RevEng.AI erhält 15 Millionen Dollar Series-A-Finanzierung, um die Sicherheit und Integrität von künstlich generiertem Software-Code zu überprüfen

Da künstlich generierter Code immer mehr in Unternehmen und Regierungssysteme integriert wird, versuchen Cyber-Sicherheits-Startups, ein wachsendes Vertrauensproblem zu lösen: Wie können Organisationen überprüfen, was tatsächlich in der Software läuft, die sie bereitstellen? RevEng.AI hat eine Series-A-Finanzierungsrunde von 15 Millionen Dollar angekündigt, die von dem NATO-Innovationsfonds geleitet wird, mit Beteiligung von Sands Capital, In-Q-Tel, IQ Capital und Episode One. Das Unternehmen sagt, dass die Finanzierung dazu beitragen wird, seine Plattform zu erweitern, die darauf ausgelegt ist, kompilierte Software-Binaries auf versteckte Bedrohungen, schädliche Funktionalitäten und Software-Lieferketten-Risiken zu analysieren.

Das in London ansässige Unternehmen konzentriert sich auf eine wachsende Herausforderung in der Cybersicherheit: die Unfähigkeit von Organisationen, Software vollständig zu inspizieren, nachdem sie in ausführbare Form kompiliert wurde. Traditionelle Anwendungssicherheitstools konzentrieren sich hauptsächlich auf die Analyse von Quellcode, Repositories und Paketmetadaten. Die kompilierten Binaries, die tatsächlich auf Systemen laufen, bleiben jedoch oft undurchsichtig, insbesondere bei der Behandlung von Drittanbieter-Software, Firmware oder Closed-Source-Anwendungen.

Das wachsende Risiko von künstlich generiertem Code

Die Software-Industrie durchläuft eine große Transformation, da künstliche Intelligenz-basierte Code-Generatoren zu immer autonomeren Codieragenten werden, die in der Lage sind, große Mengen an Software mit minimaler menschlicher Aufsicht zu generieren und bereitzustellen. Während diese Veränderung die Entwicklungszyklen beschleunigt, schafft sie auch neue Sicherheitsblindstellen.

RevEng.AI argumentiert, dass Organisationen in eine Ära eintreten, in der viel von der bereitgestellten Software möglicherweise nie von einem Menschen vollständig überprüft wird. Das wirft Bedenken hinsichtlich versteckter Schwachstellen, eingebetteter schädlicher Funktionalitäten und ungewollter Verhaltensweisen auf, die innerhalb von kompilierten Ausführbaren unsichtbar bleiben können.

Dieses Problem wird besonders bedeutend in Umgebungen, in denen Software Finanzsysteme, Gesundheitsnetzwerke, Energieversorgungsnetze, Transportsysteme und Verteidigungsoperationen antreibt. Ein kompromittierter Software-Komponente, der in einer Abhängigkeitskette vergraben ist, kann möglicherweise Millionen von Benutzern oder kritische Infrastrukturen beeinträchtigen.

Software-Lieferketten-Angriffe sind bereits zu einer der am schnellsten wachsenden Cybersicherheitsbedrohungen weltweit geworden. Hochkarätige Vorfälle in den letzten Jahren haben gezeigt, wie Angreifer vertrauenswürdige Software-Updates oder Drittanbieter-Bibliotheken infiltrieren können, um einen breiten Zugang zu Unternehmenssystemen zu erhalten. RevEng.AI versucht, diese Herausforderung zu meistern, indem es die Überprüfungsbemühungen direkt auf die Binär-Ebene verlagert.

Software-Analyse ohne Quellcode

Ein bemerkenswerter Aspekt von RevEng.AIs Technologie ist, dass sie ohne Zugriff auf den Quellcode funktioniert. Stattdessen arbeitet die Plattform direkt mit kompilierten Binaries, Ausführbaren, Firmware und anderen maschinenlesbaren Software-Artefakten.

Dieser Ansatz ist wichtig, weil viele Organisationen regelmäßig auf Software vertrauen, die extern von Anbietern, Open-Source-Communities oder Auftragnehmern entwickelt wird. In vielen Fällen ist der ursprüngliche Quellcode möglicherweise nicht zugänglich, praktisch zu inspizieren oder überhaupt verfügbar.

RevEng.AIs Plattform verwendet ein grundlegendes KI-Modell namens BinNet, das das Unternehmen sagt, neben Elite-Cyber-Einheiten innerhalb verbündeter Regierungen und kommerzieller Sicherheitsteams trainiert wurde. Das System ist darauf ausgelegt, Reverse-Engineering-Aufgaben zu automatisieren, die traditionell von hochspezialisierten Experten durchgeführt werden.

