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Xcapit

Xcapit Labs / AiSec

Sicherheitsanalyse-Framework für KI-Agenten

Scannen, erkennen und beheben Sie Sicherheitslücken in KI-Agentensystemen. 35 spezialisierte Sicherheitsagenten, 250+ Detektoren, Docker-Sandbox-Ausführung und Compliance-Berichte über 8 Frameworks.

35
Agenten
250+
Detektoren
8
Frameworks
4min
Ø Scan
AiSec AI agent security analysis framework

Fähigkeiten

Was AiSec Leistet

🕵️

35 Spezialisierte Sicherheitsagenten

Jeder Agent konzentriert sich auf eine bestimmte Sicherheitsdomäne: Prompt-Injection, Datenexfiltration, Privilegieneskalation, Supply-Chain, Modellvergiftung und mehr. Agenten koordinieren für umfassende Abdeckung.

🐳

Docker-Sandbox-Ausführung

Jeder Scan läuft in einem isolierten Docker-Container mit Ressourcenlimits, Netzwerkeinschränkungen und Dateisystem-Isolation. Bösartige Payloads können die Sandbox nicht verlassen.

🔧

Auto-Remediation-Engine

Wenn Schwachstellen erkannt werden, meldet AiSec nicht nur — es generiert und wendet Korrekturen an. Code-Patches, Konfigurationsänderungen und Richtlinienaktualisierungen werden automatisch erstellt.

📜

Policy-as-Code-Governance

Definieren Sie Sicherheitsrichtlinien in Code, die während der Scans automatisch durchgesetzt werden. Benutzerdefinierte Regeln, Schweregrad-Schwellenwerte und Compliance-Anforderungen als ausführbare Spezifikationen.

📊

AI-CVSS-Scoring

Erweitertes CVSS-Scoring-System, angepasst für KI-spezifische Schwachstellen. Berücksichtigt Modellzugriff, Datensensibilität, Agenten-Autonomielevel und Kaskadenauswirkungen über Agentensysteme.

SARIF- & CI-Integration

Exportieren Sie Befunde im SARIF-Format für IDE-Integration. GitHub Actions-, GitLab CI- und Jenkins-Plugins ermöglichen Sicherheitsscanning als Teil jedes Pull Requests.

Validierung

In der Produktion Bewährt

OpenClaw-Audit: 63 Befunde

AiSecs umfassendes Audit des OpenClaw-KI-Agenten-Frameworks deckte 63 Sicherheitsbefunde auf — 4,2x mehr als herkömmliche Scanner wie Snyk oder Semgrep allein.

31 Korrelationsregeln

Agentenübergreifende Korrelations-Engine, die zusammengesetzte Schwachstellen identifiziert. Einzelbefunde, die minor erscheinen, können sich zu kritischen Angriffspfaden kombinieren.

8 Compliance-Frameworks

Integrierte Richtlinienpakete für OWASP AI Top 10, NIST AI RMF, EU AI Act, ISO 42001, ISO 27001, DSGVO, SOC2 und MITRE ATLAS. Ein Scan, alle Frameworks.

4 Minuten Durchschnittlicher Scan

Parallele Agentenausführung mit intelligenter Planung. Vollständige Sicherheitsanalyse eines KI-Systems in durchschnittlich unter 4 Minuten.

Unsere Reise

Von der Beratung zum Framework

AiSec entwickelte sich aus Jahren der Sicherheitsberatung zu einem systematischen Framework für die Sicherheitsanalyse von KI-Agenten.

2019 – 2022

Sicherheitsberatung

Jahre der Cybersecurity-Beratung für Unternehmen, Aufbau interner Tools für Schwachstellenbewertung, Penetrationstests und Compliance-Audits.

2023

Interne Tools

Mit der Verbreitung von KI-Agenten griffen bestehende Sicherheitstools zu kurz. Aufbau interner Tools zur Bewertung KI-spezifischer Schwachstellen: Prompt-Injection, Datenlecks und Agenten-Autonomie-Risiken.

2024 – 2025

Framework & OpenClaw

Formalisierung interner Tools zum AiSec-Framework. Das OpenClaw-Audit — 63 Schwachstellen gefunden, wo herkömmliche Scanner 15 fanden — validierte den Ansatz.

