Offensive Graphs nutzt fortschrittliche Machine-Learning-Algorithmen, um vielfältige Netzwerkinformationen wie Firewall-Regeln, Active Directory-Konfigurationen, Cloud-Assets und Scanner-Ergebnisse zu integrieren. Es erstellt automatisch umfassende Angriffsgrafiken, die die effektivsten seitlichen Bewegungen und Privilegieneskalationspfade offenbaren, die Angreifer ausnutzen könnten. Nutzer können diese Diagramme interaktiv über eine benutzerfreundliche Weboberfläche erkunden, Filter nach Risikoniveau oder Asset-Kritikalität anwenden und tiefgehende Risikofaktoren analysieren. Die Plattform priorisiert auch Maßnahmen basierend auf aggregierten Bedrohungspunkten und generiert anpassbare Berichte zur Unterstützung von Compliance und Vorfallsmanagement. Die Automatisierung der komplexen Bedrohungsmodellierung reduziert manuellen Aufwand erheblich und steigert die Genauigkeit sowie die Abdeckung bei Sicherheitsbewertungen.

RAG für Cybersicherheit kombiniert die Leistung großer Sprachmodelle mit vektorbasierter Suche, um den Zugriff auf und die Analyse von Cybersicherheitsinformationen zu revolutionieren. Nutzer beginnen damit, Dokumente wie MITRE ATT&CK-Matrizen, CVE-Einträge und Sicherheitswarnungen aufzunehmen. Das Framework erstellt dann Einbettungen für jedes Dokument und speichert diese in einer Vektordatenbank. Wenn eine Abfrage eingereicht wird, ruft RAG die relevantesten Dokumentabschnitte ab, leitet sie an das LLM weiter und gibt präzise, kontextreiche Antworten zurück. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Antworten auf autoritativen Quellen basieren, Halluzinationen reduziert werden und die Genauigkeit steigt. Mit anpassbaren Datenpipelines und Unterstützung für mehrere Einbettungs- und LLM-Anbieter können Teams das System auf ihre einzigartigen Bedrohungsinformationen abstimmen.