de.wedoany.com-Bericht: Das KI-native Cybersicherheitsunternehmen Armadin und der Anbieter für agentenbasierte Sicherheitsoperationen TENEX.ai haben am 3. August 2026 in Palo Alto, Kalifornien, einen realen Angriffstest angekündigt und durchgeführt, bei dem innerhalb von drei Tagen Sicherheitsangriffe auf die Live-Umgebung eines weltweit führenden Unternehmens ausgeführt wurden. Die autonome Agentengruppe von Armadin initiierte die Angriffe, während die Agentenplattform und das Security Operations Center (SOC) von TENEX.ai die durch die Angriffe erzeugten Telemetriedaten in Echtzeit empfingen, klassifizierten und darauf reagierten.
Während der Aktion erzeugte die Agentengruppe von Armadin 17 Millionen Angriffsaktionen, entdeckte 38 verifizierte Angriffspfade und erzielte 238 Sicherheitsbefunde. Die agentenbasierte Sicherheitsoperationsplattform von TENEX.ai klassifizierte alle 101.169 Alarme vollständig und rekonstruierte den gesamten Angriffsprozess aus 231 Milliarden Roh-Ereignissen. Nach manueller Schätzung würde die Durchführung forensischer Arbeiten in vergleichbarem Umfang etwa 2.400 Analystenstunden erfordern, was der Arbeitsleistung eines Fünf-Personen-Teams über vier Monate entspricht.
Dieser Test war keine einmalige Demonstration, sondern eine direkte Nachbildung des täglichen Betriebsmodus beider Unternehmen. Die Agentengruppe von Armadin operierte unter Zero-Knowledge-Bedingungen gegen die externe Grenze, das interne Netzwerk und die Webanwendungen der Einrichtung, ohne privilegierte Anmeldeinformationen, Kontrollpunkt-Whitelists oder Quellcode-Zugriffsrechte zu verwenden. Die Agentengruppe analysierte zunächst Petabytes an Angriffsflächen-Aufklärungsdaten, kodierte diese in ein Sicherheitswissensgraph und startete anschließend 26.000 Agenten gegen die Zielumgebung, die insgesamt 1.300 Angriffe über mehr als 25.000 Dienste ausführten. Alle Aktionen liefen über die Kontrollebene von Armadin und wurden von Sicherheitsmodellen überwacht, die auf der Grundlage von Experten-Feedback trainiert wurden. Das Security Operations Center von TENEX.ai empfing die Angriffsaktivitäten über den Erkennungsstack, führte Alarmkorrelation und -klassifizierung durch, wobei die Analysten nach eigenem Ermessen über eine Eskalation entschieden, anstatt sich auf einen vorab vereinbarten Reaktionsplan zu verlassen.
Von den 238 Sicherheitsbefunden wurden 98 als signifikant eingestuft. Diese Expositionen resultierten größtenteils aus tatsächlich eingesetzten Abhängigkeiten und nicht aus Merkmalen, die herkömmliche Schwachstellenscans erfassen könnten. TENEX.ai klassifizierte alle 101.169 Alarme einzeln und verfolgte die Aktivitäten der Angreifer in 231 Milliarden Ereignissen, wobei 38 Angriffspfade rekonstruiert wurden. Das Verhalten der Angreifer machte nur jedes 13.338. der während der Übung aufgezeichneten Ereignisse aus. TENEX.ai lieferte für jeden Befund eine evidenzbasierte Bewertung, dokumentierte das Verhalten der Angreifer, die betroffenen Endpunkte, ob vorhandene Telemetriedaten die Aktivität bestätigen konnten, und klassifizierte nach 31 Dimensionen, einschließlich MITRE ATT&CK, OWASP Top 10, OWASP API Top 10 und CWE-Zuordnungen. Die Plattform führte außerdem 31 dokumentierte Verifizierungsprüfungen durch und korrelierte 2.164 verschiedene Quelladressen aus 89 Alarmregeln, wobei Datenaufzeichnungen Annahmen über Sicherheitslücken ersetzten.
Die teilnehmende Einrichtung hatte vor dem Test bereits WAF, Endpunktsicherheit und SOC-Abdeckung implementiert, deren Schutzniveau mit dem von großen Unternehmenssicherheitsprogrammen vergleichbar war. Die Agentengruppe von Armadin identifizierte und verifizierte dennoch real ausnutzbare Pfade und bewies, dass die Expositionen tatsächlich existierten und nicht nur theoretische Annahmen waren. TENEX.ai führte die Klassifizierung und Verarbeitung in Echtzeit durch die Kombination von Agentenplattform, SOC und menschlichen Analysten durch. Beide Unternehmen sind der Ansicht, dass autonome Offensive und menschlich verstärkte Defensive, die sich mit Maschinengeschwindigkeit gegenüberstehen, zur normalen Betriebsweise der Unternehmenssicherheit werden; kontinuierliche adversarische Validierung ersetzt periodische Bewertungen, und Organisationen, die weiterhin Tests in jährlicher Frequenz durchführen, könnten Sicherheitslücken erst entdecken, wenn es im Live-Betrieb bereits zu spät ist.
Kevin Mandia, CEO von Armadin, erklärte, dass KI die Leistungsgrenze der Angreifer erheblich angehoben habe und Organisationen ihre Verteidigung auf effektive autonome Sicherheit aufbauen müssten, indem sie rote KI nutzen, um blaue KI zu trainieren. Travis Lanham, CTO von Armadin, wies darauf hin, dass das Unternehmen offensive KI-Fähigkeiten mit Systemkontrollen bereitstelle, um Verteidigungssysteme mit Maschinengeschwindigkeit zu trainieren. Eric Foster, CEO von TENEX.ai, sagte, dass die groß angelegten Aktivitäten von KI-Agenten und Analysten während dieser Aktion genau die operative Umgebung widerspiegelten, der Organisationen heute tatsächlich gegenüberstehen. Venkata Koppaka, Mitbegründer und CTO von TENEX.ai, betonte, dass Angriffe mit Maschinengeschwindigkeit nicht mit Workflows menschlicher Geschwindigkeit beantwortet werden könnten; KI-Agenten arbeiteten mit Maschinengeschwindigkeit, während menschliche Analysten für den Untersuchungsprozess und die Ergebnisse verantwortlich seien.
