ISRAEL / LONDON (IT BOLTWISE) – A Security hat 37 Millionen US-Dollar eingesammelt, um eine Plattform gegen „Weaponized AI“-Angriffe aufzubauen. Das Startup setzt auf zwei Agentenklassen: Angreifer-Agents, die Schwachstellenketten und mögliche Angriffspfade automatisiert rekonstruieren, sowie Verteidiger-Agents, die diese Lücken zeitnah schließen. Gründer Yossi Torati ordnet das als Wendepunkt ein: Cyberverteidigung müsse künftig nicht mehr nur auf Menschen, sondern auf autonome KI-Operationen ausgerichtet werden.
A Security, ein israelisches Startup, das Unternehmen gegen KI-getriebene Cyberangriffe absichern will, hat insgesamt 37 Millionen US-Dollar in zwei Finanzierungsrunden eingesammelt. Der Seed über 5 Millionen US-Dollar wurde zunächst von Cyberstarts angeführt, bevor fünf Monate später eine Anschlussrunde über 32 Millionen US-Dollar folgte – ebenfalls mit Cyberstarts sowie Lightspeed als Mitinitiatoren. Auffällig ist dabei die Qualität der Angel-Investments: Unter anderem stützen Wiz-CEO Assaf Rappaport und Cyera-CEO Yotam Segev das Vorhaben. Für Sicherheitsverantwortliche ist das vor allem deshalb relevant, weil das Unternehmen eine neue Angriffsklasse in den Mittelpunkt rückt, bei der KI-Agents Ende-zu-Ende agieren können.
Technisch beschreibt A Security eine Plattform, die nicht nur „Tests“ ausführt, sondern kontinuierlich zwei sich gegenseitig ergänzende Agenten-Workflows orchestriert. Auf der offensiven Seite setzen Angreifer-Agents an: Sie suchen fortlaufend nach Schwachstellen, verknüpfen diese zu möglichen Angriffspfaden und modellieren, wie ein Angreifer in kritische Systeme eindringen könnte. Parallel dazu laufen defensive Agenten, die die identifizierten Lücken priorisieren und Maßnahmen anstoßen, um Sicherheitslücken und Konfigurationsfehler so schnell wie möglich zu schließen. Der Kern ist die Idee, die Angriffskette vor einer erfolgreichen Ausnutzung zu unterbrechen – nicht nur einzelne Findings zu melden.
In der Praxis stellt das einen Wechsel von klassischen Sicherheitsverfahren hin zu einer dynamischeren Abwehr dar. Viele Unternehmen kombinieren derzeit Vulnerability-Scanning, regelmäßige Penetrationstests und manuelle Ticket-Prozesse, wobei Lücken oft erst entdeckt werden, wenn Angriffe bereits stattgefunden haben. A Security positioniert sich genau gegen diesen Zeitversatz: Die Plattform solle Angriffspfade erkennen, bevor sie in eine verwertbare Intrusion münden. Damit ähnelt das Konzept in der Logik einer „Security-Execution“-Schicht, die in den Betrieb hineinwirkt – weniger als einmalige Prüfung, mehr als fortlaufende Modellierung von Angriffswegen. Als Referenzrahmen gilt dabei auch der Markttrend: Anbieter wie Wiz verfolgen häufig dokumentations- und cloud-nativ orientierte Sichtbarkeit und Risikobewertung; Cyera adressiert ebenfalls Exposure und Ownership von Daten und Services. A Security will diese Lücke zusätzlich schließen, indem es nicht nur Risiken beschreibt, sondern Abwehrhandlungen automatisiert anstößt.
