Mate Security erhält 35 Millionen US-Dollar, um eine offene Grundlage für AI-Sicherheitsoperationen zu schaffen

Mate Security hat 35 Millionen US-Dollar in einer Serie-A-Finanzierungsrunde aufgenommen, als Unternehmen nach neuen Wegen suchen, um Sicherheitsteams gegen Angriffe zu schützen, die mit Maschinengeschwindigkeit ablaufen.

Canaan Partners führte die Runde an, mit Beteiligung von Insight Partners, Team8 und M12, Microsofts Venture-Fonds. Alle bestehenden Investoren von Mate kehrten für die Finanzierung zurück, was die Gesamtfinanzierung des Cybersicherheitsunternehmens auf über 50 Millionen US-Dollar bringt.

Die Serie-A-Runde erfolgt nur acht Monate nachdem Mate Security aus der Stealth-Phase mit einer überzeichneten Seed-Runde von 15,5 Millionen US-Dollar hervorgegangen ist. Das Unternehmen gibt an, dass es seit dem dritten Quartal 2025 um mehr als 500 % gewachsen ist, teilweise durch die Adoption unter den Sicherheitsoperationsteams der Fortune 500.

Mate Security plant, das Kapital zu nutzen, um die wachsende Nachfrage von Unternehmen zu decken, in weitere Märkte zu expandieren und seine Plattform für agente Sicherheitsoperationen weiterzuentwickeln.

Sicherheitsoperationen – Ein neues Skalierungsproblem

Die schnelle Entwicklung von generativer KI betrifft beide Seiten der Cybersicherheit.

Sicherheitsteams erhalten Zugang zu KI-Systemen, die in der Lage sind, Warnungen zu analysieren, Beweise zu sammeln und Teile einer Untersuchung zu automatisieren. Gleichzeitig können Angreifer KI nutzen, um Systeme zu scannen, Techniken anzupassen und Kampagnen mit einer Geschwindigkeit zu starten, mit der traditionelle Sicherheitsoperationen nicht umgehen können.

Dies schafft eine schwierige Diskrepanz. Viele Sicherheitsoperationsteams, oder SOCs, verlassen sich immer noch auf Analysten, die zwischen nicht verbundenen Tools wechseln, Warteschlangen von Warnungen überprüfen und manuell rekonstruieren, was während eines Vorfalls passiert ist.

Die Hinzufügung eines KI-Assistenten zu dieser Umgebung löst nicht unbedingt das zugrunde liegende Problem. Ein Agent kann eine Warnung zusammenfassen oder eine Sicherheitsplattform abfragen, aber er kann immer noch zu einer falschen Schlussfolgerung gelangen, wenn er nicht versteht, wie die Organisation tatsächlich operiert.

Mate Security versucht, diese Einschränkung zu überwinden, indem es Sicherheitsagenten Zugang zu Geschäfts- und Betriebskontext gibt, anstatt sie zu bitten, aus isolierten Sicherheitsereignissen zu folgern.

“KI zwingt uns zu einer grundlegenden Neubewertung der Sicherheitsoperationen”, sagte Joydeep Bhattacharyya, Generalpartner bei Canaan. “Was uns an Mate auffiel, war nicht nur die Verwendung von KI, sondern das Team war überzeugt, dass vertrauenswürdige KI ein tiefes Verständnis dafür erfordert, wie eine Organisation operiert.”

Ein Sicherheitskontext-Graph sitzt im Zentrum der Plattform

Mate Securities Plattform ist um einen sogenannten Sicherheitskontext-Graphen herum aufgebaut.

Der Graph sammelt und organisiert Kenntnisse aus der gesamten Organisation, einschließlich Informationen über Benutzer, Vermögenswerte, Richtlinien, vorherige Untersuchungen, Betriebsabläufe und genehmigte Aktivitäten. Mate Security bezeichnet diese Informationen als “Erinnerungen”, die von seinen KI-Agenten verbunden und abgefragt werden können.

Anstatt jeden Login, jede Dateiübertragung oder jede Konfigurationsänderung als isoliertes Ereignis zu behandeln, versucht das System, zu bestimmen, wie die Aktivität in das breitere Geschäft passt.

Ein Beispiel: Eine Reihe von verdächtigen Login-Versuchen könnte aus der Sicht der Identitätsprotokolle als bösartig erscheinen. Dieselbe Aktivität könnte weniger besorgniserregend sein, wenn das System weiß, dass ein autorisierter Penetrationstest für diesen Zeitraum geplant war.

Ebenso könnte der Download von sensiblen Dateien durch einen Mitarbeiter auf Datendiebstahl hindeuten. Es könnte jedoch auch mit einem genehmigten Projekt oder einer Änderung der Verantwortlichkeiten übereinstimmen. Mate Securities Agenten sind so konzipiert, dass sie Faktoren wie Personalveränderungen, Dokumentklassifizierungen und frühere Untersuchungen berücksichtigen, bevor sie zu einer Schlussfolgerung gelangen.

Das Unternehmen sagt, dass der Graph kontinuierlich neu aufgebaut wird, wenn sich Richtlinien, Vermögenswerte und Betriebsbedingungen ändern. Abgeschlossene Untersuchungen können auch neue Informationen in die Plattform einbringen, sodass spätere Untersuchungen auf dem angesammelten Sicherheitswissen der Organisation aufbauen können.

