Lösungsportal: KI-Risiken anhand der Daten, die Ihre KI erfassen kann, managen
Daten- und KI-Resilienz im Zeitalter der Mythen
BigID bietet Sicherheits-, Datenschutz- und Compliance-Teams einen aktuellen, kontextbezogenen Überblick über ihre Datenbestände und die entsprechenden Kontrollmechanismen. Wertvolle Daten werden in Cloud-, On-Premise-, SaaS- und unstrukturierten Quellen erkannt und klassifiziert. Jede KI-Pipeline, jeder Copilot und jeder Agent wird den sensiblen Daten zugeordnet, auf die er zugreifen kann. DSPM und AISPM auf einer Plattform mit Zugriffsverwaltung, kontextbezogenem DLP sowie automatisierter Aufbewahrung und Löschung reduzieren die Angriffsfläche kontinuierlich. Organisationen, die bereits wissen, welche Daten sie besitzen, welchen Wert diese haben und wie sie verwaltet werden, bleiben widerstandsfähig, während die Funktionen der Mythos-Klasse den Markt breiter erreichen.
Höchstmögliche Punktzahl in elf Kriterien und ein führender Anbieter, einer von drei unter den zehn bewerteten Anbietern
Intuit-Klassifizierungsherausforderung
96,5%, Rang #1
Gewichtete Präzision und Trefferquote anhand eines Datensatzes mit 40.000 Datensätzen, zunächst im Vergleich zu 19 anderen Anbietern aus den USA und Israel.
Kostenlose Risikobewertung
Zwei Wochen
Von der Anbindung Ihrer ersten Datenquelle bis hin zu einem aussagekräftigen Bericht für Führungskräfte über risikoreiche Daten und KI – agentenlos und auf Basis Ihrer realen Daten.
Was BigID hier macht
Ordnen Sie jedes KI-System demselben verwalteten Inventar zu wie Ihre Daten.
Claude Mythos verkürzte die Exploit-Erkennung von Wochen auf Stunden und identifizierte in den ersten Wochen des eingeschränkten Einsatzes im Rahmen des Projekts Glasswing über 10.000 schwerwiegende oder kritische Schwachstellen in der weltweit wichtigsten Systemsoftware. Was ein KI-gestützter Angreifer hinter einem Exploit findet, ist genau das, was BigID verändert: Jahrzehntelang angesammelte sensible Daten, verteilt auf Cloud-, SaaS- und On-Premise-Systeme, Data Lakes und Kollaborationsplattformen – größtenteils unkontrolliert, nicht klassifiziert und für die zuständigen Teams unsichtbar. Die Resilienz gegenüber solchen Daten wird bereits im Datenbestand selbst aufgebaut, lange bevor es zu einem Sicherheitsvorfall kommt.
Wisse, was du in Händen hältst
Kontinuierliche Erkennung und Klassifizierung Über Cloud-, On-Premise-, SaaS-, unstrukturierte Repositories und KI-Ökosysteme hinweg werden Sensibilität, Identität, Standort und Geschäftswert korreliert, damit die wichtigsten Assets benannt und nicht nur angenommen werden.
Steuern Sie, wie KI es erreicht
Jede Pipeline, RAG-Architektur, jeder Copilot und jeder Agent wurde abgebildet bis hin zu den sensiblen Daten in seinem Einflussbereich, wobei unkontrollierte Eingaben gekennzeichnet werden, bevor sie in den Modellkontext gelangen, und KI von Drittanbietern zusammen mit internen Implementierungen verfolgt wird.
Handeln Sie im geschäftlichen Kontext, nicht allein aufgrund der Identität.
Kontrollmechanismen, die auswerten, warum auf Daten zugegriffen wird, Richtlinien werden unter Berücksichtigung von Sensibilität, Geschäftszweck und Risiko angewendet. Anschließend werden Daten bereinigt, aufbewahrt und gelöscht, um das Risiko kontinuierlich zu verringern.
Sehen Sie, was BigID kann.
Schau es dir an, wie es funktioniert
Mythos-Risiko: Gefährdete Daten finden, bevor die KI sie findet
Zunächst gilt es, die sensiblen Daten zu finden, auf die ein autonomer Angreifer zugreifen könnte, und das Risiko zu minimieren, bevor überhaupt jemand danach sucht.
