TEL AVIV / LONDON (IT BOLTWISE) – Above Security, ein israelisches Startup im Bereich Cybersicherheit, hat sich mit einer Finanzierung von 50 Millionen US-Dollar aus der Deckung gewagt. Das Unternehmen zielt darauf ab, die wachsenden Insider-Bedrohungen zu bekämpfen, die durch den Einsatz von KI-Systemen in Unternehmen entstehen.
Above Security, ein in Israel gegründetes Cybersicherheits-Startup, hat kürzlich eine Finanzierung in Höhe von 50 Millionen US-Dollar erhalten, um die zunehmenden Insider-Bedrohungen zu adressieren, die durch den Einsatz von KI-Systemen in Unternehmen entstehen. Die Finanzierungsrunde wurde von Ballistic Ventures, Merlin Ventures und Norwest angeführt, mit Beteiligung von Jump Capital und QPV Ventures.
Gegründet im Jahr 2025 von Aviv Nahum und Amir Boldo, beide Veteranen der Eliteeinheit 8200, konzentriert sich das Unternehmen auf die Erkennung von Risiken, die von innerhalb der Organisationen ausgehen, einschließlich der von autonomen KI-Systemen. Nahum betont, dass KI-Agenten in vielerlei Hinsicht als Insider agieren, da sie Zugang haben, Aktionen durchführen und mit Maschinen-Geschwindigkeit operieren, jedoch weitgehend unsichtbar für bestehende Insider-Risiko-Programme bleiben.
Die Plattform von Above Security generiert bereits Umsätze, da Unternehmenskunden das System innerhalb von Minuten einsetzen können, ohne dass vordefinierte Regeln oder Richtlinien erforderlich sind. Laut IBM-Daten, die vom Unternehmen zitiert werden, sind etwa 45 % der Sicherheitsverletzungen auf nicht böswillige menschliche oder Systemfehler zurückzuführen, was das Ausmaß verdeutlicht, in dem Insider-Risiken eher durch Nachlässigkeit als durch Absicht verursacht werden.
Above Security argumentiert, dass das Problem komplexer wird, da KI-Tools Zugang zu internen Systemen erhalten und zunehmend autonom im Namen von Mitarbeitern agieren. Die Plattform des Unternehmens nutzt KI-gesteuerte Analysen, um das Verhalten über Identitätssysteme, Endpunkte, Softwareplattformen und KI-Umgebungen hinweg zu verfolgen. Anstatt sich auf statische Regeln oder Anomalie-Warnungen zu verlassen, versucht das System, Aktivitätsmuster zu rekonstruieren und die Absicht zu bestimmen, um Zeitpläne zu erstellen, auf die Sicherheits-, Rechts- und Personalabteilungen reagieren können.
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