Agentische KI: Funktionsweise und 7 Anwendungsfälle aus der Praxis

Was ist Agenten-KI?

Agentische KI bezieht sich auf künstliche Intelligenzsysteme, die mit Autonomie und Entscheidungskompetenz ausgestattet sind. Diese Systeme können Daten interpretieren, aus Interaktionen lernen und Entscheidungen oder Aktionen ohne explizites menschliches Eingreifen treffen.

Agentische KI steht im Gegensatz zu traditioneller KI, die sich eng auf bestimmte Aufgaben konzentriert, und bestehenden generativen KI-Systemen, die auf die Generierung von Texten oder Medien beschränkt sind und keine Aktionen in der realen Welt ausführen können. Agentische KI integriert ein umfassenderes Verständnis von Kontexten und Zielen. Sie steuert sich selbst auf Basis von Zielen und Eingaben, bietet so ein adaptiveres Interaktionsframework und kann in der realen Welt agieren, beispielsweise mit webbasierten Systemen interagieren oder Roboter steuern. (Verwandter Inhalt: Lesen Sie unseren Leitfaden zu agentischer KI vs. generativer KI)

Agentische KI arbeitet dynamisch, passt ihr Verhalten an neue Informationen an und erreicht Ziele mit einem Grad an Autonomie, der mit herkömmlichen KI-Systemen nicht möglich ist. Dies führt zu verbesserten Möglichkeiten für Branchen, die komplexe Prozesse automatisieren möchten.

Dies ist Teil einer Artikelserie über KI-Technologie.

Die Evolution der agentenbasierten KI

Agentische KI hat sich von regelbasierten Systemen und Reinforcement-Learning-Modellen zu komplexeren Architekturen weiterentwickelt, die große Sprachmodelle (LLMs) mit externen Umgebungen integrieren. Frühere KI-Systeme stützten sich stark auf vordefinierte Regeln oder umfangreiches Training mit manuell annotierten Daten, was ihre Anpassungsfähigkeit einschränkte. Moderne agentische KI hingegen nutzt das logische Denken von LLMs, um neue Situationen flexibler zu bewältigen. (Verwandter Inhalt: Lesen Sie unseren Leitfaden zu agentischen KI-Tools)

Die Entwicklung der agentenbasierten KI folgt einer Entwicklung von einfachen Textverarbeitungsmodellen hin zu autonomeren kognitiven Systemen:

• Textverarbeitungsmodelle: Herkömmliche LLMs, wie sie beispielsweise in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) verwendet werden, generieren Text auf der Grundlage von Eingabeaufforderungen, verfügen jedoch nicht über die Fähigkeit zur Interaktion mit der realen Welt.
• Sprachagenten: Diese Systeme integrieren LLMs in externe Umgebungen und ermöglichen ihnen, Beobachtungen zu verarbeiten, Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen.
• Kognitive KI-Agenten: Diese Agenten sind die fortschrittlichste Form und interagieren nicht nur mit externen Umgebungen, sondern verwalten auch interne Denkprozesse, wodurch ihre Fähigkeit zur dynamischen Planung und Anpassung verbessert wird.

Agentische KI arbeitet hauptsächlich in digitalen Ökosystemen wie Desktop- und mobilen Betriebssystemen, APIs und webbasierten Anwendungen. In diesen Umgebungen können KI-Agenten Aufgaben wie die Suche im Internet, die Ausführung von Code oder die Schnittstelle zu anderer Software ausführen.

Die nächste Phase der agentenbasierten KI umfasst den Übergang von digitalen zu physischen Umgebungen, in denen KI-Agenten mit realen Objekten und Räumen interagieren. Dieser Wandel erfordert Fortschritte in der Sensorintegration, Robotik und Echtzeit-Entscheidungsfindung und ebnet den Weg für KI-Systeme, die in der Lage sind, sich in dynamischen physischen Umgebungen zurechtzufinden und komplexe Aufgaben der realen Welt zu erfüllen.

Mehr dazu erfahren Sie in unserem ausführlichen Leitfaden zur agentenbasierten KI-Architektur.

