Was ist Rechenzentrumssicherheit?

Wichtige Erkenntnisse zur Rechenzentrumssicherheit

• Betriebliche Kontinuität ist eine Schlüsselkennzahl für die Sicherheit im Rechenzentrum. Eine Sicherheitsverletzung in Ihren Gebäudemanagementsystemen (OT) führt mittlerweile genauso wahrscheinlich zu einem Totalausfall wie ein Angriff auf Netzwerkebene.
• Die Lücke zwischen Untergeschoss und Cloud ist Ihr größter blinder Fleck in der Sicherheit. Angreifer nutzen zunehmend laterale Bewegungen, die von sekundären IT-Systemen ausgehen, um die physische Kühlung und Stromversorgung zu sabotieren.
• KI-Infrastruktur in einem Rechenzentrum benötigt eine auf Leistung ausgerichtete Sicherheitsstrategie. Herkömmliche Sicherheitsagents dürfen die Rechenzyklen hochdichter Machine-Learning- und KI-Cluster nicht unnötig belasten.
• Da Harvest-now-decrypt-later-Taktiken (heute sammeln, später entschlüsseln) an Fahrt gewinnen, sollten Sie bereits heute die langfristige Exposure Ihrer verschlüsselten Daten berücksichtigen, um Ihr Unternehmen auf zukünftige Auswirkungen vorzubereiten.

Rechenzentrumssicherheit (Data Center Security) ist die einheitliche Verwaltung von Sicherheitslücken (Exposures) in jedem System, das Ihren Betrieb am Laufen hält – von OT-, IoT- und cyber-physischen Systemen als Grundlage bis hin zu Unternehmens-IT, Cloud, Identitäten, KI und Webanwendungen. 

Wenn Sie sich auf isolierte Sicherheitstools und reaktive Systeme zur Bedrohungserkennung und -abwehr verlassen, werden Sie niemals die durchgängige, proaktive Transparenz erlangen, die Sie zur Absicherung Ihres Rechenzentrums benötigen. 

Das liegt daran, dass Ihr alter Sicherheitsperimeter aus Firewalls und Zugriffskontrollen einer anderen Ära angehört, einer Ära, in der Rechenzentren gleichbedeutend waren mit traditionellen Serverräumen, nicht den hochdichten KI-Fabriken, die sie heute sind. Moderne Rechenzentren haben industrielle Ausmaße und weisen physische und betriebliche Sicherheitslücken sowie Schwachstellen in der Lieferkette auf, die von den Sicherheitstools nicht vorhergesehen wurden, die von Angreifern aber gerne ausgenutzt werden.

Zu den Bedrohungen für die Sicherheit in Rechenzentren gehören heute alle Faktoren, die den Betrieb stören, von internen Stromausfällen über Schäden an der physischen Infrastruktur bis hin zu Kompromittierungen in der Lieferkette. 

Dieses Risiko zu finden und zu mindern bedeutet, Einblick in jedes Asset in Ihrer gesamten operativen und digitalen Landschaft zu gewinnen. 

Einheitliches Exposure Management bietet einen zentralen Überblick über Ihr Cyberrisiko – über die gesamte, über Jahre gewachsene Angriffsfläche Ihres Rechenzentrums hinweg. Es passt die Art und Weise, wie Sie Ihre Infrastruktur verteidigen, an die Art und Weise an, wie sich Angreifer tatsächlich durch die Infrastruktur bewegen: ohne Grenzen.

In einem Rechenzentrum verwalten Sie einen Footprint, bei dem physische und digitale Assets untrennbar sind. 

Eine Schwachstelle in einer speicherprogrammierbaren Steuerung (SPS) einer wichtigen Anlage oder eine Fehlkonfiguration in internen Stromverteilungssystemen stellt mittlerweile ein Cyberrisiko der Stufe 1 dar. In einer Umgebung mit hoher Dichte kann der Verlust der Stromversorgung dieser Systeme, und sie es nur für eine Mikrosekunde, den gleichzeitigen Ausfall Hunderter von Servern zur Folge haben.