2025 – Gegenwart

Open Source & SaaS

Als Open Source mit SaaS-Plattform für kontinuierliches Monitoring veröffentlicht. Unternehmenskunden betreiben AiSec in CI/CD-Pipelines für automatisierte Sicherheits-Gates.

Security-First-Architektur

AiSec ist für paralleles Hochdurchsatz-Scanning mit Defense-in-Depth-Isolation gebaut.

Python / Django
Backend

Orchestrierungs-Engine für 35 Sicherheitsagenten. Django-REST-API für Scan-Verwaltung, Befundaggregation und Compliance-Berichte.

Docker / Kubernetes
Isolation

Jeder Scan läuft in einem isolierten Docker-Container. Kubernetes orchestriert parallele Ausführung mit Ressourcenlimits und Netzwerkrichtlinien.

Falco / eBPF
Runtime-Sicherheit

Falco mit eBPF-Sonden überwacht Container-Verhalten in Echtzeit. Erkennt anomale Systemaufrufe, Netzwerkverbindungen und Dateizugriffsmuster während der Scans.

Roadmap

Vision 2026

AiSec wird zum Standard-Sicherheitsscanner für KI-Agentensysteme, integriert in jede CI/CD-Pipeline.

Echtzeit-Monitoring für in Produktion eingesetzte KI-Agenten
Threat-Intelligence-Feed für aufkommende KI-Angriffsvektoren
IDE-Erweiterung für Shift-Left-Sicherheit während der Entwicklung
SOC-Integration für KI-spezifische Incident-Response-Workflows

Anwendungsfälle

Wer Nutzt AiSec

DevSecOps-Teams

Integrieren Sie AiSec in CI/CD-Pipelines für automatisierte Sicherheits-Gates. Jeder PR, der KI-Agenten-Code ändert, wird vor dem Merge gescannt.

Compliance-Teams

Generieren Sie Compliance-Berichte über 8 Frameworks mit einem einzigen Scan. Befunde auf spezifische Anforderungen von OWASP AI Top 10, NIST AI RMF und EU AI Act abbilden.

KI-Agenten-Entwickler

Scannen Sie Ihre Agentensysteme während der Entwicklung. AiSec identifiziert Schwachstellen vor der Produktion und generiert Korrekturvorschläge.

FAQ

Häufig Gestellte Fragen

Wie unterscheidet sich AiSec von herkömmlichen Sicherheitsscannern?

Herkömmliche Scanner (Snyk, Semgrep) konzentrieren sich auf bekannte Code-Schwachstellen. AiSecs 35 spezialisierte Agenten verstehen KI-spezifische Angriffsvektoren: Prompt-Injection, Datenexfiltration über Modellausgaben, Privilegieneskalation über Tool-Nutzung und Supply-Chain-Angriffe auf Modellgewichte. Das OpenClaw-Audit fand 4,2x mehr Probleme als herkömmliche Tools.

Welche KI-Frameworks unterstützt AiSec?

AiSec scannt jedes KI-Agentensystem unabhängig vom Framework — LangChain, CrewAI, AutoGen, benutzerdefinierte Implementierungen. Es analysiert Sicherheitsgrenzen, Tool-Zugriffsmuster und Datenflüsse statt auf spezifische Framework-APIs abzuzielen.

Kann AiSec Produktionssysteme scannen?

Ja. AiSec unterstützt sowohl statische Analyse (Quellcode-Scanning) als auch dynamische Analyse (Runtime-Verhaltens-Monitoring über Falco/eBPF). Für die Produktion läuft es im Beobachtungsmodus ohne Auswirkung auf die Agentenleistung.

Wie funktioniert Auto-Remediation?

Wenn eine Schwachstelle erkannt wird, generiert AiSec einen Behebungsplan mit Code-Patches, Konfigurationsänderungen und Richtlinienaktualisierungen. Die Behebung wird als PR in Ihrem Repository vorgeschlagen, mit vollständiger Erklärung der Schwachstelle und der Korrektur.

Bereit, Ihre KI-Agenten abzusichern?

Ob Sie KI-Agentensysteme bauen, bereitstellen oder auditieren — AiSec bietet die umfassende Sicherheitsanalyse, die Sie benötigen.