Wie funktioniert agentenbasierte KI?

Agentische KI arbeitet mit einem strukturierten Prozess, der es ihr ermöglicht, Daten zu interpretieren, fundierte Entscheidungen zu treffen, Aufgaben auszuführen und ihre Fähigkeiten im Laufe der Zeit zu verfeinern. NVIDIA schlägt das folgende Prozess-Framework für agentische KI-Systeme vor:

1. Wahrnehmen: Die KI sammelt und verarbeitet Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Sensoren, Datenbanken und digitale Schnittstellen. Dabei extrahiert sie aussagekräftige Informationen, erkennt Muster und identifiziert Schlüsselelemente in ihrer Umgebung. Durch die Analyse der Eingaben entwickelt das System ein kontextuelles Verständnis, das seine nächsten Schritte beeinflusst.
2. Grund: Ein großes Sprachmodell (LLM) dient der KI als Denkmaschine, orchestriert die Entscheidungsfindung und koordiniert spezialisierte Modelle für Aufgaben. Techniken wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) verbessern die Genauigkeit, indem sie dem System den Zugriff auf proprietäre Datenquellen ermöglichen. Dieser Schritt stellt sicher, dass die KI relevante, kontextbezogene Lösungen für komplexe Probleme generiert.
3. Handeln: Sobald ein Plan erstellt ist, führt die KI Aufgaben aus, indem sie über Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) mit externen Tools und Software integriert wird. Integrierte Leitplanken helfen bei der Regulierung von Aktionen und gewährleisten die Einhaltung vordefinierter Regeln. Beispielsweise kann ein KI-gestützter Kundendienstmitarbeiter Ansprüche bis zu einem festgelegten Limit bearbeiten und Ansprüche mit höherem Wert zur menschlichen Überprüfung kennzeichnen.
4. Lernen: Agentische KI verbessert sich kontinuierlich durch eine Feedbackschleife, das sogenannte „Datenschwungrad“. Während das System mit Benutzern interagiert und neue Informationen verarbeitet, verfeinert es seine Modelle, um die Leistung zu verbessern. Dieser iterative Lernprozess ermöglicht es der KI, sich anzupassen, die Entscheidungsfindung zu optimieren und die betriebliche Effizienz zu steigern.

Agentische KI vs. Generative KI

Agentische und generative KI erfüllen unterschiedliche Funktionen, basieren jedoch auf gemeinsamen Technologien des maschinellen Lernens. Generative KI konzentriert sich auf die Erstellung von Inhalten und produziert Texte, Bilder oder andere Medien basierend auf Eingabeaufforderungen. Sie arbeitet reaktiv und generiert Ergebnisse, ohne autonome Entscheidungen zu treffen oder unabhängige Aktionen auszuführen. Im Bereich der Cybersicherheit fungiert sie als reaktiver Assistent des SOC-Analysten.

Agentische KI geht über die Inhaltsgenerierung hinaus und umfasst auch die Entscheidungsfindung und autonome Ausführung. Sie nimmt ihre Umgebung wahr, analysiert komplexe Szenarien, ergreift Maßnahmen und lernt aus Feedback. Während generative KI-Modelle wie OpenAI GPT-4o oder Anthropic Claude Texte basierend auf erlernten Mustern erstellen, integrieren agentische KI-Systeme Entscheidungsfindungsrahmen, die es ihnen ermöglichen, unabhängig in dynamischen Umgebungen zu agieren.

Ein wesentlicher Unterschied besteht darin, dass generative KI-Ausgaben typischerweise statische Reaktionen auf Benutzereingaben sind, während agentische KI ihr Verhalten im Laufe der Zeit anpasst und aktiv Ziele verfolgt. Generative KI ist jedoch eine Schlüsselkomponente moderner agentischer KI-Systeme, da sie sprach- oder bildbasiertes Denken ermöglicht, Aktionen vorschlägt oder Inhalte als Teil eines größeren autonomen Prozesses generiert. Im Bereich der Cybersicherheit unterstützt agentische KI nicht nur Analysten, sondern untersucht Bedrohungen autonom, korreliert Erkennungen, priorisiert Risiken und führt Reaktionsmaßnahmen aus. Das reduziert den manuellen Arbeitsaufwand und beschleunigt die Bedrohungsbehebung.

