KI-Agenten schreiben Code, rufen Tools auf und treffen Entscheidungen – klassisches Security-Monitoring sieht davon nur Randereignisse. Wir machen Agenten-Aktivität sichtbar, erkennen Angriffe auf Ihre Agenten und bauen die Reaktionsfähigkeit auf, die Ihr SOC dafür braucht.
Klassisches EDR überwacht Prozesse, Dateizugriffe und Netzwerkverkehr – die entscheidende Telemetrie von KI-Agenten liegt aber in Prompts, Entscheidungspfaden, Tool-Aufrufen und Memory-Operationen. Uber bringt es im Paper zu seinem ADR-Framework auf den Punkt: EDR sieht den Dateischreibvorgang, aber nicht den Prompt, der ihn ausgelöst hat. Agenten handeln zudem über legitime API-Aufrufe und MCP-Verbindungen mit gültigen Credentials und passieren damit genau die Kontrollpunkte, an denen Security-Tooling menschliches Verhalten prüft. Im SIEM zerfällt eine Angriffskette aus Prompt Injection, Retrieval und Tool-Missbrauch in unauffällige Einzelereignisse, die kein Korrelationsregelwerk zusammenführt. Laut einer CSA-Studie von 2026 können 68 Prozent der Organisationen Agenten-Aktivität nicht von menschlicher Aktivität unterscheiden. Die OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026 erklären Observability deshalb zur nicht verhandelbaren Kernanforderung – genau hier setzt Agentic AI Detection & Response an.
Wir inventarisieren Ihre Agenten-Landschaft – Coding-Assistenten, interne Automationen, kundenseitige Agenten – und erschließen deren Telemetrie: Prompts, Tool-Aufrufe, Ausführungspfade und Memory-Operationen in einem einheitlichen Event-Schema. Audit-Trails verankern wir schreibgeschützt außerhalb des Agenten, damit Session-Logs nicht vom Agenten selbst überschrieben werden können.
Wir entwickeln Erkennungslogik entlang der OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026 – von Agent Goal Hijack über Memory & Context Poisoning bis zu Rogue Agents. Dabei kombinieren wir deterministische Policy-Checks, Verhaltens-Baselines und LLM-gestützte Bewertung zu mehrstufigen Detections mit beherrschbarer False-Positive-Rate.
Wir überwachen den MCP-Verkehr Ihrer Agenten: Tool-Definitionen, Aufrufe samt Argumenten und Ergebnissen, Server-Anbindungen und Datenflüsse. Erkennungsmuster für Tool Poisoning, Rug Pulls, Tool Shadowing und indirekte Prompt Injection richten wir an der MCP-Guidance der NSA und dem OWASP-Leitfaden „A Practical Guide for Secure MCP Server Development“ aus.
Wir definieren abgestufte Reaktionen – vom Blockieren einzelner Tool-Aufrufe über den Entzug von Tokens und Berechtigungen bis zur Terminierung ganzer Agent-Sessions. Kill-Switches und Guardrails verankern wir auf Infrastruktur-Ebene, wo der Agent sie nicht umschreiben kann, mit Human-in-the-Loop-Freigaben für irreversible Aktionen.
Wir überführen Agent-Telemetrie und Detections in Ihre bestehende Security-Operations-Landschaft: Normalisierung ins SIEM, Alarm-Routing, Triage-Prozesse und Runbooks für Analysten, die bislang keine Agenten-Vorfälle bearbeitet haben. So wird Agentic AI Teil Ihres SOC statt einer weiteren Insellösung.
Agenten, Modelle und Tool-Landschaften ändern sich im Wochenrhythmus – Ihre Detections müssen mithalten. Wir pflegen Use-Cases und Baselines, bewerten neue MCP-Server und Agent-Rollouts, testen die Erkennung gegen aktuelle Angriffstechniken und berichten regelmäßig über Abdeckung und Vorfälle.
Mit ADR (Agentic AI Detection and Response) hat Uber Ende Juli 2026 ein Open-Source-Framework unter Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht, das KI-Agenten über Observability, Benchmarking und Threat Detection absichert – laut begleitendem Paper bei Uber seit über zehn Monaten produktiv auf mehr als 7.200 Hosts im Einsatz. Das auf der MLSys 2026 angenommene Paper beschreibt eine Taxonomie von 17 Angriffstechniken in fünf Taktiken und eine zweistufige Detection-Architektur, die auf dem eigenen Benchmark ohne Fehlalarme blieb. Solche Frameworks sind wertvolle Bausteine, aber keine fertige Lösung: Die Prevention-Schicht hat Uber nicht mit veröffentlicht, und Sensorik wie Detections müssen auf Ihre Umgebung, Ihre Compliance-Anforderungen und Ihr SOC zugeschnitten werden. Genau hier setzen wir an – herstellerneutral, ob mit Ubers ADR, kommerziellen Runtime-Security-Plattformen oder Ihrer bestehenden SIEM-Basis.
Der ADR Sensor parst lokale Log- und State-Dateien von Coding-Agenten wie Claude Code, Cursor oder Codex CLI und normalisiert sie in ein einheitliches Event-Schema – als Zulieferung für Detection-Pipeline oder SIEM.
Eine schnelle High-Recall-Triage filtert die Masse der Events vor; verdächtige Fälle analysiert eine zweite Stufe per agentischem Reasoning mit Unternehmenskontext wie Source Code und Threat Intelligence.
Über 300 realistische Tasks und 133 MCP-Server decken alle 17 Angriffstechniken der zugehörigen Taxonomie ab – und machen die Erkennungsleistung unterschiedlicher Ansätze objektiv vergleichbar.
Wir erfassen, welche Agenten in Ihrem Unternehmen laufen – Coding-Assistenten, interne Automationen, kundenseitige Agenten – und welche Telemetrie sie heute liefern. Daraus entsteht eine Sichtbarkeits-Landkarte mit den größten blinden Flecken.
Entlang der OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026 und der 17 Angriffstechniken aus Ubers ADR-Taxonomie priorisieren wir, welche Szenarien für Ihre Agenten realistisch und geschäftskritisch sind. Das Ergebnis ist eine priorisierte Detection-Roadmap.
Wir implementieren Sensorik, Normalisierung und Erkennungslogik – wahlweise auf Basis von Open-Source-Bausteinen wie Ubers ADR, kommerziellen Plattformen oder Ihrer bestehenden SIEM-Infrastruktur. Jede Detection wird gegen simulierte Angriffe getestet, bevor sie produktiv geht.
Wir definieren abgestufte Response-Aktionen, verankern Kill-Switches auf Infrastruktur-Ebene und üben die Abläufe mit Ihrem SOC – inklusive Eskalationswegen und Human-in-the-Loop-Freigaben für irreversible Aktionen.
Nach dem Go-live pflegen wir Use-Cases, passen Baselines an neue Agenten und Tools an und bewerten neue Angriffstechniken. Auf Wunsch übernehmen wir den kontinuierlichen Betrieb als Managed Service.
Vereinbaren Sie ein unverbindliches Erstgespräch. Wir ordnen Ihre Agenten-Landschaft ein und zeigen den nächsten sinnvollen Schritt – vom Telemetrie-Aufbau bis zum kontinuierlichen Betrieb.