Wenn ein Bedrohungsakteur Ihr HVAC-System sabotiert, hat das unmittelbare Auswirkungen auf ein 100-MW-Hyperscale-Center, das bis zu 28.500 Tonnen Kühlung benötigt. Innerhalb von drei bis acht Minuten drosseln CPUs ihre Leistung, und innerhalb von neun bis 15 Minuten fährt der Cluster vollständig herunter, was zu katastrophalen Hardwareschäden führt. 

Um Ihr Rechenzentrum abzusichern, müssen Sie die Sichtbarkeitslücke zwischen dem Keller (Ihre Stromversorgung und Kühlung) und Ihrem gesamten Compute-Stack schließen, einschließlich der Hochleistungs-Grafikprozessoren (GPUs), der proprietären KI-Modelle, die darauf ausgeführt werden, und der Identitäten, die darauf zugreifen.

Möchten Sie die Sicherheit Ihres Rechenzentrums mit einer einzigen Exposure Management-Plattform besser verwalten? Sehen Sie sich an, wie das in Tenable One funktioniert.

Konvergente Angriffe, die physische Einrichtungen und digitale Netzwerke überspannen, können die Kapazität der meisten schlanken Sicherheitsteams von Rechenzentren überfordern. Diese Anfälligkeit ist auf einen grundlegenden Unterschied in der Sprache und auf isolierte Teams zurückzuführen. Facility Manager überwachen den Zustand der Mechanik, während Analysten des SOC (Security Operations Center) Anomalien auf Bitebene überwachen. 

Wenn eine Kältemaschine einen mechanischen Alarm sendet, wird dies von einem SOC-Analysten normalerweise als Wartungsproblem abgetan. Diese Person verfügt einfach nicht über den notwendigen Kontext, um es als die erste Stufe eines Angriffs auf die thermische Abschaltung zu erkennen.

Exposure Management schafft hier Abhilfe, indem es Ihnen die manuelle Datenkorrelation abnimmt und den gesamten Angriffspfad automatisch abbildet. Tenable One beispielsweise verbindet Erkenntnisse zu Anlagen mit IT-Schwachstellen, um Ihnen das Warum hinter mechanischen Anomalien zu liefern und die sicherheitsrelevante Absicht aufzudecken, die herkömmliches Monitoring übersieht.

Der Asset Exposure Score gewichtet die Kritikalität von Assets, so dass Ihr Team Entscheidungen auf der Grundlage des tatsächlichen Betriebs- und Bedrohungskontexts trifft. So sollte zum Beispiel eine Kühlungsbedrohung für einen 100-MW-GPU-Cluster niemals in der gleichen Warteschlange stehen wie ein routinemäßiger Software-Patch auf einem peripheren Server – und mit Tenable One wird das auch nicht der Fall sein. Sie können den Engpass bei der Triage überspringen und sich direkt den Behebungsmaßnahmen zuwenden, die das Risiko tatsächlich verringern.

Die meisten Facility-Teams und SOC-Teams tauschen sich nicht oft genug aus, und diese Lücke stellt ein Sicherheitsproblem dar.

Anstatt es direkt mit einer gehärteten Unternehmens-Firewall aufzunehmen, können Angreifer heute Gebäudemanagementsysteme (BMS) oder unterbrechungsfreie Stromversorgungen (USV) als Eintrittspunkte nutzen und sich über diese vernachlässigten, vernetzten Controller direkt zu Ihrem primären Compute-Stack vorarbeiten.

Einmal drinnen, können sie die Temperatur- und Feuchtigkeitsregler einstellen, um einen thermischen Not-Aus zu erzwingen, oder sich lateral fortbewegen und Daten von den Servern abrufen, die durch diese Kühlsysteme am Laufen gehalten werden. Die meisten Teams bemerken dies nicht, weil sie OT und IT durch unterschiedliche Brillen betrachten.

