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Cloud: Ist mehr weniger?

"ThoughtWorks Technology Radar": Mehr Transparenz bei Machine Learning ist dringend notwendig
Cloud-Services mit einer gewissen Skepsis gegenüber stehen und auch Poly-Cloud-Strategien in Erwägung ziehen

Die global tätige Softwareberatung ThoughtWorks hat die 21. Ausgabe ihres Technology Radar veröffentlicht. Der Report zeigt auf, dass neue Tools wie What-If zur visuellen Inspektion von Machine-Learning-Modellen sowie Techniken wie Ethical Bias Testing verstärkt eingesetzt werden. Hierdurch kann Machine Learning (ML) transparenter und nachvollziehbarer werden. Weiterhin thematisiert der Technology Radar, warum die Softwareentwicklung am besten in funktionsübergreifenden Teams gelingt. Darüber hinaus raten die Experten von ThoughtWorks dazu, beim Thema Cloud Provider neuen Services mit einer gewissen Skepsis gegenüber zu stehen und auch Poly-Cloud-Strategien in Erwägung zu ziehen. Ebenfalls im Fokus steht die Einbindung von Governance-Themen in automatisierte Prozesse für die Freigabe neuer Software.

"Eines der wichtigsten Themen des jüngsten Technology Radar ist die Interpretierbarkeit von Machine Learning," sagt Dr. Rebecca Parsons, Chief Technology Officer bei ThoughtWorks. "Machine Learning wird verwendet, um Entscheidungen zu treffen, die unser Leben beeinflussen. Zugleich sind viele der von den Maschinen produzierten Modelle für Menschen nicht mehr verständlich."

Um diesem Sachverhalt entgegenzutreten, spricht sich ThoughtWorks dafür aus, dass Business-Entscheider und IT-Manager die Machine-Learning-Ökosysteme überwachen. Diese sollten die Diversität in ihren Entwicklungsteams erhöhen, unter der Annahme, dass so ein größeres Problembewusstsein im Team besteht und der Problematik die entsprechende Bedeutung beigemessen wird. Zugleich sollen Manager darauf achten, dass Tools zum Einsatz kommen, die algorithmische Voreingenommenheit reduzieren.

Der Technology Radar, der zwei Mal im Jahr veröffentlicht wird, basiert auf ThoughtWorks Beobachtungen, Gesprächen und Erfahrungen bei der Lösung komplexer geschäftlicher Herausforderungen seiner Kunden. Der Report nutzt einen visuellen Ansatz, um die Einträge in vier Gruppen einzuteilen: Techniken, Plattformen, Tools sowie Programmiersprachen und Frameworks. Innerhalb dieser Gruppen wird jeder Eintrag mit einer Empfehlung versehen: "Assess" für Technologien, die eine Evaluation wert sind; "Trial" für Technologien, die einsatzbereit sind, und die ThoughtWorks bereits in Produktion gesehen hat; "Adopt" für ausgereifte Technologien; und "Hold" für Technologien, von deren Verwendung zum aktuellen Zeitpunkt abgeraten wird.

Folgende Themen stehen im aktuellen Technology Radar im Fokus:

>> Die ML Black Box interpretieren: Machine Learning übernimmt immer mehr Entscheidungen. Jedoch sind die dahinter liegenden Computerberechnungen schwer nachzuvollziehen. Es ist wichtig, Tools für ethical bias testing zu verwenden, die ein wenig Transparenz herstellen sowie diverse Entwicklerteams zusammenzustellen. Nur so ist es möglich, der Black Box des ML entgegenzutreten.

>> Softwareentwicklung als Team-Sport: Tools und Techniken, die Mitglieder eines Software-Teams voneinander isolieren, haben negative Auswirkungen auf Feedback und Zusammenarbeit. Individualistische Meme wie "10xEngineers" sind wenig hilfreich, denn Innovation entsteht, wenn die richtigen Spezialisten in einem funktionsübergreifenden "10xTeam" zusammenarbeiten.

>> Cloud: Ist mehr weniger? Die großen Cloud Provider liegen bei Kernfunktionalitäten wie Storage und Compute inzwischen gleichauf. Somit hat sich der Wettbewerb darauf verlagert, zusätzliche Services anzubieten. Aufgrund des Konkurrenzdrucks werden diese Services in rasantem Tempo auf den Markt gebracht und sind oft noch nicht ausgereift. Daher ist nicht zu erwarten, dass alle Cloud Computing-Services eine ähnliche Qualität haben. Entwickler sollten die Offenheit mitbringen, gegebenenfalls statt der Lösung des Cloud Computing-Anbieters selbst eine Open-Source Cloud-Lösungen zu installieren und warten, sowie Poly-Cloud-Strategien in Betracht zu ziehen. Es geht darum, jeweils die Cloud mit der besten Lösung für das Problem zu verwenden.

>>·Die Software Supply Chain schützen: Das Ökosystem der Softwareentwicklung wird immer stärker automatisiert. Unternehmen sollten sich von Governance Ansätzen verabschieden, die zeitaufwändige manuelle Prüfungs- und Freigabeprozesse für neue Software vorschreiben. Es ist empfehlenswert, automatisierte Governance-Prozesse einzuführen.

