Agentic AI für Cybersicherheit: 10 Anwendungsfälle & Beispiele

Agentic AI bezieht sich auf KI-Systeme, die Modelle wie Large Language Models (LLMs) mit automatisierten Workflows, Tool-Integration und Entscheidungsunterstützung kombinieren. Diese Systeme unterstützen Sicherheitsteams in SecOps und AppSec bei der Analyse von Warnungen, der Automatisierung routinemäßiger Aufgaben und der Unterstützung von Ermittlungsarbeiten.

Agentic-AI-Tools arbeiten in der Regel unter menschlicher Aufsicht. Sie treffen in Produktionsumgebungen keine vollständig autonomen Sicherheitsentscheidungen.

Entdecken Sie strukturierte, reale Anwendungsfälle von Agentic AI in der Cybersicherheit sowie die Funktionen dieser Agenten, ihre Funktionsweise und ihre praktischen Grenzen:

Beispiele für KI-Agenten in der Cybersicherheit

• Tier-1-Agenten
  • Unterstützung bei der ersten Erkennung und Triage von Warnungen.
  • Durchführung von Warnklassifizierung, Deduplizierung und Anreicherung.
  • Bereitstellung von Kontext für Analysten zur Priorisierung von Bedrohungen.
• Tier-2-Agenten
  • Ausführung vordefinierter Aktionen unter menschlicher Aufsicht.
  • Beispielaufgaben: Isolierung betroffener Systeme, Einleitung von spielbuchgesteuerter Eindämmung.
• Tier-3-Agenten
  • Unterstützung bei der erweiterten Bedrohungsanalyse.
  • Beispielfunktionen: Korrelation von Telemetriedaten über Systeme hinweg, Unterstützung der Bedrohungsjagd, Schwachstellenscanning.

Tier-3-Agenten ersetzen keine menschlichen Analysten, sondern erweitern deren Arbeitsabläufe.

Agentic AI für Cybersicherheits-Workflows

Im Gegensatz zu einfachen regelbasierten Automatisierungen in traditionellen Sicherheitssystemen kann Agentic AI mehrere Tools orchestrieren, kontextuelle Informationen aus verschiedenen Quellen integrieren und die Entscheidungsfindung durch die Verarbeitung unstrukturierter Daten unterstützen. Diese Systeme arbeiten jedoch in der Regel unter menschlicher Aufsicht oder mit vorkonfigurierten Richtlinien, anstatt in Produktionsumgebungen vollständig autonom zu lernen und zu steuern.

Agentic AI nutzt seine Fähigkeit, dynamisch aus seiner Umgebung zu lernen.¹ Es verbessert Cybersicherheitsaktivitäten durch:

• Kontinuierliche Überwachung und Bekämpfung von Bedrohungen in Echtzeit
• Automatisierung wiederkehrender SOC-Aufgaben mit minimalem menschlichen Eingriff
• Bereitstellung kontextbezogener Entscheidungsunterstützung

Architektur von KI-Agenten, die mit KI-Inferenz integriert sind, für ihre Interaktion mit LLMs und Unternehmensdaten zur SOC-Automatisierung:

Adaptiert von: Cloudera²

Kernfunktionen von Agentic AI-Cybersicherheitstools

Zu den Hauptfunktionen von Cybersicherheits-Agentic-AI-Tools gehören:

