product
Shield Web
Browserbasierte Agent-Aktionen abfangen und Policy durchsetzen, bevor Tool Calls ausgeführt werden.
AI Agent Security
Ihre AI Agents handeln ohne Leitplanken
Agents machen Tool Calls, greifen auf Daten zu und handeln eigenständig. Qadar AI setzt Policies vor jedem Tool Call durch, loggt jede Entscheidung und gibt Ihnen einen Kill Switch.
Die Lücke
Vom Risiko-Signal zur gesteuerten Aktion
Ein Shield-Web-artiger Walkthrough: zuerst die Challenge, danach der Control-Pfad, den Qadar AI in Produktion anwendet.
Challenge
Das Agent-Risiko
AI Agents erhalten jede Woche Zugang zu mehr Tools, mehr Daten und mehr autonomer Entscheidungsgewalt. Ihr Security-Team kann nicht jede neue Tool-Integration in dem Tempo reviewen und freigeben, in dem Agents sich weiterentwickeln. Ohne Runtime Controls kompoundiert Agent-Risiko unbemerkt.
Vor Qadar AIChallenge
Signal erkannt
Das Agent-Risiko
Risiko-Kontext
AI Agents erhalten jede Woche Zugang zu mehr Tools, mehr Daten und mehr autonomer Entscheidungsgewalt. Ihr Security-Team kann nicht jede neue Tool-Integration in dem Tempo reviewen und freigeben, in dem Agents sich weiterentwickeln. Ohne Runtime Controls kompoundiert Agent-Risiko unbemerkt.
Qadar AI Response
Policy-Checks vor jedem Tool Call
Qadar AI setzt Policy am Punkt jedes Agent Tool Calls durch. Bevor ein Agent Daten liest, in ein System schreibt oder eine Aktion ausführt, durchläuft der Request eine Policy-Evaluation. Per-Agent Rules, Tool-Use Controls und ein Agent Kill Switch geben Ihrem Team Runtime-Autorität über Agent-Verhalten.
Nach Qadar AIQadar AI Response
Policy-Entscheidung
Policy-Checks vor jedem Tool Call
Gesteuerte Aktion
Qadar AI setzt Policy am Punkt jedes Agent Tool Calls durch. Bevor ein Agent Daten liest, in ein System schreibt oder eine Aktion ausführt, durchläuft der Request eine Policy-Evaluation. Per-Agent Rules, Tool-Use Controls und ein Agent Kill Switch geben Ihrem Team Runtime-Autorität über Agent-Verhalten.
Capabilities
Wie AI Agent Security mit Qadar AI aussieht
Per-Agent Policy Rules
Granulare Policies pro AI Agent definieren — basierend auf Risikoprofil, Datensensitivität und autorisiertem Tool-Zugriff. Verschiedene Agents erhalten unterschiedliche Controls.
Tool-Call Interception
Jeder Agent Tool Call wird abgefangen und gegen Policy evaluiert, bevor er ausgeführt wird. Unautorisierter Tool-Zugriff wird mit vollständigem Logging blockiert.
Agent Kill Switch
Agent-Sessions beenden, die Policy-Grenzen überschreiten. Kill-Switch-Controls werden sofort mit strukturiertem Incident-Logging durchgesetzt.
Vollständiger Agent Audit Trace
Jede Agent-Aktion, jeder Tool Call und jede Entscheidung wird in einem strukturierten Audit Trail protokolliert. Agent-Verhalten über Sessions hinweg für Compliance-Review und Incident-Untersuchung nachvollziehen.
MCP Governance
Model Context Protocol Tool-Zugriff und Interaktionen steuern. Per-Tool-Policies mit Audit-Coverage für MCP-verbundene Agent-Workflows.
Human-in-the-Loop Gates
Hochrisiko-Agent-Aktionen lösen Approval Gates aus. Benannte Approver prüfen und autorisieren, bevor der Agent fortfährt — mit vollständiger Entscheidungsprotokollierung.
FAQ
Fragen, die Teams zu AI Agent Security stellen
Fragen, die Teams zu AI Agent Security stellen
FAQ
Ein Agent Kill Switch ist ein Runtime Control, der eine AI-Agent-Session sofort beendet, wenn sie Policy-Grenzen überschreitet. Qadar AI setzt Kill-Switch-Controls auf Browser-Level mit strukturiertem Incident-Logging für Post-Incident-Review durch.
Qadar AI bietet Governance für Model Context Protocol Tool-Zugriff. Per-Tool-Policies kontrollieren, welche MCP-Tools Agents nutzen dürfen, welche Daten sie lesen und welche Aktionen sie ausführen können. Alle MCP-Interaktionen werden im strukturierten Audit Trail protokolliert.
Ja. Shield Control unterstützt Per-Agent-Policy-Konfiguration. Jeder Agent erhält Controls, die auf sein Risikoprofil, autorisierten Tool-Zugriff und Datensensitivitätsanforderungen zugeschnitten sind.
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