Exposure Management schließt diese Sichtbarkeitslücke. Wenn Sie Daten aus OT, IT und allen anderen Teilen Ihrer Angriffsfläche in einer einzigen Ansicht zusammenführen, können Sie sehen, wie Ihre Anlagensteuerungen und Ihr Compute-Stack miteinander verbunden sind. So erhält Ihr SOC Einblick in einen an Angriffspfad, bevor ein Angreifer ihn ausnutzen kann.

Und wenn Sie Risiken in allen Umgebungen gleichzeitig quantifizieren, hören Sie auf, isolierte Vermutungen anzustellen, und beginnen stattdessen damit, eine proaktive Verteidigungsstrategie umzusetzen, die Ihre gesamte Betriebskette abdeckt.

Kühlung und Stromversorgung: Kritische Infrastruktursysteme im Rechenzentrum

Kritische Abhängigkeiten schaffen ebenfalls erhebliche Risiken innerhalb eines Rechenzentrums. 

Laut der Jährlichen Ausfallanalyse 2025 des Uptime Institute bleibt Strom die häufigste Ursache für folgenschwere Ausfälle, während IT- und Netzwerkprobleme mittlerweile fast ein Viertel aller schwerwiegenden Fehler ausmachen.

Im Jahr 2023 kam es in einem großen Rechenzentrum in Singapur zu einer Fehlfunktion der Kühlung, durch die 2,5 Millionen Banktransaktionen gestoppt wurden. In ähnlicher Weise führte Ende 2025 ein 22-stündiger Brand von Lithium-Ionen-Batterien in Südkorea zum Verlust von 858 TB Daten. Diese Vorfälle unterstreichen die Notwendigkeit, die OT-Sicherheit als Teil Ihres Exposure Management-Programms zu betrachten, um Ihre USV-Anlagen, Stromverteilereinheiten (PDUs) und Frühwarnsysteme zur Rauchdetektion (VESDA) zu überwachen. 

Konvergente IT/OT und physischer Zugang

Data Center Security betrifft nun die laterale Bewegung zwischen zwei zuvor isolierten Welten, wodurch eine neue, konvergente IT/OT-Sicherheitsherausforderung entsteht, bei der ein einziges durch Phishing erlangtes Zugangsdatenpaar ausreicht, damit Angreifer im Unternehmensnetzwerk Fuß fassen und auf physische Sicherheitssysteme wie Kameras, Zutrittsleser oder Gebäudeleittechnik zugreifen können.

Um zu verhindern, dass Bedrohungsakteure Zugang erhalten, sollten Sie auf Identity-Risiken überwachen, um sicherzustellen, dass Bedrohungsakteure keine kompromittierten Benutzeranmeldedaten verwenden können, um Serverräume zu entsperren oder physische Alarme zu deaktivieren.

Indem Sie eine Angriffspfad-Analyse von Ihrer externen Angriffsfläche bis hin zu Ihren internen kritischen Assets durchführen, können Sie erkennen, wie ein unsicherer Webserver zu einer physischen Sicherheitsverletzung führen könnte. Sie müssen Ihr Rechenzentrum als ein durchgängiges Risikogefüge betrachten, um es proaktiv abzusichern.

Spezialisierte physische Bedrohungen

Die Skalierung modularer Infrastruktur in Ihrem Rechenzentrum zur Unterstützung hochdichter Racks birgt physische Schwachstellen, die nicht immer digital überwacht werden. Hier sind einige Beispiele, die Teams unvorbereitet treffen:

• In vielen Rechenzentren kommen Batterie-Energiespeichersysteme (BESS) und eine eigene Stromerzeugung für KI-Workloads zum Einsatz. Der Stromverbrauch ist enorm. Die Verbindung zwischen dem Versorgungsnetz und Ihrem Rechenzentrum ist ein Hauptziel für staatliche Akteure, die regionale Störungen verursachen wollen.
• Wenn Sie immer noch physische Festplatten als Sekundärspeicher verwenden, ist Brandunterdrückung eine Bedrohung, die die meisten CISOs nicht kommen sehen. Eine lautstarke VESDA-Entladung löst Gasfreisetzungen aus, wie Inergen, FM200. Das Gas beschädigt zwar keine Schaltkreise, aber der akustische Druck der Entladung erzeugt Vibrationen, die stark genug sind, um Festplatten zu zertrümmern.
• Auch veraltete Komponenten sind ein Sicherheitsrisiko. Lithium-Ionen-Batterien, die ihre Lebensdauer überschritten haben, können eine Brandgefahr darstellen. Wenn diese Systeme ausfallen, sind die Kosten für den Austausch der Hardware und die Ausfallzeiten in der Regel gravierender als bei den meisten Datenpannen.