• Intelligente Warnungstriage und -anreicherung: Agentic-Systeme können Warnungen klassifizieren und priorisieren, was Rauschen reduziert und SOC-Analysten hilft, sich auf bedeutende Bedrohungen zu konzentrieren.
• Unterstützung bei automatisierten Ermittlungen: Diese Systeme können kontextuelle Informationen (z. B. Bedrohungsintelligenz, Log-Korrelationen) sammeln und Erkenntnisse für menschliche Analysten zusammenfassen.
• Eindämmung und Playbook-Ausführung: Agentic AI kann Eindämmungsmaßnahmen wie die Quarantäne eines Hosts oder die Durchsetzung von Zugriffsbeschränkungen ausführen, die in automatisierten Playbooks definiert sind, vorbehaltlich von Governance und menschlicher Aufsicht.
• Unterstützung der Bedrohungsjagd: Sie unterstützen Analysten durch die Korrelation von Indikatoren für Kompromittierungen (IOCs) über Datenquellen hinweg und schlagen Untersuchungshypothesen vor, obwohl nach wie vor eine erhebliche menschliche Interpretation erforderlich ist.
• Schwachstellenanalyse und -priorisierung: KI-Systeme helfen bei der Analyse und Bewertung von Schwachstellen im großen Maßstab, um die Ressourcenpriorisierung zu unterstützen.

Beispiel-Workflow: KI-Agent zur Schwachstellenerkennung (Tier 1)

In Cybersicherheits-Proofs-of-Concept wurden KI-Agenten implementiert, um Schwachstellenscans und Triage-Workflows zu unterstützen, die mit APIs interagieren, die Schwachstellendaten bereitstellen, und Aufgaben wie Ticketerstellung oder Berichterstellung orchestrieren.

Neben Unternehmenssystemen wie Dropzone AI gibt es auch handgefertigte Implementierungen, bei denen Tier-1-Agenten die erste Erkennung und Triage potenzieller Sicherheitsbedrohungen übernehmen.

Hier ist eine Demo zum Erstellen eines automatisierten Schwachstellenerkennungs-Agenten in der DevNet-Sandbox-Umgebung:

Im Demo verwendete Agentic-Architektur: Der Agent interagiert mit einer Front-End-Schnittstelle (z. B. Streamlit UI) und einem Router-Agenten (ACCS) und sendet REST-APIs und Befehle in die eine Richtung und empfängt Antworten, entweder im JSON-Format oder als Rohtext, in die andere Richtung.

Workflow und Agenteninteraktionen

1. Prompting: Der Benutzer gibt einen Prompt ein, z. B. „Ist R1 verwundbar? Wenn ja, öffnen Sie bitte ein Problem in ServiceNow und senden Sie der Sicherheitsteams einen Bericht an xyz@gmail.com per E-Mail."

2. Erste Verarbeitung: Der Agent empfängt den Prompt und analysiert die Anfrage. Er erkennt, dass die Aufgabe darin besteht, die Verwundbarkeit von Router 1 (R1) zu überprüfen, ein Problemticket in ServiceNow zu öffnen und einen Bericht an die angegebene Adresse per E-Mail zu senden.

3. Abfrageausführung: Der Front-End-Agent (Streamlit UI) und der Router-Agent (ACCS) kommunizieren miteinander. Der Router-Agent fragt den Systemstatus für Router 1 ab und überprüft auf Schwachstellen. Er ermittelt dynamisch die erforderlichen Befehle und führt sie aus (z. B. mit dem Befehl show version, um Versionsdetails abzurufen).

4. Datenerfassung: Der Router-Agent sammelt die erforderlichen Daten, z. B. die Version von Router 1, und sendet diese Daten an die PSIRT-API, um auf bekannte Schwachstellen zu prüfen, die mit dieser Version verbunden sind.

5. Schwachstellenerkennung: Das System fragt die PSIRT-API ab, empfängt die Ergebnisse (entweder JSON oder Rohtext) und verarbeitet die Informationen. Es wird festgestellt, ob es hochriskante Schwachstellen in Bezug auf Router 1 gibt.

6. Ausführung von Aktionen: Wenn Schwachstellen erkannt werden:

• Ein Problemticket wird automatisch in ServiceNow geöffnet
• Der Agent sendet einen Schwachstellenbericht per E-Mail an das Sicherheitsteam.