Agentische KI vs. KI-Agenten

KI-Agenten sind Softwareprogramme, die Aufgaben autonom ausführen und dabei oft vordefinierten Regeln folgen. Beispiele hierfür sind Chatbots, Empfehlungssysteme und RPA-Bots (Robotic Process Automation), die Aufgaben basierend auf Eingabebedingungen ausführen, aber nicht über fortgeschrittene Denkfähigkeiten oder Anpassungsfähigkeit verfügen. Beispielsweise könnte ein KI-Agent in der Cybersicherheit verdächtige Anmeldeversuche automatisch anhand statischer Regeln kennzeichnen, benötigt aber menschliches Eingreifen, um die Bedrohung zu analysieren und darauf zu reagieren.

Agentische KI ist ein neueres Konzept und steht für speziell entwickelte Systeme mit einem höheren Grad an Autonomie und Problemlösungsfähigkeit. Agentische KI folgt nicht einfach festen Regeln, sondern passt ihr Verhalten dynamisch an kontextbezogenes Verständnis an. Dadurch kann sie sich in komplexen Umgebungen zurechtfinden, unabhängige Entscheidungen treffen und aus Interaktionen lernen. Alle Systeme mit agentischer KI sind KI-Agenten, aber nicht alle KI-Agenten gelten als solche. Beispielsweise könnte eine agentische KI in einem SOC einen Alarm untersuchen, Bedrohungssignale über mehrere Systeme hinweg korrelieren, die Wahrscheinlichkeit eines aktiven Angriffs bestimmen und proaktiv Abwehrmaßnahmen ergreifen, ohne dass menschliches Eingreifen erforderlich ist.

Reale Anwendungen von Agentic AI

1. Automatisierung von IT-Support und Servicemanagement

Agenten-KI verändert den IT-Support, indem sie Probleme proaktiv erkennt und löst, bevor sie eskalieren. Im Gegensatz zu herkömmlicher KI, die vordefinierten Fehlerbehebungsskripten folgt, passt sich agenten-KI dynamisch an neue Probleme an, indem sie Daten aus IT-Managementsystemen analysiert, aus vergangenen Vorfällen lernt und ihren Ansatz selbstständig anpasst.

Ein wesentlicher Vorteil ist der autonome Self-Service, bei dem Mitarbeiter sofortige IT-Unterstützung erhalten, ohne auf menschliches Eingreifen warten zu müssen. Diese KI-gesteuerten Systeme können Routineaufgaben wie das Zurücksetzen von Passwörtern, Softwareinstallationen und die Bereitstellung von Zugriffen übernehmen und sich gleichzeitig in verschiedene Unternehmenssysteme integrieren, um komplexere technische Probleme zu diagnostizieren und zu lösen.

Darüber hinaus verbessert agentenbasierte KI die Problemlösung, indem sie kontinuierlich aus Interaktionen lernt und Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen integriert. Dadurch können IT-Supportsysteme potenzielle Fehler proaktiv beheben, Ausfallzeiten reduzieren und die allgemeine Systemzuverlässigkeit verbessern. Durch die Automatisierung sowohl allgemeiner als auch komplexer IT-Aufgaben können Unternehmen ihre Effizienz steigern und IT-Teams für strategischere Initiativen entlasten.

2. Verbesserung der HR-Abläufe und der Mitarbeiterunterstützung

Agenten-KI verbessert den Personalbereich durch die Automatisierung routinemäßiger Verwaltungsprozesse und bietet gleichzeitig personalisierten Support in Echtzeit für Mitarbeiter. Im Gegensatz zu herkömmlicher regelbasierter KI, die statische Antworten liefert, kann Agenten-KI den Kontext interpretieren, Mitarbeiteranfragen bewerten und maßgeschneiderte Lösungen basierend auf spezifischen Anforderungen generieren.

