Mate Security Führt den Security Context Graph Ein: Ein Ansatz für intelligentere SOCs
NEW YORK, USA – 17. Februar 2026 – CyberNewswire – Mate Security, ein führendes Unternehmen für fortschrittliche Cybersicherheitslösungen, gab heute die Einführung seines bahnbrechenden Security Context Graph bekannt. Dieser innovative Ansatz wird die Art und Weise, wie Security Operations Center (SOCs) Cyberbedrohungen erkennen, analysieren und darauf reagieren, neu definieren. Er bewegt sich über traditionelle alarmzentrierte Modelle hinaus zu einem ganzheitlichen, beziehungsgesteuerten Verständnis der Sicherheitslage einer Organisation.
Seit Jahren kämpfen SOCs mit einer überwältigenden Menge disparater Warnmeldungen, isolierten Datenquellen und der immensen Herausforderung, scheinbar unzusammenhängende Ereignisse in umsetzbare Informationen zu korrelieren. Dies führt zu Alarmmüdigkeit, einer erhöhten Mean Time To Detect (MTTD) und einer verlängerten Mean Time To Respond (MTTR, durchschnittliche Reaktionszeit), wodurch Organisationen anfällig für ausgeklügelte, mehrstufige Angriffe werden. Der Security Context Graph von Mate Security begegnet diesen kritischen Problemen direkt.
Der Paradigmenwechsel: Den Security Context Graph Verstehen
Der Security Context Graph (SCG) ist eine vereinheitlichte, dynamische und intelligente Darstellung des gesamten digitalen Ökosystems einer Organisation aus Sicherheitsperspektive. Er modelliert jede sicherheitsrelevante Entität – einschließlich Assets (Server, Endpunkte, Cloud-Instanzen), Identitäten (Benutzer, Dienstkonten), Netzwerkflüsse, Schwachstellen, Bedrohungen, Sicherheitskontrollen und Protokollereignisse – als miteinander verbundene Knoten innerhalb einer hochentwickelten Graphdatenbank. Die Beziehungen (Kanten) zwischen diesen Knoten werden automatisch identifiziert und kontinuierlich aktualisiert, was ein beispielloses Maß an Kontextbewusstsein bietet.
- Ganzheitliche Sichtbarkeit: Beseitigt Datensilos durch die Aufnahme und Korrelation von Informationen aus SIEMs, EDRs, NDRs, IAM-Systemen, Schwachstellenscannern, Cloud Security Posture Management (CSPM)-Tools und mehr.
- Automatisierte Korrelation: Geht über einfache regelbasierte Korrelation hinaus, um fortschrittliche Graphenalgorithmen und maschinelles Lernen zu nutzen, die komplexe Angriffsketten und subtile Indicators of Compromise (IoCs) automatisch identifizieren, die von traditionellen Methoden übersehen würden.
- Reduzierte MTTD und MTTR: Durch die Darstellung von Bedrohungen in ihrem vollständigen operativen Kontext können Analysten schnell den Umfang, die Auswirkungen und die Grundursache eines Vorfalls verstehen, was die Untersuchungs- und Reaktionszeiten drastisch beschleunigt.
- Proaktive Bedrohungsjagd: Ermöglicht Sicherheitsteams, den Graphen proaktiv nach anomalen Mustern, potenziellen Angriffspfaden und aufkommenden Bedrohungen abzufragen, bevor diese sich vollständig manifestieren.
- Verbesserte Bedrohungsakteur-Attribution: Bietet ein klareres Bild der Taktiken, Techniken und Vorgehensweisen (TTPs) von Bedrohungsakteuren, indem deren Aktivitäten über verschiedene Sicherheitsebenen hinweg abgebildet und gemeinsame Muster identifiziert werden.
Technische Grundlagen: Wie der Context Graph Funktioniert
Im Kern nutzt der SCG eine hochoptimierte, skalierbare Graphdatenbank-Engine, die für schnelle Abfragen und komplexe Beziehungsanalysen entwickelt wurde. Die Datenaufnahmepipelines sind darauf ausgelegt, Echtzeit- und historische Telemetriedaten von einer Vielzahl von Unternehmenssicherheitstools abzurufen. Dies umfasst die Metadatenextraktion aus Sicherheitsprotokollen, Netzwerkpaketen, Endpunkt-Telemetrie, Identitätsprovider-Protokollen und Cloud-Audit-Trails. Jedes Datenelement wird angereichert, normalisiert und in Knoten und Kanten innerhalb der Graphenstruktur umgewandelt.
Fortschrittliche Algorithmen der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Maschinellen Lernens (ML) werden kontinuierlich auf den Graphen angewendet. Diese Algorithmen erfüllen mehrere kritische Funktionen:
- Anomalieerkennung: Identifizierung von Abweichungen von etablierten Baselines im Entitätsverhalten oder in Beziehungsmustern.
