ANWENDUNG6. April 2022

IBM-Mainframe z16 kombiniert Echtzeit-KI mit Quantensicherheit

Mit dem IBM z16 kommt eine neue Generation von Mainframes in den Markt, die neue Wege bei KI und Quantencomputing gehen. <Q>IBM
Mit dem IBM z16 kommt eine neue Generation von Mainframes in den Markt, die neue Wege bei KI und Quantencomputing gehen. IBM

300 Milliarden KI-Inferenzanfragen pro Tag bei nur einer Millisekunde Latenz – der Telum-Prozessor von IBMs neuem Mainframe z16 bringt der Finanzbranche neue Möglichkeiten zur Betrugserkennung. Mit Technologien wie Pervasive Encryption und Confidential Computing soll der Rechenriese zudem Daten auch vor Bedrohungen schützen, die erst in der Zukunft – durch Fortschritte beim Quanten-Computing – entstehen könnten.

Ab dem 31. Mai 2022 ist der Mainframe z16 allgemein verfügbar, kündigte IBM heute an. Die neue Großrechner-Generation zeichnet sich durch einen integrierten On-Chip-KI-Beschleuniger aus sowie durch eine erhöhte Cyber-Resilienz, die auf Angriffe mit Quanten-Computer ausgelegt ist.

Der IT-Konzern verweist auf die weite Verbreitung der eigenen Mainframes in der Weltwirtschaft, insbesondere in Hybrid-Cloud-Umgebungen, darunter 45 der 50 größten Banken und 8 der 10 größten Versicherer. Laut der von IBM bei Celent selbst beauftragten Studie „Operationalizing Fraud Prevention on IBM Z“ (Download) führen IBM zSystems wertmäßig 70 Prozent der weltweiten Transaktionen durch. So laufen nach den Erhebungen von Celent 73 Prozent der globalen Bank-Transaktionen auf IBM-z-Systemen und 54 Prozent der weltweiten Kartenzahlungen. Mit der neuen Gerätegeneration könnten diese nun umfassender auf möglichen Betrug untersucht werden – und zwar ohne Zeitverlust.

Wenn alle Transaktionen, und nicht nur ein Teil davon mittels KI auf Betrugsversuche überprüft werden, kann ein Vielfaches an Schäden verhindert werden. <Q>Celent
Wenn alle Transaktionen, und nicht nur ein Teil davon, mittels KI auf Betrugsversuche überprüft werden, kann ein Vielfaches an Schäden verhindert werden. Celent

Echtzeit trotz Deep Learning

Eines der größten Probleme von Deep-Learning-Modellen ist die Zeit: Die Anwendung verursacht eine Latenz, so dass bisher nur weniger als 10 Prozent der anfallenden Transaktionsdaten geprüft werden kann. Laut der genannten Celent-Studie entstehen etwa bei Bank-Transaktionen jährlich weltweit Schäden durch Finanzbetrug in Höhe von 233 Mrd. US-Dollar. Durch die Begrenzung der Deep-Learning-Modelle auf einen kleinen Ausschnitt der Transaktionen werden jedoch Betrugsversuche lediglich im Umfang von 11 Mrd. US-Dollar entdeckt. Für Kreditkartenbetrug weist Celent ein Schadensvolumen von 35 Mrd. US-Dollar aus, von dem nur 2 Mrd. verhindert werden.

Das soll sich mit dem z16 ändern. Denn durch den Telum-Prozessor, der auf die schnelle Anwendung von KI-Operationen optimiert ist, sei es künftig möglich, sämtliche Transaktionen auf Betrugsversuche zu überprüfen. Im Bankenbereich könnten dadurch Schäden von weiteren 129 Mrd. US-Dollar aufgedeckt werden, so dass statt 11 Mrd. insgesamt 140 Mrd.US-Dollar weniger Verluste durch kriminelle Aktivitäten anfallen. Im Bereich der Kreditkarten-Zahlungen könnte sich die Betrugserkennung um mehr als das zehnfache auf 21 Mrd. US-Dollar verbessern.

<Q>IBM
IBM

IBM ist der Goldstandard für die hoch gesicherte Transaktionsverarbeitung. Mit den Innovationen von IBM z16 können unsere Kunden die Entscheidungsgeschwindigkeit mit KI-Inferenz genau dort erhöhen, wo ihre geschäftskritischen Daten gespeichert sind.“

Ric Lewis, Senior Vice President, IBM Systems

Wenn der Zeit- und Arbeitsaufwand für den Umgang mit betrügerischen Transaktionen auf Kreditkarten reduziert werden, profitieren nicht nur die ausführenden Banken, sondern auch Handel, Verbraucher und Kartenaussteller. Denn auch die Quote der False Positives verringert sich mit der neuen Lösung laut Celent um 36 Prozent. Dementsprechend treten weniger Zahlungsabbrüche auf, die für Frust bei Kundinnen und Kunden sorgen, die zu Umsatzeinbußen im Handel führen oder womöglich dazu, dass eine andere Karte als ursprünglich geplant zum Einsatz kommt und der Kartenumsatz bei einem Wettbewerber landet.

