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Statistik Proxmox Mail Gateway 2023

Ein Blick hinter die Kulissen: E-Mail Gateway im Nebenberuf

Im Kontext der digitalen Infrastruktur stellt der E-Mail-Verkehr eine faszinierende und oft unterschätzte Herausforderung dar. Normal schreibe ich über meinen Hauptjob und KI. Heute habe ich mich entschieden, euch mal etwas aus meinem Nebenberuf zu erzählen: Bei BSNSoft IT-Dienstleistungen betreiben wir einen Mail-Gateway-Cluster, der als kritische Komponente im E-Mail-Management für rund 75 Domains fungiert. Dieser Artikel gibt einen nüchternen Einblick in die Realität des Betriebs eines solchen Systems und zeigt, was IT-Enthusiasten und Administratoren erwarten könnte.

Analyse des Mailserver-Traffics für das Jahr 2023

Im Jahr 2023 verarbeitete unser Mailserver, ein aus zwei Gateways bestehender und ausfallsicher konfigurierter Cluster, insgesamt 370.543 E-Mails. Die Mehrheit davon, exakt 328.560 Nachrichten, waren eingehend. Diese Zahlen spiegeln eine überschaubare, aber dennoch signifikante Aktivität wider, die eine kontinuierliche Überwachung und Wartung erfordert. Etwas, was oft unterschätzt wird, wenn jemand sich vornimmt, seine eigene E-Mail Infrastruktur zu betreiben.

Spannend fand ich, dass um Weihnachten der Traffic erheblich abgenommen hat, was in der Welt der Firmen zu erwarten war. Allerdings nahm auch der Spam-Traffic ab, was man nur dadurch erklären kann, dass Spam immer noch durch Viren auf Arbeitsplatzcomputern verteilt wird, die an Weihnachten wohl abgeschaltet sind.

Statistiken 2023 von unserem Proxmox Mail Gateway

Spamaufkommen: Ein quantitatives Phänomen

Ein zentrales Thema im E-Mail-Management ist das Spamaufkommen. Unsere Statistiken für 2023 zeigen, dass 66% der eingehenden E-Mails als Junk klassifiziert wurden. Junk bedeutet, dass diese E-Mails bereits durch die eingehende IP klassifiziert und sogenannte DNSBL geblockt werden konnten. 18% konnten als Spam klassifiziert werden. Weitere 2% wurden erfolgreich durch Greylisting abgefangen. Diese Zahlen verdeutlichen, dass selbst bei einer moderaten Anzahl von Domains (75) das Spamvolumen eine nicht zu vernachlässigende Größe darstellt.

Durch den PMG können wir die Spam-Mails und Junk-Mails oft abfangen, bevor sie in den Posteingängen und somit den Backups und Jahresarchiven landen. Dort würden sie ansonsten erhebliche Mengen an Speicherplatz verbrauchen.

Virus Inhalte: Prävention und Intervention

Diese Viren wurden erkannt und geblockt.

Durch die robusten Sicherheitsmaßnahmen wurden auch 9 Viren-Mails detektiert und abgefangen. Dies unterstreicht die Bedeutung von proaktiven Schutzmechanismen. Unsere Wahl, Proxmox Mail Gateway zu nutzen, erwies sich als effektiv, um die Sicherheitsrisiken zu minimieren und die Integrität unseres Netzwerks zu wahren.

Technische Einblicke: Proxmox-Mail Gateway

Der Einsatz von Proxmox Mail Gateway ermöglicht uns, eine hohe Verfügbarkeit durch Cluster-Bildung zu gewährleisten. Diese Software bietet nicht nur Sicherheit gegen Spam und Viren, sondern auch eine flexible Verwaltung und Skalierung, die weit über die aktuelle Auslastung hinausgehen könnte.

Fazit

Die Betreuung eines Mailservers oder eines Mail-Gateway-Clusters wie bei BSNSoft IT-Dienstleistungen ist eine anspruchsvolle, aber lohnende Aufgabe. Die Realität des E-Mail-Managements ist geprägt von der Notwendigkeit, stets wachsam zu bleiben und sich den ständig entwickelnden Bedrohungen anzupassen. Unser System zeigt, dass mit der richtigen Software und einer durchdachten Architektur auch eine kleinere Infrastruktur die Komplexität des modernen E-Mail-Verkehrs meistern kann. Es ist ein kleines Fenster in die weite Welt des Netzwerkmanagements, das zeigt, was auf dem Spiel steht und was erreicht werden kann.

