Horizon3 sichert 250 Millionen Dollar in Serie-E-Finanzierung bei einer Bewertung von über 2 Milliarden Dollar, um autonomes AI-Penetration-Testing zu erweitern

Horizon3 hat 250 Millionen Dollar in Serie-E-Finanzierung bei einer Bewertung von über 2 Milliarden Dollar aufgenommen, was dem Cybersicherheitsunternehmen erhebliches neues Kapital für die Erweiterung seiner autonomen Penetration-Test-Plattform und den weiteren Ausbau der automatisierten Abwehrmaßnahmen gibt.

Die Finanzierungsrunde wurde von den bestehenden Investoren NightDragon und New Enterprise Associates (NEA) gemeinsam geleitet. Horizon3 gibt an, dass seine Bewertung seit der Serie-D-Finanzierung vor über einem Jahr, bei der die Bewertung bei 650 Millionen Dollar lag, mehr als verdreifacht hat.

Die Finanzierung erfolgt zu einem Zeitpunkt, an dem Sicherheitsteams mit einem zunehmend schwierigen Ungleichgewicht konfrontiert sind. Künstliche Intelligenz kann Angreifern helfen, Schwachstellen zu identifizieren, Techniken anzupassen und in kompromittierten Umgebungen schneller zu agieren, während viele Organisationen noch auf Schwachstellen-Scans und periodische Penetrationstests angewiesen sind, die nur ein Momentbild ihrer Sicherheitslage liefern.

Horizon3 setzt darauf, dass Organisationen darauf reagieren, indem sie ihre eigene Infrastruktur kontinuierlich angreifen, bevor jemand anderes dies tut.

Penetration-Testing in einen kontinuierlichen Prozess umwandeln

Horizon3 ist das Unternehmen hinter NodeZero, einer Plattform, die darauf ausgelegt ist, autonom Penetrationstests gegen interne Netzwerke, externe Infrastrukturen, Cloud-Umgebungen, Kubernetes-Deployments und andere Komponenten des Technologie-Stapels eines Unternehmens durchzuführen.

Anstatt einfach eine Liste bekannter Schwachstellen zu erstellen, versucht NodeZero, Schwachstellen auszunutzen und sie zu vollständigen Angriffspfaden zu kombinieren. Eine Fehlkonfiguration könnte beispielsweise Anmeldeinformationen offenlegen, die dann Zugang zu einem anderen System gewähren und letztendlich zu sensiblen Daten oder administrativen Rechten führen könnten.

Dieser Ansatz soll zwischen Schwachstellen, die theoretisch existieren, und Schwachstellen, die tatsächlich genutzt werden können, um bedeutenden Schaden anzurichten, unterscheiden.

Während eines Tests können Organisationen die verwendeten Techniken über eine Echtzeit-Schnittstelle beobachten. Sobald der Test abgeschlossen ist, liefert die Plattform den Beweis der Ausnutzung, kartiert die Schritte durch die Umgebung und empfiehlt Maßnahmen, um den Angriffspfad zu unterbrechen. Sicherheitsteams können dann den relevanten Test erneut ausführen, um zu überprüfen, ob eine Reparatur erfolgreich war.

NodeZero kann auch Probleme identifizieren, die nicht von einer herkömmlichen Software-Schwachstelle abhängen, einschließlich schwacher Passwörter, offengelegter Anmeldeinformationen, unwirksamer Sicherheitskontrollen, Datenlecks und schlechter Netzwerkteilung. Seine internen Tests können von lokalen Systemen in Dienste wie Amazon Web Services, Microsoft Azure und Microsoft 365 wechseln, wenn ein ausnutzbarer Pfad existiert.

Das umfassendere Ziel ist es, gelegentliche Bewertungen durch einen sich wiederholenden Zyklus von Schwachstellenfindung, -behebung und erneuter Umgebungsprüfung zu ersetzen.

Wie Horizon3 AI ohne vollständige Kontrolle einsetzt

Obwohl Horizon3 NodeZero als autonomen AI-Hacker bezeichnet, ist seine Architektur kontrollierter als dieser Begriff vermuten lässt.

Die Plattform kombiniert graphbasiertes Reasoning, maschinelles Lernen, deterministische Logik und eng gefasste generative AI. Sie erstellt eine Karte von Systemen, Benutzern, Anmeldeinformationen und Beziehungen innerhalb einer Umgebung und nutzt diese Informationen, um mögliche Angriffspfade zu planen und zu priorisieren.

Generative AI wird für Aufgaben wie die Identifizierung hochwertiger Systeme, die Interpretation des potenziellen Geschäftseinflusses von kompromittierten Daten, die Erstellung von Executive-Zusammenfassungen und die Vorschlag von zusätzlichen Strategien verwendet, wenn ein Test auf ein Hindernis trifft. Maschinelles Lernen kann Dateien und Verhaltensweisen klassifizieren, während graphbasiertes Reasoning hilft, zu bestimmen, wie einzelne Schwachstellen miteinander in Verbindung stehen.

Wichtig ist, dass Horizon3 angibt, dass generative Modelle keine Exploits erstellen oder direkt ausführen. Die zum Angriff auf Produktionsumgebungen verwendeten Aktionen sind deterministisch, vorvalidiert und durch die Testkonfiguration eingeschränkt. Diese Trennung soll die Anpassungsfähigkeit, die mit AI verbunden ist, erhalten, während die Unvorhersehbarkeit, die durch die unabhängige Erstellung von Angriffscodes durch ein großes Sprachmodell entsteht, reduziert wird.

High-Value-Targeting, eine der neueren Fähigkeiten der Plattform, veranschaulicht diesen Ansatz. Das System bewertet Namensmuster, Rechte, Netzwerkbeziehungen und Geschäftskontext, um Ziele wie Domänencontroller, administrative Konten und Datenbankserver zu identifizieren. Es kann dann die Angriffspfade priorisieren, die wahrscheinlich den größten operativen oder finanziellen Einfluss haben, anstatt jedem zugänglichen System gleiche Bedeutung beizumessen.

Wachstum jenseits der traditionellen Schwachstellenverwaltung

Horizon3 gibt an, dass seine Technologie etwa 310.000 Tests in der Produktion abgeschlossen und von über 7.000 Organisationen verwendet wird, darunter Banken, Gesundheitsnetzwerke, Regierungsbehörden und vier Fortune-10-Unternehmen.

Das Unternehmen gab auch ein Wachstum des jährlichen wiederkehrenden Umsatzes von 120 % an. Diese Zahlen helfen zu erklären, warum Investoren bereit waren, eine erhebliche Spätfinanzierungsrunde bei einer deutlich höheren Bewertung zu unterstützen, obwohl sie Unternehmensberichte bleiben.

Die Finanzierungsrunde hat sieben neue Investoren angezogen: Acrew Capital, Blue Cloud Ventures, Demeter Group, EDBI, PSG, SAIC und Sapphire Ventures. Zu den wiederkehrenden Investoren gehörten Craft Ventures, Prosperity7 Ventures, Qualcomm (QCOM ) Ventures, Ridge Ventures und SignalFire.

NightDragon-Gründer Dave DeWalt, der zuvor FireEye und McAfee geleitet hat, und NightDragon-Geschäftsführer Morgan Kyauk werden dem Vorstand von Horizon3 beitreten, als Teil der Transaktion.

Finanzierung der globalen Expansion und autonomen Abwehr

Horizon3 plant, das neue Kapital für die kommerzielle Expansion, internationale Expansion und Produktentwicklung aufzuteilen.

Das Unternehmen beabsichtigt, seine Vertriebs-, Marketing- und Channel-Operationen bei Unternehmens-, Mittelstands- und Regierungskunden auszubauen. International plant es, in Singapur und Australien zu expandieren, während es seine bestehende Präsenz in Europa, dem Nahen Osten und Afrika ausbaut.