Eine Anwendung optimiert die Personalbeschaffung durch die automatische Sichtung von Lebensläufen, die Identifizierung von Top-Kandidaten und die Planung von Vorstellungsgesprächen. Dies reduziert den manuellen Arbeitsaufwand für Personalverantwortliche und beschleunigt den Einstellungsprozess. Agentische KI verbessert zudem die Mitarbeiterbetreuung, indem sie HR-bezogene Fragen beantwortet, bei Leistungsanfragen hilft und Onboarding-Prozesse unterstützt.

Darüber hinaus können KI-gestützte HR-Assistenten in interne Kommunikationstools integriert werden, sodass Mitarbeiter innerhalb ihrer bestehenden Arbeitsabläufe auf HR-Support zugreifen können. Durch die Automatisierung administrativer Aufgaben und eine verbesserte Reaktionsfähigkeit können Unternehmen die Mitarbeitererfahrung verbessern und es HR-Teams ermöglichen, sich auf strategische Prioritäten wie Personalplanung und Talententwicklung zu konzentrieren.

3. Rationalisierung der Finanzprozesse und Entscheidungsfindung

Im Finanzsektor optimiert agentische KI die Entscheidungsfindung und automatisiert komplexe Prozesse durch die Analyse großer Datenmengen in Echtzeit. Diese KI-gesteuerten Systeme können Aufgaben wie Spesenabrechnung, Compliance-Prüfungen, Betrugserkennung und Finanzprognosen mit hoher Genauigkeit und Effizienz bewältigen.

Einer der Hauptvorteile von agentenbasierter KI im Finanzwesen ist die Möglichkeit, ein personalisiertes Finanzmanagement zu ermöglichen. KI-Systeme können die Finanzhistorie eines Kunden analysieren, Ausgabemuster erkennen und Maßnahmen zur Verbesserung seiner finanziellen Situation empfehlen. Dazu gehören die Automatisierung von Geldtransfers zur Vermeidung von Überziehungsgebühren, die Optimierung von Ersparnissen anhand von Zinssätzen und die Erkennung potenzieller Risiken, bevor diese die finanzielle Stabilität beeinträchtigen.

Durch die Verringerung der Abhängigkeit von manuellen Prozessen und die Verbesserung datengesteuerter Entscheidungsfindung hilft agentenbasierte KI Finanzinstituten dabei, die Betriebseffizienz zu steigern, Kosten zu senken und sowohl Unternehmen als auch Privatpersonen bessere finanzielle Einblicke zu bieten.

Anwendungsfälle für Agenten-KI in der Cybersicherheit

4. Bedrohungserkennung und -reaktion in Echtzeit

Agentische KI verbessert die Cybersicherheit, indem sie Bedrohungen in Echtzeit selbstständig erkennt und abwehrt. Diese Systeme überwachen kontinuierlich den Netzwerkverkehr, analysieren das Benutzerverhalten und erkennen Anomalien, die auf böswillige Aktivitäten hinweisen können. Durch den Einsatz von Machine-Learning-Modellen kann die agentische KI zwischen Normalbetrieb und potenziellen Bedrohungen unterscheiden.

Sobald eine Bedrohung erkannt wird, leitet das KI-System eine automatisierte Reaktion ein, beispielsweise die Isolierung kompromittierter Endpunkte, die Blockierung bösartiger IP-Adressen oder das Auslösen von Warnmeldungen für Sicherheitsteams. Im Gegensatz zu herkömmlichen Sicherheitstools, die auf vordefinierten Regeln basieren, passt sich die agentenbasierte KI dynamisch an und verfeinert ihre Bedrohungserkennungsmodelle anhand sich entwickelnder Angriffsmuster.

5. Adaptive Bedrohungssuche

Agentische KI soll proaktive Cybersicherheitsstrategien verbessern, indem sie selbstständig nach Bedrohungen in den Systemen eines Unternehmens sucht. Anstatt sich ausschließlich auf signaturbasierte Erkennungsmethoden zu verlassen, analysieren diese KI-Systeme riesige Mengen an Sicherheitsdaten und suchen nach versteckten Mustern und Hinweisen auf eine Gefährdung.