Sehen Sie sich den vom KI-Agenten generierten Schwachstellen-E-Mail-Bericht an:

Reale Anwendungsfälle: Agentic AI in SecOps

1. Triage und Untersuchung

• Agenten gruppieren Warnungen, entfernen Duplikate und reichern Warnungen mit Bedrohungskontext an.
• Beispiel für Anreicherung: IOC-Prüfungen, Endpunkt- und Kontoinformationen.
• Menschliche Analysten überprüfen die Ergebnisse weiterhin, um False Positives zu vermeiden.

Reales Beispiel: KI-Agenten nutzen Triage und Untersuchung

Herausforderungen: Die frühe Sicherheitskonfiguration eines digitalen Versicherungsunternehmens erforderte ein manuelles Warnmanagement, was ressourcenintensiv war.

• Hohes Aufkommen an Sicherheitswarnungen
• Zeitaufwändige Prozesse
• Bedarf an kontinuierlicher 24/7-Überwachung

Lösungen: Das Unternehmen setzte Cybersicherheits-KI-Agenten ein und integrierte diese mit bestehenden Systemen wie AWS, Google Workspace und Okta.

Folgen:

• Reduzierung der manuellen Belastung ermöglichte es SOC-Analysten, sich auf höherwertige Aufgaben zu konzentrieren.
• Detaillierte Untersuchungsberichte lieferten eine granulare Analyse und erhöhten die Sichtbarkeit von IOC (Indikator für Kompromittierung).
• Reduzierung von False Positives verbesserte die Genauigkeit der Bedrohungserkennung.⁴

2. Unterstützung der Bedrohungsjagd

Agentic AI kann in Cybersicherheitssystemen zur Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen in Echtzeit eingesetzt werden.

Beispielsweise können diese Agenten ungewöhnliches Netzwerkverhalten erkennen und betroffene Geräte autonom isolieren, um eine Kompromittierung ohne menschliches Eingreifen zu verhindern.

• Agenten helfen Analysten, ungewöhnliches Netzwerkverhalten zu erkennen.
• Sie kategorisieren Warnungen nach atomaren, berechneten und verhaltensbezogenen Indikatoren.
• Sie korrelieren Indikatoren über historische und Echtzeitdaten hinweg.
• Analysten interpretieren vorgeschlagene Untersuchungsschritte; KI ersetzt keine fachliche Beurteilung.

Reale Fallstudie: KI-Agenten nutzen Bedrohungsjagd

Herausforderungen: Das University of Kansas Health System hatte Schwierigkeiten bei der Koordination der Incident-Response. Zu den wichtigsten Herausforderungen gehörten:

• Mangelnde Sichtbarkeit
• Eingeschränkte Incident-Response
• Einschränkungen bei den Mitarbeiterressourcen

Lösungen: Die Universität implementierte eine Sicherheitsplattform mit Agentic-AI-Funktionen, um die Sichtbarkeit zu verbessern und die Incident-Response-Bedrohungsjagd zu automatisieren.

Folgen:

• Sichtbarkeit über Systeme hinweg stieg um über 98%
• Die Erkennungsabdeckung hat sich innerhalb von sechs Monaten um 110% verbessert.
• Automatisierte Incident-Response-Prozesse filterten und lösten 74.826 von 75.000 Warnungen und eskalierten nur 174 zur manuellen Überprüfung.
• True Positives unter eskalierten Warnungen beliefen sich auf 38, was Rauschen reduzierte und fokussierte Reaktionen ermöglichte.⁵

3. Reaktionsmaßnahmen

Agenten können Infrastruktur-als-Code-Vorlagen generieren (z. B. OpenTofu, Pulumi). Sie können Endpunktaktionen durchführen oder Sicherheitskontrollen unter menschlicher Aufsicht aktualisieren.

Reales Beispiel: KI-Agenten nutzen Reaktionsmaßnahmen

Herausforderungen: Die APi Group, eine Vertriebsorganisation, stand vor folgenden Cybersicherheitsherausforderungen:

• Diverse Technologie-Stacks
• Sichtbarkeit im gesamten Ökosystem

Lösungen: Um die oben genannten Herausforderungen zu bewältigen, implementierte die APi Group die Agentic-AI-Plattform von ReliaQuest, um die Bedrohungserkennung für ihre Microsoft-Umgebungen zu verbessern.

