Keine Automatisierung. Decision Intelligence.
Die meiste «KI-Sicherheit» ist ein Chatbot, der auf Automatisierung aufgesetzt ist. Unsere ist ein Team: Lucy, die eine Agentin, mit der Sie sprechen, und die benannten Spezialisten hinter ihr, trainiert auf 35 Jahren Erfahrung im Betrieb komplexer Netze. Ein Zugang, souverän, menschlich verantwortet.
Modelle haben alle.
Fast niemand hat die Daten, um sie zu lehren.
Die grössten Erfolge in der KI kommen nicht aus generischer Automatisierung, sie kommen daraus, dem Modell das eigene Know-how eines Unternehmens beizubringen. Die Spitzenforschung hat es gezeigt: Ein System, das lernte, aus echtem Code Schlüsse zu ziehen, fand Tausende Fehler, die Menschen übersahen. Die Lehre für die Sicherheit ist dieselbe, der Burggraben ist nicht das Modell, sondern die Erfahrung, die man ihm beibringen kann.
Unsere sind 35 Jahre Betrieb komplexer Umgebungen über Hunderte Kunden, Millionen echter Entscheidungen, Vorfälle und Lösungen. Das ist der Treibstoff. So machen wir daraus Intelligence.
▸ Operational Intelligence, eingebaut, Expertise in der Plattform verankert, nicht hinter der Managed-Service-Ebene weggesperrt. Das Design-Prinzip: das Fundament zentralisieren, die Intelligence verteilen, und jede Fähigkeit für KI-Workflows bedienbar machen, nicht nur für Experten.
Drei Zutaten machen eine KI, die lernt.
Eine lernende KI braucht mehr als Logs. Sie braucht statisches Know-how, lebende Transaktionsdaten und eine Ontologie, die sie nach Bedeutung verbindet, damit Agents daraus ableiten können, was tatsächlich passiert, statt nur Strings abzugleichen.
Statisches Know-how
35 Jahre Playbooks, Firewall-Configs, L3-Lösungen, Architekturen & Bedrohungswissen
Transaktionale Telemetrie
Live-Logs, NetFlow, Firewall- & Proxy-Events, Identity- & SASE-Traffic
Bedrohungs- & Weltkontext
CVEs, MITRE ATT&CK, souveräne Threat-Intel-Feeds, Asset- & Business-Kontext
Die Open Systems Security Ontology
Ein lebender Knowledge-Graph, der Assets ↔ Identitäten ↔ Traffic ↔ Bedrohungen ↔ Lösungen verbindet. Statische Erfahrung und Live-Telemetrie werden zu einem semantischen Modell, über das die Agents schliessen können.
Vorhersagen
Den Vorfall sehen, bevor er passiert
Validieren
Echtes Risiko vom Rauschen trennen
Handeln
Innerhalb Ihrer Grenze lösen
▸ Statisch + transaktional + Ontologie, die drei Dinge, die eine wirklich lernende KI braucht. Das ist der Teil, den Wettbewerber nicht abkürzen können.
Sie repliziert den
L3-Workflow.
Unsere Mission-Control-Engineers und Tech-Partner trainieren Agents auf echten Ticketdaten für automatisierte Root-Cause-Analyse. «Repliziert» heisst, der Agent hätte genau dieselben Schritte und Werkzeuge ausgeführt wie ein menschlicher Level-3-Engineer.
- ▸ Trainiert auf Logs, Firewall- & Ticketdaten aus 35 Jahren Betrieb
- ▸ Human-in-the-loop-Freigabegrenzen
- ▸ Läuft rund um die Uhr, eskaliert, wenn es zählt
Die Fragen, die CISOs seit Mythos wachhalten.
KI hat nicht nur Verteidigern geholfen, sie hat die Ökonomie des Angreifers neu geschrieben. Hier sind die drei Probleme, die jeder CISO jetzt hat, und wie wir sie beantworten.
Das Patch-Rennen dauert jetzt Stunden
KI findet Schwachstellen und macht sie schneller ausnutzbar, als Sie patchen können. Unsere Antwort: Virtual Patching am SASE-Edge, wir neutralisieren einen Exploit-Pfad im Netz, bevor Sie den Fix ausrollen können.
Die False-Positive-Flut
KI-Scanner ertränken Dev-Teams, berichtete False-Positive-Raten nahe 70 %. Unsere Antwort: Validierung, verankert in Jahrzehnten triagierter Vorfälle, sodass nur echte, ausnutzbare Risiken einen Menschen erreichen. Der Backlog hört auf zu wachsen.
Die Schwachstelle sitzt beim Lieferanten
Die meiste Angriffsfläche liegt heute in Ihrer Lieferkette, und Sie können sie nicht zum Patchen zwingen. Unsere Antwort: Wir grenzen am Edge ein, sodass eine ungepatchte Schwachstelle bei einem Hersteller schlicht nicht erreichbar ist, und bewerten kritische Lieferanten laufend, vorab geprüft mit Frontier-Lab-Tooling.
▸ Weil uns das Netz und die Sicherheit gehören, können wir handeln, wo andere nur alarmieren, der SD-WAN-Traffic selbst wird zum KI-Asset.
Ein zusammengesetztes System, kein Chatbot in einem Wrapper.
Modellagnostisch, sovereign-first
Kein Single-LLM-Lock-in. Das beste Modell pro Aufgabe, in Ihrer Region deploybar, damit Ihre Daten in Ihrer Jurisdiktion bleiben.
