Dieser Preprint schlägt ein KI-gestütztes Cybersecurity-Governance-Rahmenwerk vor, das darauf abzielt, die Sicherheit, operationale Resilienz und Integrität der Governance moderner digitaler Finanz- und Vermögensökosysteme zu stärken. Da Finanzinfrastrukturen zunehmend von cloud-nativen Systemen, künstlicher Intelligenz, Fintech-Plattformen, digitalen Vermögenswerten und miteinander verbundenen digitalen Diensten abhängen, stoßen traditionelle Cybersecurity-Modelle bei der Bewältigung adaptiver und sich entwickelnder Cyberbedrohungen auf wachsende Einschränkungen. Die Studie untersucht, wie governance-orientierte Cybersecurity-Architekturen das operationale Vertrauen, die Cyber-Resilienz, die Integration von Bedrohungsinformationen und das adaptive Risikomanagement in digitalen Finanzökosystemen verbessern können. Das vorgeschlagene Rahmenwerk integriert KI-gestützte Bedrohungserkennung, Analyse von Verhaltensanomalien, governance-basierte Policy-Orchestrierung, kontextuelles Risikoscoring und kontinuierliche Verifizierungsmechanismen in einer einheitlichen Cybersecurity-Governance-Architektur. Es wird ein Mixed-Methoden-Forschungsdesign verwendet, das quantitative Cybersecurity-Analysen unter Verwendung von Benchmark-Eindringungsdatensätzen mit qualitativen Governance- und Resilienzbewertungen kombiniert, die mit modernen Prinzipien der Cybersecurity-Governance, der Zero Trust Architecture und den Anforderungen an die digitale Resilienz im Finanzbereich übereinstimmen. Die Arbeit leistet einen Beitrag zur Forschung zur Cybersecurity-Governance, indem technische Cybersecurity-Operationen mit governance-orientiertem Resilienzmanagement für digitale Finanzökosysteme, Fintech-Infrastrukturen, Umgebungen digitaler Vermögenswerte und zukünftige KI-gestützte Finanzsysteme verbunden werden. Schlüsselwörter: KI-gestützte Cybersecurity, Cybersecurity-Governance, finanzielle Cyber-Resilienz, Sicherheit digitaler Vermögenswerte, operationale Vertrauenswürdigkeit, FinTech-Sicherheit, Zero Trust Architecture, KI-Governance.
Vincent Chinedu Johnson (Fr,) hat diese Frage untersucht.
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