Folgen:

• Reduzierte Reaktionszeiten um 52% durch Automatisierung und integrierte Playbooks.
• Erzielte eine Steigerung der Sichtbarkeit um 47% in den Microsoft 365-, Cisco- und Palo Alto-Stacks.
• Erweiterte MITRE ATT&CK-Abdeckung um 275%.⁶

4. Agentic AI als Angreifer-Tool

Die meisten Berichte über Agentic AI in der Sicherheit konzentrieren sich auf die Verteidigung, aber dieselben Fähigkeiten sind nun in offensiven Operationen dokumentiert.

Reales Beispiel: GTG-1002

Im November 2025 meldete das Bedrohungsintelligenz-Team von Anthropic, dass es das erste weitgehend autonome, von KI orchestrierte Cyber-Spionage-Unternehmen gestört habe, das einem mutmaßlich von einem chinesischen staatlich geförderten Gruppe, die als GTG-1002 verfolgt wird, zugeschrieben wird.⁷ Die Kampagne umfasste nahezu gleichzeitige Eindringversuche gegen etwa 30 Ziele, darunter Technologieunternehmen, Finanzinstitute, chemische Hersteller und Regierungsbehörden, wobei mehrere bestätigte Kompromittierungen vor dem Stopp der Aktivitäten stattfanden.

Was dies von früheren KI-unterstützten Angriffen unterscheidet, ist der Grad der Autonomie. Dem Bericht zufolge verwendete der Bedrohungsakteur ein agentic Coding-Tool, um schätzungsweise 80–90% der taktischen Operationen unabhängig auszuführen, zu Anforderungsraten, die von menschlichen Bedienern nicht erreichbar sind. Die KI erledigte Arbeiten über den gesamten Eindringungslebenszyklus hinweg:

• Aufklärung: Auflistung interner Dienste in Zielnetzwerken ohne schrittweise menschliche Anleitung.
• Schwachstellenerkennung und -ausnutzung: Identifizierung von Schwachstellen in von Menschen ausgewählten Zielen und Ausnutzung in Live-Operationen.
• Nach der Ausnutzung: laterale Bewegung, Credential-Harvesting, Datenanalyse und Exfiltration.

Der Bericht wies auch auf Grenzen hin. Die KI halluzinierte gelegentlich Zugangsdaten oder behauptete Zugriff auf Informationen zu haben, die tatsächlich bereits öffentlich waren, was die Autoren als verbleibendes Hindernis für vollständig autonome Angriffe nannten.

Agentic AI und Security Operations (SecOps) erklärt

Security Operations (SecOps) ist ein kollaborativer Ansatz zwischen IT-Sicherheits- und IT-Betriebsteams, der sich auf die proaktive Identifizierung, Erkennung und Reaktion auf Cyber-Bedrohungen konzentriert.

Das Problem:

SecOps steht vor ernsthafter Ermüdung, da Teams mit riesigen Datenmengen aus verschiedenen Systemen und sich schnell entwickelnden Bedrohungen konfrontiert sind und sich gleichzeitig durch komplexe Organisationsstrukturen und Compliance-Anforderungen navigieren müssen.

Wie Agentic AI hilft:

KI ist besonders effektiv bei „Denkaufgaben" wie der Analyse von Warnungen, der Durchführung prädiktiver Forschung und der Synthese von Daten aus Tools.

KI-Agenten in SecOps können daher Aufgaben automatisieren, die Echtzeitanalyse und Entscheidungsfindung erfordern, wie z. B. Phishing, Malware, Credential-Breach, laterale Bewegung und Incident-Response.