Abstrakt OCR ist etwas anders

OCR ist etwas anderes …

In meinem beruflichen Alltag begegne ich oft dem Begriff OCR. Mein Team und ich beschäftigen uns mit automatisierter Buchhaltung und der Extraktion von Buchungssätzen aus Belegen. In diesem Artikel möchte ich erläutern, was OCR genau ist und warum es nur ein Teilaspekt der KI-gestützten Dokumentenverarbeitung ist.

Häufig wird das Auslesen und Verarbeiten von Dokumenten fälschlicherweise als “OCR” bezeichnet. Tatsächlich steht OCR für “Optical Character Recognition” und beschreibt den Prozess, bei dem Bilder in Text umgewandelt oder Text aus Bildern extrahiert wird.

Es stimmt, dass OCR zum Lesen von gescannten Dokumenten eingesetzt wird. Allerdings wird “Lesen” in diesem Kontext oft irrtümlich mit “Verstehen” gleichgesetzt. Ein Computer, der Bilder in Text umwandelt, versteht diesen Text jedoch nicht. Er fügt lediglich Buchstaben aneinander.

Nehmen wir das Beispiel eines Dokuments mit der Aufschrift “Rechnung 1245” oder “Rechnungsnummer: 1245”. Der Computer erkennt nicht, dass “1245” die Rechnungsnummer ist. Diese Art der Erkennung wird als “Extraction” oder “Capturing” bezeichnet. Mein Team nutzt hierfür die Abkürzung NER, was für “Named Entity Recognition” steht – das Erkennen benannter Entitäten wie eben der Rechnungsnummer.

Streng genommen ist dieser Begriff aus der Computerlinguistik entlehnt, wo er für das Erkennen solcher Entitäten in Fließtexten verwendet wird. In der Dokumentenverarbeitung spielen jedoch auch Bildelemente eine Rolle. Trotzdem finde ich die Bezeichnung NER für das Erkennen von Entitäten in Dokumenten passend.

Manchmal muss man in der Dokumentenanalyse noch einen Schritt weitergehen. Selbst die Erkennung benannter Entitäten reicht nicht immer aus, um den Sinngehalt vollständig zu erfassen. Ein gutes Beispiel hierfür ist die Kombination aus IBAN und BIC. Diese sind zwar einzeln erkennbare Entitäten, doch ihre Beziehung zueinander ist entscheidend. Wenn ein Dokument mehrere IBANs und BICs enthält, muss erkannt werden, welche IBAN zu welcher BIC gehört. Ich verwende für diesen komplexeren Fall den Begriff “Linked Named Entity Recognition” oder LNER – das Erkennen verknüpfter, benannter Entitäten.

Die wahre Herausforderung bei der Extraktion entsteht jedoch durch komplexe Strukturen auf Dokumenten, wie z.B. bei Rechnungszeilen. Viele denken, Rechnungszeilen seien einfache Tabellen, doch in Wirklichkeit sind sie oft hochkomplex und vielfältig. Handwerker nutzen sie zur Dokumentation, Großhändler weisen innerhalb dieser Zeilen Hierarchien auf “Warengruppen”. Rechnungszeilen enthalten Bilder, Bar-Codes, Linien, Rabatte, Stornierungen, Lieferinformationen, Leistungszeiträume und vielfältige Beträge in unterschiedlichsten Farben und Formen. Schon die Rechnungen von zehn verschiedenen Firmen können zwölf unterschiedliche Darstellungsweisen von Rechnungszeilen aufweisen. Nimmt man die Sonderfälle in Seitenumbrüchen dazu.

Das Erkennen solch komplexer Strukturen ist eine immense Herausforderung. Es gibt vermutlich nicht einmal eine digitale Struktur, die all diese Fälle geeignet abdeckt. Einen spezifischen Namen für dieses Problem kann ich euch nicht sagen – aber eines ist sicher: OCR ist etwas anderes.

Ein Bild von einem Bagger, welcher tonnenweise Plastik aus einem Fluss baggert

Ein Chairity Kalender für The Ocean Cleanup

Zum Jahreswechsel haben meine Frau und ich ein besonderes Projekt ins Leben gerufen. Anstelle der üblichen Kleinigkeiten haben wir für 2024 einen Kalender mit inspirierenden Fotos von The Ocean Cleanup gestaltet und diesen in kleiner Auflage drucken lassen. Diese Kalender haben wir dann als einzigartige Weihnachtsgeschenke verteilt.

