Adversa AI
Adversa AI Ltd. · KI-Erkennung
Adversa AI ist eine Plattform für Laufzeitsicherheit von Coding-Agenten. Sie zeichnet auf, was Claude Code, Copilot, Cursor und Codex tun, verbindet jeden Schritt zu einer Kette und blockt die gefährlichen Aktionen.
Über Adversa AI
About
Was ist Adversa AI
Adversa AI ist eine Plattform für KI-Agentensicherheit mit einem engen Zuschnitt. Sicherheit für Coding-Agenten läuft hier auf eine Frage hinaus: Der Agent liest Dateien, startet Shell-Befehle und pusht Code, und keine Schicht im üblichen Sicherheitsstack sieht die ganze Abfolge. Der Anbieter verkauft ein Gateway plus einen leichten Sensor auf dem Rechner der Entwickler. Beide zusammen beobachten jeden Modellaufruf und jeden Tool-Aufruf und brechen eine Aktionskette ab, sobald sie zerstörerisch wird.
Das Produkt kommt aus der Offensive. Adversa AI Ltd. betreibt ein KI-Red-Teaming-Team, veröffentlicht Forschung zu adversarialer KI und schreibt die Standardregeln der Plattform aus dem, was das Labor kaputt bekommt. Diese Herkunft erklärt das Verkaufsargument: Die meisten Käufer haben bereits drei oder vier Agentenmarken freigegeben, und jeder Anbieter regelt nur seine eigene. Das Unternehmen führt diese Arbeit als agentische Entwicklungssicherheit, und dieselbe Laufzeitschicht taucht in Projekten für KI-Erkennung und -Reaktion auf, wenn das Sicherheitsteam die Agentenaktivität in seiner bestehenden Überwachung sehen will.
Die Grenze liegt im Umfang. Abgedeckt sind Coding-Agenten, nicht der gesamte KI-Bestand eines Unternehmens. Es gibt keinen öffentlichen Preis, keine Selbstregistrierung und keine kostenlose Stufe, also lässt sich das Produkt nicht ohne Verkaufsgespräch prüfen. Ein kleines Team ohne Sicherheitsfunktion und ohne echten Agentenbetrieb hat hier wenig zu suchen.
Erste Schritte
- Vereinbaren Sie eine Demo und danach einen klar abgegrenzten Pilot im Beobachtungsmodus, mit den Agenten und Repositories, die abgedeckt werden sollen.
- Setzen Sie das Gateway dorthin, wo Ihr Modellverkehr läuft, und installieren Sie den Sensor auf einer ersten Gruppe von Entwicklerrechnern.
- Binden Sie die Compliance-APIs der Anbieter an, damit Sitzungen aus Claude Code, Copilot, Cursor und Codex in einer Ansicht landen.
- Arbeiten Sie eine Woche im Beobachtungsmodus, lesen Sie die Ketten, die die Plattform bildet, und justieren Sie, welche Abfolgen als gefährlich gelten.
- Stellen Sie die Regeln, denen Sie trauen, auf Blockieren um und geben Sie das Auditprotokoll an die Stelle, die Ihre Sicherheitsprüfung verantwortet.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Adversa AI.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Sicherheitsverantwortliche in Unternehmen mit mehreren Coding-Agenten
- AppSec- und Plattform-Engineers
- SOC-Analysten
- Risiko- und Compliance-Teams
Aufgaben
- Einen zerstörerischen Befehl vor der Ausführung stoppen
- Offengelegte Zugangsdaten abfangen
- Prompt-Injection und vergifteten Kontext blocken
- Nach einem Vorfall rekonstruieren, was passiert ist
Szenarien
- Coding-Agenten unternehmensweit ausrollen
- Eine regulierte Umgebung, die keine Daten an eine Anbieter-Cloud schicken darf
- Ein erster Schreckmoment, etwa ein Agent, der interne API-Schlüssel gelesen und nach außen senden wollte
Wichtigste Funktionen
Vier Erfassungspunkte
Die Plattform beobachtet gleichzeitig den Modellverkehr, das Agenten-Harness, den Rechner der Entwickler und die Compliance-APIs der Anbieter. Agenten im Entwicklungsalltag lösen selten einen einzelnen Alarm aus, und genau das ist das Problem. Jeder Punkt allein lässt eine Lücke: Der Verkehr zeigt die Absicht, der Endpoint die Wirkung, das Harness die Werkzeuge dazwischen. Adversa AI führt alles in einem Graphen zusammen.