Beispielsweise können diese Tools auf MITRE ATT&CK-Wissensdatenbanken trainiert werden, um die Expertise menschlicher Analysten nachzuahmen, oder Incident-Response-Playbooks verwenden, um:

• Warnungen anzureichern
• betroffene Systeme zu erkennen
• infizierte Systeme zu isolieren/triagieren
• Incident-Berichte zu erstellen

Agentic-AI-Cybersicherheitstools wie Trase können große Teile der Compliance-Arbeit für Standards wie SOC 2 und HIPAA automatisieren.⁸

Quelle: SCALE⁹

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Reale Anwendungsfälle: Agentic AI in AppSec

5. Risikoidentifizierung

Agentic AI analysiert kontinuierlich die Umgebung, um Schwachstellen in Anwendungen und Codebasen durch externe und interne Entdeckung aufzudecken. KI-Agenten können externe und interne Entdeckungen durchführen, um Bedrohungen zu identifizieren:

Externe Entdeckung:

• Speichern und Klassifizieren von Daten über Ihre Apps und APIs.
• Scannen nach exponierten Webservern.
• Entdecken offener Ports auf IP-Adressen, die dem Internet zugewandt sind.

Interne Entdeckung:

• Bewertung von Laufzeitkonfigurationen, Identifizierung von Problemen und Priorisierung.
• API-Zugänglichkeit & Funktionsvisualisierung
• App-API-Visualisierung und -Nutzung
• Agentenloses AWS & Azure-API-Workload-Monitoring
• App-Datenverkehrsvolumen & Musteranalyse

6. Erstellung und Anpassung von Anwendungstests

KI-Agenten generieren Tests automatisch in Abhängigkeit von Benutzerinteraktionen mit der Anwendung. Wenn Tester oder Entwickler das Tool zur Erfassung von Testfällen verwenden, überwacht und erstellt die KI Testskripte.

Wenn sich die Benutzeroberfläche der Anwendung ändert (z. B. ändert sich die ID eines Elements oder das Layout), kann der KI-Agent diese Änderungen erkennen und die Testskripte anpassen, um Fehler zu vermeiden.

7. Dynamische Ausführung von Anwendungstests

Agentic AI führt kontinuierlich Tests in verschiedenen Kontexten (z. B. über mehrere Browser und Geräte hinweg) ohne menschliche Interaktion aus. Die KI-Agenten können Tests planen und das Anwendungsverhalten autonom analysieren, um eine vollständige Testabdeckung zu gewährleisten.

Sie können auch Testparameter dynamisch anpassen, z. B. verschiedene Benutzerdateneingaben kopieren oder Netzwerkbedingungen ändern, um eine gründlichere Anwendungsanalyse zu ermöglichen.

8. Autonome Berichterstattung und prädiktive Vorschläge

KI-Agenten können Anwendungs-Testdaten autonom untersuchen, Fehlermuster finden und Kernursachen bestimmen.

Wenn beispielsweise zahlreiche Tests aufgrund desselben Problems fehlschlagen, kombiniert der KI-Agent die Erkenntnisse und hebt das zugrunde liegende Problem für das Entwicklungsteam hervor.

Aufgrund früherer Testdaten können KI-Agenten potenzielle zukünftige Fehler vorhersagen und Anwendungstestmethoden empfehlen, um diese Probleme zu beheben.

9. Autonome Behebung

Agentic AI automatisiert den Behebungsprozess. Wenn der KI-Agent beispielsweise erkennt, dass bestimmte Tests redundant sind oder bestimmte Risiken nicht angemessen abdecken, kann er die Testsuite optimieren, indem er nicht verwandte Tests löscht und diejenigen priorisiert, die sich auf relevantere Bereiche konzentrieren.

Der KI-Agent kann auch erkennen, wenn ein Test aufgrund kleiner Fehler (z. B. einer kleinen UI-Änderung) fehlschlägt, und das Testskript „beheben", um der revidierten Anwendung zu entsprechen, wodurch False Positives eliminiert und weniger manuelle Beteiligung erforderlich wird.

