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Ebene 2 · Intelligence

Mehr als Automatisierung. Decision Intelligence.

Viele KI-Angebote setzen einen Chatbot auf bestehende Automatisierung. Open Systems geht weiter: Lucy ist Ihr zentraler Zugang zu einem Team spezialisierter Agenten, das auf 35 Jahren Erfahrung im Betrieb komplexer Netzwerk- und Security-Umgebungen aufbaut. Ein Zugang, klare Leitplanken, menschliche Verantwortung.

Die These

KI-Modelle kann jeder kaufen.
Betriebserfahrung nicht.

Der entscheidende Unterschied entsteht nicht allein durch das zugrunde liegende Modell, sondern durch das Wissen, mit dem es arbeiten kann. Open Systems bringt 35 Jahre Erfahrung aus dem Betrieb komplexer Netzwerk- und Security-Umgebungen ein, mit realen Entscheidungen, Incidents und bewährten Lösungswegen.

Diese Betriebserfahrung ist die Grundlage unserer Intelligence.

Operational Intelligence ist Teil der Plattform. Operatives Know-how bleibt nicht hinter einem Managed Service verborgen, sondern wird in Plattform, Workflows und Agenten verankert. Das gemeinsame Fundament wird zentral gepflegt; die daraus entstehende Intelligence steht dort zur Verfügung, wo Teams sie benötigen.

Wie aus 35 Jahren Voraussicht wird

Drei Elemente machen aus Daten operative Intelligence.

Eine leistungsfähige KI braucht mehr als Logs. Sie benötigt historisches Know-how, aktuelle Telemetrie und ein semantisches Modell, das beides in Beziehung setzt. Erst dadurch können Agenten Zusammenhänge verstehen, statt lediglich Muster in einzelnen Datenpunkten zu erkennen.

Statisches Know-how

35 Jahre Playbooks, Firewall-Configs, L3-Lösungen, Architekturen & Bedrohungswissen

Transaktionale Telemetrie

Live-Logs, NetFlow, Firewall- & Proxy-Events, Identity- & SASE-Traffic

Bedrohungs- & Weltkontext

CVEs, MITRE ATT&CK, souveräne Threat-Intel-Feeds, Asset- & Business-Kontext

Die Open Systems Security Ontology

Ein lebender Knowledge-Graph, der Assets ↔ Identitäten ↔ Traffic ↔ Bedrohungen ↔ Lösungen verbindet. Statische Erfahrung und Live-Telemetrie verschmelzen zu einem semantischen Modell, auf dessen Basis die Agents ihre Schlüsse ziehen.

Vorhersagen

Den Vorfall sehen, bevor er passiert

Validieren

Echtes Risiko vom Rauschen trennen

Handeln

Innerhalb Ihrer Grenzen lösen

▸ Statisches Wissen + Live-Telemetrie + Ontologie: die drei Zutaten einer KI, die wirklich lernt. Diesen Teil kann niemand abkürzen.

Der Beweis

Agenten lernen aus
bewährten Level-3-Workflows.

Unsere Mission-Control-Engineers und Technologiepartner trainieren Agenten mit realen Ticket- und Betriebsdaten für automatisierte Root-Cause-Analysen. Validiert wird dabei, ob der Agent dieselben diagnostischen Schritte und Werkzeuge eingesetzt hätte wie ein erfahrener Level-3-Engineer.

  • Trainiert auf Logs, Firewall- & Ticketdaten aus 35 Jahren Betrieb
  • Human-in-the-loop-Freigabegrenzen
  • Läuft rund um die Uhr, eskaliert, wenn es zählt
# lucy · autonomous root-cause lucy > investigating ticket #91044 › replaying 35y baseline patterns… match 98.2% → known failure class ✓ root cause isolated · BGP flap upstream act reroute --path optimal confidence 0.91, L3 review ✓ replicated human L3 in 37s
L3
Agent-Level bei Root-Cause-Analyse
35
Jahre Trainingsdaten
24/7
autonomer Betrieb, eskaliert bei Bedarf
KI verändert die Spielregeln

Die neuen Fragen für CISOs.

KI verändert nicht nur die Verteidigung. Sie senkt gleichzeitig Kosten und Hürden für Angreifer und beschleunigt den gesamten Attack Lifecycle. Daraus entstehen neue Anforderungen an Prävention, Validierung und Reaktionsgeschwindigkeit.