Zusätzlich haben wir für jeden dieser Kalender 12 € an das The Ocean Cleanup Projekt gespendet, eine Initiative, die sich dem Kampf gegen die Plastikverschmutzung in unseren Ozeanen verschrieben hat. Mit dieser Aktion wollten wir zeigen, dass auch kleine Schritte eine bedeutende Wirkung haben können und jeder einzelne von uns zur Verbesserung unserer Welt beitragen kann.

Vielleicht inspiriert euch unser Charity-Kalender auch zu ähnlichen Aktionen in eurem persönlichen Umfeld oder in eurem Unternehmen.

Für einen Blick auf den Kalender – hier der Link:
https://christian.buerckert.eu/the_ocean_cleanup_calendar.pdf

Die vielschichtige Welt der KI: Ein harmonisches Zusammenspiel in der Steuerberatung

Die Entwicklung von KI-Lösungen für komplexe Bereiche wie die Steuerberatung veranschaulicht eindrucksvoll, wie unterschiedliche KI-Technologien nicht als separate Entitäten, sondern als komplementäre Komponenten eines größeren Systems fungieren. Dieses System nutzt die Stärken jeder Technologie, um die Effizienz und Genauigkeit zu maximieren.

Deduktionssysteme: Die Logiker der KI

In der Steuerberatung spielen Deduktionssysteme eine zentrale Rolle. Sie ermöglichen es, logische Schlüsse darüber zu ziehen, wie bestimmte Transaktionen zu behandeln sind, oder Strategien zur Steueroptimierung zu entwickeln. Diese Systeme sind unerlässlich, um komplexe steuerliche Regeln zu interpretieren und in konkrete Handlungsempfehlungen umzusetzen.

Planning: Die Strategen im Hintergrund

Planning-Algorithmen tragen entscheidend zur Personal- und Ressourcenplanung bei. Sie bestimmen, welcher Sachbearbeiter oder welche KI zu welchem Zeitpunkt welche Aufgaben übernimmt. Dies sorgt für eine effiziente Verteilung der Arbeitslast und hilft, Engpässe zu vermeiden und Deadlines einzuhalten.

Deep Learning: Die Mustererkennungsexperten

Deep Learning ist ein mächtiges Werkzeug für die Dokumentenerkennung. Es ermöglicht die automatisierte Erfassung und Kategorisierung von Belegen und anderen steuerrelevanten Dokumenten. Diese Technologie erhöht die Genauigkeit und beschleunigt den Prozess der Datenerfassung erheblich.

Large Language Models: Die Kommunikatoren und Analytiker

LLMs revolutionieren die Art und Weise, wie wir mit Mandanten kommunizieren und die Inhalte von Dokumenten auswerten. Sie unterstützen bei der automatisierten Beantwortung von Kundenanfragen, bieten präzise Zusammenfassungen komplexer Dokumente und ermöglichen eine tiefere Analyse der in Texten enthaltenen Informationen.

Ein konkretes Beispiel

Stellen Sie sich vor, ein Klient sendet eine Anfrage bezüglich der steuerlichen Absetzbarkeit eines Geschäftsvorgangs. LLMs analysieren die Anfrage und extrahieren die relevanten Informationen. Deduktionssysteme bewerten die steuerrechtlichen Aspekte und schlagen mögliche Handlungsoptionen vor. Planning-Algorithmen ordnen die Aufgabe dem passenden Teammitglied zu, und Deep Learning sorgt für die korrekte Verarbeitung aller zugehörigen Dokumente. Das Ergebnis ist ein nahtlos integrierter Prozess, der schnelle, genaue und effiziente Lösungen liefert.

Fazit

Die KI in der Steuerberatung ist ein Paradebeispiel dafür, wie verschiedene Technologien synergetisch zusammenwirken können. Es geht nicht um die Wahl zwischen traditionellen und modernen Ansätzen, sondern um die Erkenntnis, dass jede Technologie ihren eigenen Wert hat. Durch die Kombination ihrer Stärken können wir Lösungen schaffen, die leistungsfähiger und effektiver sind als die Summe ihrer Teile.

Die unbeabsichtigten Folgen der DSGVO: Ein Präzedenzfall für KI?

Als Befürworter der technologischen Innovation und des Datenschutzes beobachte ich mit Sorge, wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) sich auf die digitale Landschaft in Europa ausgewirkt hat. Diese Erfahrungen bieten wertvolle Einsichten für die anstehende Diskussion über eine KI-Regulierung in der EU.

Bürokratische Komplexität vs. echter Datenschutz

Die Einführung der DSGVO sollte einen Wendepunkt im Schutz persönlicher Daten darstellen. Stattdessen haben wir eine Flut von Zustimmungsdialogen und Datenschutzerklärungen erlebt, die eher zur Verwirrung als zum Verständnis beitragen. Die Absicht war gut, doch die Umsetzung hat lediglich zu einer bürokratischen Belastung geführt, ohne einen spürbaren Anstieg der Datensicherheit zu bewirken.

