Use Case | Cyber Risk Intelligence in der Lieferkette – Identifizieren Sie Lücken, bevor sie eskalieren

UNR 155 fordert: “… Der Fahrzeughersteller muss nachweisen, wie er seine CSMS Abhängigkeiten verwaltet, die mit Vertragslieferanten, Dienstleistern oder Unterorganisationen des Herstellers in Bezug auf die Anforderungen von…. bestehen können.

In der Automobilindustrie ist die Lieferkette typischerweise in Tier1, Tier2,…

Security Supply Chain Management wird immer wichtiger, denn der größte blinde Fleck ist die SW-Lieferkette. Siehe zwei Kästen.

Tausende von Prozessen und Zulieferern greifen ineinander wie eng verzahnte Zahnräder – oder Puzzleteile. Aber was passiert, wenn eines fehlt? Der Fokus liegt oft auf den großen, bekannten Lieferanten. Doch die wahren Risiken verbergen sich dort, wo niemand hinschaut – im Mittelfeld, bei kleinen Anbietern oder Nischenkomponenten.

Genau hier setzt unser Ansatz der Cyber Risk Intelligence an: Wir decken diese versteckten Lücken auf, bevor sie zu echten Bedrohungen werden.

FÜR SICHERHEITSPROFIS

72%

…der Cybersicherheitsexperten sagen : „Die Software-Lieferkette ist ihr größter blinder Fleck“

FÜR SCHLECHTE SCHAUSPIELER

1300%

Zunahme der Schwachstellen in der Software-Lieferkette in den letzten drei Jahren

Herausforderung:

In der Automobilindustrie sind die Lieferketten nicht nur komplex – sie sind auch anfällig. Und während die Top-10-Lieferanten in der Regel unter die Lupe genommen werden, bleiben viele risikorelevante Partner unter dem Radar. Insbesondere die 10-20% „vergessenen kritischen“ Lieferanten – nicht prominent, aber unverzichtbar – stellen eine ernsthafte und oft versteckte Bedrohung dar.

Infografic |Typical structure of supplier related on Cybersecurity
Typische Struktur von Anbietern im Bereich Cybersecurity

Typische Herausforderungen:

  • Cybersecurity wird im RFQ-Prozess zu spät berücksichtigt

  • Die Prüfung von über 1.000 Lieferanten ist nicht skalierbar

  • Lieferantenbewertungen sind manuell, langsam und selten aktuell

  • Fragebögen spiegeln selten den tatsächlichen Kontext des Cyberrisikos wider

Der asvin Cyber Thread Intelligence Management-Ansatz:

Unser Ansatz kombiniert Inside-Out-Analysen (interne Kritikalität, CSMS, Selbsteinschätzungen) mit Outside-In-Intelligence (Darknet, OSINT, öffentlich gemeldete Vorfälle, Bewertungen). Unterstützt durch ein semantisches LLM-Modell und einen dynamischen Wissensgraphen entsteht so eine Risikolandschaft in Echtzeit über die gesamte Lieferkette.

Konkret bedeutet dies:

  • Risikobasierte Prioritätensetzung: Wer ist wirklich kritisch – jenseits der üblichen Verdächtigen?

  • Frühzeitige Integration in den Ausschreibungsprozess: Cybersicherheit wird Teil Ihrer Vertragsstrategie und nicht nur eine Belastung für die Einhaltung von Vorschriften.

  • Automatisierte Prüfungen und Bewertungen: Fragebögen werden mit Kontextdaten angereichert. Die Risikogewichtung steuert die Bewertungen.

  • Vermeiden Sie Rückrufe oder IT-Ausfälle, die durch indirekt betroffene Lieferanten verursacht werden.

  • Senken Sie die Kosten für manuelle Prüfungen und verbessern Sie gleichzeitig die Qualität

  • Stärken Sie Ihre Einkaufsverhandlungen mit solider Cyber Intelligence

  • Beschleunigen Sie die sichere Markteinführung von neuen E/E-Komponenten

Fazit:

Wenn Sie Ihre Lieferkette immer noch mit veralteten Tabellenkalkulationen und allgemeinen Fragebögen verwalten, spielen Sie mit dem Feuer. Mit asvin Cyber Threat Intelligence Management gewinnen Sie an Transparenz, Risikobewusstsein und strategischer Kontrolle – und sind bereit, sich den Realitäten einer vernetzten Automobilwelt zu stellen.

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