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Ein zentrales Datenverwaltungssystem und die entsprechenden Kontrollmechanismen
BigID verbindet die Datenquellen, liest die Daten direkt anstatt sie aus Metadaten abzuleiten, und verwaltet ein zentrales Inventar, das Sensibilität, Identität, Standort und Geschäftswert vereint. Discovery, Risk Management, Governance und Enforcement basieren alle auf demselben Datensatz. Dadurch lässt sich eine Sicherheitsfrage direkt am Tag ihrer Beantwortung klären, anstatt erst während eines Vorfalls.
Der Lagerbestand ist aktuell., Eine Frage zur Exposition wird also mit dem beantwortet, was heute zutrifft, einschließlich allem, was seit der letzten Überprüfung erstellt oder kopiert wurde.
Eine neue KI-Oberfläche wird gesteuert, Die Daten, auf die jede Pipeline, jeder Copilot und jeder Agent zugreifen kann, werden bei der Bereitstellung zugeordnet und nicht erst später ermittelt.
Die Berichterstattung existiert bereits., Somit gibt es für Fragen an den Vorstand oder die Aufsichtsbehörde darüber, was offengelegt wurde und wie dies geregelt wurde, eine dokumentierte Antwort.
Quellen verbinden sich agentenlos, und BigID liest die Daten selbst, anstatt sie aus Metadaten abzuleiten. Dadurch kann ein einziges Inventar sensible Daten, Identität, Standort und Geschäftswert vereinen. Alle nachfolgenden Prozesse basieren auf diesem einen Datensatz: Klassifizierung, Risikobewertung im Geschäftskontext, Zugriffsverwaltung für Personen und KI-Systeme sowie Kontrollen zur Durchsetzung von Richtlinien und zur Entfernung nicht mehr benötigter Daten. Das Ergebnis ist ein definierter Satz kritischer Daten, KI-Oberflächen, die bei der Bereitstellung kontrolliert werden, eine kontinuierlich reduzierte Angriffsfläche und Statusberichte, die auf Anfrage verfügbar sind.Funktionen
Von Kronjuwelen bis hin zu erzwungenen Kontrollen – was BigID einrichtet
Die folgenden Gruppen arbeiten in der Reihenfolge, in der Resilienz aufgebaut wird: Finden Sie heraus, was wichtig ist, steuern Sie, was Ihre KI erreichen kann, kontrollieren Sie, wer und was darauf Zugriff erhält, schließen Sie die Zugangswege, entsorgen Sie, was nicht mehr benötigt wird, und halten Sie die Berichterstattung aktuell genug, um für alles eine Antwort zu haben.
Entdeckung eines Kronjuwels
Resilienz beginnt damit, zu wissen, was am wichtigsten ist. BigID liest Daten direkt, anstatt sie aus Metadaten abzuleiten, und korreliert Sensibilität, Identität, Standort und Geschäftswert. Das Ergebnis ist ein benanntes Inventar der Assets, die im Falle ihrer Offenlegung die größten geschäftlichen Auswirkungen haben.
Kontinuierliche Erkennung und Klassifizierung über Cloud-, On-Premise-, SaaS-, unstrukturierte Repositories und KI-Ökosysteme hinweg
Mehr als 100 Quellen und Hunderte von Dateiformaten, agentenlos, ohne dass auf den Quellen selbst etwas installiert werden muss.
Personenbezogene Daten, Anmeldeinformationen, Quellcode, regulierte Datensätze und Modelltrainingsdaten wurden als unterschiedliche Klassen identifiziert.
Schattendaten tauchten aus Systemen auf, die seit Jahren niemand mehr überprüft hatte.
Mehr als 2.000 vortrainierte Kategorien sowie eine auf Eingabeaufforderungen basierende Klassifizierung für die datenspezifischen Datentypen Ihres Unternehmens
Änderungsbasiertes Rescanning, sodass neue und geänderte Daten bei ihrer Änderung neu bewertet werden und nicht vierteljährlich.
Jeder Erkenntnis liegt ein geschäftlicher Kontext zugrunde, daher hat ein Ergebnis sowohl Tragweite als auch Sensibilität.
Im Bereich Datenklassifizierung von Intuit belegte das Unternehmen Platz #1 mit einer gewichteten Präzision und einem Recall von 96,5%.