Die Falle der Zustimmungsmüdigkeit

Die ständige Konfrontation mit Datenschutzerklärungen und Zustimmungsanfragen hat zu einer Art “Zustimmungsmüdigkeit” geführt. Nutzer klicken häufig ohne echtes Verständnis oder Interesse auf „Akzeptieren“. Der ursprüngliche Zweck der DSGVO, das Bewusstsein und die Kontrolle der Nutzer über ihre Daten zu stärken, scheint verfehlt.

Übertragung auf die KI-Regulierung: Risiken und Möglichkeiten

Diese Erfahrungen sind besonders relevant, da wir uns der Herausforderung einer KI-Regulierung in der EU stellen. Die Gefahr besteht, dass wir ähnliche Fehler wiederholen: Überregulierung, die Innovation hemmt, Compliance-Kosten, die kleine Unternehmen belasten, und Regelungen, die schnell veralten.

Meine Bedenken: Hemmung der Innovationsdynamik

Als Verfechter des technologischen Fortschritts befürchte ich, dass eine strenge KI-Regulierung die Innovationsdynamik in Europa bremsen könnte. Wir brauchen einen Rahmen, der ethische und datenschutzrechtliche Überlegungen berücksichtigt, ohne die kreative und wirtschaftliche Entfaltung zu behindern.

Ein Aufruf zu einem ausgewogenen Ansatz

Ich plädiere für einen ausgewogenen Ansatz in der KI-Regulierung. Wir müssen aus den Fehlern der DSGVO lernen und eine Regulierung entwickeln, die sowohl die Risiken adressiert als auch die enormen Möglichkeiten der KI-Technologie unterstützt. Es geht darum, ein Gleichgewicht zwischen Schutz und Fortschritt zu finden, das sowohl den ethischen Anforderungen gerecht wird als auch die Wettbewerbsfähigkeit Europas in der globalen Technologielandschaft stärkt.

Meine neueste Drucker-Herausforderung: Ein kleines Abenteuer mit Lexmark MC3326

Heute möchte ich eine interessante Erfahrung aus meiner Arbeit bei BSNSoft IT Dienstleistungen teilen.
Vor kurzem wurde ich zu einem Kunden gerufen, um ein Problem mit einem brandneuen Lexmark-Drucker zu lösen. Das Hauptproblem? Das Administrationspasswort war unbekannt. Eine schnelle Google-Suche brachte viele Informationen zu verschiedenen Lexmark-Modellen, aber nichts zu diesem speziellen Gerät. Nachdem ich etwa eine Stunde lang verschiedene Lösungen ausprobiert hatte, entschied ich mich, den Support anzurufen.
Die Supporterfahrung war ziemlich intensiv. Ich musste unzählige Daten angeben: Seriennummer, Standort des Druckers, eine Fallnummer notieren (CAS-3206000-F9Z0***, via Telefon), und mehr. Dann erhielt ich eine E-Mail, in der ich (hand)schriftlich bestätigen musste, dass ich berechtigt bin, das Gerät zurückzusetzen. Ein bisschen übertrieben für einen Drucker, oder?

Die Lösung kam schließlich per Rückruf (etwa nach 30 Minuten – top!):
1. Drucker ausschalten.
2. Papierfach entfernen.
3. Drucker anschalten.
4. 5 Sekunden warten.
5. Papierfach wieder einschieben.
6. “DIAGNOSEMODUS” wird auf dem Display angezeigt.
7. Aktivieren und Booten.
8. Geräteeinstellungen können über ein Menü gelöscht werden

Eine interessante Lösung, die sicherlich auch auf der Webseite hätte stehen können. In der Uni nannten wir das “Security by Obscurity”. Ein Reset-Knopf an der Rückseite des Geräts hätte es sicher auch getan.

Trotz dieses kleinen Abenteuers ist der Drucker an sich hervorragend. Einfaches und schnelles Setup, auch für Laien geeignet, und die Leistung ist beeindruckend.

Aktuelle Gedanken zur KI-Erklärbarkeit: Trajektoriensimulation trifft neuronale Netze 🌟🤖

In der fortlaufenden Diskussion um die Erklärbarkeit von KI-Systemen reflektiere ich oft über meine Masterarbeit und wie sich die Konzepte mit den heutigen Technologien weiterentwickeln könnten. Eine spannende Idee ist die Integration neuronaler Netze in die Trajektoriensimulation.