Indem die Plattform Binaries direkt untersucht, kann sie angeblich versteckte Komponenten, verdächtige Release-Änderungen, schädliche Verhaltensweisen, Schwachstellen und unerwartete Funktionalitäten identifizieren, die in Software-Artefakten vor ihrer Bereitstellung eingebettet sind.

Das Unternehmen sagt, dass dies die Zeit und das Fachwissen, das zur manuellen Überprüfung der Software-Integrität erforderlich ist, dramatisch reduziert, ein Bereich, der historisch von knappem Reverse-Engineering-Talent abhängig war.

Warum Binär-Ebene-Verifizierung wichtig ist

Viel von der heutigen Cybersicherheits-Tooling konzentriert sich immer noch auf Quellcode-Repositorys und deklarierte Software-Abhängigkeiten. Die kompilierte ausführbare Datei, die letztendlich auf einer Maschine läuft, kann sich jedoch erheblich von dem unterscheiden, was Organisationen glauben, sie bereitzustellen.

Dieser Unterschied wird immer wichtiger, da KI-Systeme beginnen, Software autonom zu generieren. Entwicklungsteams mögen nicht jeden Abhängigkeit, generierten Modul oder eingebettetes Verhalten innerhalb von KI-gesteuerter Software vollständig verstehen.

RevEng.AIs Ansatz behandelt die kompilierte Binärdatei selbst als die endgültige Wahrheit. Anstatt sich ausschließlich auf Erklärungen zu verlassen, was die Software enthält, versucht die Plattform, zu überprüfen, was tatsächlich innerhalb der ausführbaren Datei vorhanden ist, die auf Produktions-Systemen läuft.

Laut dem Unternehmen kann seine Plattform neue Software-Veröffentlichungen mit vertrauenswürdigen Versionen vergleichen, anormale Abweichungen zwischen Builds identifizieren und versteckte oder nicht deklarierte Komponenten aufdecken, die während der Entwicklung oder Bereitstellung eingeführt wurden.

Diese Art der Verifizierung könnte besonders wichtig für Organisationen werden, die komplexe Software-Lieferketten verwalten, die Drittanbieter, Auftragnehmer, Open-Source-Komponenten und künstlich generierten Code umfassen.

Die Zukunft der Software-Verifizierung

Der Aufstieg autonomer Codier-Systeme wird wahrscheinlich die Art und Weise verändern, wie Organisationen über Software-Vertrauen und -Sicherheit in den nächsten zehn Jahren nachdenken. Da künstlich generierte Software häufiger wird, kann die Menge an Code, die in Produktionsumgebungen eintritt, möglicherweise die Menge übersteigen, die menschliche Prüfer realistisch manuell überprüfen können.

Diese Veränderung könnte Binär-Ebene-Verifizierung und automatisierte Reverse-Engineering in eine zentralere Rolle innerhalb von Unternehmens-Cybersicherheits-Operationen drängen. Anstatt Reverse-Engineering als eine Nischen-Disziplin zu behandeln, die nur für Elite-Sicherheitsforscher reserviert ist, könnten Organisationen beginnen, kontinuierliche Binär-Inspektion direkt in Software-Beschaffung, -Bereitstellung und -Update-Workflows zu integrieren.

Die Auswirkungen gehen über traditionelle Cybersicherheit hinaus. Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Energie, Transport, Fertigung und Verteidigung hängen zunehmend von vernetzten Software-Ökosystemen ab, in denen versteckte Schwachstellen oder schädliche Funktionalitäten operative Konsequenzen haben können.

Gleichzeitig kann die schnelle Adoption von KI-Codieragenten Druck für völlig neue Formen der Software-Verantwortlichkeit erzeugen. Organisationen könnten schließlich unabhängige Verifizierungsschichten benötigen, die in der Lage sind, zu bestätigen, dass bereitgestellte Software wie erwartet funktioniert, unabhängig davon, wie oder wo der Code generiert wurde.

Da die Software-Entwicklung immer mehr automatisiert wird, könnten Technologien, die sich auf die Inspektion von kompilierten Binaries konzentrieren, anstatt sich ausschließlich auf Quellcode-Analyse zu verlassen, ein wichtiger Teil davon werden, wie Unternehmen die nächste Generation von KI-gesteuerter Infrastruktur sichern.