KI- und Agentenrisikomanagement
Die meisten Organisationen setzen KI schneller ein, als sie deren Kontrolle gewährleisten. BigID bildet die Offenlegung sensibler Daten in jeder Pipeline, RAG-Architektur, jedem Copiloten und jedem autonomen Agenten ab, sodass eine neue KI-Oberfläche von Anfang an über einen bekannten und kontrollierten Datenumfang verfügt.
Erstellen Sie eine Übersicht darüber, welche sensiblen Daten jedem KI-System, Modell und Agenten zugänglich sind.
Ermitteln Sie, welche Modelle Zugriff auf regulierte Informationen haben können, bevor eine Regulierungsbehörde dies tut.
Unkontrollierte Eingaben kennzeichnen, bevor sie in den Modellkontext gelangen
Entdecken Sie nicht genehmigte Modelle und Schatten-KI, einschließlich der unbefugten Nutzung sensibler Daten.
Identifizieren Sie MCP-exponierte KI-Daten in der gesamten Umgebung
Risiken von KI-Tools von Drittanbietern parallel zu internen Implementierungen verfolgen
Identifizieren Sie interne und externe Agenten und verwalten Sie deren Berechtigungen wie jede andere Identität.
Agentenabsicht aus Konfiguration und Verhalten ableiten, um frühzeitig vor einer fehlerhaften Konfiguration zu warnen
Anomaler Agentenzugriff anhand einer aus der Aktivität des jeweiligen Agenten erstellten Basislinie erkennen
Überwachen Sie das koordinierte Verhalten mehrerer Agenten. Demnächst verfügbar
Datenzugriffsverwaltung
Mit zunehmender Autonomie der Agenten wird der Wechsel von identitätszentrierter zu datenzentrierter Sicherheit unumgänglich. BigID regelt den Zugriff anhand der Art der Daten und des Zugriffsgrundes und wendet dieselben Prüf-, Bestätigungs- und Durchsetzungsverfahren auf Mitarbeiter und KI-Systeme in einem einzigen Inventar an.
Feingranulare Berechtigungs- und Zugriffsanalyse über Benutzer, Servicekonten und KI-Systeme hinweg
Agentenbasierte Zugriffskontrollen für autonome Arbeitsabläufe, bewertet anhand des Verwendungszwecks und des Berechtigungsbereichs
Zugriffsprüfung und -bestätigung in regelmäßigen Abständen, damit übermäßige Berechtigungen erkannt werden, bevor es zu einem Vorfall kommt.
Zugriffe, die gegen die Richtlinien verstoßen, werden überwacht und widerrufen; die Sperre wird direkt auf der Quellseite verhängt.
Kontextsensitive DLP, die Sensibilität, Datentyp und Geschäftszweck berücksichtigt
Zugriffsrechte für Mitarbeiter, die mit Kopiloten und Agenten interagieren, bleiben erhalten.
Die Weitergabe sensibler Daten an Kopiloten und Agenten ist untersagt, und es gelten Schutzmechanismen für Eingabeaufforderungen.
Ungewöhnliche Downloadmengen und grenzüberschreitender Datenaustausch wurden im Vergleich zu einer realen Verhaltensbasislinie festgestellt.
Geheimnisse Sicherheit
In Code, Protokollen und Chats hinterlassene Zugangsdaten stellen sowohl für autonome als auch für menschliche Angreifer den einfachsten Weg von einem System zum nächsten dar. Indem Sie diese Daten finden, auf Ihre Umgebung eingrenzen und sie entfernen, schließen Sie diese Sicherheitslücken von vornherein und halten Ihren bestehenden Tresor aktuell.
Sofort einsatzbereite KI für diverse Anmeldeinformationstypen: Dienstkonten, privilegierte Passwörter, API-Schlüssel, Token, Zertifikate und Verbindungszeichenfolgen
Abdeckung überall dort, wo Anmeldeinformationen tatsächlich landen, einschließlich Code, Slack, Teams, Dateien, Protokolle, Tickets und Wikis.
Überprüfen und präzisieren Sie, was als Geheimnis gilt, damit der Gültigkeitsbereich Ihrer Umgebung entspricht und nicht einer generischen Musterliste folgt.
Agentische Überwachung bei der Datenerhebung, sodass die Ergebnisse auf Richtigkeit überprüft werden, bevor sie in die Warteschlange gelangen.
Doppelte und wiederverwendete Anmeldeinformationen korrelieren systemübergreifend, da die Wiederverwendung aus einem einzelnen Befund einen Pfad macht.
Übergabe an den Tresor- oder Geheimnismanager, den Sie bereits betreiben, damit die Funde dort landen, wo die Rotation stattfindet.
Reduzierung der Angriffsfläche
Jeder doppelte, veraltete oder ungenutzte Datensatz bedeutet zusätzlichen Schutzbedarf, zusätzliche Meldepflichten und potenzielles Verlustrisiko. BigID findet diese Datensätze, stellt sie dem Eigentümer zur Bestätigung zur Verfügung und entsorgt sie verantwortungsvoll. Dadurch werden Datenlecks und Speicherkosten gleichzeitig reduziert.
Exakte Duplikate, nahezu identische Duplikate und ähnliche Dateien wurden in allen verbundenen Quellen gefunden.
Die umfassendste verfügbare Erkennung redundanter, veralteter und trivialer Daten.
Veraltete und ungenutzte Daten wurden anhand tatsächlicher Zugriffsaktivitäten und nicht nur anhand von Dateizeitstempeln identifiziert.
Daten, die außerhalb der Aufbewahrungsfristen und der Richtlinien liegen und gegen die geltenden Vorschriften verstoßen, wurden als solche gekennzeichnet.
Delegierte Prüfung, sodass der Geschäftsinhaber einen Befund bestätigt, bevor irgendetwas unternommen wird.
Sandboxing und Tombstoning sorgen dafür, dass Daten den Zugriffsraum verlassen, bevor eine endgültige Löschentscheidung getroffen wird.
Automatisierte Aufbewahrung und Löschung verringern kontinuierlich die Angriffsfläche.
Zunächst werden die rechtliche Aufbewahrungspflicht und die Aufbewahrungsfrist geprüft, wobei jeder Bearbeitungsvorgang vollständig protokolliert wird.
Haltung, Berichterstattung und Auditbereitschaft
Wenn der Vorstand oder eine Aufsichtsbehörde fragt, welche Risiken bestanden und wie diese gehandhabt wurden, sollte die Antwort bereits dokumentiert sein. DSPM und AISPM basieren hier auf einer einheitlichen Plattform mit risikobasierter Priorisierung und Berichterstattung, die den aktuellen Stand widerspiegelt und nicht nur eine Momentaufnahme des letzten Quartals.
DSPM und AISPM auf einer einzigen Plattform, über einen einzigen Bestand
Kontinuierliche Expositionsüberwachung in allen Umgebungen, in denen sensible Daten gespeichert sind
Risikobasierte Priorisierung, damit Teams zuerst die Assets bearbeiten, die einen echten Geschäftseinfluss haben.
Automatisierte Abläufe zur Behebung von Mängeln, die mit dem Befund verknüpft sind, der sie ausgelöst hat
Prüfungsfertige Berichterstattung über die aktuelle Situation für den Vorstand und die Aufsichtsbehörde
Einhaltung von KI-Regulierungs- und Kontrollbestimmungen, einschließlich des EU-KI-Gesetzes und des NIST-Rahmenwerks für KI-Risikomanagement
Anpassbare Dashboards mit ETL-Funktionen für S3, BigQuery, Snowflake und Databricks
Berichterstellung über Power BI, Looker und Tableau sowie kundenspezifische Berichte aus Claude, Copilot und GPT.
Anwendungsfälle für KI-Sicherheit
Wo Teams dies im gesamten KI-Ökosystem einsetzen
Das gleiche Inventar und die gleichen Kontrollen decken das gesamte Spektrum des KI-Risikos ab, von den Werkzeugen, die niemand genehmigt hat, bis hin zu den Daten, die zum Trainieren und Validieren der von Ihnen erstellten Modelle verwendet wurden.
Schatten-KI
Nicht genehmigte Modelle entdeckt, unautorisierte Nutzung sensibler Daten durch Modelle festgestellt, unautorisierte Benutzer und Anbieter aufgedeckt und MCP-geschützte KI-Daten identifiziert.
KI-Sicherheit und -Governance
Management der KI-Sicherheitslage und KI-Risikobewertung, Zugriffs- und Sicherheitskontrollen für Agenten sowie Einhaltung des EU-KI-Gesetzes und des NIST-KI-Rahmenwerks.
