LONDON (IT BOLTWISE) – AIR Security beendet den Stealth-Modus und stellt eine KI-Agenten-Firewall vor, die speziell für den Schutz von Agenten-Kontexten entwickelt wurde. Das Startup erhält 50 Millionen US-Dollar, angeführt von Sequoia Capital und Greenoaks, und will damit eine Sicherheitslücke in der AI-Agenten-„Supply Chain“ schließen. Laut AIR hängt die Angriffsfläche für Agenten nicht nur an der Modellseite, sondern auch an Skills, Plugins und externen Instruktionsquellen. Aus Sicht des Unternehmens fehlen Teams bislang oft Transparenz darüber, was ein Agent wirklich ausführt und welche Abhängigkeiten vertrauenswürdig sind.
Für Unternehmen wird die KI-Agenten-Strategie gerade weniger eine Frage des Modells als eine Frage der Umgebung, in der diese Agenten arbeiten. Wenn ein KI-Agent wie ein Betriebssystem fungiert und „AI Add-ons“ als Anwendungen auftreten, dann verlagert sich der Sicherheitsfokus weg von klassischen Perimeterschutz-Logiken. Genau hier setzt AIR Security an: Das Startup beschreibt seine neue Firewall (AIR) als Schutzschicht, die den Eingangs- und Abhängigkeitsfluss rund um KI-Agenten überwacht – und nicht erst, nachdem bereits Aktionen im Zielsystem gelandet sind.
Mit dem Schritt aus dem Stealth-Modus meldet AIR zugleich frisches Kapital in Höhe von 50 Millionen US-Dollar, geführt von Sequoia Capital und Greenoaks. Laut Unternehmensdarstellung basiert die Dringlichkeit auf eigenen Recherchen: AIR spricht von mehr als 17.800 öffentlichen „AI add-ons“, die auf untrusted externen Instruktionsquellen setzen, und nennt dazu 6,7 Millionen Installationen. Besonders problematisch sei, dass einzelne „AI Skills“ in der Praxis Firmen nachahmen können, etwa durch die Anmutung etablierter Anbieter, während gleichzeitig Mechanismen genutzt werden, um Sicherheitsprüfungen zu umgehen und beliebigen Code auszuführen.
Technisch wird das Thema bei AIR unter dem Begriff „Agent supply chain“ greifbar. KI-Agenten verbinden sich zunehmend mit Tools, Daten und Drittservices: Sie browsen Webseiten, greifen auf Dateien und E-Mails zu und führen Aktionen im Namen von Mitarbeitenden aus. Diese wachsende Autonomie wird zur Angriffsfläche, wenn gegnerische Inhalte die Agenten steuern oder wenn Integrationen kompromittiert werden. Die Folge sind Risiken wie Datendiebstahl, Betrug oder unautorisierter Zugriff – bei zugleich geringer Sichtbarkeit für Security-Teams, weil sie häufig nicht wissen, welche Komponenten ein Agent wirklich geladen hat und wie sich Entscheidungen im Verlauf der Ausführung ableiten lassen.
AIR definiert seine Firewall deshalb als kontinuierliche Bewertungs- und Durchsetzungsinstanz für Skills, Plugins, MCP-Server und weitere Add-ons, und zwar sowohl vor als auch nach dem Deployment. Vor der Freigabe eines internen oder Drittanbieter-Add-ons soll eine „Deep Analysis“ stattfinden, die gängige agentische Angriffsmuster untersucht. Dazu zählt laut AIR das Screening nach externen Instruktionsquellen, nach verstecktem Verhalten sowie nach sogenannten „typo-squatted“ Paketen, die wie offizielle Entwicklerwerkzeuge wirken. Wenn ein Add-on als bösartig, verwundbar oder nicht freigegeben eingestuft wird, sollen Security-Teams anschließend nachvollziehen können, welche Agenten und Workflows davon abhängen – und die Komponente organisationsweit entziehen können.
Im operativen Betrieb setzt das Konzept stark auf laufende Trust-Entkopplung. AIR beschreibt den Prozess als kontinuierlich: Wenn ein Maintainer später eine schädliche Aktualisierung einspielt oder eine bestehende Integration kompromittiert wird, wird Vertrauen automatisch entzogen. Das adressiert ein typisches Problem in der Praxis: Selbst „scheinbar harmlose“ Abhängigkeiten können sich im Zeitverlauf verändern, und Sicherheitsentscheidungen werden oft nur einmal beim Erst-Deployment getroffen. In der Logik des Startups klingt das nach Kontrolle über den Kontext eines Agenten, nicht nur nach Kontrolle über das Netzwerk.
Auch in der Markt- und Produktlogik positioniert sich AIR als Antwort auf den schnellen Adoption-Shift bei Coding-Agenten. Laut dem Unternehmen gewinnen Tools wie Claude Code, Cursor, Codex und die Ökosysteme darum gerade stark an Tempo. Gleichzeitig, so das Startup, investieren Unternehmen Sicherheitsmaßnahmen „mit Sitzgurt“, weil sie die Tools nicht blind ausrollen wollen. „Every enterprise has a firewall protecting its network. Now they need one protecting their AI agents. AI agents need a new kind of firewall – one that protects what enters their context, “ sagt Yair Saban, Mitgründer und CEO von AIR. Er betont außerdem, dass Agenten autonom Tools installieren, interne Systeme ansteuern und Entscheidungen treffen, während in den meisten Organisationen unklar sei, was genau läuft, was als vertrauenswürdig gilt und wie man einzelne Aktionen zuverlässig abschaltet.
Für die Umsetzung nennt AIR Niv Hoffman als CTO und Ryan Knisley als Chief Strategy Officer, der zuvor CISO-Rollen bei The Walt Disney Company und Costco Wholesale innehatte. Produktseitig geht die Firewall damit noch einen Schritt weiter: Durch die kontinuierliche Bewertung agentischer Aktivitäten über viele Kunden hinweg will AIR einen Marktplatz mit vorgeprüften, zertifizierten Add-ons anbieten. Damit soll es für Unternehmen leichter werden, Agentenfunktionen zu erweitern, ohne jedes Risiko in Eigenregie neu zu bewerten. Gleichzeitig bleibt die zentrale Frage für Käufer: Wie gut lässt sich der Ansatz in bestehende Toolchains integrieren, und wie granular wird die Durchsetzung gegenüber Workflows, die heute oft „statisch“ wirken, in der Ausführung aber dynamisch Abhängigkeiten nachladen? Genau hier entscheidet sich, ob eine KI-Agenten-Firewall über das Freigeben einzelner Plugins hinaus als echte Kontrollschicht in der täglichen Security-Praxis ankommt.
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