Weitere Anwendungen im Blick

Finanzinstitute auf der ganzen Welt kämpfen mit den Auswirkungen betrügerischer Aktivitäten auf ihre Einnahmen und Kundeninteraktionen. Laut der Studie „IBM Global Financial Fraud Impact Report 2022“ (Download) von IBM und Morning Consult ist Kreditkartenbetrug die häufigste Art von Betrug unter den befragten Verbrauchern in den sieben untersuchten Ländern. Darüber hinaus sind die Befragten der Meinung, dass Banken und Zahlungsnetze am stärksten für die Betrugsbekämpfung verantwortlich sein sollten.

Auch andere Bedrohungen wie Steuerbetrug und organisierter Diebstahl im Einzelhandel stellen Regierungen und Unternehmen vor immer größere Herausforderungen. Bei Echtzeit-Überweisungen und alternativen Zahlungsmethoden wie Kryptowährungen stoßen herkömmliche Betrugserkennungsverfahren an ihre Grenzen. Die Anwendung der neuen Fähigkeiten von IBM z16 auf weitere Branchen könne dazu beitragen, eine völlig neue Klasse von Anwendungsfällen zu schaffen, so IBM. Der IT-Riese nennt beispielsweise:

  • Kreditgenehmigung: zur Beschleunigung der Genehmigung von Geschäfts- oder Verbraucherkrediten;
  • Clearing und Abwicklung: um vor der Abwicklung festzustellen, welche Handelsaktivitäten und/oder Transaktionen ein hohes Risikopotenzial haben können;
  • Föderales Lernen für den Einzelhandel: bessere Risikomodelle für Betrug und Diebstahl.

Quantensicher in die Zukunft

Mit dem On-Chip-KI-Beschleuniger der Telum-CPU und der massiven Rechenpower soll der z16 neue Anwendungen erschließen. <Q>IBM
Mit dem On-Chip-KI-Beschleuniger der Telum-CPU und der massiven Rechenpower soll der z16 neue Anwendungen erschließen. IBM

Ein weiterer Punkt, den IBM mit dem Mainframe z16 adressiert, ist die Bedrohung im Zusammenhang mit Quantencomputing. Damit könnten künftig Daten entschlüsselt werden, die Cyberkriminellen jetzt in die Hände fallen – und die zum Teil bewusst im Hinblick auf kommende technische Möglichkeiten gesammelt werden. Mit solchen „harvest now, decrypt later“-Angriffen werden spätere Verbrechen wie Erpressung, Verlust von geistigem Eigentum und Offenlegung anderer sensibler Daten vorbereitet.

In einer Hybrid-Cloud-Umgebung mit On-Premises- und Public-Cloud-Ressourcen sei es daher besonders wichtig, sich vor den aktuellen Bedrohungen zu schützen und sich gegen Cyberkriminelle zu wappnen, die Daten stehlen, um diese zu einem späteren Zeitpunkt entschlüsseln zu können, betont IBM. Der z16 sei das erste quantensichere System der Branche, der dieses Vorgehen mit mehreren Maßnahmen verhindert.

So basiert der Mainframe der neuen Generation auf gitterbasierter Kryptografie, einem Ansatz für die Konstruktion von Sicherheitsprimitiven zum Schutz von Daten und Systemen vor aktuellen und zukünftigen Bedrohungen. Mit der quantensicheren Kryptografie der IBM z16 könnten Unternehmen ihre Anwendungen und Daten schon heute zukunftssicher gestalten, so der Hersteller.

Mittels Secure-boot werde verhindert, dass böswillige Akteure Malware in den Boot-Prozess einschleusen, um das System während des Starts zu übernehmen. Dies stärke die Cyber-Resilienz und trage dazu bei, dass Kunden die Kontrolle über das System behalten. Außerdem bietet das Hardwaresicherheitsmodul Crypto Express 8S (CEX8S) Kunden sowohl klassische als auch quantensichere kryptografische Technologien, um Anwendungsfälle zu unterstützen, die Vertraulichkeit, Integrität und fälschungssichere Herkunftsnachweise erfordern. Weitere technische Details zum z16 und der Weiterentwicklung von IBMs Hybrid-Cloud-Angeboten finden Interessierte auf dem Blog von IBMs General Manager Ross Mauri. hj

 
Sie finden diesen Artikel im Internet auf der Website:
https://itfm.link/138191
 
 

 

Schreiben Sie einen Kommentar

Ihre E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht.