Machen Sie Ihre IT-Infrastruktur zukunftssicher gegen die Quantenbedrohung.
Lokale Graph-Neural-Network-Modelle ermöglichen die skalierbare PQC-Migration, Asset-Analyse und Szenariosimulation.
Vom ersten kryptografischen Scan bis zum verifizierten Deployment arbeitet QCipher als lokale Graph Engine über drei Module hinweg. Sie verwandelt verstreute Kryptografiedaten in einen priorisierten, umsetzbaren Migrationsplan und aktualisieren Änderungen in Standards und Risiken. Ihr Code und Ihre Daten verlassen Ihre Umgebung nicht.
Kryptografische Asset Discovery & CBOM-Erzeugung
Finden Sie Kryptografie dort, wo sie genutzt wird: in Code, Abhängigkeiten, Zertifikaten und Infrastruktur. Sie haben bereits ein CBOM? Wir importieren es.
Output CycloneDX 1.7 CBOM-Report
HNDL-bewusste Risikobewertung mit Scoring & Priorisierung
Bewerten Sie jeden kryptografischen Fund nach Verwundbarkeit, Sensitivität und Exposition, damit die Assets mit dem höchsten Risiko zuerst geprüft werden.
Planen Sie PQC-Migrationen über tausende Assets hinweg mit der Machine-Learning-Engine, von Algorithmen und Konfigurationen bis zu Abhängigkeiten und Priorisierung.
Output Risikoscores · priorisierte Migrationssequenz
Szenariotests und Migrationspläne ausrollen, Sicherheitslage laufend überwachen
Testen Sie Migrationsszenarien im Graphen, bevor Sie die Produktion berühren, und rollen Sie anschließend kontrolliert aus.
Output verifizierte Deployment-Artefakte · Migrations-Runbooks
Der Output jedes Moduls fließt zurück in den Graphen. Ihre kryptografische Sicherheitslage bleibt aktuell, wenn sich Standards und Risiken weiterentwickeln: kontinuierliche Handlungsfähigkeit statt einmaligem Audit.
Krypto-Agilität bedeutet, Algorithmen über den gesamten Stack hinweg schnell, sicher und wiederholt austauschen zu können, wenn sich Standards und Bedrohungen verändern. Die erste PQC-Migration wird nicht die letzte sein. Algorithmen werden abgelöst, neue werden standardisiert, Regulierer ergänzen Anforderungen. Organisationen, die diese Zyklen bewältigen, halten ihr Inventar aktuell, besitzen eine funktionierende Migrationsfähigkeit und klare Verantwortlichkeiten.
Wir erforschen außerdem Datenschutz im Quantencomputing, mit Fokus darauf, wie sensible Daten, Quantenschaltungen und proprietäre Algorithmen geschützt werden können, wenn Berechnungen künftig an Quantum-Cloud-Infrastruktur ausgelagert werden.
