Cyble im Bericht „Landscape of External Threat Intelligence Service Providers" für das erste Quartal 2026 ausgezeichnet

14.04.2026

CUPERTINO, Kalifornien, 14. April 2026 /PRNewswire/ -- Cyble, ein weltweit führender Anbieter von KI-basierten Cybersicherheitslösungen, gab heute bekannt, dass das Unternehmen in Forresters „Landscape of External Threat Intelligence Service Providers" für das erste Quartal 2026 aufgenommen wurde. Der Bericht bietet einen Überblick über 34 Anbieter im Bereich der externen Bedrohungsinformationen und beleuchtet dabei die wichtigsten Funktionen, den Reifegrad des Marktes sowie die wichtigsten Anwendungsfälle, die moderne Sicherheits- und Risikomanagementstrategien prägen.

Cyble Logo

Die Forrester-Landschaft zeigt, wie sich die Bedrohungsanalyse weiterentwickelt, wobei agentische KI sie schneller und effektiver macht. Da Bedrohungen immer komplexer werden, müssen Unternehmen über statische Erkenntnisse hinausgehen und zu automatisierten Entscheidungen in Echtzeit übergehen. Die Aufnahme von Cyble spiegelt den Fokus des Unternehmens wider, Unternehmen beim Übergang von reaktiver Verteidigung zu kontinuierlicher, informationsgesteuerter Sicherheit zu unterstützen.

„Für Cyble spiegelt die Anerkennung in dieser Forrester-Landschaft den Wandel wider, den die Branche derzeit durchläuft – weg von fragmentierten Tools hin zu intelligenter, autonomer Sicherheit", sagte Beenu Arora, CEO und Mitbegründer von Cyble. „Sicherheitsteams benötigen heute mehr als nur Transparenz – sie brauchen Systeme, die Risiken interpretieren, Maßnahmen priorisieren und in Echtzeit reagieren können. Cyble Blaze AI wurde entwickelt, um genau das zu ermöglichen – die Umwandlung von Informationen in unmittelbare, umsetzbare Ergebnisse."

Das Herzstück der Cyble-Plattform ist Blaze AI, eine KI-native Engine, die Bedrohungsinformationen, Schutz vor digitalen Risiken und Sicherheitsoperationen vereint. Durch die Korrelation interner und externer Daten liefert sie kontextbezogene Erkenntnisse für eine schnellere Erkennung, präzise Priorisierung und automatisierte Reaktion.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Tools ermöglicht Cyble ein proaktives, adaptives Sicherheitsmodell – es analysiert kontinuierlich Bedrohungen, identifiziert Schwachstellen und steuert automatisierte Maßnahmen, um Reaktionszeiten und Risiken ohne operativen Aufwand zu reduzieren.

Mit Fokus auf Innovation und Skalierbarkeit hilft Cyble Unternehmen und Regierungsorganisationen dabei, ihre Widerstandsfähigkeit zu stärken, die Entscheidungsfindung zu verbessern und sich gegen sich entwickelnde Bedrohungen zu wappnen.

Informationen zu Cyble

Cyble ist ein KI-basiertes Cybersicherheitsunternehmen, das Unternehmen und Regierungsorganisationen einheitliche Risikoinformationen bereitstellt. Angetrieben von Cyble Blaze AI integriert die Plattform Bedrohungsinformationen, Schutz vor digitalen Risiken und Sicherheitsoperationen, um Echtzeit-Transparenz und automatisierte Handlungsmöglichkeiten zu bieten – und hilft Organisationen so, Risiken proaktiv zu managen und die Sicherheit in großem Maßstab zu stärken.

Weitere Informationen finden Sie unter www.cyble.com.

Medienkontakte

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Forrester befürwortet keine Unternehmen, Produkte, Marken oder Dienstleistungen, die in seinen Forschungspublikationen enthalten sind, und rät niemandem, die Produkte oder Dienstleistungen eines Unternehmens oder einer Marke auf der Grundlage der in solchen Publikationen enthaltenen Bewertungen auszuwählen. Die Informationen beruhen auf den besten verfügbaren Quellen. Die Meinungen geben die aktuelle Einschätzung wieder und können sich ändern. Weitere Informationen über die Objektivität von Forrester finden Sie  hier .

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FH St. Pölten startet KI-Reallabor und zeigt Praxisprojekte auf SAINT-Konferenz

13.04.2026

Mit einem neuen Reallabor für Künstliche Intelligenz (KI) positioniert sich die USTP – University of Applied Sciences St. Pölten als einer der zentralen Standorte für angewandte KI-Forschung in Niederösterreich. Das Land unterstützt das Gesamtprojekt mit einem Volumen von 1,2 Millionen Euro mit rund 600.000 Euro und verankert das Labor in einem breiter angelegten KI-Forschungsschwerpunkt. Insgesamt stellt Niederösterreich laut Landesangaben 6,35 Millionen Euro für KI-Initiativen bereit, darunter mehr als 20 Studiengänge mit KI-Bezug, zwei Stiftungsprofessuren zu Gesundheit und Landwirtschaft sowie zusätzliche Forschungsförderungen.

Im KI-Reallabor laufen die leistungsstärksten KI-Anwendungen der Hochschule. Die Einrichtung kombiniert Infrastruktur, wissenschaftliche Expertise und Demonstrationsumgebungen und versteht sich als offener Begegnungsraum. Ziel ist es, Studierende, Forschende und Unternehmenspartner zusammenzubringen, um gemeinsam neue Anwendungen zu entwickeln – von der Erprobung neuester Modelle bis hin zu prototypischen Lösungen für Branchen wie Gesundheitswesen, Medien oder Klimaanpassung. Das Labor soll ausdrücklich nicht nur Forschungsumgebung sein, sondern reale Einsatzszenarien abbilden.

Das Konzept der Öffnung reicht über klassische Kooperationen mit der Industrie hinaus: Die Hochschule will Bürgerinnen und Bürger gezielt in den Dialog einbeziehen und Berührungsängste mit KI-Anwendungen abbauen. Laut USTP arbeiten derzeit mehr als 60 Forschende an rund 25 Projekten mit KI-Bezug, die von der Erkennung von Falschinformationen über digitale Humanismus-Projekte bis hin zu Anwendungen im Gesundheitsbereich reichen. Die Aktivitäten haben in den vergangenen Jahren zu mehreren Auszeichnungen geführt, darunter Preise beim Innovationspreis Niederösterreich.

Wie die Brücke von der Forschung zur Praxis konkret aussehen kann, zeigte die USTP auch bei der diesjährigen Social Artificial Intelligence Night (SAINT) des Departments Informatik und Security. Unter dem Motto „Beyond the Paper: Real-World in Action“ diskutierten Fachleute aus Wissenschaft, Industrie und der österreichischen KI-Community aktuelle Projekte und Einsatzfelder. Ein Schwerpunkt lag auf effizienten Sprachmodellen: In ihrer Keynote erläuterte Loubna Ben Allal, Machine-Learning-Engineer bei der Plattform Hugging Face, die Trainingsstrategien für kompakte Modelle wie SmolLM 3, die trotz geringerer Ressourcenanforderungen leistungsfähige Anwendungen ermöglichen sollen. Sie unterstrich die Rolle kleiner, effizienter Modelle für alltägliche Aufgaben wie Textklassifikation, Dokumentenzusammenfassungen oder sicheres Routing von Anfragen – insbesondere für Unternehmen, die aus Datenschutz- oder Sicherheitsgründen auf eigene, ressourcenschonende Systeme setzen.