Marktseitig untermauert die Runde, dass die Branche die Schwelle zur „autonomen“ Angriffslogik längst erreicht sieht. Hila Zigman, Partner bei Cyberstarts, bringt das pointiert auf den Punkt: Angriffs-Kapazitäten, die früher vor allem Nachrichtendiensten und Nationalstaaten vorbehalten waren, würden zunehmend für breite Akteure zugänglich, während gängige Verteidigungsansätze nicht auf den Tempo- und Ausführungsgrad autonomer KI-Agents ausgelegt seien. Besonders kritisch ist dabei die Skalierung: Autonome Systeme können Schwachstellen kontinuierlich durchsuchen, Muster parallel ausrollen und die Trefferquote erhöhen, ohne dass ein Mensch jeden Schritt manuell steuert. Genau dieser Fokus auf Geschwindigkeit und Kettenlogik erklärt, warum Investoren und etablierte Player wie Wiz oder Cyera ein Startup mit agentenbasierter End-to-End-Sichtbarkeit ernst nehmen.
Historisch betrachtet war Cybersecurity lange geprägt von einem defensiven Modell, das menschliche Angreifer imitiert: Blacklisting, Signaturen, Incident Response und „harten“ Regeln für bekannte Angriffsmuster. Zwar haben sich mit dem Aufkommen von ML-basierter Anomalieerkennung und generativer KI die Werkzeuge erweitert, doch viele Prozesse bleiben organisatorisch manuell oder zumindest human-in-the-loop. Torati argumentiert daher, dass innerhalb der nächsten zwei Jahre ein Inflection Point folgt: Organisationen müssen von der Verteidigung gegen menschliche Adversaries hin zu der gegen autonome KI-Operationen migrieren. Als Beispiel führt er Sicherheitsinformationen an, die ein Kunde vom FBI erhalten habe, wonach eine russische Kampagne potentiell verwundbar mache; A Security habe den Pfad vor einer Ausnutzung identifiziert und so eine Attacke verhindert. Unabhängig von Details zeigt das vor allem, wie wichtig „Attack Path“-Denken in Bedrohungsmodellen wird.
Aus regulatorischer und datenschutzrechtlicher Sicht entsteht dabei eine zusätzliche Dimension: Wenn Agenten Sicherheitszustände analysieren, Schwachstellen ableiten und Abwehrmaßnahmen orchestrieren, werden häufig sehr sensible Betriebs- und teilweise personenbezogene Telemetriedaten berührt. In Europa verschärfen parallel laufende Pflichten – etwa NIS2 für Betreiber wesentlicher Dienste, strengere Anforderungen an Incident-Handling und Nachweisbarkeit, sowie der sich konkretisierende Rahmen der EU-KI-Verordnung – die Erwartungen an Kontrolle, Transparenz und Governance. Besonders wichtig ist deshalb, wie A Security die „Safeguards“ beschreibt: Das Unternehmen will die Risiken durch eigene Agents adressieren, etwa durch Aufsichtsschichten, die andere Agents überwachen und Richtlinien erzwingen. Damit verschiebt sich das Sicherheitsproblem von reiner Erkennung hin zu einer kontrollierbaren Agenten-Architektur, die klar definierte Grenzen einhält.
Der wahrscheinlichste nächste Entwicklungsschritt liegt in der Integration in bestehende Security-Stacks. Für viele Unternehmen entscheidet sich der Wert agentenbasierter Systeme daran, ob sie in reale Umgebungen einfließen: Policy-Engines, Ticketing-Workflows, IAM-Änderungen, SIEM/SOAR-Korrelation und Asset-Inventory sollten als „Control Plane“ mitspielen. Wenn A Security seine Agenten so weiterentwickelt, dass sie in Cloud- und Hybrid-Setups zuverlässig priorisieren, zugleich aber nachvollziehbar bleiben, könnte daraus eine neue Kategorie entstehen: KI-gestützte Angriffspfadmodellierung plus beschleunigte Remediation in einem einheitlichen Loop. Kurzfristig profitieren Entwickler und Security Teams vor allem von standardisierten Integrationspunkten und messbaren Effekten; mittelfristig wird sich zeigen, ob der Markt in zwei Jahren tatsächlich stärker auf autonome Verteidigung setzt – oder ob zusätzliche Governance-Hürden die Einführungsdynamik bremsen.
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