KI-gestützte Sicherheit
Die gemeinsame Nutzung von Daten mit Copiloten und Agenten wird überwacht, die Weitergabe sensibler Daten wird blockiert, Schutzmechanismen werden eingerichtet und durchgesetzt, die Zugriffsrechte der Mitarbeiter werden gewahrt und eine Kennzeichnung für Copiloten wird angewendet.
Sichere KI-Datenaufbereitung
Erkennung und Klassifizierung nach Risiko und Geschäftskontext, ein durchsuchbarer Katalog generischer KI-Daten zur Zusammenstellung von Trainingsdatensätzen und eine Überprüfung, welche Daten in welches Modell eingeflossen sind.
Agentenzugriffssicherheit
Agentenidentifizierung und -erkennung, Verwaltung von Zugriffsberechtigungen und Aktivitätsüberwachung mit Datenverfolgung und Rückverfolgbarkeit.
Wo es verläuft
Eine Plattform für alle Orte, an denen sich sensible Daten ansammeln
Dieselbe Erkennung, dieselbe Klassifizierung und dieselben Kontrollen werden für jede der unten aufgeführten Familien agentenlos und ohne Installation auf den Datenquellen selbst durchgeführt. Über 100 Cloud-, On-Premise-, SaaS- und unstrukturierte Datenquellen werden als ein einziges Datensystem und nicht als mehrere voneinander getrennte Bestände zusammengeführt.
Öffentliche Cloud
AWS, Azure und Google Cloud, einschließlich Objektspeicher bis hinunter zum Bucket und Präfix.
SaaS und Zusammenarbeit
Microsoft 365, Google Workspace, Box, Dropbox, Slack und Teams – dort befinden sich die meisten Kopien und die meisten offenen Freigabelinks.
Entwicklung, Code und Pipelines
Repositories, CI-Logs, Build-Artefakte und Daten in Bewegung – mit dem einbettbaren SDK zur Klassifizierung innerhalb Ihrer eigenen Anwendungen.
Rechenzentrum und Mainframe
SMB, NFS, CIFS und NetApp, dazu Mainframe-Umgebungen und die Legacy-Freigaben, die vor dem aktuellen Team existierten.
Lagerhäuser, Business Intelligence und Geschäftssysteme
Snowflake, Databricks und BigQuery sowie Marketing-, Content-Management- und BI-Plattformen verfügen über eigene Kopien.
KI-Modelle und Agenten
Sowohl offizielle als auch Schattenorganisationen, jede mit ihrer eigenen Identität, den Daten in ihrer Reichweite und den dahinterliegenden RAG-Pipelines und Vektorspeichern.
Validierung durch Dritte
Die den Aussagen auf dieser Seite zugrunde liegenden Bewertungen und Vergleichswerte
Die Forrester Wave™, 2. Quartal 2026
“BigID wurde für hohe Leistung und Petabyte-Skalierung entwickelt.”
The Forrester Wave™: Lösungen zur Ermittlung und Klassifizierung sensibler Daten, 2. Quartal 2026
Ausgezeichnet als Marktführer, einer von drei Anbietern unter den zehn, die anhand von 25 Kriterien bewertet wurden
Hervorgehoben wurden die Stärken bei der Erkennung von Daten aus Cloud- und On-Premise-Quellen, einschließlich Mainframe-Umgebungen, sowie die Kombination aus Klassifizierungstechniken, Anreicherung und Optimierung für Anwendungsfälle von Compliance und Informations-Governance bis hin zu KI-Sicherheit und Governance.
Intuit unterzog 20 Anbieter aus den USA und Israel einem Klassifizierungstest, der von seinem eigenen Sicherheitsteam bewertet wurde.
Der Testdatensatz war ein synthetischer Datensatz mit mehr als 40.000 Datensätzen, die zur Hälfte für das Training und zur Hälfte für die Evaluierung verwendet wurden.
Die Bewertung umfasste Präzision und Trefferquote über verschiedene Datentypen hinweg sowie eine globale, klassenübergreifende Bewertung.
BigID gewann mit einer gewichteten Präzision und einem Trefferquotienten von 96,5%.
“Die Technologie von BigID hat beeindruckende Fähigkeiten bei der präzisen Klassifizierung von Daten in großem Umfang unter Beweis gestellt.”