Exposure Management nimmt Informationen von BESS Controllern und Hardware-Lebenszyklusdaten auf. Eine Exposure Assessment-Plattform (EAP) kann alternde Stromkomponenten oder ungepatchte Edge-Assets als Hochrisiko-Einstiegspunkte kennzeichnen. Eine risikobasierte Priorisierung diktiert anschließend den Hardware-Austausch gemäß tatsächlicher Bedrohungsstufen, nicht nach willkürlichen Wartungsplänen. 

Wenn Sie diese physischen Zustandsdaten in Ihr Security Operations Center (SOC) integrieren, hindern Sie Angreifer daran, den strukturellen Verfall Ihres Rechenzentrums ausnutzen, um Zugang zu Ihren digitalen Assets zu erhalten.

In einer hochdichten KI-Umgebung kann das Ausmaß der Inter-Knoten-Kommunikation herkömmliche perimeterbasierte Sicherheit überfordern. 

Standard-Firewalls überwachen den Nord-Süd-Datenverkehr. Sie können nicht mit massiven, latenzarmen Ost-West-Bursts mithalten, die verteiltes Training erfordert — wo Tausende von GPUs Parameter parallel synchronisieren müssen, ohne Engpässe zu verursachen.

Exposure Management löst diesen Leistungs-Sicherheits-Kompromiss, indem es die spezifischen Kommunikationswege zwischen diesen GPU-Clustern abbildet, um laterale Bewegungen zu erkennen, ohne den Trainingsfluss zu unterbrechen. 

Indem das Exposure Management diese Hochgeschwindigkeits-Netzwerkdaten mit der Kritikalität der Assets korreliert, identifiziert es unautorisierte Datenverschiebungen im Ost-West-Fabric, bevor ein Angreifer den massiven Durchsatz des Clusters als Waffe einsetzen kann.

Eliminieren von Performance-Overhead bei Rechenressourcen

Wenn Sie Hochleistungs-KI-Trainingsdaten- und Machine-Learning-Workloads in Ihrem Rechenzentrum ausführen, ist jeder Rechenzyklus ein wertvolles Gut. 

Traditionelle Sicherheitsagents verursachen oft Leistungseinbußen, die sich KI-Modelle nicht leisten können. Dieser Performance-Overhead entsteht durch den Verbrauch wertvoller Rechenressourcen und die zusätzliche Latenz, die herkömmliche Sicherheitssoftware in Datenpipelines verursacht. 

Da KI- und Machine-Learning-Workloads mit hoher Dichte und GPU-Clustern jedes Quäntchen verfügbarer Leistung für Training und Inferenz benötigen, erhöht jede Leistungseinbuße direkt die Trainingszeit für große Sprachmodelle, wodurch Sicherheit zu einem Engpass wird. 

Um Engpässe zu vermeiden, setzen Sie auf einen agentenlosen Ansatz für Attack Surface Management, der auf einer hybriden, adaptiven Bewertung basiert:

