Wir analysieren die Angriffsfläche kontinuierlich mit KI; Schwachstellen werden vor den Angreifern gefunden und BAS-Simulationen messen die Wirksamkeit der Verteidigung.
Die kritischen Themen, die diese Leistung adressiert, und das Ergebnis, das wir in jedem Bereich liefern.
Mit kontinuierlicher Angriffsflächenerkennung überwachen wir Subdomain-, offene-Port- und TLS-Endpunkt-Änderungen und machen Schwachstellen vor den Angreifern sichtbar.
Mit MITRE-ATT&CK-basierten BAS-Simulationen verifizieren wir regelmäßig die reale Wirksamkeit der Sicherheitskontrollen.
Mit EPSS- und CISA-KEV-basierter automatischer Schwachstellenpriorisierung lenken wir die Remediation-Ressource auf die kritischsten Lücken.
Wir berichten BAS-Ergebnisse mit einer MITRE-ATT&CK-Heatmap und binden das Dashboard über SIEM/SOAR oder ein eigenständiges Power BI/Grafana an den bestehenden Betrieb an.
Wie wir die Leistung über Delivery, Governance und verbundene Service-Pillars phasieren.
Angriffsflächenerkennung: Mit EASM erkennen und überwachen wir die externe Oberfläche (Subdomain, offener Port, TLS-Endpunkt) kontinuierlich.
Simulation: Mit MITRE-ATT&CK-basierten BAS-Szenarien testen wir die Verteidigungsebenen kontrolliert, ohne reale Exploits auszuführen.
Priorisierung und Reporting: Mit einem EPSS/KEV-basierten Workflow priorisieren wir Schwachstellen und machen Ergebnisse mit einer MITRE-ATT&CK-Heatmap sichtbar.
Typische operative Flächen, auf denen diese Leistung aktiviert wird.
Organisationen, die die externe Angriffsfläche kontinuierlich und automatisch überwachen wollen, um periodische Pentests zu ergänzen.
Sicherheitsteams, die die reale Wirksamkeit von SIEM-, EDR-, Firewall- und WAF-Kontrollen mit BAS regelmäßig verifizieren wollen.
Teams, die Schwachstellen mit EPSS/KEV-basierter Priorisierung ordnen und Ressourcen auf die kritischsten Lücken lenken wollen.
Die Tiefe dieser Leistung bei branchenspezifischen technischen und Compliance-Themen.
Mit Angriffsflächenerkennung und Subdomain-, offene-Port- und TLS-Endpunkt-Überwachung halten wir die externe Oberfläche kontinuierlich sichtbar; sie ergänzt Pentests, ersetzt sie nicht.
Mit Plattformen wie AttackIQ, SafeBreach oder XM Cyber führen wir MITRE-ATT&CK-basierte kontrollierte Angriffssimulationen durch, die keine realen Exploits ausführen.
Mit Machine-Learning-Anomalieerkennung und EPSS/KEV-Feed-Integration priorisieren wir Schwachstellen auf Risikobasis.
Traditionelle Sicherheitsoperationen sind von Natur aus reaktiv: Sie erkennen Angriffe, nachdem Compromise-Indikatoren in der Umgebung beobachtet wurden. KI-gestützte Angreifer automatisieren nun Aufklärung, Schwachstellenentdeckung und Erstzugang mit Maschinengeschwindigkeit, wodurch ein Fenster zwischen Kompromittierung und Erkennung entsteht, das menschlich getaktete Sicherheitsoperationen nicht schließen können. Unsere Practice für präventive und KI-gestützte Sicherheit verschiebt den Vorteil zurück zu den Verteidigern, indem KI eingesetzt wird, um Angriffsmuster zu antizipieren, präventive Gegenmaßnahmen zu automatisieren und die Angriffsfläche zu reduzieren, bevor Angreifer sie ausnutzen können.
Das Ergebnis in ein messbares Ziel mit Basislinie, Eigentümer und Review-Rhythmus umwandeln
Risiko- und Response-Indikatoren durch gemessene Kontrollen, eingeübte Playbooks und Evidenzprüfung sichtbar machen
Das präventive KI-Sicherheits-Engagement umfasst die Technologiebereitstellung, Modell-Tuning, Integration mit bestehenden Sicherheitsoperationen und laufende Optimierung. Wir befassen uns mit dem gesamten Angriffs-Lebenszyklus mit KI-gestützten präventiven Kontrollen in jeder Phase: Aufklärung, Erstzugang, Persistenz, laterale Bewegung und Exfiltration. Die Bereitstellung von Täuschungstechnologie schafft zusätzliche Erkennungsschichten, die für Angreifer unsichtbar, aber für die Geheimdienstsammlung hochwertig sind.