Der bedeutendere Teil der Straßenkarte beinhaltet den Übergang von der Identifizierung ausnutzbarer Probleme.

Horizon3 plant, autonome Blue-Team-Agents zu entwickeln, die auf die Ergebnisse von NodeZero reagieren können. Das langfristige Konzept ist eine kontinuierliche Lernschleife, in der ein offensives System eine Schwachstelle identifiziert und beweist, ein defensives Agent eine Korrektur implementiert oder vorschlägt und NodeZero die Umgebung erneut testet, um zu bestätigen, dass der Pfad geschlossen wurde.

Das Unternehmen hat bereits Integrationen über seinen Model-Context-Protocol-Server eingeführt, der Penetrationstest-Ergebnisse an Tools wie Jira, GitHub, Sicherheitsorchestrierungsplattformen und Infrastruktur-als-Code-Workflows übergeben kann. Mögliche Aktionen umfassen das Rotieren kompromittierter Anmeldeinformationen, die Anpassung von Endpunkterkennungsregeln, die Bereitstellung von Kompensationskontrollen und die Überprüfung, ob eine Abwehrmaßnahme erfolgreich war.

NodeZero kann auch Tripwires bereitstellen, die als Lockvogel-Ziele auf verletzlichen oder strategisch wichtigen Vermögenswerten platziert werden. Wenn ein tatsächlicher Eindringling später mit einem davon interagiert, kann das System die Organisation warnen, dass möglicherweise schädliche Aktivitäten im Gange sind.

Von der Problemerkennung zur Sicherheitsbeweisführung

Die Serie-E spiegelt eine breitere Veränderung in der Bewertung von Cybersicherheitsrisiken wider.

Traditionelle Schwachstellenverwaltung produziert oft mehr Ergebnisse, als Sicherheitsteams realistisch angehen können. Schweregradbewertungen können anzeigen, dass ein Fehler im Allgemeinen gefährlich ist, aber sie zeigen nicht immer, ob er erreicht, mit anderen Schwachstellen kombiniert oder in einer bestimmten Organisation genutzt werden kann, um ein wichtiges System zu kompromittieren.

Autonomes Penetration-Testing versucht, diese Lücke zu schließen, indem es Beweise dafür liefert, was ein Angreifer unter realen Bedingungen erreichen könnte. Die nächste Herausforderung besteht darin, zu bestimmen, wie viel des resultierenden Abwehrprozesses automatisiert werden kann, ohne neue operative Risiken einzuführen.

Die Erlaubnis, defensive Agenten Anmeldeinformationen, Konfigurationen oder Sicherheitsrichtlinien zu ändern, könnte die Reaktionszeiten erheblich reduzieren. Es erfordert jedoch auch strenge Genehmigungsgrenzen, Überwachungsprotokolle, Rückgängig-Mechanismen und Sicherheitsvorkehrungen, um zu verhindern, dass eine automatisierte Korrektur legitime Systeme stört.

Horizon3’s neue Finanzierung gibt ihm die Ressourcen, um diesen Übergang in einem viel größeren Maßstab zu verfolgen. Sein Fortschritt wird helfen, zu bestimmen, ob autonomes Penetration-Testing primär ein schnelleres Sicherheitsbewertungstool bleibt oder sich zu einer umfassenderen Kontrollschicht entwickelt, in der AI-Systeme kontinuierlich Unternehmensinfrastrukturen angreifen, reparieren und validieren.

Die 250-Millionen-Dollar-Finanzierungsrunde legt nahe, dass Investoren glauben, dass das letztere Modell ein wichtiger Teil der Verteidigung zunehmend komplexer Netzwerke durch Organisationen werden könnte. Der Beweis, dass es sicher und konsistent eingesetzt werden kann, wird nun ebenso wichtig sein wie der Beweis, dass die Technologie einen Weg hinein finden kann.