• Lagern Sie die Sicherheitsverarbeitung von der Host-CPU/-GPU auf spezialisierte Datenverarbeitungseinheiten aus (DPUs), um tiefe Einblicke in den Host und den Hypervisor zu erhalten, ohne die Rechenzyklen zu beanspruchen, die Sie für das Modelltraining benötigen.
• Führen Sie eine Deep-Packet-Inspection für den Ost-West-Verkehr. einschließlich VXLAN, in Leitungsgeschwindigkeit durch. Sie können Anomalien und laterale Bewegungen erfassen, ohne Latenz in Ihre Datenpipelines einzuschleusen.
• Nutzen Sie Zero-Trust-Segmentierung damit eine Schwachstelle in einer PDU nicht zu einem Einfallstor in einen Hochleistungs-Trainingscluster werden kann.
• Prüfen Sie Ihren Cloud- und KI-Software-Stack, einschließlich Orchestrierungsebenen wie Kubernetes und spezialisierte Modellbibliotheken, mithilfe von Snapshot-basiertem Scannen, um Schwachstellen und Fehlkonfigurationen zu finden, ohne einen GPU-Cluster aktiv zu belasten.

Lesen Sie „Securing AI data centers“ um mehr über diesen unterbrechungsfreien Ansatz zu erfahren..

Absicherung von KI-Trainingsdaten und Machine-Learning-Lebenszyklus

Die Sicherheit Ihres Rechenzentrums sollte die Daten von den Ingestion-Pipelines in Ihrer Speicherebene bis zu den Inferenz-Endpunkten, die Ihre Benutzer bedienen, begleiten, um zu verhindern, dass sie in die falschen Hände geraten:

• Modellvergiftung: Unbefugter lateraler Zugriff auf Hochgeschwindigkeits-Speicherebenen, auf denen Trainingsdatensätze liegen.
• Prompt-Injection: Bösartige Eingaben, die auf Inferenzdienst-Endpunkte abzielen, welche auf Ihren Produktionsclustern ausgeführt werden.
• Schatten-KI: Mitarbeiter oder Entwickler, die nicht autorisierte KI-Modelle aufsetzen, die dunkle Ecken schaffen, in denen Systeme sensible Daten ohne Aufsicht der Unternehmenssicherheit verarbeiten.

Kontinuierliches Exposure Management bildet Ihre gesamte Datenherkunft ab und identifiziert Fehlkonfigurationen in der Infrastruktur zur Modellbereitstellung. Durch die Verknüpfung dieser Schwachstellen mit den Risiken der physischen Einrichtung wird sichergestellt, dass eine Lücke in Ihrem Kühlsystem oder eine nicht gepatchte API die Integrität Ihrer Systeme nicht gefährden kann.

Agentische KI ist ein erhebliches Risiko für Ihr Rechenzentrum. Diese KI-Systeme treffen eigenständige Entscheidungen, um polymorphe Malware zu ermöglichen, die ihren eigenen Code im laufenden Betrieb umschreibt, sowie automatisierte Aufklärungsagenten, die Petabyte an Datenverkehr scannen, um Mikroschwachstellen schneller zu finden, als es jeder Mensch kann.

Um KI-Risiken in Ihrem Rechenzentrum entgegenzuwirken, führen Sie regelmäßige Schwachstellenbewertungen Ihrer autonomen KI-Agents durch, um sicherzustellen, dass Bedrohungsakteure diese nicht mit bösartigen Anweisungen vergiftet haben, die die Sicherheitslogik verändern.

Nutzen Sie Exposure Management, um diese Bedrohung zu mindern, indem Sie Verhaltensprotokolle und Berechtigungssätze jedes autonomen Agenten innerhalb Ihrer Compute-Fabric analysieren. Durch die Identifizierung von überprivilegierten Agents oder unbefugten Änderungen am Anweisungssatz eines Agent verhindert Exposure Management, dass Angreifer Ihre eigene Automatisierung gegen Ihre Infrastruktur einsetzen.

Identitätszentrierte Login-Angriffe: Deepfakes und MFA-Umgehung

Angreifer verlagern ihren Schwerpunkt darüber hinaus vom „Einbrechen“ zum „Einloggen“ Heute können sie das menschliche Element Ihres Rechenzentrums genauso leicht ausnutzen wie eine bekannte Schwachstelle, indem sie jemanden dazu bringen, ihnen Zugangsdaten zu geben. Um diesen Perimeter zu verteidigen, benötigen Sie identitätszentrierte Sicherheit.

