Die Sicherheits- und Trust-Safety-Anbieterin Alice hat eine neue Finanzierungsrunde in Höhe von 140 Millionen US-Dollar bekanntgegeben. Ziel ist eine konsequente KI-Sicherheitsabwehr: KI-Systeme sollen robuster gegen neu auftretende Schwachstellen sowie gegen gezielte adversariale Angriffe werden. Mit dem jüngsten Kapital erhöht sich die Gesamtsumme der bisher eingeworbenen Mittel auf 280 Millionen US-Dollar.
Der Ausbau richtet sich dabei nicht nur auf technische Abwehrmechanismen, sondern auch auf Prozesse, die den Betrieb in Unternehmen absichern. Dazu gehören planbare Tests vor dem öffentlichen Einsatz sowie Schutzvorkehrungen, die während des laufenden Betriebs kontinuierlich wirken.
140 Millionen für mehr Schutz und skalierte Sicherheitsprozesse
Das Unternehmen plant, die neue Investition in mehrere Bereiche zu lenken. Einerseits soll die eigene KI-Plattform weiterentwickelt werden. Andererseits will Alice das Team hinter einem proprietären Intelligence-Datensatz ausbauen und die Vertriebs- und Marktdurchdringung weiter verstärken.
Die Runde wurde laut Ankündigung von Apax Digital Funds angeführt. Mitbeteiligte sind MoreTech, Phoenix Financial, Resolute Ventures, Grove Ventures, CRV, Highland Europe, Vintage Investments, Norwest, NFX und Claltech. Diese Mischung aus spezialisierten und etablierten Investoren unterstreicht den wachsenden Fokus auf Sicherheit im KI-Umfeld.
Wie Alice Modelle vor dem Release belastet
Alice arbeitet mit KI-Entwicklern zusammen, um grundlegende Modelle (Foundation Models) vor der öffentlichen Freigabe gezielt zu testen. Der Ansatz ist dabei eher wie ein Sicherheits-Check, der Schwachstellen sichtbar machen soll, bevor echte Nutzer oder Angreifer das System in Produktionsumgebungen erreichen.
Im Kern führt die Forschungseinheit simulierte schädliche Eingaben durch und testet außerdem komplexe, „agentische“ Aufgaben. Dadurch sollen auffällige oder erratische Verhaltensweisen sichtbar werden, die später in der Praxis zu Sicherheitsvorfällen führen können.
Zu den zentralen Angriffsszenarien, gegen die die Modelle durch diese Tests härter werden sollen, gehören Prompt-Injection und Jailbreak-Versuche. Die Idee dahinter: Wer bekannte Missbrauchsmuster systematisch provoziert, kann Schutzmechanismen gezielt verbessern und die Modelle im Verhalten stabilisieren.
Guardrails im Betrieb: kontinuierliches Red-Teaming und Laufzeitschutz
Sobald ein Modell in der Produktion läuft, ist der Schutz nicht „einmalig“, sondern muss fortlaufend funktionieren. Dafür bietet Alice nach eigenen Angaben kontinuierliches Red-Teaming sowie dynamische Laufzeit-Guardrails an. Diese sollen den Betrieb an die jeweiligen Geschäftsregeln anpassen und dabei helfen, ungewollte Aktionen zu verhindern.
Organisationen können dabei eigene interne Leitlinien konfigurieren. Zusätzlich sieht das Konzept vor, mögliche Sicherheitslücken zu simulieren, um Schwachstellen früh zu erkennen. Dazu kommt eine Überwachung der System- und Netzwerkaktivität in Echtzeit, mit der sich auch unerwartete Muster zeitnah untersuchen lassen.
So entsteht eine zweite Verteidigungsebene: Nicht nur das Modell selbst wird geprüft, sondern auch die Interaktion im laufenden Einsatz. Das ist besonders relevant, weil sich Angriffsstrategien mit der Zeit verändern.
Rabbit Hole: Datenbank für das Erkennen feindlicher Aktionen
Ein weiterer Baustein der Plattform ist eine proprietäre Datenbasis namens Rabbit Hole. Laut Beschreibung wurde diese Datenquelle über fast ein Jahrzehnt aufgebaut. Dabei wurden digitale Aktivitäten verfolgt, die mit Betrug, ideologischem Extremismus und Manipulationskampagnen in Verbindung stehen.
Die Plattform nutzt diese historische und umfangreiche Sammlung schädlicher Inhalte, um feindliche Handlungen gegen generative KI-Systeme zu erkennen und abzufangen. Für Unternehmen bedeutet das: Der Abwehransatz stützt sich nicht nur auf allgemeine Regeln, sondern auch auf einen großen Datenfundus, der potenziell gefährliche Muster sichtbar machen soll.
Forschungsstandort und Zusammenarbeit mit Modell-Entwicklern
Alice betreibt außerdem eine eigene Forschungsumgebung, in der die Verwundbarkeiten von Machine-Learning-Architekturen untersucht werden. Ein Fokus liegt darauf, typische Fehlerquellen und Schwachstellen möglichst früh zu identifizieren.
Im Labor arbeiten laut Ankündigung mehr als 150 Spezialistinnen und Spezialisten. Die Forschenden kooperieren mit großen Entwicklern von Modellen, um mögliche Manipulationsvektoren zu analysieren und potenzielle Sicherheitslücken proaktiv zu schließen.
Dieser Ansatz trägt dem Umstand Rechnung, dass KI-Systeme komplex sind und Angriffe nicht immer nur aus einem einzigen Winkel kommen. Stattdessen braucht es ein breites Verständnis dafür, wie Systeme versagen und wie sich diese Fehler ausnutzen lassen.
Warum der Ausbau jetzt besonders relevant ist
Der CEO und Mitgründer Noam Schwartz betont in der Mitteilung sinngemäß, dass KI grundsätzlich auf unzählige Arten missbraucht werden kann. Ein entscheidender Punkt: Man kann sich nur schwer gegen etwas verteidigen, das man noch nicht gesehen hat.
Alice verweist darauf, dass das Team über Jahre gelernt hat, wie Menschen Technologie in großem Maßstab missbrauchen – zunächst auf den größten Plattformen und inzwischen auch in der Art, wie diese Methoden an KI-Modellen getestet werden. Der Anspruch: Fähigkeiten möglichst früh „demokratisieren“, während Sicherheitsmechanismen mitwachsen.
Die neue Finanzierungsrunde wird damit auch als Schritt verstanden, die Lücke zwischen dem schnellen Fortschritt bei KI-Funktionalitäten und der Weiterentwicklung von wirksamen Schutzmaßnahmen zu schließen.
Aus „ActiveFence“ wurde Alice
Ursprünglich firmierte das Unternehmen unter dem Namen ActiveFence. Alice hat seinen Hauptsitz in New York und Tel Aviv. Mit dem Ausbau von Team und Plattform setzt das Unternehmen auf eine Kombination aus Forschung, Testmethodik und betrieblichen Guardrails.
Einordnung: Mehr Investitionen in die KI-Sicherheitsabwehr
Die Entwicklung zeigt, dass KI-Sicherheit zunehmend als zentraler Bestandteil von Produktreife betrachtet wird. Während generative Modelle in vielen Unternehmen bereits im Alltag ankommen, steigt gleichzeitig der Bedarf an strukturierten Prüfungen und an laufenden Schutzmechanismen.
Mit der Finanzierung will Alice vor allem die eigenen Abläufe skalieren: von stress-testartigen Angriffssimulationen vor dem Release bis hin zu dynamischen Laufzeitvorkehrungen. Für Unternehmen kann das ein Weg sein, Risiken besser zu managen, ohne den Einsatz von KI-Systemen komplett auszubremsen.
Fazit: Die angekündigten 140 Millionen US-Dollar stärken die KI-Sicherheitsabwehr von Alice in mehreren Dimensionen: Plattformentwicklung, Ausbau von Datensätzen und Forschung sowie kontinuierliche Guardrails im Betrieb. Damit positioniert sich das Unternehmen als Partner für Trust, Safety und Sicherheitspraktiken rund um den produktiven Einsatz von KI.