Gleb Keselman, Direktor für Sicherheitssoftwareentwicklung, Intuit
Frost & Sullivan zeichnet das Unternehmen des Jahres 2025 für KI-Governance aus.
Ein führendes Unternehmen in der gesamten DSPM-Forschung, einschließlich Omdia DSPM Universe, CB Insights für DSPM, TAG, GigaOm und Frost & Sullivan.
Führend in vier GigaOm-Bewertungen: DSPM, Datensicherheitsplattformen, Management unstrukturierter Daten und Datenzugriffs-Governance
Führend in allen Bewertungen zum Datenschutzmanagement, einschließlich Forrester Privacy Management Wave und IDC Privacy Compliance MarketScape
Das Unternehmen wurde in Gartners Marktführern 2025 für DLP und AI TRiSM genannt und war über 30 Mal in Gartners Hype Cycles 2025 für Sicherheit, Datenschutz und AISPM vertreten.
Und von den Teams, die es betreiben
“BigID ermöglicht mir eine bessere Transparenz sensibler Daten, hilft bei der Priorisierung von Sicherheitsmaßnahmen, verringert die Angriffsfläche, stärkt die Compliance und erhöht insgesamt die betriebliche Effizienz – eine strategische Säule unserer KI-zentrierten Cybersicherheitstransformation.”
CISO, globales Gesundheitsunternehmen
“BigID war die einzige Lösung, die dies auf die effizienteste und ausgefeilteste Weise umsetzte und darüber hinaus weitere Anwendungsfälle bot, die wir in Zukunft hinzufügen konnten.”
Der Datenschutzbeauftragte eines globalen Telekommunikationsunternehmens spricht über die Automatisierung der Datenverwaltung für einige Millionen Kunden über viele Systeme hinweg.
Wo ist das im Kontext unserer Endpunkt- und Netzwerkarchitektur einzuordnen?
Darunter, auf der Datenebene, wirken diese Steuerelemente. Endpunkt-, Netzwerk- und Erkennungstools liefern Antworten auf die Frage, was geschieht. BigID beantwortet die Frage nach den Risiken: Welche Daten waren von einem Ereignis betroffen? Welchen Wert haben sie für das Unternehmen? Wer und was hatte Zugriff darauf? Wurden die Richtlinien eingehalten? Diese Ebene bildet die Grundlage für Resilienzprogramme, Meldungen an die Aufsichtsbehörden und Management-Briefings. Sie muss bereits vor dem Vorfall vorhanden sein und darf nicht erst währenddessen erstellt werden.
Wir nutzen bereits DLP und einen Geheimnismanager. Was ändert sich?
Beide werden präziser und erhalten einen Kontext, den sie nicht selbst erzeugen können. BigID fungiert als Richtlinien-Engine über Ihren bestehenden DLP-Tools, korreliert Verstöße mit der realen Datenlandschaft und wandelt Tausende von Warnmeldungen in eine priorisierte Warteschlange mit Abhilfehinweisen um. Bei Geheimnissen findet es die im Tresor fehlenden Zugangsdaten in Code, Chats, Protokollen und alten Runbooks und stellt sie dem Tresor zur Rotation bereit.
Wie schnell können wir unser eigenes Anwesen besichtigen?
Zwei Wochen kostenloses Probearbeiten mit Ihren echten Daten. Die Bewertung erfolgt agentenlos und cloudnativ, sodass keine Installation auf den Systemen erforderlich ist. Sie liefert einen Managementbericht, der die risikobehafteten Daten und KI-Systeme in Ihren Cloud-Umgebungen identifiziert und Handlungsempfehlungen enthält. Teams nutzen sie typischerweise, um das Problem für die Budgetplanung abzuschätzen, bevor sie weitere Maßnahmen in Angriff nehmen.
Führe es weiter
Was Sie vor dem Erscheinen des nächsten Modells lesen sollten
Verschaffen Sie sich einen Überblick über Ihre Daten- und KI-Landschaft, auf der Resilienz beruht.
Ein kostenloses zweiwöchiges Engagement mit Ihren realen Daten, agentenlos und Cloud-nativ, das einen Managementbericht über die risikoreichen Daten und KI in Ihren Cloud-Umgebungen mit Handlungsempfehlungen liefert.