Hier sind einige Angriffsmethoden, die sich auf Ihr Rechenzentrum auswirken könnten:

• Angreifer nutzen KI-generierte Stimmen und Videos zur Vortäuschung von Identitäten.
  • Zudem ermöglichen kompromittierte Kamerafeeds Angreifern, PIN-Nummern an Zugangspunkten zu lesen oder Gesichter von Bedienern für Erpressung und Social Engineering zu erfassen.
  • Exposure Management findet diese Anomalien, indem es ungewöhnliche Zugriffsanfragen mit der grundlegenden Verhaltenstelemetrie und den Reputationswerten der Geräte korreliert.
• Adversary-in-the-middle-Angriffe (AiTM) und Push-Bombing.
  • Diese Angriffstaktiken helfen Erpressern bei der Umgehung von Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA), indem sie aktive Sitzungs-Tokens stehlen.
  • Eine Exposure Management-Plattform mindert dieses Risiko, indem sie anfällige Sitzungskonfigurationen identifiziert und risikoreiche Authentifizierungsmuster kennzeichnet, die auf Token-Diebstahl oder übermäßige Push-Benachrichtigungen hindeuten.
• Die Ausnutzung von Active Directory-Angriffspfaden nutzt kompromittierte Einstiegspunkte.
  • Sobald sich Bedrohungsakteure über ein gehacktes Ausweissystem physischen Zugang verschafft haben, können sie Hardware-Hackermodule installieren, um Firewalls zu umgehen, dauerhaften Remote-Zugriff einzurichten und katastrophale Systemausfälle auszulösen.
  • Exposure Management bildet diese komplexen Identitätsbeziehungen ab und deckt verborgene Pfade von einem einfachen Anlagen-Asset zu Ihren sensibelsten Domänencontrollern auf, bevor ein Angreifer sie ausnutzen kann.
• Credential Relay-Angriffe nutzen herkömmliche MFA-Methoden aus, indem sie Authentifizierungs-Token abfangen und in Echtzeit wiedergeben.
  • Auf diese Weise können Angreifer die Sicherheitskontrollen umgehen, selbst wenn sich die Benutzer über legitime Kanäle erfolgreich authentifiziert haben.
  • Exposure Management vereitelt diese Angriffe, indem es bestimmte Dienstkonten und Legacy-Protokolle wie den New Technology LAN Manager (NTLM) zuordnet, der Token Relay ermöglicht. Wenn Sie alle Knotenpunkte finden können, an denen diese Konten mit geschäftskritischen Assets verbunden sind, können Sie Maßnahmen ergreifen, um relaisanfällige Konfigurationen zu deaktivieren, bevor ein Angreifer sie als Waffe einsetzt.

Harvest now, decrypt later (heute sammeln, später entschlüsseln)

Die Harvest Now, Decrypt Later (HNDL)-Strategie zählt zu den wichtigsten Themen für Rechenzentren, die langfristig sensible Daten speichern. Angreifer greifen bereits heute verschlüsselte Daten in der Absicht ab, sie zu entschlüsseln, sobald kryptografisch relevante Quantencomputer verfügbar sind. 

Gemäß der CISA Guidance on Product Categories for Technologies that Use Post-Quantum Cryptography Standards (CISA-Anleitung zu Produktkategorien für Technologien, die Post-Quanten-Kryptographie-Standards verwenden) sollten Sie die Migration von Systemen mit hoher Auswirkung und nationalen kritischen Funktionen (NCFs) auf Post-Quanten-Kryptographie (PQC) priorisieren, um sich gegen langfristiges Abgreifen von Daten zu verteidigen.

Da die Lebenszyklen von Rechenzentren lang sind, muss die Hardware, die Sie heute installieren, quantensicher sein, um in den nächsten Jahren nicht veraltet zu sein. 

Exposure Management unterstützt diese Migration durch eine kontinuierliche Inventarisierung Ihrer kryptografischen Assets. Es kann spezifische Instanzen von Legacy-Verschlüsselung, wie Rivest-Shamir-Adleman (RSA) oder elliptische Kurvenkryptografie (ECC), innerhalb Ihres Software-Stacks und Ihrer Cloud-Speicherebenen aufspüren. 

