{"id":19972,"date":"2026-01-20T14:43:51","date_gmt":"2026-01-20T13:43:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.retarus.com\/blog\/de\/?p=19972"},"modified":"2026-01-20T14:43:56","modified_gmt":"2026-01-20T13:43:56","slug":"warum-echte-e-mail-security-mehr-braucht-als-einen-single-vendor-ansatz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.retarus.com\/blog\/de\/warum-echte-e-mail-security-mehr-braucht-als-einen-single-vendor-ansatz\/","title":{"rendered":"Warum echte E-Mail-Security mehr braucht als einen Single-Vendor-Ansatz"},"content":{"rendered":"\n<p>Security-Verantwortliche kennen das Problem zur Gen\u00fcge: E-Mail-Angriffe ver\u00e4ndern sich st\u00e4ndig weiter. Klassische Schutzmechanismen und starre Datenquellen sto\u00dfen schnell an ihre Grenzen. Gesucht sind L\u00f6sungen, die sich kontinuierlich an neue Bedrohungen anpassen, ohne dass Unternehmen daf\u00fcr ihre eigene Infrastruktur st\u00e4ndig umbauen oder gar den Anbieter wechseln m\u00fcssten. Genau hier setzt Retarus an.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-multi-engine-ansatz-statt-einzellosung\">Multi-Engine-Ansatz statt Einzell\u00f6sung<\/h2>\n\n\n\n<p>Wir verfolgen bewusst einen anderen Weg als viele herk\u00f6mmliche, propriet\u00e4re Anbieter. Statt beim Thema Filterung und Datenherkunft auf einen <em>Single Vendor<\/em> zu setzen, nutzt die <a href=\"https:\/\/www.retarus.com\/de\/products\/email-security\/\">Retarus Email Security<\/a> eine Vielzahl unabh\u00e4ngiger Engines, Komponenten, Filtermechanismen und Datenquellen. Diese werden kontinuierlich hinsichtlich ihrer Performance (d. h. Qualit\u00e4t, Geschwindigkeit, Effizienz) bewertet, kombiniert und automatisch optimiert. Neue Bedrohungen werden so sofort erkannt, relevante Quellen dynamisch gewichtet und mittels eigener Regelwerke zu einem einheitlichen Gesamturteil zusammengef\u00fchrt. Und das Wichtigste dabei: Dies alles geschieht im Hintergrund, ohne dass Kunden aktiv in diese Optimierung eingreifen m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-retarus-analyse-bestatigt-viel-hilft-viel\">Retarus-Analyse best\u00e4tigt: Viel hilft viel<\/h2>\n\n\n\n<p>Retarus-Analysen zeigen, dass im klassischen Antivirus-Bereich mituntereine einzelne der eingesetzten, unabh\u00e4ngig arbeitenden Scan-Engines bei<strong> bis zu 18,8 Prozent der Bedrohungen als <em>einzige<\/em> Alarm schl\u00e4gt.<\/strong> Mit anderen Worten: Eine Engine erkennt Gefahren, die alle anderen schlicht \u00fcbersehen w\u00fcrden. Dies unterstreicht, wie wichtig der Multi-Vendor-Ansatz selbst im \u201etraditionellen\u201c Antivirus-Umfeld ist. Eine fr\u00fchzeitig gefilterte E-Mail muss sp\u00e4ter nicht zus\u00e4tzlich zeit- oder kostenintensive AI-Phishing-Engines oder Sandbox-Pr\u00fcfungen durchlaufen. So erm\u00f6glicht Retarus nicht nur <a href=\"https:\/\/www.retarus.com\/blog\/de\/schnelle-durchlaufzeiten-bei-der-e-mail-security-sicherheit-trifft-geschwindigkeit\/\">extrem kurze Verarbeitungszeiten<\/a>, sondern auch einen stets kosteneffizienten Schutz.