Eine Continuous-Security-Monitoring-Plattform, die Infrastruktur-Logs zentralisiert, ML-basierte Bedrohungserkennung anwendet und Incident-Response-Playbooks automatisiert.
Repräsentatives Projekt — anonymisiert und illustrativ. Es beschreibt die Art von Problem, die wir lösen, und die Plattform, die wir bauen — keine vertraulichen Leistungsdaten von Kunden.
Ein mittelgroßes Technologieunternehmen mit über 200 Servern und Cloud-Instanzen hatte keine zentrale Sicherheitsüberwachung. Das SIEM war fehlkonfiguriert und erzeugte so viele False Positives, dass das Sicherheitsteam Alerts praktisch nicht mehr prüfte. Zwei Vorfälle im letzten Jahr blieben über zwei Wochen unentdeckt.
Wir bauten eine eigene Sicherheitsüberwachungsplattform, die Logs aus der gesamten Infrastruktur sammelt, ML-basierte Bedrohungserkennung zur Reduktion von False Positives nutzt, Echtzeit-Dashboards mit Schweregrad-Scores bietet und Incident-Response-Playbooks automatisiert. Die Anwendung ist mit Kubernetes, Cloud-Providern und Endpoint-Agents integriert.
Zentrale Log-Aggregation bringt die gesamte Infrastruktur in eine Sicherheitsansicht
ML-basierte Erkennung reduziert das Falsch-Positiv-Rauschen, das Analysten Alerts ignorieren ließ
Schweregrad-bewertete Dashboards machen Triage-Entscheidungen schnell und vertretbar
Automatisierte Response-Playbooks behandeln gängige Bedrohungsmuster konsistent
Konzeption und Bau einer KI-gestützten Schadensbearbeitungsplattform, die einen jahrelangen manuellen Workflow durch digitale Erfassung, automatisierte Datenextraktion und regelbasierte Zuordnung ersetzt.
Produktstrategie, Architektur und Umsetzung einer mandantenfähigen Property-Management-SaaS — von der Vision des Gründerteams bis zur produktionsreifen Plattform mit sicheren Mietzahlungen.