Durch kontinuierliches Lernen aus neuen Angriffstechniken verfeinert die agentenbasierte KI ihre Fähigkeit, neu auftretende Bedrohungen aufzudecken, die herkömmliche Abwehrmechanismen umgehen könnten. Der KI-gesteuerte Bedrohungssuchprozess umfasst die Korrelation von Daten aus verschiedenen Quellen, wie Protokollen, Endpunktaktivitäten und Netzwerkverkehr, um potenzielle Angriffsvektoren zu identifizieren.

6. Offensive Sicherheitstests

Agentische KI kann die offensive Sicherheit revolutionieren, indem sie Cyberangriffe autonom simuliert und so die Abwehrmechanismen eines Unternehmens testet. Diese KI-gesteuerten Penetrationstestsysteme simulieren reale Angriffsszenarien und identifizieren Schwachstellen in Netzwerken, Anwendungen und Cloud-Umgebungen. Durch die kontinuierliche Bewertung der Sicherheitskontrollen decken Unternehmen Schwachstellen frühzeitig auf.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Penetrationstests, die menschliches Fachwissen und regelmäßige Bewertungen erfordern, ermöglicht agentenbasierte KI kontinuierliche Sicherheitstests. Sie passt ihre Angriffsstrategien an die sich entwickelnde Sicherheitslandschaft an. Das KI-System kann detaillierte Berichte über Sicherheitslücken erstellen, Behebungsstrategien empfehlen und die Wirksamkeit implementierter Korrekturen validieren.

7. Fallmanagement

Agentische KI vereinfacht das Fallmanagement im Bereich Cybersicherheit durch die Automatisierung der Klassifizierung, Verfolgung und Lösung von Sicherheitsvorfällen. Wird eine Bedrohung erkannt, protokolliert das KI-System relevante Details, kategorisiert den Vorfall nach Schweregrad und weist ihn den entsprechenden Mitgliedern des Sicherheitsteams zu.

Durch die Analyse vergangener Fälle kann agentenbasierte KI optimale Reaktionsstrategien empfehlen. Diese KI-gesteuerten Fallmanagementsysteme verbessern zudem die Zusammenarbeit durch die Integration mit SIEM-Plattformen (Security Information and Event Management) und anderen Tools. Sie liefern Updates zum Vorfallverlauf, automatisieren die Berichterstattung und stellen sicher, dass Compliance-Anforderungen erfüllt werden.

Herausforderungen und Risiken bei der Implementierung von Agentic AI

Agentische KI bringt mehrere Herausforderungen mit sich, insbesondere in Bezug auf Verantwortlichkeit, Datenschutz und die Risiken einer übermäßigen Abhängigkeit von autonomen Entscheidungen. Diese Bedenken erfordern Governance-Rahmen, um sicherzustellen, dass KI-Systeme ethischen Standards und Organisationszielen entsprechen:

