
Fintech-Sicherheits- und Compliance-Audit
18
identifizierte und behobene kritische/hohe Feststellungen
-40%
Auditdauer gegenüber einer vollständig manuellen Prüfung
0
kritische Feststellungen bei der folgenden regulatorischen Prüfung
Priorisiert
Behebung nach Schweregrad der Feststellungen
Ein wachsendes Fintech-Unternehmen stand vor einer regulatorischen Prüfung, verfügte intern jedoch nicht über ausreichende Kapazitäten für ein vollständiges Sicherheitsaudit. Durch das schnelle Wachstum fehlte ein aktueller, einheitlicher Überblick über die Sicherheitslücken in den Systemen.
- Integrationen, Umgebungen und Zugriffsrechte kamen unter Zeitdruck hinzu.
- Das interne Team hatte nicht genug Kapazität für eine vollständige Sicherheitsprüfung.
- Zugriffe, Konfigurationen und Monitoring ließen sich nur schwer einheitlich bewerten.
- Unentdeckte Lücken hätten unter einer von der Aufsichtsbehörde gesetzten Frist behoben werden müssen.
Die manuelle Prüfung von Zugriffsprotokollen, Konfigurationen und Monitoring ist bei großen Datenmengen langsam und uneinheitlich. KI kann Fachleute bei der Analyse zusätzlicher Sicherheitssignale unterstützen, ohne ihr Urteil zu ersetzen.
- Große Mengen an Zugriffsprotokollen und Konfigurationsdaten einheitlich verarbeiten.
- Anomalien und Konfigurationsabweichungen von bewährten Sicherheitspraktiken erkennen.
- Mögliche Befunde zur fachlichen Prüfung und Priorisierung hervorheben.
- Die manuelle Prüflast senken, während die Entscheidungen beim Sicherheitsteam bleiben.
Wir kombinierten die automatisierte Analyse von Zugriffsprotokollen, Verschlüsselungseinstellungen und Monitoring-Konfigurationen mit einer fachlichen Prüfung. Das Audit lieferte priorisierte Befunde und konkrete Maßnahmen zur Behebung.
- Die automatisierte Analyse markierte Anomalien und Konfigurationsabweichungen.
- Sicherheitsexperten bestätigten Befunde, sortierten Fehlalarme aus und bewerteten die geschäftlichen Auswirkungen.
- Die Befunde wurden als kritisch, hoch, mittel oder niedrig priorisiert.
- Konkrete Maßnahmen halfen dem Engineering-Team, die Probleme der Reihe nach zu beheben.
Sicherheitsautomatisierung mit Python
Sicherheitsinformations- und Ereignismanagement (SIEM)
Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM)
Management der Cloud-Sicherheitslage (CSPM)
Verschlüsselung und Schlüsselverwaltung
Erkennung von Konfigurationsabweichungen
Audit zur Einhaltung von Sicherheitsvorgaben
KI-gestützte Analyse von Sicherheitsprotokollen
KI-gestützte Erkennung von Compliance-Anomalien