Verhaltensgraph des Agenten
Jeder Denkschritt, Tool-Aufruf, berührte Datei und ausgehende Verbindung wird ein Knoten, mit Eingaben und Wirkungen daran. Das Risiko wird bewertet, während die Kette entsteht, nicht Ereignis für Ereignis. Ein einzelner seltsamer Schritt bleibt Kontext, daher das Verhältnis von 2.000 Rohsignalen pro bestätigtem Vorfall, das der Anbieter nennt.
Blockieren auf Kettenebene
Regeln greifen auf Abfolgen, nicht nur auf einzelne Aktionen. Ein vergiftetes Repository, das installiert, gelesen und dann exfiltriert wird, wird beim Exfiltrieren gestoppt, während dasselbe Lesen allein durchläuft. Die Blockadeentscheidung liegt laut Adversa AI im Median bei 0,2 ms in der Produktion, schnell genug, dass Entwickler die Schicht nicht bemerken.
Über 300 fertige Regeln
Das Regelwerk kommt gefüllt und deckt bekannte Angriffstechniken auf Coding-Agenten sowie öffentliche Vorfälle ab. Regeln für MCP-Sicherheit gehören dazu, denn eine bösartige Tool-Beschreibung ist einer der billigsten Wege, einen Agenten umzulenken. Funde des Offensivteams fließen in dieselben Regeln, eine Technik aus dem Labor funktioniert bei Ihnen also nicht mehr, ohne dass Sie eine Regel schreiben.
Nachweise und Auditpfad
Jede Sitzung wird mit Gespräch, Tool-Aufrufen und den daraus folgenden Aktionen gespeichert. Fragt ein Auditor, was ein Agent im letzten Monat mit Kundendaten gemacht hat, kommt die Antwort aus einem gespeicherten Protokoll und nicht aus einer Nachkonstruktion. Geheimnisse werden nie gespeichert, so die Trust-Dokumentation des Anbieters.
Betrieb und Zertifizierungen
Cloud, lokal und luftgetrennt decken Teams ab, die keinen Verkehr über Dritte leiten dürfen. SOC-2-Audits Typ I und II, ISO 27001 und DSGVO-Konformität beantworten die Einkaufsfragen, an denen Agentenprojekte hängen bleiben. Single Sign-on und rollenbasierte Rechte kommen obendrauf.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Deckt mehrere Agentenmarken in einer Schicht ab, was zählt, wenn Entwickler ihre Werkzeuge selbst wählen und die Herstellerkontrolle am eigenen Produkt endet.
- Bewertet Aktionen im Kontext, legitime Agentenarbeit läuft weiter, während wirklich zerstörerische Ketten stoppen.
- Kommt mit gefülltem Regelwerk, was die Zeit zwischen Installation und wirksamem Schutz verkürzt.
- Hält fest, was Agenten getan haben, in einer Form, die ein Audit übersteht, ein echter Vorteil für regulierte Käufer.
- Steht auf einem aktiven Forschungsteam, und das Open-Source-Framework SecureClaw gibt Sicherheitsteams etwas zum Prüfen vor dem Kauf.
Nachteile
- Kein öffentlicher Preis und keine kostenlose Stufe, ein kleines Team testet also nicht ohne Verkaufsprozess und Pilot.
- Der Nutzen hängt an echter Agentennutzung. Ein Unternehmen, das noch über die Freigabe diskutiert, gewinnt wenig aus einer Laufzeitschicht.
- Abgedeckt sind Coding-Agenten, nicht der Rest Ihrer KI-Landschaft: Modell-Endpunkte, Chatbots und interne Copiloten brauchen eigene Abdeckung.
- Die Installation verlangt vorab Netzwerk- und Endpoint-Arbeit, das ist ein Projekt und keine Installation am selben Tag.
Häufige Fragen
Sie sitzt zwischen Ihren Coding-Agenten und allem, was diese berühren, zeichnet jede Aktion auf und stoppt die Ketten, die zum Vorfall werden. Heraus kommt ein laufender Verhaltensgraph plus ein gespeichertes Protokoll jeder Sitzung.
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