Cogent und OpenAI zielen mit KI-Agenten auf Cyberabwehr in Unternehmen
Cogent Security entwickelt Cyber Defense Factories, die OpenAI-Modelle und Unternehmenskontext nutzen, um Schwachstellen zu untersuchen, zulässige Änderungen umzusetzen und zu überprüfen, ob Risiken beseitigt wurden. Nach Angaben der Unternehmen soll der Ansatz Sicherheitsteams in Unternehmen helfen, mit Maschinengeschwindigkeit zu reagieren, während die Entdeckung und Ausnutzung von Schwachstellen zunimmt.
- Cogent kombiniert GPT-6.1 Sol, GPT-5.6 und GPT-6 Astra mit Sicherheitskontext für Unternehmen.
- Cyber Defense Factories untersuchen Gefährdungen, setzen zulässige Änderungen um und überprüfen die Behebung.
- TRACE prüft Tool-Aufrufe der Agenten vor der Ausführung gegen kundenspezifische Richtlinien.
- Cogent meldet für einen Kunden aus der Fortune 1000 eine Verkürzung der Behebungszeit um 75 %.
- Das Unternehmen plant eine umfassendere autonome Behebung, Entdeckung und Validierung.
KI-Agenten verbinden Untersuchung und Behebung
Cogent zufolge liegt die Schwierigkeit beim Schwachstellenmanagement häufig eher in der Behebung als in der Suche nach Sicherheitslücken. Die Behebung einer Schwachstelle kann erfordern, dass mehrere Teams verstehen, wie ein Angreifer sie ausnutzen könnte, welche Geschäftssysteme betroffen sind und welche Änderungen sicher vorgenommen werden können.
Die Cyber Defense Factories kombinieren GPT-6.1 Sol und GPT-5.6 mit Unternehmenskontext und Kontrollen. Die Agenten untersuchen Gefährdungen, bewerten betroffene Systeme, setzen zulässige Änderungen um und bestätigen, dass das Risiko behoben wurde. Cogent nutzt GPT-6 Astra außerdem für die vorgelagerte Planung und komplexe Schlussfolgerungen.
„Die Fähigkeit der OpenAI-Modelle, lang laufende Aufgaben zu bewältigen, erschließt eine neue Stufe der Autonomie in der Unternehmensabwehr: KI-Agenten können ihre Arbeit nun von der Untersuchung bis zur verifizierten Behebung fortsetzen“, sagte Geng Sng, Mitgründer und CTO von Cogent, in der Ankündigung von OpenAI.
Kontext und Berechtigungen begrenzen die Aktionen der Agenten
Für jeden Kunden verwaltet Cogent’s Context Engine einen Wissensgraphen, der Assets, Schwachstellen, Identitäten, Zuständigkeiten und Abhängigkeiten abdeckt. Hintergrundagenten gleichen Informationen aus Sicherheitswerkzeugen und -systemen ab und geben Untersuchungs- und Behebungsagenten eine gemeinsame Sicht auf die Unternehmensumgebung.
Cogent’s Agent Policies legen zulässige Änderungen und Genehmigungsanforderungen fest. Die TRACE-Engine zur Durchsetzung von Richtlinien prüft Tool-Aufrufe vor der Ausführung gegen diese Vorgaben. Dabei kommen deterministische Prüfungen zum Einsatz, die keine separate Modellinferenz erfordern. Ein Agent Gateway prüft die Autorisierung unabhängig, während Arbeiten mit höherem Risiko in isolierten Sandboxes ausgeführt werden können.
Kunden können die Untersuchung delegieren, vor Änderungen eine Genehmigung verlangen oder eine begrenzte autonome Behebung erlauben. Sng beschreibt das Kontextsystem als „Gedächtnisgerüst für das Unternehmen“ und sagt: „Wir müssen nicht jedes Mal aufs Neue lernen, wie die Welt aussieht, wenn eine neue Aufgabe ansteht.“
Gemeldete Kundenergebnisse und künftige Pläne
Als kritische PHP2Shell-Schwachstellen in PHP offengelegt wurden, nutzten Kunden laut Cogent bereits eingesetzte Cyber Defense Factories, um betroffene Systeme zu identifizieren, die Gefährdung zu bewerten, Abhängigkeiten und betriebliche Einschränkungen zu berücksichtigen, genehmigte Behebungen zu koordinieren und die Ergebnisse zu überprüfen.
Nach Angaben von Cogent verkürzte ein Automobilkunde aus der Fortune 1000 seine mittlere Zeit zur Behebung kritischer Schwachstellen um 75 %, während ein IT-Dienstleister aus der Fortune 500 den Durchsatz bei der Schwachstellen-Triage um das Fünffache steigerte. Vijay Bala, Global CISO von MarketAxess, sagte, Cogent helfe der Handelsplattform bei der Priorisierung von Gefährdungen, indem die Wege vom Internet zu verwundbaren Systemen nachvollzogen und die Kontrollen auf diesem Weg geprüft würden.
Cogent zufolge soll die autonome Behebung von einfachen Konfigurationsänderungen auf mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme hinweg ausgeweitet werden. Zudem entwickelt das Unternehmen autonome Verfahren zur Entdeckung und Validierung. Ziel ist ein geschlossenes System, das Risiken findet und beseitigt und dabei aus jeder Schwachstelle lernt. Über Trusted Access for Cyber und Daybreak führt das Unternehmen außerdem autorisierte offensive Sicherheits- und Schwachstellenforschung mit spezialisierten OpenAI-Modellen durch.
