AMSTERDAM / LONDON (IT BOLTWISE) – Der niederländische Security-Startup Hadrian hat 36 Millionen Euro eingesammelt, um seine KI-gestützte Sicherheitsprüfung international auszurollen. Die Plattform kombiniert kontinuierliches Mapping der externen Angriffsfläche mit Agenten, die identifizierte Schwachstellen gezielt auf echte Ausnutzbarkeit prüfen. Neben erweiterten Engineering- und Research-Teams will das Unternehmen auch in Europa, dem Mittleren Osten, Afrika und den USA wachsen. Im Kern will Hadrian damit den Abstand zwischen Vulnerability-Scannern und realen, ausnutzbaren Angriffspfaden verkleinern.
Hadrian Security aus Amsterdam stärkt seine Finanzierung deutlich: Nach einer vorangegangenen Runde über 10 Millionen Euro liegt das Startup jetzt bei insgesamt 58 Millionen Euro. In der aktuellen Runde fließen 36 Millionen Euro, um die internationale Expansion zu beschleunigen und die eigenen Fähigkeiten in Engineering und Forschung auszubauen. Damit rückt ein Ansatz stärker in den Fokus, der nicht bei der reinen Erkennung von Schwachstellen stehen bleibt, sondern den Weg zur tatsächlichen Ausnutzung über eine durchgängige, KI-gestützte Prüfkette verkürzen will.
Technisch betrachtet baut Hadrian seine Plattform um zwei eng verzahnte Komponenten auf. Atlas kartiert kontinuierlich die externe Angriffsfläche eines Unternehmens, also jene Systeme, Dienste und sichtbaren Endpunkte, die aus Sicht eines Angreifers erreichbar sind. Spezialisierte Agenten übernehmen im nächsten Schritt die Verifikation: Sie prüfen, ob die in Atlas identifizierten Schwachstellen wirklich so ausnutzbar sind, wie es herkömmliche Befunde oft nur vermuten lassen. Nova ergänzt das Setup um On-Demand-Penetrationstests, und weil beide Produkte Kontext teilen, kann ein Team verdächtige Signale aus Atlas in Nova sofort vertiefen lassen, statt Arbeitsschritte manuell neu zu strukturieren.
Der Marktmechanismus dahinter adressiert ein bekanntes Messproblem im Vulnerability-Management: Laut Hadrian verlassen sich weiterhin 87 Prozent der Organisationen auf manuelle Penetrationstests, während nur 0,47 Prozent der Ergebnisse aus klassischen Vulnerability-Scannern tatsächlich exploitierebar sind. Diese Diskrepanz wirkt wie ein Multiplikator für Aufwand, weil Security-Teams viele Treffer priorisieren, validieren und in handhabbare Workflows übersetzen müssen. Hadrians Argument lautet dabei nicht, Scanner durch eine „bessere“ Erkennungsstufe zu ersetzen, sondern die Validierung mit agentischer Logik so zu automatisieren, dass aus einem Befund schneller eine handfeste Angriffsannahme wird.
Dass der Ansatz nicht nur theoretisch ist, wird anhand eines konkreten Kundenbeispiels untermauert: Der niederländische Schiffbauer Damen Shipyards habe zuvor auf periodische Sicherheitsbewertungen gesetzt. Jetzt liefert Hadrian dem Unternehmen nach Angaben des dortigen CISO Hans Quivooij „kontinuierliches Einblicken“ darüber, was ein Angreifer tatsächlich sieht und potenziell ausnutzen könnte. Gerade in Branchen mit komplexen Lieferketten, langen Wartungszyklen und heterogenen IT/OT-Landschaften ist diese kontinuierliche Sicht ein praktischer Hebel, weil der größte Teil des Angriffsrisikos oft nicht durch einzelne, große Zero-Days entsteht, sondern durch sich ändernde Expositionen: neue Subdomänen, nachgezogene Systeme oder falsch propagierte Schnittstellen.
Auch auf der Angreiferseite verschiebt sich laut Hadrian die Lage: Die Annahme, dass Angreifer KI einsetzen, ist inzwischen in vielen Threat-Modellen präsent, wodurch Signaturen und Workflows zunehmend automatisiert werden können. CEO Rogier Fischer sieht genau darin eine Art Gegenstrategie, mahnt aber zugleich, dass viele Akteure „automatisieren die falschen Teile“. Seine Position: Künstliche Intelligenz soll nicht nur Berichte erzeugen oder Alerts durch Wortbausteine erklären, sondern zur technischen Umsetzung passen – beispielsweise bei der agentischen Prüfung, ob eine gefundene Schwachstelle tatsächlich in eine verwertbare Attack-Sequence übergeht. Hadrian betont zudem, bereits vor der breiteren öffentlichen Welle um ChatGPT mit Large-Language-Modellen gearbeitet zu haben, und verweist auf mehrere Sicherheitsinnovationen, darunter Subwiz, ein KI-Tool zur Suche nach versteckten Subdomains.
Für Unternehmen ergibt sich daraus vor allem eine neue Priorisierungslogik: Statt „Treffer zählen“ rückt „exploitable Pfade priorisieren“ in den Mittelpunkt, was die Schnittstelle zwischen Exposure Management und Penetration Testing funktional zusammenschiebt. Die Finanzierung und der Ausbau in Europa, dem Mittleren Osten, Afrika sowie den USA deuten außerdem darauf hin, dass Hadrian das eigene Produkt nicht nur als Speziallösung für einzelne Audits sieht, sondern als wiederkehrenden Sicherheitsprozess. Entscheidend wird dabei, wie gut die Plattform im Betrieb in bestehende Arbeitsweisen integriert werden kann – etwa entlang von Ticketing, Freigabe- und Re-Test-Zyklen – damit die agentische Überprüfung nicht zusätzliche Silos erzeugt, sondern Zeit bei Validierung und Nacharbeit spart.
Mit Blick auf die nächsten Schritte dürfte Hadrians Herausforderung weniger in der reinen Modell- oder Agenteninnovation liegen als in der operativen Skalierung: Kontinuierliches Mapping und on-demand Tests müssen auch dann robust bleiben, wenn Expositionen sich im Tagesrhythmus ändern. Gleichzeitig entscheidet die Qualität der Ausnutzbarkeitsprüfung über den Nutzen im Alltag – denn nur dann können Security-Teams ihre knappen Ressourcen auf die Fälle konzentrieren, die wirklich Angriffsfläche in Richtung Business-Impact verschieben. Wenn die Plattform gelingt, den Abstand zwischen Scanner-Ergebnis und realer Exploit-Chance weiter zu verkürzen, wird aus dem Funding-Statement mehr als nur Wachstum – nämlich eine Verschiebung der Sicherheitsarbeit hin zu „operationalisiertem“ KI-gestütztem Testen.
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