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-minimale-false-positive-raten-uber-alle-angriffstypen-hinweg\">Minimale False-Positive-Raten \u00fcber alle Angriffstypen hinweg<\/h2>\n\n\n\n<p>Nat\u00fcrlich muss auch die Qualit\u00e4t stimmen. Ein zentraler Indikator jeder E-Mail-Security-L\u00f6sung ist hierf\u00fcr die False-Positive-Rate, also der Anteil legitimer E-Mails, die f\u00e4lschlicherweise blockiert werden. F\u00fcr Administratoren ist dies nach wie vor einer der gr\u00f6\u00dften \u201ePain Points\u201c \u2013 schlie\u00dflich verursacht jede zu Unrecht blockierte E-Mail unn\u00f6tige Support-Tickets, Frust bei Anwendern und zus\u00e4tzlichen Help-Desk-Aufwand.<\/p>\n\n\n\n<p>Unsere Daten zeigen, dass die False-Positive-Rate \u00fcber alle Angriffstypen hinweg je nach Kundenprofil <strong>zwischen 0,0013 und 0,0056 Prozent<\/strong> liegt. Auch dieser geringe Wert wird letztlich durch die Kombination mehrerer Engines erreicht: Fehlklassifikationen einzelner Datenquellen werden durch andere ausgeglichen. \u00dcber 30 Jahre Retarus E-Mail-Erfahrung tun dazu ihr \u00dcbriges.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-phishing-erkennung-mit-doppeltem-boden-gegen-false-negatives\">Phishing-Erkennung mit \u201edoppeltem Boden\u201c gegen False Negatives<\/h2>\n\n\n\n<p>Die Einsch\u00e4tzung von False Negatives hingegen ist deutlich komplexer. Studien zum Reporting-Verhalten von Anwendern zeigen, dass Meldungen oft inkonsistent und von geringer Qualit\u00e4t sind. Nutzer tendieren dazu, E\u2011Mails zu melden, die sie als verd\u00e4chtig oder st\u00f6rend empfinden, ohne dass diese tats\u00e4chlich gef\u00e4hrlich sind.<\/p>\n\n\n\n<p>Retarus nutzt daher zus\u00e4tzlich externe, vergleichende Benchmarks, um die Filterqualit\u00e4t realistisch zu bewerten. Die Analyse von vermeintlichen Phishing-F\u00e4llen gibt diesem Ansatz recht: <strong>Weniger als 0,3 Prozent der von Nutzern gemeldeten Phishing-E-Mails<\/strong> lassen sich auf Filter-Fehler zur\u00fcckf\u00fchren. Erreicht wird auch dies durch ein \u201eNetz mit doppeltem Boden\u201c: zwei unabh\u00e4ngig arbeitende Anti-Phishing-Engines f\u00e4llen ihr Urteil, \u00fcbrigens unter Einsatz diverser KI-Verfahren. Das letzte Wort hat aber am Ende auch hier der Erfahrungsschatz der Retarus-Entwickler.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-anpassung-ohne-aufwand-fur-den-kunden\">Anpassung ohne Aufwand f\u00fcr den Kunden<\/h2>\n\n\n\n<p>Um das hohe Niveau aufrechtzuerhalten, \u00fcberwachen unsere Teams jede Engine und Datenquelle kontinuierlich. Erfolgsquoten werden bewertet, Kundenfeedback wird systematisch analysiert und bei Bedarf die Kombination aus Algorithmen und Datenquellen dynamisch angepasst. Falls n\u00f6tig werden in der Konsequenz weniger effektive Quellen ersetzt beziehungsweise leistungsstarke st\u00e4rker gewichtet. All das geschieht im laufenden Betrieb und vollkommen transparent f\u00fcr Kunden und Nutzer.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>E-Mail-Angriffe ver\u00e4ndern sich st\u00e4ndig weiter. Klassische Schutzmechanismen und starre Datenquellen sto\u00dfen schnell an ihre Grenzen. 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