Das Patch-Rennen dauert jetzt Stunden

KI findet Schwachstellen und macht sie schneller ausnutzbar, als Sie patchen können. Unsere Antwort: Virtual Patching am SASE-Edge. Wir neutralisieren den Exploit-Pfad im Netz, noch bevor Ihr Fix ausgerollt ist.

edge mitigation · roadmap

Die False-Positive-Flut

KI-Scanner überfluten Dev-Teams mit Funden; gemeldete False-Positive-Raten liegen teils bei 70 %. Unsere Antwort: Validierung, verankert in Jahrzehnten triagierter Vorfälle, sodass nur echte, ausnutzbare Risiken einen Menschen erreichen. Der Backlog hört auf zu wachsen.

risk validation · roadmap

Die Schwachstelle sitzt beim Lieferanten

Die meiste Angriffsfläche liegt heute in Ihrer Lieferkette, und Sie können sie nicht zum Patchen zwingen. Unsere Antwort: Wir riegeln am Edge ab, sodass eine ungepatchte Schwachstelle beim Hersteller schlicht nicht erreichbar ist, und bewerten kritische Lieferanten laufend, unterstützt von Frontier-Lab-Tooling.

supply-chain assurance · roadmap

▸ Weil Netz und Sicherheit bei uns aus einer Hand kommen, können wir handeln, wo andere nur alarmieren: Der SD-WAN-Traffic selbst wird zur Datenquelle der KI.

Kein Autonomous-Washing

Ein Intelligence-System, kein Chatbot-Aufsatz auf bestehende Tools.

Modellunabhängig, souverän

Keine Bindung an einen einzelnen LLM-Anbieter. Das jeweils beste Modell pro Aufgabe, betreibbar in Ihrer Region, damit Ihre Daten in Ihrer Jurisdiktion bleiben.

Fundiert, nicht geraten

Jede Antwort ist in der Ontologie, echter Telemetrie und historischen Belegen verankert und nennt ihre Quellen, statt frei zu generieren.

Begrenzte Autonomie

Vorschlagen → freigeben → ausführen, immer innerhalb definierter Grenzen. Probelauf vor der Ausführung, sofortiger Rollback, lückenlose Nachvollziehbarkeit jeder Entscheidung.

▸ Beweis statt Versprechen: Jeder Agent wird an Tausenden historischer L3-Vorfälle gemessen. Die Frage ist immer dieselbe: Hätte er dieselben Schritte gewählt wie der Mensch?

Wohin die Intelligence als Nächstes geht

Gebaut für das, was kommt. Roadmap

Die Bedrohungen der KI-Ära brauchen neue Ebenen. Das sind die Fähigkeiten, auf die wir hinarbeiten, verankert in derselben Ontologie.

AI Control Tower

Roadmap
die Agents in Ihrem Unternehmen steuern

Bald betreibt jedes Team eigene autonome Agents mit eigenen Berechtigungen. Wir steuern, was sie dürfen und wie sie sich verhalten, und stoppen sie, wenn sie abdriften. Zero Trust, angewandt auf die KI selbst.

Identity Governance Layer

Roadmap
Missbrauch bleibt schwer, selbst nach einem Breach

Interne Identitäten sind die nächste Frontlinie. Eine kontinuierliche Governance-Ebene prüft Absicht und Kontext bei jeder privilegierten Aktion, sodass gestohlene Anmeldedaten trotzdem keinen echten Schaden anrichten können.

Cyber-Resilience

Roadmap
Schaden eindämmen, auf einen nachweislich sauberen Stand zurückkehren

Wenn es Sie trifft, zählt vor allem das Tempo der Wiederherstellung. KI-gestützte Eindämmung begrenzt die Ausbreitung und stellt einen verifiziert sicheren Zustand wieder her. Resilienz als Kernfähigkeit, nicht als Nachrüstung.

Threat-Intel Sovereignty

Roadmap
Ihr Vorteil, wenn Threat-Intel nicht mehr frei fließt

Wenn Staaten den Austausch von Threat-Intelligence über Grenzen hinweg einschränken, wird Ihre Intel-Lieferkette zugleich Wert und Risiko. Wir kuratieren souveräne Feeds, die zu Ihrer Jurisdiktion passen, und steuern die Abhängigkeiten so, dass kein Single Point of Failure entsteht. Aus einem geopolitischen Risiko wird ein Vorteil.

Prüfen Sie selbst nach

Drei Fragen für jeden KI-Anbieter.
Uns eingeschlossen.

„Wir haben KI“ sollte niemand einfach glauben müssen. Diese drei Fragen trennen ein echtes System von einem bloßen Wrapper. Wir beantworten sie hier schriftlich, ohne Formular und ohne Demo-Termin.

▸ Jede Antwort oben ist öffentlich zugänglich, ohne Paywall. Wenn ein Anbieter diese drei Fragen nur unter NDA beantworten kann, ist auch das eine Antwort.

Klare Antworten

Woraus unsere KI besteht.

Die Fragen, die ein CISO stellt, sobald jemand „autonom“ sagt.

Was unterscheidet Ihre KI von der „KI“ aller anderen?

Das Trainingsmaterial. Unsere KI lernt aus 35 Jahren echter Betriebsdaten: Playbooks, Firewall-Konfigurationen, NetFlow, Proxy-Events und jeder Level-3-Lösung aus dem Betrieb komplexer Umgebungen für Hunderte Unternehmen. Das Modell selbst ist Massenware; die Erfahrung, mit der man es trainiert, nicht. Sie lässt sich weder kaufen noch nachträglich aufbauen: Wer erst jetzt mit dem Sammeln beginnt, dem fehlen 35 Jahre.

