Umfrage: Österreichs EPU und KMU fehlt Bewusstsein für IT-Sicherheit

Menschliches Fehlverhalten und mangelndes Verständnis im Umgang mit IT-Systemen zählen zu den Hauptgründen für IT-Probleme von EPU und KMU, so eine aktuelle Umfrage der Fachgruppe UBIT der Wiener Wirtschaftskammer unter IT-Dienstleistern. Die Fachgruppe sieht Aufholbedarf in der Ausbildung.
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UBIT-Umfrage zur IT-Sicherheit Wien
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Die IT-Sicherheit bei mittelständischen Unternehmen scheitert meist am Menschen, nicht an der Technik. Das ist das Ergebnis einer Umfrage der Fachgruppe UBIT der Wiener Wirtschaftskammer unter 114 Wiener IT-Dienstleistern, die Auskunft über die häufigsten Probleme ihrer Kunden gaben. „Menschliche Fehlverhalten“ als Ursache für Datenverlust oder Systemausfälle wird von den IT-Spezialisten mit 87,4 Prozent als häufigstes Problem genannt. Mit 68,1 Prozent folgen „Viren und Schadsoftware“, wobei sich laut UBIT auch dieses Problem auf den falschen Umgang der Nutzer zurückführen lässt. Als weitere Stolpersteine nennen die Befragten „nicht aktualisierte Software“ (40,4 Prozent) und „fehlende Backups“ (39,6 Prozent). „Physischer Diebstahl“ oder „Cybercrime-Attacken“ zählt hingegen nur jeder Fünfte zu den Ursachen von Datenverlust und Systemausfällen.

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Unternehmen handeln erst nach Eintritt des Problems

Aus der Umfrage geht weiters hervor, dass sich drei von vier Unternehmen erst nach Eintritt des Problemfalls an professionelle IT-Experten wenden. Martin Puaschitz, Obmann der Fachgruppe UBIT, sieht den Grund dafür in einer fehlenden Sensibilisierung. „Vor allem kleinere Unternehmen wähnen sich oft fälschlicherweise in Sicherheit. Ganz nach dem Motto ‘Was soll mir schon passieren?’. Das führt dazu, dass viele Unternehmen wenig bis kaum finanzielle Mittel für die IT ausgeben“, so Puaschitz. 

Mangel an IT-Sicherheit führt zu finanziellen Schäden

Die Umfrage unter den IT-Dienstleistern zeigt zudem, dass Schwachstellen in der IT-Sicherheit meist mit finanziellen Schäden für EPU und KMU einhergehen. Am häufigsten werden Umsatzverluste sowie entgangene Gewinne (79,4 Prozent) genannt. Auch einen Imageverlust bei Kunden und Lieferanten (59,9 Prozent) ziehen IT-Probleme mit sich, was auf längere Sicht ebenfalls den Unternehmenserfolg bedrohen kann. Lediglich 15 Prozent der IT-Dienstleister meinen, dass IT-Probleme keine unmittelbaren Effekte auf das unternehmerische Handeln ihrer Kunden haben. Auf Grundlage dieser Ergebnisse appelliert die UBIT, dass sich Unternehmer bereits vor dem Eintreten von Schadensfällen professionelle Unterstützung ins Boot holen.

UBIT sieht Aufholbedarf bei Bildung

Die UBIT sieht jedoch nicht nur die Unternehmer gefordert, sondern auch die Politik. Um dem fehlenden Bewusstsein entgegenzuwirken, müssten IT-Themen im Lehrplan einen größeren Stellenwert bekommen, so Puaschitz. „Wir müssen sowohl die Ausbildung von Fachkräften forcieren, aber auch das allgemeine Bildungsniveau in Bezug auf die IT heben. Besseres Verständnis führt auch dazu, dass die Anwender sicherer im Umgang mit digitalen Systemen sind.“

⇒ zur Page der Fachgruppe UBIT

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die Redaktion

Auch Künstliche Intelligenz kann menschliche Schwächen haben

Algorithmen erkennen Sarkasmus, aber sie können vergessen – zwei Themen, denen sich Wissenschaftlerinnen des Software Competence Center Hagenberg in ihren Forschungsarbeiten widmen.
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Das Erkennen von Sarkasmus im Web ist sogar für Menschen ein schwieriges Unterfangen – für eine künstliche Intelligenz ist es umso komplizierter. Dabei wäre dies etwa im Onlinehandel wichtig, damit zum Beispiel eine Onlinerezension richtig eingeschätzt werden kann. Bisherige Sarkasmusdetektionen fokussieren sich auf die Erkennung von Sarkasmus auf Satzebene oder für eine spezielle Textphrase. Das Problem dabei ist, dass es oft unmöglich ist, einen einzelnen sarkastischen Satz zu identifizieren, ohne den Kontext zu kennen.

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Diesem Thema widmet sich Nicole Schwarz vom Software Competence Center Hagenberg (SCCH) in ihrer Arbeit. „Ich arbeite dabei mit einem Deep Neural Network, das jeweils ein Convolutional Neural Network und ein Long-Short-Term Memory Network umfasst“, so Schwarz. Beide Methoden können Texte effizient klassifizieren, die vom Kontext des jeweiligen Textes abhängen, da beide über Speichereinheiten verfügen, um sich bereits gelernte Wörter aus dem Text merken zu können.

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Auch eine Künstliche Intelligenz kann vergessen

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In diesem Kontext sind auch zensurierte Daten ein Problem: Diese entstehen zum Beispiel durch physikalische Grenzen von Sensoren (z.B. Hitzesensoren) – sie führen zu einem verfälschten Modell, da die im Training genutzten Daten nicht den realen Daten entsprechen. „Ich habe daher ein Framework entwickelt, welches diese Ansätze einbindet und auf verschiedene Datensätze anwendbar ist. Durch die diversen Konfigurationsmöglichkeiten ist dieses Framework gegen das Vergessen in diversen Bereichen – vor allem aber in der Industrie – anwendbar“, so Luftensteiner.

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