Neue Perspektiven:

Innerhalb der Masterarbeit konzentrierte ich mich auf Trajektoriensimulationen zur Entscheidungsfindung. Heute sehe ich das Potenzial, neuronale Netze innerhalb dieses Rahmens für detailreichere Entscheidungen innerhalb der Simulationen zu nutzen.

Diese Kombination könnte es ermöglichen, die Effizienz neuronaler Netze mit der Klarheit, Nachvollziehbarkeit und vor allem Erklärbarkeit der Trajektoriensimulation zu verbinden.

Wie könnte das funktionieren?

Neuronale Netze könnten spezifische, komplexe Aspekte innerhalb einer Simulation effizient bearbeiten, während die Gesamtsimulation die Entscheidungswege klar und verständlich darstellt. So könnte ein neuronales Netz die Entscheidungen eines potenziellen Fahrers innerhalb der Simulation treffen, wogegen die Trajektorien die Gesamtsituation bewerten und eine Ampel steuern. Für die Entscheidung der Ampelsteuerung ist es nicht wichtig, wie der einzelne Fahrer sich konkret verhält, sondern wie sich daraus ein Fluss des Verkehrs ergibt.

Dies würde die Vorteile beider Ansätze nutzen: Die adaptive Lernfähigkeit neuronaler Netze und die strukturierte, erklärliche Entscheidungsfindung der Trajektoriensimulation.

Potenzielle Anwendungen:

Ideal für Bereiche, wo präzise Mikroentscheidungen und das Verständnis des Gesamtprozesses gleichermaßen wichtig sind, wie in der Logistik, im Verkehrsmanagement oder in der Buchhaltungsbranche.

Abschließende Gedanken:

Diese Überlegungen zeigen, wie wichtig es ist, kontinuierlich neue Wege zu finden, um die Stärken aktueller KI-Technologien zu nutzen und gleichzeitig ihre Prozesse transparent und nachvollziehbar zu gestalten. Es ist ein kontinuierlicher Prozess, bei dem Forschung aus der Vergangenheit die Grundlage für zukünftige Innovationen bildet.

Durch Denken und Fühlen existieren wir

Rene Descartes prägte einst den Satz ‘Ich denke, also bin ich’ (1637-1644 n.Chr.), ein Fundament unserer Selbstwahrnehmung. Heute, in einer Ära geprägt von Künstlicher Intelligenz und technologischem Fortschritt, erhebt sich eine neue Frage: Was definiert uns als Menschen in dieser digitalen Landschaft?

Es ist nicht allein unser intellektuelles Vermögen, das uns auszeichnet. Vielmehr ist es unsere Fähigkeit zur Empathie und zum tiefen emotionalen Verständnis, die in dieser digitalen Welt unverzichtbar wird. Ein Beispiel hierfür ist die direkte Interaktion mit unseren Kunden, sei es in der Hotline oder in der Pflege, wo technische Fähigkeiten an ihre Grenzen stoßen, aber menschliche Wärme und Empathie unersetzlich sind.

Die Stärke des Menschen liegt nicht in der Rechenleistung oder Datenverarbeitung, sondern in der emotionalen Intelligenz und unserem Bewusstsein für die Bedeutung zwischenmenschlicher Beziehungen. In einer Zeit des Wandels, geprägt von technologischen Durchbrüchen, gewinnen diese menschlichen Qualitäten an Bedeutung. Sie erfordern von uns, dass wir die Grenzen unserer eigenen Emotionalität erkennen und uns der Herausforderungen bewusst werden, die damit verbunden sind.

Vielleicht müssen wir daher Descartes’ berühmten Satz ergänzen und an unsere Zeit anpassen: ‘Durch Denken und Fühlen existieren wir.’ Diese Erweiterung betont nicht nur die Balance zwischen Rationalität und Emotionalität, sondern spiegelt auch das Bedürfnis wider, in einer von Technologie dominierten Welt unsere Menschlichkeit neu zu definieren.

In einer Welt, in der Algorithmen Entscheidungen treffen und virtuelle Realitäten unser Dasein beeinflussen, ist es entscheidend, dass wir diese menschlichen Qualitäten erkennen, wertschätzen und kultivieren. Unsere Zukunft hängt nicht nur von der Entwicklung neuer Technologien ab, sondern ebenso von unserer Fähigkeit, unsere emotionale Tiefe zu bewahren und weiterzuentwickeln. Dies ist der Weg, auf dem wir eine ausgewogene und verantwortungsbewusste Zukunft gestalten können