Das Ergebnis in ein messbares Ziel mit Basislinie, Eigentümer und Review-Rhythmus umwandeln
Stakeholder-Vertrauen, Qualitäts- und Adoptionsergebnisse durch vereinbarte Nachweissindikatoren nachverfolgbar machen
Das Ergebnis in ein messbares Ziel mit Basislinie, Eigentümer und Review-Rhythmus umwandeln
Liefergegenstände der präventiven KI-Sicherheit demonstrieren die Verlagerung von reaktiver zu proaktiver Sicherheit durch quantifizierte Metriken. Präventionsrate, mittlere Zeit zur Prävention und Angriffsflächen-Reduzierung werden von Tag eins an verfolgt und liefern ein klares Return-on-Security-Investment-Narrativ für das Board und für Cyber-Versicherungsverlängerungen.
Sicherheits-ROI gegenüber dem Board mit quantifizierten Angriffspräventionsmetriken und Verweildauerreduzierung nachweisen
Cyber-Versicherern Nachweise KI-gestützter präventiver Kontrollen zur Sicherung reduzierter Prämien liefern
Risiko-, Kontroll- und Compliance-Indikatoren durch gemessene Ziele und Nachweisdokumente sichtbar machen
Signaturbasierte Erkennung gleicht bekannte Angriffsmuster ab und ist gegenüber neuartigen Bedrohungen, Zero-Days und Living-off-the-Land-Techniken wirkungslos. KI-gestützte Sicherheit verwendet Verhaltensmodellierung, um eine Basislinie normaler Aktivitäten für Benutzer, Geräte und Netzwerkflüsse zu erstellen, und identifiziert dann Abweichungen, die auf Angriffsverhalten hinweisen, auch wenn keine bekannte Signatur vorhanden ist. Dies ermöglicht die Erkennung bisher unbekannter Angriffstechniken, die traditionelle Kontrollen umgehen.
Wir implementieren ein abgestuftes Response-Modell: Erkennungen mit geringer Konfidenz lösen Alerts zur menschlichen Überprüfung aus, mittlere Konfidenz löst automatisiertes Protokollieren und Rate Limiting aus, und hohe Konfidenz löst autonome Eindämmung nur für spezifische vorab genehmigte Aktionstypen aus, wie das Blockieren einer böswilligen IP oder das Isolieren eines Geräts, das klare Anzeichen von Ransomware-Verschlüsselungsaktivität zeigt. Alle autonomen Aktionen werden protokolliert, sind innerhalb von Sekunden rückgängig zu machen und lösen sofortige Analysten-Benachrichtigung aus.
Ja. Täuschungs-Assets sind so konzipiert, dass sie für legitime Benutzer, die normalen Workflows folgen, vollständig unsichtbar und unzugänglich sind. Honeypots und Täuschungs-Anmeldeinformationen werden an Orten, in Anwendungen und Verzeichnissen bereitgestellt, auf die kein legitimer Benutzer im Rahmen normaler Geschäftstätigkeit zugreifen würde. Jede Interaktion mit einem Täuschungs-Asset ist daher ein hochkonfidenter Indikator für böswillige Aktivität mit nahezu null False Positives.
KI-Sicherheitsplattformen trainieren Verhaltensmodelle kontinuierlich gegenüber beobachteten Aktivitäten in Ihrer spezifischen Umgebung neu, was bedeutet, dass das Modell Ihre aktuelle Basislinie widerspiegelt statt eines generischen Branchendurchschnitts. Bedrohungsintelligenz-Feeds injizieren neue Angreifer-TTP-Daten zur Aktualisierung von Erkennungsmodellen. Wir führen auch vierteljährliche Modell-Performance-Reviews durch, um Erkennungsraten, False-Positive-Raten und Coverage gegenüber der aktuellen MITRE-ATT&CK-Matrix zu bewerten.
Wir verfolgen drei primäre Metriken: Präventionsrate (Prozentsatz der Angriffsversuche, die vor der Erkennungsphase blockiert wurden), mittlere Zeit zur Prävention (Zeit von der ersten Angreifenaktion bis zur automatisierten Gegenmaßnahme) und Angriffsflächen-Reduzierungsprozentsatz im Zeitverlauf. Diese werden wöchentlich in automatisierten Dashboards und monatlich in Führungszusammenfassungen mit Trendanalyse und Vergleich zu Branchen-Benchmarks berichtet.
Ja, mit angemessener Bereinigung. Angreifer-TTPs und Compromise-Indikatoren aus Täuschungsinteraktionen können anonymisiert, in STIX-2.1-Format konvertiert und über TAXII-Feeds mit vertrauenswürdigen ISACs und Bedrohungsintelligenz-Sharing-Communities in Ihrem Sektor geteilt werden. Das Teilen beschleunigt die gemeinschaftsweite Erkennungsverbesserung, während kundenspezifische Kontextdaten vor der Veröffentlichung entfernt werden.
Dieses kurze Formular leitet Ihre Anfrage in die passende Support-Spur. Zuerst klären wir den Kontext, dann den sicheren Austauschweg.
Datenschutzbewusster Erstkontakt; sicherer Austausch bei Bedarf; kein Verkaufsdruck.
