Exposure Validation & Attack-Path Proof

Kontrollen auf die Probe stellen

Kontrollen „existieren“ oft – aber ob sie im Ernstfall wirken, ist unklar. Dieser Use Case prüft die Wirksamkeit deiner wichtigsten Kontrollen (z. B. Segmentierung, Identität/MFA, Hardening) in der Praxis. Ziel: in 60 Tagen weniger falsches Sicherheitsgefühl und ein klarer Verbesserungs-Backlog.

Wenn du willst, zeigen wir dir typische Muster und Control-Gaps in einer kurzen Demo, zusammen mit unserem Technologiepartner.

Wann passt unser Ansatz

  • Kontrollen sind da – aber niemand kann belegen, dass sie wirken
  • Segmentierung/MFA/Hardening ist umstritten („bringt das was?“)
  • Audits fordern Evidenz, nicht Policies

Das sind die Ergebnisse

  • Belegt, welche Kontrollen wirken – und wo sie durchlässig sind
  • Konkrete Tuning-Massnahmen statt Policy-Diskussion
  • Nachprüfung: verbessert sich die Wirksamkeit wirklich?

Das bekommst du von uns

  • Testplan für ausgewählte Kontrollen (klar abgegrenzt)
  • Evidence/Proof pro Kontrollbereich (was wirkt, was nicht)
  • Verbesserungs-Backlog mit Priorität und Zuständigkeit
  • Re-Test/Nachprüfung nach Anpassungen

Kurz erklärt

Deine Herausforderung

Policies sagen „soll“, aber der Alltag ist komplex: Ausnahmen, Legacy, falsche Annahmen. Teams glauben, eine Kontrolle wirkt – bis der Angriff zeigt, dass sie nicht greift. Ohne Test bleibt vieles „Gefühl“.

Unsere Lösung

Wir testen ausgewählte Kontrollen entlang realistischer Angriffspfade und liefern Nachweise, wo sie greifen und wo nicht. Danach wird getuned und nachgeprüft.
Typischer Rahmen: 2–4 Wochen für Test + Backlog + Nachprüfung.

Ablauf

1

Kontrollen auswählen (max. 2–3 für den Start)

2

Realistische Szenarien definieren

3

Wirksamkeit testen (wirken sie wirklich?)

4

Tuning-Massnahmen priorisieren

5

Nachprüfung (vorher/nachher)

Häufige Fragen

Wird das ein riesiges Projekt?
Nein – wir starten bewusst klein (2–3 Kontrollen) und liefern einen klaren Backlog.


Braucht es viele Datenquellen?
Nicht zwingend. Proof steht im Vordergrund, nicht Datenvollständigkeit.


Was ist ein „gutes“ Ergebnis?
Wenige, klare Verbesserungen mit spürbarer Wirkung – nachprüfbar.


Wie passt das ins Tagesgeschäft?
Durch klare Grenzen, kurze Zyklen und Routing an Owner.

Nicht glauben – belegen.

Lass uns prüfen, welche Kontrollen wirklich wirken, und wo Tuning den grössten Hebel hat.