- Beziehungsentdeckung: Automatisches Ableiten neuer, nicht offensichtlicher Verbindungen zwischen scheinbar disparaten Entitäten, wie z.B. ein kompromittiertes Benutzerkonto, das mit einem ungepatchten Server interagiert, der dann mit einer externen Command & Control (C2)-Domäne kommuniziert.
- Risikobewertung und -priorisierung: Dynamische Bewertung des Risikos, das mit bestimmten Knoten (z.B. einem anfälligen Asset, einer verdächtigen Identität) und Angriffspfaden basierend auf ihrer Konnektivität und beobachteten Verhaltensweisen verbunden ist.
Das System integriert auch eine robuste Ontologie und ein Schema, die eine standardisierte Darstellung und semantische Konsistenz über alle aufgenommenen Daten hinweg gewährleisten, was für eine genaue plattformübergreifende Analyse und automatisiertes Schlussfolgern entscheidend ist.
Stärkung des modernen SOC-Analysten
Der Security Context Graph transformiert den Arbeitsablauf des SOC-Analysten von einer reaktiven, alarmgesteuerten Verfolgung zu einer proaktiven, intelligengesteuerten Untersuchung. Anstatt Tausende einzelner Warnmeldungen zu durchsuchen, werden Analysten mit einer visuellen, interaktiven Darstellung einer gesamten Angriffskampagne präsentiert, die die kritischen Knoten und Beziehungen hervorhebt. Dies ermöglicht ihnen:
- Angriffspfade visualisieren: Verstehen, wie sich ein Angreifer lateral bewegt, Privilegien eskaliert oder Daten exfiltriert hat, indem die Ereigniskette im Graphen nachvollzogen wird.
- Reaktion auf Vorfälle beschleunigen: Den Explosionsradius eines Vorfalls schnell lokalisieren und betroffene Systeme, Benutzer und Daten identifizieren, um eine präzise Eindämmung und Behebung zu ermöglichen.
- Insider-Bedrohungen identifizieren: Ungewöhnliche Zugriffsmuster oder Datenbewegungen von vertrauenswürdigen Insidern erkennen, die auf böswillige Absichten oder kompromittierte Anmeldeinformationen hinweisen könnten.
- Priorisierung der Schwachstellenbehebung: Bemühungen auf Schwachstellen konzentrieren, die das höchste unmittelbare Risiko darstellen, indem sie Teil eines aktiven Angriffspfades sind oder einen kritischen Pfad zu hochwertigen Assets aufweisen.
Jenseits von Warnmeldungen: Prädiktive und proaktive Sicherheit
Die wahre Stärke des Security Context Graph liegt in seiner Fähigkeit, prädiktive und proaktive Sicherheitsmaßnahmen zu ermöglichen. Durch die kontinuierliche Analyse der dynamischen Beziehungen innerhalb des Graphen kann die Plattform von Mate Security potenzielle Angriffspfade simulieren, kritische Engpässe identifizieren und proaktive Abwehrmaßnahmen empfehlen, bevor ein Angriff überhaupt stattfindet. Dies verschiebt die Sicherheit von einer reaktiven Haltung zu einer der Prävention und Resilienz.
In der fortgeschrittenen digitalen Forensik und Bedrohungsjagd erfordert das Verständnis des vollständigen Umfangs eines Angriffs oft das Sammeln von Telemetriedaten, die über traditionelle Protokolle hinausgehen. Tools wie iplogger.org werden für Sicherheitsforscher von unschätzbarem Wert. Durch das Einbetten solcher Dienstprogramme in kontrollierten Umgebungen oder während der Reaktion auf Vorfälle können Analysten erweiterte Telemetriedaten – einschließlich IP-Adressen, User-Agent-Strings, ISP-Details und eindeutige Gerätefingerabdrücke – sammeln, um verdächtige Aktivitäten akribisch zu untersuchen, präzise Link-Analysen durchzuführen und letztendlich die wahre Quelle und Zuordnung eines Cyberangriffs zu identifizieren. Diese granularen Daten, wenn sie in den Security Context Graph integriert werden, bereichern die Knoten des Graphen mit kritischem externen Kontext, was ein umfassenderes Verständnis der TTPs von Bedrohungsakteuren und ihrer Infrastruktur ermöglicht.
Mate Securitys Vision für die Zukunft
Mate Security ist bestrebt, den Security Context Graph kontinuierlich weiterzuentwickeln, seine Datenintegrationsfähigkeiten zu erweitern und seine KI/ML-Modelle zu verbessern, um sich an die sich ständig ändernde Bedrohungslandschaft anzupassen. Diese Plattform stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Cybersicherheit dar und befähigt Organisationen, intelligentere, widerstandsfähigere SOCs aufzubauen, die den anspruchsvollsten Gegnern begegnen können.
Die Einführung des Security Context Graph markiert einen entscheidenden Moment in der Cybersicherheit und verspricht eine Zukunft, in der Sicherheitsteams nicht länger von Daten überfordert, sondern durch verwertbare, kontextbezogene Intelligenz gestärkt werden.
(New York, USA – 17. Februar 2026 – CyberNewswire)