Indem Sie diese anfälligen Algorithmen aufdecken, bevor sie veraltet sind, können Sie PQC-Standards systematisch zuerst auf Ihre wertvollsten Datenbestände anwenden.

Getrennte und isolierte Sicherheitstools schaffen blinde Flecken in Sicherheitsstrategie für Ihr Rechenzentrum. Bei einem einheitlicheren Ansatz, wie beispielsweise dem Exposure Management, wird Ihre gesamte konvergente Umgebung als eine einzige Angriffsfläche betrachtet.

Anstatt durch mehrere Dashboards zu navigieren, vereint Tenable One die Daten aus dem gesamten Unternehmen in einem einzigen Exposure Score. Durch die Konsolidierung dieser Daten in einer einzigen Ansicht kann Ihr Sicherheitsteam komplexe, bereichsübergreifende Angriffspfade abfangen, bevor sie zu betrieblichen Ausfällen führen.

Die Sicherheitsstrategie für Ihr Rechenzentrum muss auch strenge Compliance-Standards für die Rechenzentrumssicherheit erfüllen, wie zum Beispiel NERC CIP-Compliance für Stromversorgungssysteme und NIS2 für die Ausfallsicherheit der Infrastruktur. 

Tenable One verschafft Ihnen einen kontinuierlichen, automatisierten Einblick in alle Assets und Risiken in Ihrem Rechenzentrum, um die Compliance kontinuierlich zu verbessern.

Laden Sie den Leitfaden für Sicherheitsverantwortliche zur Entwicklung einer Exposure Management-Strategie herunter, um zu erfahren, wie eine einheitliche Exposure Management-Plattform die regulatorische Berichterstattung optimieren kann.

Da immer mehr Rechenzentren gebaut werden, um die sich entwickelnde digitale Wirtschaft – von Cloud über KI bis hin zu Quantencomputing und weiteren Bereichen – anzutreiben, stellen sich einige häufige Fragen immer wieder. Lassen Sie uns hier ein paar davon beantworten. 

Was sind die Hauptrisiken für die Sicherheit im Rechenzentrum im Jahr 2026?

Die größten Risiken im Jahr 2026 betreffen konvergente IT/OT-Angriffe, bei denen sich ein Angreifer lateral von einem Unternehmensnetzwerk aus bewegt, um physische Komponenten wie Kühlung oder Stromversorgung zu sabotieren oder Ihre digitalen Assets anzugreifen. Darüber hinaus verändert agentische KI die Geschwindigkeit, mit der Angriffe skalieren können, und die Erfassung verschlüsselter Daten wird zu einer echten Besorgnis, während sich Teams auf zukünftige Quantenentschlüsselung vorbereiten.

Wie wirkt sich die KI auf Data Center Security aus?

Sicherheitsteams nutzen KI-gesteuertes Exposure Management, um Angriffspfade vor der Ausnutzung vorherzusagen. Angreifer nutzen agentische KI, um Exploits schneller zu automatisieren, als die meisten Teams reagieren können. Hinzu kommt, dass die Absicherung hochdichter Machine-Learning-Workloads und Daten zum Trainieren von KI bedeutet, dass Ihre KI-Sicherheitsstrategie die Hardware schützen muss, ohne die Rechenleistung zu beeinträchtigen.

Warum ist OT-Sicherheit für Rechenzentren so entscheidend?

OT verwaltet die lebenserhaltenden Systeme des Rechenzentrums wie HVAC und UPS. Da diese Systeme vernetzt sind, kann ein Cyberangriff physische Folgen wie Überhitzung oder Brand auslösen. Ein solcher Ausfall führt typischerweise zu längeren Ausfallzeiten als eine herkömmliche Software-Sicherheitsverletzung, und die Wiederherstellung ist wesentlich schwieriger.

Fordern Sie eine Demo an, um zu sehen, wie Tenable One Ihnen helfen kann, Ihre Sicherheitsstrategie für Rechenzentren zu vereinfachen.