Mate Security argumentiert, dass diese datenbasierte Architektur KI-generierte Urteile genauer, konsistenter und erklärbare machen kann. Sie hilft auch dabei, institutionelles Wissen zu bewahren, das sonst verschwinden könnte, wenn erfahrene Analysten die Organisation verlassen.

Spezialisierte Agenten decken den Untersuchungskreislauf ab

Auf der Kontextebene operiert Mate Security spezialisierte Agenten für Detektionstechnik, Warnungstriage, Untersuchung, Bedrohungsjagd und Vorfallreaktion.

Die Plattform soll diese Funktionen als kontinuierlichen Prozess verbinden, anstatt sie als separate Arbeitsabläufe zu behandeln. Ein Agent, der eine Warnung untersucht, kann Beweise aus dem bestehenden Technologie-Stack der Organisation abfragen, den Sicherheitskontext-Graphen nutzen, um zu interpretieren, was er findet, und strukturierte Informationen an einen anderen Agenten weiterleiten, der für die nächste Phase verantwortlich ist.

Mate Security sagt, dass seine Agenten mit Sicherheitsinformationen- und Ereignismanagement-Plattformen, Endpunkt-Erkennungstools, Identitätssystemen, Ticket-Plattformen, Kommunikationsanwendungen und Standardarbeitsabläufen zusammenarbeiten können, ohne dass alle Daten in ein einzelnes Repository verschoben werden müssen.

Reaktionsmaßnahmen bleiben durch Berechtigungen reguliert. Abhängig von der Konfiguration des Systems kann Mate Security eine Eindämmungsmaßnahme empfehlen, eine menschliche Genehmigung anfordern oder eine autorisierte Aktion ausführen.

Dies spiegelt das, was das Unternehmen als “Least-Agency”-Prinzip bezeichnet. Jeder Agent erhält nur die Berechtigungen und Kontextinformationen, die für seine zugewiesene Aufgabe erforderlich sind, was das Risiko verringert, das durch die Gewährung eines breiten autonomen Systems ohne Einschränkungen entsteht.

Das Ziel des Unternehmens ist es, Sicherheitsteams zu ermöglichen, die Automatisierung schrittweise zu erweitern, während die Plattform zeigt, dass sie zuverlässige Entscheidungen treffen kann. Hochwertige Aktionen können überwacht bleiben, während routinemäßige Untersuchungen mit weniger Analysteneingriffen durchgeführt werden können.

Ein offener Ansatz für agentenbasierte Sicherheit

Mate Security positioniert die Plattform als offene Grundlage und nicht als geschlossene Sammlung von proprietären Agenten.

Kunden können Mate Securities eigene Agenten nutzen, spezialisierte Agenten von anderen Sicherheitsanbietern verbinden oder interne Agenten entwickeln. Jeder kann auf der gleichen regulierten Kontextebene und unter gemeinsamen Kontrollen für Berechtigungen, Qualität, Prüfbarkeit und Reaktion operieren.

Diese Architektur adressiert eine aufkommende Sorge, da Unternehmen mehr KI-Tools adoptieren: Agenten-Fragmentierung.

Ohne eine gemeinsame Ebene können einzelne Sicherheitsagenten ihre eigenen Daten sammeln, separate “Erinnerungen” aufbauen und unterschiedliche Regeln anwenden, wenn sie Entscheidungen treffen. Dies kann zu widersprüchlichen Schlussfolgerungen führen und es Sicherheitsleitern schwer machen, zu verstehen, warum eine automatisierte Aktion durchgeführt wurde.

Mate Securities Orchester ist dazu gedacht, eine gemeinsame Betriebsstruktur bereitzustellen, damit Agenten das gleiche organisatorische Wissen und Vertrauenskontrollen nutzen, auch wenn sie von verschiedenen Anbietern entwickelt wurden.

Das Unternehmen erklärt auch, dass Kunden die Kontrolle über ihren Kontext behalten und nicht an einen einzigen Agenten, KI-Modell oder Sicherheitsanbieter gebunden sind. Die Gründer beschreiben diese Offenheit als Voraussetzung für Organisationen, die von zukünftigen Fortschritten in der KI profitieren möchten, ohne ihre Sicherheitsarchitektur jedes Mal neu aufzubauen, wenn ein neues Modell aufkommt.

KI-Agenten könnten Sicherheitsoperationen neu gestalten

Plattformen wie Mate Security deuten darauf hin, dass Sicherheitsoperationen kontinuierlicher, kontextbezogener und automatisierter werden. Anstatt Warnungen isoliert zu untersuchen, könnten KI-Agenten Lektionen aus früheren Vorfällen behalten und sie nutzen, um zukünftige Erkennung, Triage und Reaktion zu verbessern.

Dies könnte Analysten von wiederholter Beweissammlung wegführen und sie stattdessen dazu bringen, Agenten zu überwachen, unbekannte Bedrohungen zu untersuchen und zu entscheiden, wann die Automatisierung handeln soll.

Ein gemeinsamer Kontext könnte auch wichtig werden, wenn Unternehmen Agenten von mehreren Anbietern einsetzen. Ohne ein gemeinsames Verständnis von Benutzern, Vermögenswerten und Richtlinien könnten diese Agenten doppelte Arbeit leisten oder zu widersprüchlichen Schlussfolgerungen gelangen.

Das wahrscheinliche Ergebnis ist nicht ein vollständig autonomes Sicherheitsoperationsteam, sondern ein Hybridmodell, in dem Agenten routinemäßige Untersuchungen durchführen, während Menschen die Kontrolle über mehrdeutige oder hochwertige Entscheidungen behalten.