• Verantwortlichkeit bei autonomen Entscheidungen: Eine große Herausforderung bei agentenbasierter KI besteht darin, die Verantwortlichkeit zu bestimmen, wenn Systeme unabhängig voneinander arbeiten. Im Gegensatz zu herkömmlicher KI, die vordefinierten Regeln folgt, trifft agentenbasierte KI Entscheidungen dynamisch, manchmal mit unbeabsichtigten Folgen. Dies wirft Fragen hinsichtlich der Haftung auf – ob die Verantwortung beim KI-Entwickler, der einsetzenden Organisation oder einer anderen Partei liegt.
• Datenschutz- und Sicherheitsrisiken: Agentische KI basiert auf riesigen Datensätzen, die oft sensible Informationen enthalten. Ohne starke Datenverwaltung besteht das Risiko von unbefugtem Zugriff, Datenmissbrauch oder undurchsichtiger Entscheidungsfindung. Die Einhaltung von Vorschriften wie DSGVO und CCPA ist unerlässlich, um Transparenz zu gewährleisten und Benutzerdaten zu schützen.
• Übermäßige Abhängigkeit von autonomen Systemen: Eine übermäßige Abhängigkeit von agentenbasierter KI kann dazu führen, dass die menschliche Kontrolle bei kritischen Entscheidungen abnimmt. KI ist zwar hervorragend in der Datenverarbeitung und Arbeitsablaufoptimierung, verfügt aber möglicherweise nicht über das nötige differenzierte Urteilsvermögen für komplexe, risikoreiche Entscheidungen. Dies ist besonders in Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und dem Rechtswesen besorgniserregend, in denen ethische Überlegungen eine Rolle spielen.
• Ethische Governance und Transparenz: Um einen verantwortungsvollen KI-Einsatz zu gewährleisten, müssen Unternehmen ethische Governance-Rahmenbedingungen schaffen, die KI-Rollen, Entscheidungsgrenzen und Transparenzerwartungen definieren. Dazu gehören eine klare Dokumentation der KI-Logik, Prüfpfade für Entscheidungen und Mechanismen zur Anfechtung KI-gesteuerter Ergebnisse.

Anpassen und Integrieren von Agentic AI-Lösungen

Der erfolgreiche Einsatz von agentenbasierter KI erfordert eine sorgfältige Anpassung und Integration in die bestehende Geschäftsinfrastruktur. Dazu gehört die Ausrichtung von KI-Systemen an Unternehmenszielen und die Optimierung von Datenpipelines.

Wichtige Überlegungen zur Anpassung

Um die Effektivität zu maximieren, müssen Unternehmen die agentenbasierte KI an ihre Bedürfnisse anpassen:

• Wissensgrundlage: KI-Systeme sollten auf fachspezifisches Fachwissen und Geschäftsprozesse trainiert werden, um die Entscheidungsfindung zu verbessern. Dadurch wird sichergestellt, dass die KI-Ergebnisse mit den Unternehmensstrategien und Branchenanforderungen übereinstimmen.
• Infrastrukturoptimierung: Die Integration von KI in Unternehmensdatenbanken, APIs und digitale Workflows steigert die Effizienz. Eine gut strukturierte Datenarchitektur gewährleistet einen reibungslosen KI-Betrieb und minimiert Integrationsprobleme.
• Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI: Die Festlegung klarer Rollen und Kontrollmechanismen ist unerlässlich. Agenten-KI arbeitet zwar autonom, doch ist menschliche Überwachung notwendig, um Entscheidungen zu validieren und die Rechenschaftspflicht aufrechtzuerhalten.

Best Practices für die Implementierung

Um eine erfolgreiche Einführung sicherzustellen, sollten Unternehmen einen strukturierten Ansatz verfolgen:

• Schrittweise Einführung: Beginnen Sie mit Pilotprojekten, um die KI-Funktionen in kontrollierten Umgebungen zu testen, bevor Sie sie hochskalieren.
• Kontinuierliches Monitoring: Verfolgen Sie KI-Entscheidungen in Echtzeit, um Transparenz zu gewährleisten und Fehler zu vermeiden.
• Sicherheitsmaßnahmen: Setzen Sie mehrschichtige Sicherheitsrahmen ein, um KI-Systeme vor Cyberbedrohungen und Datenverletzungen zu schützen.
• Zusammenarbeit mit Experten: Arbeiten Sie mit KI- und Cybersicherheitsspezialisten zusammen, um Integrationsstrategien zu verfeinern und Best Practices einzuhalten.
• Definieren der KI-Grenzen: Legen Sie klare Unterscheidungen zwischen den Verantwortlichkeiten von Menschen und KI fest, um Kontrolle und Rechenschaftspflicht aufrechtzuerhalten.

Agentische KI ist ein sich schnell entwickelndes Instrument zur Verbesserung von Effizienz und Entscheidungsfindung. Ihr Erfolg hängt jedoch von der strategischen Implementierung und kontinuierlichen Überwachung ab. Durch die Kombination von KI-gesteuerter Automatisierung mit menschlicher Expertise können Unternehmen von agentischer KI profitieren und gleichzeitig einen verantwortungsvollen und ethischen Einsatz gewährleisten.

