Der Secure Software Development Lifecycle (SSDLC) ist ein strukturierter Entwicklungsprozess, bei dem Sicherheitsaspekte systematisch in jeden Schritt des Softwareentwicklungszyklus integriert werden – von der Anforderungsanalyse über Design, Implementierung, Test, Deployment bis hin zur Wartung. Ziel des SSDLC ist es, Sicherheitslücken frühzeitig zu erkennen und zu beheben, bevor sie in produktiven Systemen Schaden anrichten können. SSDLC ist keine eigenständige Methodik, sondern eine Erweiterung klassischer Softwareentwicklungsmodelle (z. B. Wasserfall, Agile, DevOps) um Sicherheitspraktiken. Es bildet die Grundlage für „Security by Design“ und unterstützt Unternehmen dabei, Compliance-Vorgaben (z. B. ISO 27001, OWASP ASVS, NIST) zu erfüllen.

SAML (Security Assertion Markup Language) ist ein XML-basierter Standard für den sicheren Austausch von Authentifizierungs- und Autorisierungsinformationen zwischen vertrauenswürdigen Parteien, typischerweise einem Identity Provider (IdP) und einem Service Provider (SP). SAML wurde von der OASIS-Gruppe entwickelt und ist eine der meistverbreiteten Technologien für Single Sign-On (SSO) in webbasierten Anwendungen, besonders im Unternehmensumfeld. Ziel von SAML ist es, Benutzern den Zugang zu mehreren Anwendungen mit nur einer Anmeldung zu ermöglichen, wodurch sowohl die Benutzerfreundlichkeit als auch die Sicherheit verbessert werden.

Die Technologien XDP (eXpress Data Path) und eBPF (extended Berkeley Packet Filter) repräsentieren einen Paradigmenwechsel in der Linux-Netzwerkarchitektur. Sie ermöglichen es, Datenpakete extrem performant direkt im Kernel zu verarbeiten – noch bevor sie die Netzwerkschicht des Betriebssystems durchlaufen. Während eBPF als generisches Framework zur sicheren Ausführung von benutzerdefiniertem Code im Kernel fungiert, ist XDP ein auf eBPF basierender Mechanismus zur frühzeitigen Paketmanipulation im Netzwerkstack.

​Die ISO/IEC 42001:2023 ist die weltweit erste internationale Norm für ein Managementsystem für Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence Management System, AIMS). Sie legt Anforderungen für die Einrichtung, Umsetzung, Aufrechterhaltung und kontinuierliche Verbesserung eines AIMS fest und richtet sich an Organisationen, die KI-Systeme entwickeln, bereitstellen oder nutzen. Ziel ist es, einen verantwortungsvollen, sicheren und ethischen Umgang mit KI-Technologien zu gewährleisten und dabei Transparenz, Rechenschaftspflicht und Risikomanagement zu fördern.

GCode ist eine standardisierte Programmiersprache, die in der CNC-Technik (Computerized Numerical Control) und im 3D-Druck verwendet wird, um Maschinenbewegungen und Bearbeitungsschritte präzise zu steuern. Die Sprache basiert auf Befehlen, die aus einer Kombination von Buchstaben und Zahlen bestehen, wobei jeder Code eine spezifische Funktion beschreibt – z. B. die Bewegung eines Werkzeugs entlang einer Achse, das Ein- oder Ausschalten eines Spindelmotors oder die Temperaturregelung eines 3D-Druckers. GCode-Befehle werden von CAM-Systemen (Computer-Aided Manufacturing) aus CAD-Daten generiert oder manuell erstellt und dann an die jeweilige Steuerungseinheit der Maschine übergeben. Als international verbreiteter Industriestandard bildet GCode das Fundament automatisierter Fertigungsprozesse in Bereichen wie Fräsen, Drehen, Laserschneiden oder additiver Fertigung.

Jama Connect ist eine cloudbasierte Plattform für das Anforderungs-, Test- und Risikomanagement in komplexen Produktentwicklungsprozessen. Sie ermöglicht eine durchgängige Rückverfolgbarkeit („Live Traceability“) aller relevanten Entwicklungsartefakte und unterstützt die Einhaltung von Compliance-Vorgaben und Normen. Die Software bietet Funktionen zur strukturierten Erfassung, Verwaltung und Verknüpfung von Anforderungen, Tests und Risiken über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg. Jama Connect ist insbesondere auf sicherheitskritische und regulierte Branchen wie Automotive, Medizintechnik, Luft- und Raumfahrt ausgelegt.

Der Researcher und der Analyst sind spezialisierte KI-Agenten innerhalb von Microsoft 365 Copilot, die auf fortschrittlichen Deep-Reasoning-Modellen von OpenAI basieren. Der Researcher automatisiert komplexe Rechercheprozesse, indem er unstrukturierte Daten aus internen und externen Quellen analysiert und aufbereitet. Der Analyst hingegen verarbeitet strukturierte Daten, generiert dynamisch Python-Code zur Analyse und führt diesen in einer sicheren Umgebung aus. Beide Agenten sind nahtlos in Microsoft 365 integriert und unterstützen Anwender bei datenbasierten Entscheidungen und Wissensmanagement.

Der Analyst-Agent in Microsoft 365 Copilot ist eine spezialisierte KI-Funktion, die strukturierte Datenanalysen automatisiert und Benutzer bei der Interpretation großer Datenmengen unterstützt. Er basiert auf einem leistungsfähigen KI-Modell, das mithilfe sogenannter „Chain-of-Thought“-Prozesse komplexe analytische Aufgaben schrittweise bearbeitet. Technisch realisiert er dies durch dynamische Python-Codegenerierung, die in einer kontrollierten Ausführungsumgebung getestet und validiert wird. Die Integration in Microsoft 365 ermöglicht es, diese Analysen direkt in bekannten Anwendungen wie Excel oder Power BI auszuführen.

Das Agentic Mesh ist ein verteiltes Netzwerk autonomer KI-Agenten, die über standardisierte Schnittstellen miteinander kommunizieren, kooperieren und voneinander lernen. Es dient als Infrastrukturmodell zur Orchestrierung spezialisierter Agenten, die gemeinsam komplexe Aufgaben bearbeiten können – unabhängig von Plattform oder Technologie. Die Architektur basiert auf modularen Komponenten wie Registries, Kommunikations-Backbones und vertrauensbasierten Koordinationsmechanismen. Ziel ist es, ein skalierbares, dynamisches Ökosystem zu schaffen, in dem Agenten intelligent, adaptiv und effizient zusammenarbeiten.

Das Open-Source-Protokoll Agent2Agent (A2A) von Google ist ein standardisiertes Kommunikationsprotokoll zur Interaktion zwischen autonomen KI-Agenten über System- und Plattformgrenzen hinweg. Es ermöglicht Agenten, strukturierte Informationen auszutauschen, Aufgaben zu koordinieren und kollaborative Prozesse in verteilten Umgebungen durchzuführen. A2A basiert auf etablierten Webtechnologien wie HTTP, JSON-RPC und Server-Sent Events (SSE) und ist für multimodale Kommunikation ausgelegt. Ziel des Protokolls ist es, eine herstellerunabhängige Interoperabilität von KI-Systemen zu schaffen und deren Integration in Unternehmensanwendungen zu erleichtern.