und einsetzen 16 Generative KI Stable Diffusion seziert 20 KI-Beschleuniger So funktionieren KI-Chips 28 Hardware GPUs für das KI-Training 34 Bias und Fairness Warum KI oft unfair ist und was dagegen hilft 40 Datenqualität Data-centric AI: Wie Datenqualität Fairness beeinflusst Werkzeuge 50 Machine-Learning-Frameworks Einstieg in PyTorch 58 ML-UI Notebook-Umgebungen für Machine Learning 66 Data Science Mit scikit-learn Modelle erstellen 72 Datenquellen Offene Datenquellen für ML-Projekte 80 Algorithmen Assoziationsanalyse: Wer mit wem? Modelle anwenden 86 KI-Modell-Datenbanken Hugging Face – Zentrale für KI-Modelle 90 Modelle verketten Große Sprachmodelle mit LangChain verketten 98 Knowledge Destillation Große KI-Modelle mit Destillation eindampfen 102 Generative KI Das Einmaleins des Prompt Engineering KI selbst entwickeln 106 Dense Passage Retrieval Maschinen auf Text abrichten 110 MLOps Musikklassifikation mit eigenen Modellen 116 Bilderkennung Emotionen erkennen mit Deep Learning 122 AutoML AutoML mit Microsofts ML.NET Model Builder Recht und Gesellschaft 128 Rechtsrahmen KI im Spannungsfeld der Regulierung 132 Urheberrecht Kampf um das Urheberrecht 140 DSGVO KI versus Datenschutz 144 KI-Governance Vertrauenswürdige KI organisatorisch umsetzen 148 Ausblick Open-Source-Modelle können aufholen 150 Die Zukunft der KI – ohne Körper keine Intelligenz

Neuronale Suchmaschinen, Schadenersatz bei Datenklau und agile Skalierungsframeworks sind nur einige der Top-Themen aus der iX 06/2023

Ob ein Pentesting für BadUSB-Sticks mit WLAN, Flüssigkeitsgekühlte Racks, Intelligente Testautomatisierungen oder viele andere wichtige Themen lesen Sie in der iX Ausgabe 5/2023.

Tools für Software Composition Analysis, Loki für lokale und Cloud-Umgebungen, wie Sprach-KI beim Coden helfen kann und viele andere wichtige Themen lesen Sie in der iX 4/2023.

Malware-Analyse mit OSINT, Marktübersicht von ERP-Systemen, AD sicher administrieren und viele andere wichtige Themen lesen Sie in iX 3/2023.

Freie ERP Software, GitOps für die Multicloud, Kubernetes: Admission Controller härten K8s-Cluster, AD-Sicherheit: Microsofts Enterprise Access Model  — das und vieles mehr gibt es in der neuen iX Ausgabe. 

In dieser iX Ausgabe werden spannende Themen geliefert. Unter anderem: Neue Services für HPEs GreenLake, Lenovos AR-Brille im Test und Datenqualität mit Python sichern.

Die Komplexität von Kubernetes bringt zahlreiche Herausforderungen für einen sicheren Betrieb mit sich. Mit den richtigen Tools und dem nötigen Know-how ergeben sich jedoch vielfältige Optionen zur Härtung von Containern und zur Absicherung von Kubernetes.

Overlay-Netze mit ZeroTier-VLAN, OCP-Hardware fürs 21-Zoll-Rack und Microsoft Dev Box im Test. Diese und weitere spannende Themen in der iX 11/2022.

Drohende Angrifswelle auf 2FA, Erfolge durch DORA-Metriken messbar machen, Javascript-Frameworks und was zu tun ist, wenn der Ceph-Cluster brennt. Diese und weitere ineressante Themen in der iX 10/2022.

Energie sparen in der IT, Deep-Learning-Compiler für mehr Tempo, DMA und DSA: So reguliert die EU das Internet. Diese und weitere interessante Themen in der iX 09/2022.

Gebrauchte RZ- und Bürohardware ist nicht nur günstiger und klimafreundlicher als Neuware, sondern auch ohne Wartezeit lieferbar. Was beim Kauf zu beachten ist und wer was zu welchen Konditionen liefert.

GitHub Actions erleichtern CI/CD, Robustere APIs und Websites beschleunigen mit Core Web Vitals. Diese und weitere spannende Themen in der iX 07/2022

Energieeffiziente Rechenzentren, umweltgerechte RZ-Infrastruktur und die CO₂-Emissionen der eigenen Cloud-Nutzung visualisieren sind nur einige der interessanten Themen der neuen iX Special.

Angriffe auf Azure AD entdecken, flexible Netzanbindung mit SD-WAN und neuronale Netze mit AutoKeras automatisiert anwenden sind nur einige der interessanten Themen der neuen Ausgabe iX.