10. Automatisiertes Pentesting

Agentic AI automatisiert den Penetrationstestprozess, einschließlich der Identifizierung von Schwachstellen, der Generierung von Angriffsplänen und der Ausführung. Zu den wichtigsten Praktiken von KI-Agenten bei Pentesting-Initiativen gehören:

Echtzeit-Gegner-Simulation:

• Durchführung von Simulationen wie Netzwerk-, Anwendungs- und Social-Engineering-Angriffen.
• Durchführung von Penetrationstests wie DAST (Dynamic Application Security Testing).

Aufklärung:

• Scannen des Internets, einschließlich des Deep-, Dark- und Surface-Web, um exponierte IT-Assets (z. B. offene Ports, fehlkonfigurierte Cloud-Buckets) zu erkennen.
• Integration von OSINT (Open-Source-Intelligence) und Bedrohungsintelligenz zur Kartierung von Angriffsflächen.

Agentic AI und Application Security (AppSec) erklärt

Application Security umfasst den Schutz von Apps während ihres gesamten Lebenszyklus, der Design, Entwicklung, Bereitstellung und kontinuierliche Wartung einschließt.

Das Problem:

Da gehostete Apps zunehmend als wichtige Umsatztreiber für Unternehmen im öffentlichen Maßstab wichtig wurden, stieg auch ihre Sicherheit. Dies führte zu aktuellen Trends wie:

• Weit verbreitete Nutzung von Cloud-, SaaS-Anwendungen hat die Sicherheit früher in den SDLC verschoben, um Risiken zu minimieren, bevor sie die Produktion erreichen.
• Mit der Zunahme von Cloud-nativer Programmierung ist mehr Migration zu Drittanbieterplattformen wie AWS erfolgt, wodurch die Angriffsfläche für Apps anfälliger für Schwachstellen wird.

Als Folge der zunehmenden Angriffsfläche und des Potenzials entwickelten Angreifer neue und erfinderische Methoden zur Kompromittierung von Apps.

Wie Agentic AI hilft:

Agentic AI kann AppSec verbessern, indem es verschiedene Phasen des Anwendungslaufzyklus integriert und automatisiert, um die Sicherheit zu erhöhen, einschließlich der Überwachung Ihrer CI/CD-Pipelines oder der Automatisierung von Pentests.

Herausforderungen von Agentic AI in der Cybersicherheit

1. Mangelnde Transparenz und Interpretierbarkeit

• Undurchsichtige Entscheidungsfindung: KI-gesteuerte Sicherheitsoperationen und -systeme können schwer zu interpretieren sein, insbesondere wenn sie Sicherheitsrichtlinien oder -entscheidungen eigenständig ändern. Testingenieure und Entwickler können Schwierigkeiten haben zu verstehen, warum bestimmte Maßnahmen ergriffen wurden, oder die Entscheidungen der KI zu bestätigen.

• Vertrauen und Zuverlässigkeit: Ohne explizite Erklärungen kann es für Teams schwierig sein, den Empfehlungen oder Überarbeitungen der KI zu vertrauen, was zu Widerstand gegen die Implementierung von Agentic-AI-Lösungen führt.

2. Bedenken hinsichtlich der Datenqualität

• Datenabhängigkeit: KI-Agenten benötigen diverse Daten, um zu lernen, wie sie Aktionen effektiv ausführen können. Unzureichende oder verzerrte Daten können zu falschen Aktionen oder falschen Vorhersagen führen.

• Edge-Fälle in Systemkonfigurationen: Wenn die IT-Infrastruktur einer Organisation maßgeschneiderte Konfigurationen oder seltene Softwarekombinationen enthält, kann ein KI-Agent normales Verhalten als Anomalien missverstehen oder echte Bedrohungen nicht erkennen.

3. Aufrechterhaltung der Zuverlässigkeit

• False Positives und Negatives: Agentic AI kann SecOps- oder AppSec-bezogene Daten falsch klassifizieren, was zu False Positives (Meldung von Fehlern, wenn keine vorhanden sind) oder False Negatives (Nichterkennung tatsächlicher Probleme) führt. Diese Fehler können das Vertrauen in das System beeinträchtigen und manuelle Eingriffe zur Validierung der Ergebnisse erfordern.

