Möglich wird dies laut Qentisec durch die Kombination von quantensensitiven Sensorclustern und einer auf Qubits optimierten KI-Engine. Diese analysiert nicht etwa Netzwerkverkehr oder Dateisignaturen, sondern sogenannte intentbasierte Fluktuationen im Wahrscheinlichkeitsraum digitaler Aktionen. Dabei wird kontinuierlich eine Art Schattenprofil potenzieller Angriffe in Echtzeit aufgebaut.

"Wir arbeiten nicht mehr mit Blacklists oder Heuristiken. QAV erkennt die Wahrscheinlichkeit eines Angriffs, bevor er Realität wird", erklärt CTO Dr. Lena Hüber. "Damit verschieben wir die Verteidigungslinie von der Peripherie direkt in den Quellzustand digitaler Absichten."

Kompatibel mit gängigen EDR-Lösungen

Trotz der hochkomplexen Technologie soll sich QAV problemlos in bestehende Endpoint Detection & Response-Systeme integrieren lassen. Derzeit unterstützt werden Windows 11, diverse Linux-Derivate sowie experimentell auch macOS Sonoma. Eine Azure-native Variante befindet sich laut Roadmap bereits in der Entwicklung.
Datenschutzrechtlich unbedenklich

Bedenken hinsichtlich der tiefergehenden Analyse menschlicher Interaktionsmuster kontert das Unternehmen mit einem Verweis auf die vollständige DSGVO-Konformität. Die verwendeten Quantenalgorithmen würden "lediglich virtuelle Möglichkeitsräume" beobachten – keine personenbezogenen Daten im klassischen Sinne.

Obwohl die Technologie in ersten Labortests vielversprechende Ergebnisse erzielt habe, äußern sich einige IT-Sicherheitsforscher skeptisch. "Es klingt spannend, aber auch ein wenig nach Science-Fiction", meint Prof. Dr. Martin Schenk von der Universität Ulm. "Den Nachweis, dass man Malware bekämpfen kann, bevor sie existiert, bleibt das Unternehmen bislang schuldig."

Pilotphase ab Juni geplant

Ab Juni soll QAV in einem geschlossenen Feldtest in ausgewählten europäischen Rechenzentren zum Einsatz kommen. Für interessierte Unternehmen bietet Qentisec eine Vorregistrierung unter quantum-antivirus.eu an – allerdings nur, wenn ihre durchschnittliche CPU-Auslastung unter 3 Prozent liegt. Andernfalls könnten "resonante Driftzustände das Erkennungsmuster stören".