Agentische KI für Sicherheit mit Exabeam

Agentische KI definiert Sicherheitsabläufe neu, indem sie von passiver Erkennung zu proaktiver Abwehr übergeht. KI-gesteuerte Systeme können Bedrohungen untersuchen, Daten korrelieren und autonom Gegenmaßnahmen ergreifen. Da sich Cyberbedrohungen ständig weiterentwickeln, benötigen Sicherheitsteams Lösungen, die über statische KI-Assistenten hinausgehen und adaptive Intelligenz in Echtzeit liefern.

Exabeam Nova wurde speziell für diese Anforderungen entwickelt und fungiert als Kraftmultiplikator innerhalb des SOC. Durch die Automatisierung von Untersuchungen, die Reduzierung der Alarmmüdigkeit und die Beschleunigung der Reaktionszeiten ermöglicht es Analysten, effizienter und effektiver zu arbeiten. Dank der nahtlosen Integration in die New-Scale Security Operations Platform macht Exabeam Nova separate Tools überflüssig und stellt sicher, dass KI-basierte Erkenntnisse direkt in bestehende Sicherheits-Workflows eingebettet werden.

Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Assistenten passt Exabeam Nova seinen Ermittlungsansatz dynamisch an die Schwere und den Kontext jeder Bedrohung an. Es liefert präzise, umsetzbare Erkenntnisse, die sowohl auf Analysten an vorderster Front als auch auf Sicherheitsverantwortliche zugeschnitten sind. So wird sichergestellt, dass alle Beteiligten über die nötigen Informationen verfügen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Exabeam Nova erstellt im Threat Center ausführliche Fallzusammenfassungen, die wichtige Bedrohungsindikatoren, zugehörige Erkennungen und empfohlene Maßnahmen zusammenfassen. Dadurch wird der Zeitaufwand für Analysten reduziert, der mit der Zusammenführung fragmentierter Daten verbunden ist. Es basiert auf dem proprietären Threat Classification Framework Exabeam und nutzt zehnmal mehr Trainingsdaten als sein Vorgänger. Dadurch bietet es tiefere Ermittlungskenntnisse und eine präzisere Priorisierung von Bedrohungen.

Sicherheit und Compliance stehen bei Exabeam Nova im Mittelpunkt. Im Gegensatz zu anderen KI-Lösungen, die auf externes Cloud-Training angewiesen sind, stellt Exabeam Nova sicher, dass Kundendaten vertraulich und sicher bleiben. Für das Modelltraining werden keine Untersuchungsdetails verwendet, und alle Daten werden innerhalb der vertrauenswürdigen Exabeam Umgebung verarbeitet. So bleiben Branchenvorschriften eingehalten und vertrauliche Informationen geschützt.

Über Untersuchungen hinaus verbessert Exabeam Nova die Bewertung der Sicherheitslage durch den Outcomes Navigator. Teams können damit die Anwendungsfallabdeckung bewerten, Lücken identifizieren und gezielte Empfehlungen zur Stärkung der Abwehrmaßnahmen geben. Durch die Analyse von Protokollquellen, Verhaltensmodellen und Regelanwendung können Unternehmen ihre Sicherheitsstrategie kontinuierlich verfeinern und optimieren.

Da KI-gesteuerte Cyberbedrohungen immer ausgefeilter werden, können sich Unternehmen veraltete Sicherheitsmodelle nicht mehr leisten. Exabeam Nova bietet eine proaktive, KI-gestützte Sicherheitsstrategie, die es Teams ermöglicht, Bedrohungen schneller zu erkennen, sicherer zu reagieren und ihre Sicherheitslage kontinuierlich zu stärken. Die Zukunft der Sicherheitsoperationen ist da – und sie wird von Exabeam Nova angetrieben. Weitere Informationen finden Sie unter Exabeam.