• Anpassungsprobleme: Obwohl Agentic AI darauf ausgelegt ist, sich an Veränderungen anzupassen, können bestimmte komplexe oder unerwartete Änderungen in der Anwendung (z. B. große UI-Neugestaltungen oder Änderungen der Backend-Architektur) immer noch dazu führen, dass Sicherheitsoperationen fehlschlagen, was menschliche Eingriffe zur Aktualisierung der Modelle der KI erfordert.

4. Komplexität der Implementierung

• Schwierigkeit bei der Sicherung der API-Integration: KI-Agenten interagieren häufig mit externen Systemen; daher ist der Schutz von APIs von entscheidender Bedeutung. API-Tokenisierung und -Validierung sind Maßnahmen, die eine zuverlässige Interaktion gewährleisten.

• Schulung und Bereitstellung: Agentic-AI-Modelle sollten auf großen Datensätzen und vielfältigen Szenarien trainiert werden, um effektiv zu sein, was ressourcenintensiv und zeitaufwändig sein kann.

5. Anforderungen an menschliche Aufsicht

• Kontinuierliche Überwachung: Obwohl Agentic AI darauf abzielt, menschliche Beteiligung zu reduzieren, erfordert es dennoch Überwachung und Wartung, um sicherzustellen, dass es ordnungsgemäß funktioniert. Sicherheitsteams müssen die Ergebnisse der KI überprüfen, Modelle bei Bedarf anpassen und eingreifen, wenn die KI auf komplexe oder unerwartete Szenarien stößt.

• Anforderungen an hochqualifiziertes Personal: Das Management von Agentic AI erfordert Expertise in KI, maschinellem Lernen oder Anwendungssicherheit. Organisationen können Schwierigkeiten haben, Mitarbeiter mit den erforderlichen Fähigkeiten zu finden oder auszubilden.

Schlussgedanken

Agentic AI hat das Potenzial, Cybersicherheitsoperationen zu verbessern, indem es die Reaktionszeiten verkürzt und die Belastung der Sicherheitsteams verringert.

Challenges wie mangelnde Transparenz, Datenqualitäts-Bedenken und False Positives/Negatives können die Gesamtschwierigkeit erhöhen, Agentic-AI-Lösungen effektiv einzusetzen.

Eine erfolgreiche Implementierung von Agentic AI in Operationen erfordert qualifiziertes Personal, kontinuierliche Überwachung und Updates, effektive Prozesse zur Validierung von False Positives und Aufmerksamkeit für andere wichtige Herausforderungen.

Diese Forschung zitieren

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
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  year   = {2026},
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  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/agentic-ai-cybersecurity}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 20. Mai 2026}
}

Referenzlinks

1.

AI Model Security: A CISO’s Complete Guide

SentinelOne

2.

AI-Driven SOC Transformation with Cloudera: Enhancing Security Operations with Agentic AI | Blog | Cloudera

Cloudera

3.

Network Security AI Agent: Automated Vulnerability Reports! - YouTube

4.

Transforming Security Operations

5.

University of Kansas Health System Grows Visibility by 98% with GreyMatter

6.

ReliaQuest Case Study | APi Group Increases Visibility by 47% and Secures Expanding Attack Surface

7.

Analyzing Anthropic's AI Cyber Attack Report: What's Missing | Better Stack Community

8.

Trase | A Smarter Way to Work, Powered by AI

Trase

9.

AI SOC Analysts: LLMs find a home in the security org | Insights | Scale

Scale Venture Partners

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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Seceon.inc

Dec 15, 2025 at 09:32

Very insightful overview of how agentic AI is moving cybersecurity from reactive alerting to autonomous, intelligence-driven operations. The real-world SecOps and AppSec examples clearly show the value of AI agents in reducing noise, accelerating response, and scaling security—while also realistically highlighting the challenges around trust, data quality, and human oversight.

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