ThoughtWorks rät Unternehmen, den Ansatz des Technology Radar bezüglich der im Unternehmen eingesetzten Technologie auch selbst zu verfolgen und Technologien stets einer kritischen Prüfung zu unterziehen. "Wir diskutieren die Einträge unseres unternehmenseigenen Technology Radar und haben dabei festgestellt, welchen Wert der Report für uns hat: Er bietet Wissen darüber, was gut und was nicht so gut funktioniert," sagt Thomas Spillecke, IT Architect Cloud Applications bei Porsche. "UnserTechnology Radar bewahrt unser Wissen. Dabei ist es wichtig, dass wir den Report regelmäßig erneuern." (ThoughtWorks: ra)

eingetragen: 29.12.19
Newsletterlauf: 03.03.20

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IT Security - Angriffe & Lecks

Vorgehensweise von Shai-Hulud V2
Sysdig, Unternehmen für Echtzeit-Cloud-Sicherheit, warnt vor einer neuen Version des Shai-Hulud-Wurms (auch als Sha1-Hulud bezeichnet), der am 24. November 2025 beobachtet wurde. Er verbreitet sich derzeit über verseuchte NPM-Pakete im Internet. Bislang sind über 800 Pakete betroffen, und Zugangsdaten für über 25.000 GitHub-Repositories wurden weitergegeben. Das Ausmaß und der Umfang der Auswirkungen auf die Opfer, die diese neue Version des Wurms mit sich bringt, übertrifft die vorherige Version, da er eine Vielzahl neuer Methoden einsetzt.
Cybercrime-Netzwerk aufgedeckt
Check Point Software Technologies hat mithilfe ihres External Risk Management Teams ein weit verzweigtes Cybercrime-Netzwerk aufgedeckt. Dieses verwandelt legitime Werbeplattformen in Einfallstore für Cyber-Angriffe. Der unter dem Codenamen Payroll Pirates bekannte Zusammenschluss zielt seit Mitte 2023 auf Gehaltsabrechnungs- und Finanzsysteme ab, um Zugangsdaten zu stehlen und Gehaltszahlungen umzuleiten.

IT Security - Fachbeiträge

Sicherheitsvorfälle in Software-Lieferketten
Die jüngsten Attacken auf Software-Lieferketten zeigen, wie anfällig und eng verflochten die digitale Infrastruktur geworden ist. Der Vorfall rund um den Wurm Shai-Hulud im npm-Ökosystem, dem Fundament vieler moderner Web- und Unternehmensanwendungen, führte bereits zur Kompromittierung von über 500 Paketen. Die Schadsoftware sammelte Cloud-Zugangsdaten aus AWS-, GCP- und Azure-Umgebungen sowie GitHub-Zugriffs-Tokens und verbreitete sich eigenständig, indem sie infizierten Code in weitere Module einschleuste.
Infrastruktur als Erfolgsfaktor für KI
Die EU schreitet mit der Umsetzung des AI Act sowie einer umfassenderen Strategie zur Förderung und Bereitstellung von KI- und Cloud-Infrastrukturen in den Mitgliedstaaten voran. Doch Unternehmen stehen zunehmend unter Druck. Ihre Infrastrukturen müssen mit den wachsenden betrieblichen Anforderungen, geopolitischen Spannungen und erweiterten regulatorischen Vorgaben Schritt halten. Zwar will die EU damit die Wettbewerbsfähigkeit stärken und den administrativen Aufwand verringern, doch ihr Erfolg hängt maßgeblich davon ab, wie die angestrebte Harmonisierung in der Praxis umgesetzt wird.

IT Security - Tipps / Hintergrund / Wissen

Dynamische Umgehungstechniken
Im Jahr 2025 prägten vor allem die Kombination aus KI, sich kontinuierlich weiterentwickelnden Phishing-as-a-Service (PhaaS)-Kits und immer ausgefeilteren Techniken zur Verbreitung von Phishing und zur Umgehung von Sicherheitsmaßnahmen die Phishing-Landschaft. Die Threat-Analysten von Barracuda gingen beispielsweise noch vor einem Jahr davon aus, dass PhaaS-Kits bis Ende 2025 für die Hälfte aller Angriffe mit dem Ziel, Anmeldedaten zu stehlen, genutzt werden. Der tatsächliche Anteil liegt nun bei etwas über 50 Prozent. Darüber hinaus hat sich die Anzahl der Phishing-Kits im Jahr 2025 verdoppelt.
Stärkere "wurmartige" Ausbreitung
Als die erste Welle der Shai-Hulud-Kampagne im Jahr 2025 bekannt wurde, entwickelte sich der Vorfall rasch zu einem der schwerwiegendsten Angriffe im gesamten JavaScript-Ökosystem. Die Sicherheitsforscher von JFrog gehörten zu den ersten, die den Angriff umfassend analysierten und dabei aufdeckten, dass Hunderte von npm-Paketen kompromittiert worden waren. Ein selbstreplizierender Wurm stahl Zugangsdaten, erbeutete Cloud-Token und veröffentlichte manipulierte Paketversionen automatisiert erneut.