Ist das ein Chatbot mit einem Wrapper um ein Foundation Model?

Nein. Die Architektur hat drei Schichten: eine Ontologie, die Assets, Identitäten, Traffic, Bedrohungen und Lösungswege inhaltlich miteinander verknüpft; ein Team spezialisierter Agents, die auf dieser Grundlage ihre Schlüsse ziehen; und die Verankerung in Ihrer echten Telemetrie, jede Aussage mit Beleg statt frei generiert. Das System ist bewusst modellunabhängig: das jeweils beste Modell pro Aufgabe, betreibbar in Ihrer Region, ohne Bindung an einen einzelnen LLM-Anbieter.

Trainieren meine Daten ein Modell, von dem andere Kunden profitieren?

Ihre Rohdaten: nie. Lernebene und Schnittstelle sind bewusst getrennt. Die Spezialisten-Agents lernen aus dem vollständigen 35-Jahre-Korpus innerhalb der Open-Systems-Umgebung; kein Kunde greift direkt auf sie zu. Lucy, der Agent, mit dem Sie sprechen, ist strikt auf Ihren Mandanten begrenzt. Sie stützt sich auf die destillierten Playbooks der Spezialisten, nie auf die Daten eines anderen Kunden. Kundenübergreifend lernt das System nur aus Mustern, und nur dort, wo Compliance-Vorgaben es zulassen.

Kann die KI mein Netz eigenständig ändern?

Nur innerhalb der Grenzen, die Sie setzen. Der Ablauf ist immer derselbe: vorschlagen, freigeben, ausführen. Lucy stellt die Diagnose, erklärt sie und entwirft die Änderung samt Konfidenzangabe; alles Folgenreiche gibt ein Mensch frei. Dazu gehören ein Probelauf vor der Ausführung, sofortiges Rollback und die lückenlose Nachvollziehbarkeit jeder Entscheidung. Kleine, umkehrbare Aktionen in Ihrem Mandanten laufen direkt durch; eine Änderung an einem Produktionspfad nie ohne Freigabe.

Welche Agents kann ich heute tatsächlich nutzen?

Lucy und Nemesis sind live. Hermes, Argus und Lex sind im Rollout: real im Einsatz bei ersten Kunden, aber noch nicht allgemein verfügbar. Atlas, Prometheus, Calli und Kratos sind in Entwicklung. Den jeweiligen Stand zeigt das Label an jedem Agenten, auch in der Team-Übersicht oben; wir kennzeichnen das bewusst genau, statt Verfügbarkeit zu behaupten, die es noch nicht gibt.

Woher wissen Sie, dass der Agent richtig liegt? Was passiert, wenn er falsch liegt?

Jeder Agent muss sich an Tausenden historischer Level-3-Vorfälle beweisen: Er wird daran gemessen, ob er dieselben Schritte und Werkzeuge gewählt hätte wie der Engineer, der den Fall damals tatsächlich gelöst hat. Genau das meinen wir mit „den L3-Workflow replizieren“. Ist ein Agent unsicher oder liegt er falsch, eskaliert er, statt zu handeln, und ein Level-3-Engineer übernimmt, rund um die Uhr.

Wo laufen die Modelle, und in welcher Jurisdiktion?

In der Region, die Sie vorgeben. Modellunabhängig und souverän heißt: Die Inferenz lässt sich an Ihre Jurisdiktion binden, statt der Standard-Cloud eines Modellanbieters zu folgen. Die Wahl des Modellanbieters ist damit eine Jurisdiktionsfrage, nicht nur eine Einkaufsfrage. Der auditierte Perimeter, in dem die Agents laufen, ist im Trust Center dokumentiert.

Wir haben bereits ein SIEM und ein SOC. Wo passt das hinein?

Davor. Den meisten Umgebungen fehlen nicht Alarme, im Gegenteil: False-Positive-Raten von teils 70 Prozent begraben genau die Menschen, die handeln müssten. Argus triagiert, was die Gateways abgefangen haben, sodass nur das Relevante einen Menschen erreicht; Prometheus setzt einen Schritt früher an, beim Vorfall, der sich noch verhindern lässt. In Ihrem SIEM kommt weniger an, und auf das Wenige ist Verlass.

Wie kann ich all das prüfen, ohne ein NDA zu unterschreiben?

Stellen Sie die drei Fragen aus dem Abschnitt oben, uns wie jedem anderen Anbieter: Woraus besteht das System? Wer verantwortet seine Entscheidungen? Wo landen Ihre Daten? Unsere Antworten stehen öffentlich im Netz, ohne Paywall und mit verlinkten Belegen. Wenn ein Anbieter diese drei Fragen nur unter NDA beantworten kann, ist auch das eine Antwort.

Fragen Sie, woraus unsere KI besteht.

35 Jahre Betriebserfahrung, destilliert in eine Ontologie und ein Team spezialisierter Agents: souverän, fundiert, human-backed.

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