Fundiert, nicht geraten
Jede Antwort ist auf der Ontologie, echter Telemetrie und historischen Belegen verankert, mit Zitaten, nicht freie Generierung.
Begrenzte Autonomie
Vorschlagen → freigeben → handeln, innerhalb von Grenzen. Dry-Run vor dem Anwenden, sofortiger Rollback, vollständige Nachvollziehbarkeit jeder Entscheidung.
▸ Beweis, nicht Versprechen: Agents werden gegen Tausende historischer L3-Vorfälle wiedergespielt, haben sie dieselben Schritte ausgeführt wie der Mensch?
Gebaut für die nächste Sicherheits-Ära. Roadmap
Die Bedrohungen der KI-Ära brauchen neue Ebenen. Das sind die Fähigkeiten, auf die wir hinarbeiten, verankert in derselben Ontologie.
AI Control Tower
RoadmapBald betreibt jedes Team eigene autonome Agents mit eigenen Berechtigungen. Wir steuern sie, was sie dürfen, wie sie sich verhalten, und stoppen sie, wenn sie abdriften. Zero-Trust, angewandt auf die KI selbst.
Identity Governance Layer
RoadmapInterne Identitäten sind die nächste Frontlinie. Eine kontinuierliche Governance-Ebene prüft Absicht und Kontext bei jeder privilegierten Aktion, sodass gestohlene Anmeldedaten trotzdem keinen echten Schaden anrichten können.
Cyber-Resilience
RoadmapWenn es Sie trifft, schlägt Wiederherstellungstempo alles. KI-getriebene Eindämmung begrenzt die Ausbreitung und stellt einen verifizierten sicheren Zustand wieder her, Resilienz als Kernfähigkeit, nicht als nachträgliche Ergänzung.
Threat-Intel Sovereignty
RoadmapWenn Nationen den Intel-Austausch über Grenzen einschränken, ist Ihre Threat-Intel-Lieferkette zugleich Asset und Risiko. Wir kuratieren souveräne Feeds, die Ihre Jurisdiktion respektieren, und managen die Abhängigkeit, sodass sie kein Single Point of Failure werden kann. Ein geopolitisches Risiko, in einen Vorteil verwandelt.
Drei Fragen für jeden KI-Anbieter.
Uns eingeschlossen.
Niemand sollte «wir haben KI» auf Vertrauen kaufen. Diese drei Fragen trennen ein echtes System von einem Wrapper, und hier beantworten wir jede schriftlich, ohne Gate, ohne Demo.
1. Woraus besteht es?
- Blog95 % der KI-Piloten scheitern. Das haben wir gelernt.Sieben Lektionen aus dem Weg der KI in die Produktion in einem regulierten globalen Unternehmen.
- BlogJenseits des Hypes: echte Vorteile von KI in SASEWas die KI tatsächlich tut, sobald sie auf Live-Netz- und Sicherheitsdaten sitzt.
- Agent-ProfilLucy und das Team hinter ihrDer eine Agent, mit dem Sie sprechen, und die Spezialisten, die an sie berichten.
2. Wer haftet, wenn es handelt?
- BlogWarum «human-in-the-loop» scheitertAuf Freigabe zu klicken bei einem Maschinenvorschlag ist nicht dasselbe, wie die Entscheidung zu verantworten.
- BlogKI verändert Cybersecurity. Verantwortung entscheidet, ob es funktioniert.Tempo ohne Verantwortlichen ist keine Sicherheit, nur schnelleres Raten.
- Agent-ProfilArgus, die Gateway-TriageWas die Gateways erwischt haben und ob es zählte, in einem Satz.
3. Wo landen Ihre Daten?
- BlogKI-Souveränität: die vierte Risiko-Ebene, die Sie nicht geprüft habenIhr Modellanbieter ist eine Frage der Jurisdiktion, nicht nur der Beschaffung.
- BlogWo liegen Ihre Daten wirklich?Folgen Sie den Daten über die Marketing-Karte hinaus, bis zur tatsächlichen Region.
- Trust CenterZertifizierungen, Jurisdiktionen, GrenzenDer auditierte Perimeter, in dem Modelle und Agents laufen dürfen.
▸ Jede Antwort oben ist öffentlich und ohne Paywall. Wenn ein Anbieter diese drei nur unter NDA beantworten kann, ist auch das eine Antwort.
Woraus unsere KI besteht.
Die Fragen, die ein CISO stellt, sobald jemand «autonom» sagt.
Was unterscheidet Ihre KI von der «KI» aller anderen?
Ist das ein Chatbot mit einem Wrapper um ein Foundation Model?
Trainieren meine Daten ein Modell, von dem andere Kunden profitieren?
Kann die KI mein Netz eigenständig ändern?
Welche Agents kann ich heute tatsächlich nutzen?
Woher wissen Sie, dass der Agent richtig liegt? Was passiert, wenn er falsch liegt?
Wo laufen die Modelle, und in welcher Jurisdiktion?
Wir haben bereits ein SIEM und ein SOC. Wo passt das hinein?
Wie kann ich all das prüfen, ohne ein NDA zu unterschreiben?
Fragen Sie, woraus unsere KI besteht.
35 Jahre, in eine Ontologie und ein Ensemble von Agents gelernt, souverän, fundiert, menschlich verantwortet.