RevEng erhält 4,15 Millionen US-Dollar, um Software-Lieferketten mit KI zu sichern

Das in London ansässige Unternehmen RevEng hat 4,15 Millionen US-Dollar an Seed-Finanzierung erhalten, unterstützt von Sands Capital, In-Q-Tel Capital, IQ Capital, und Episode 1 Ventures, um grundlegende KI-Modelle zu entwickeln, die in der Lage sind, Bedrohungen und Schwachstellen in kompilierten Software-Code ohne Zugriff auf Quellcode zu erkennen. Da McKinsey schätzt, dass der globale Markt für Cybersicherheit 1,5 bis 2 Billionen US-Dollar erreichen könnte, positioniert diese Investition RevEng, um eine wichtige Rolle bei der Neugestaltung der Art und Weise zu spielen, wie Organisationen ihre Software-Lieferketten verteidigen – insbesondere in einer Ära, in der traditionelle Tools Schwierigkeiten haben, mit KI-generiertem Code und undurchsichtigen Drittanbieterkomponenten Schritt zu halten.

Die Überbrückung der Blindheit in der Cybersicherheit

Die Unternehmenswelt kämpft mit einem beispiellosen Anstieg von Software-Lieferkettengriffen – 45% der Organisationen werden voraussichtlich in diesem Jahr derartige Verletzungen erleiden. Das Problem verschärft sich, da die Abhängigkeit von Open-Source-Komponenten und KI-generiertem Code steigt, während die meisten Sicherheits-Tools Zugriff auf Quellcode benötigen, um versteckte Schwachstellen zu erkennen.

RevEng schließt diese kritische Lücke, indem es binären Software-Code direkt analysiert – es untersucht kompilierten Code, Firmware und ausführbare Dateien, um Anomalien wie versteckte Hintertüren, schädliches Verhalten oder Zero-Day-Schwachstellen zu erkennen.

BinNet™: Der KI-Motor hinter der Innovation

Zentral für die Plattform ist BinNet™, das größte grundlegende KI-Modell, das für das Verständnis der Semantik von Maschinencode entwickelt wurde. Es wird auf verschiedenen binären Datenbanken (x86, x86_64, ARM64) und Programmiersprachen (C, C++, Go, Rust) trainiert und ermöglicht es somit:

• Die Rekonstruktion höherer Programmlogik und -fluss
• Die Erkennung unbekannter Bedrohungen und Schwachstellen im großen Maßstab
• Die automatische Generierung von YARA-Regeln für die Bedrohungsjagd
• Die Entpackung von verschlüsselter Malware unter Verwendung von dynamischer Sandboxing
• Die Emulation von Funktionen zur Extraktion von verschlüsselten Zeichenfolgen

Die Plattform von RevEng verwendet fortschrittliche maschinelle Lernalgorithmen, die speziell dafür trainiert wurden, die Struktur und das Verhalten von kompilierten Software-Code zu verstehen. Durch die Analyse von Kontrollfluss, Funktionsbeziehungen und Anweisungsmustern kann es aussagekräftige Erkenntnisse aus Binärdateien gewinnen – es identifiziert schädliche Komponenten, erkennt Zero-Day-Schwachstellen und deckt versteckte Hintertüren auf. Dies ermöglicht es Sicherheitsteams, die Integrität von Software-Paketen zu bewerten, auch wenn der Quellcode nicht verfügbar ist, und wandelt zuvor unzugängliche ausführbare Dateien in transparente und überprüfbare Artefakte um.

Führung und strategische Unterstützung

An der Spitze von RevEng steht Dr. James Patrick-Evans, ein weltweit anerkannter Experte für KI und maschinelles Lernen in der binären Analyse. Mit einem PhD in Cybersicherheit und KI von der Royal Holloway und vorherigen Rollen bei F-Secure, Mozilla und MWR bringt er tiefes Know-how in sicherer Software-Entwicklung und Bedrohungserkennung auf niedriger Ebene mit. Sein Ziel ist es, die Fähigkeiten zur Umkehrung der Ingenieurskunst – traditionell auf Elite-Spezialisten beschränkt – durch Automatisierung und KI zu skalieren.

Das Unternehmen hat bereits Glaubwürdigkeit durch seine Auswahl in zwei renommierten Programmen erlangt: das NCSC für Startups und Intel (INTC ) Ignite 2024. Diese Beschleuniger haben RevEng kritischen Zugang zu Regierungs-Sicherheitsnetzwerken, technischen Beratern und kommerziellen Partnerschaften – einschließlich innerhalb von Intel selbst – beschleunigt und sowohl die Produktentwicklung als auch den Markteintritt vorangetrieben.

Was kommt als Nächstes

Nach seiner Seed-Finanzierung von 4,15 Millionen US-Dollar wird RevEng seine Präsenz in den US-amerikanischen Bundes- und Verteidigungssektoren ausbauen und sein Ingenieur-Team skalieren. Zukünftige Pläne umfassen die Erweiterung der Plattform, um zusätzliche Architekturen wie MIPS, RISC-V und PPC zu unterstützen, die Entwicklung von Cross-Architektur-Symbolabgleich und die Vertiefung von Integrationen mit Tools wie Splunk, Cutter und Radare2. Die Plattform wird auch private Cloud- und On-Premise-Implementierungen unterstützen, um die volle Einhaltung von Unternehmens- und Regierungsdatenrichtlinien zu ermöglichen.

In einem Cybersicherheitsmarkt, der voraussichtlich 2 Billionen US-Dollar überschreiten wird, ist RevEng einzigartig positioniert, um KI-nativen Lösungen zu liefern, die auf binärer Ebene arbeiten – sie decken versteckte Schwachstellen in Software auf, wo traditionelle Tools versagen. Wie Sands Capital bemerkte, “RevEng geht einen kritischen Herausforderung in der Cybersicherheit mit seinem innovativen Ansatz an. Wir sind stolz, ihre Vision zu unterstützen…”

Mit technischer Glaubwürdigkeit, strategischer Unterstützung und wachsender kommerzieller Dynamik ist RevEng bereit, eine grundlegende Kraft in der Sicherung der modernen Software-Lieferkette zu werden.

Die Zukunft der Cybersicherheit

Da Software-Lieferketten fragmentierter, undurchsichtiger und global vernetzter werden, sind traditionelle Sicherheitsmethoden – die auf Quellcode-Zugriff oder manueller Prüfung basieren – nicht länger ausreichend. Der Aufstieg der KI-gesteuerten binären Code-Scanning stellt einen wichtigen Wendepunkt dar. Diese Modelle identifizieren nicht nur bekannte Schwachstellen – sie interpretieren das Verhalten und die Struktur von Binärdateien, um neue Bedrohungen aufzudecken, auch in Black-Box-Umgebungen.

Dieser Wandel spiegelt eine breitere Branchenbewegung zu autonomer, skalierbarer Cybersicherheits-Infrastruktur wider – wo KI nicht nur Analysten unterstützt, sondern eine Voraussetzung für das Mithalten ist. In einer Welt, in der mehr als 300.000 neue Malware-Beispiele täglich auftauchen und 70% nie wieder gesehen werden, bietet die automatisierte binäre Analyse einen der wenigen gangbaren Wege, um Echtzeit-Sichtbarkeit über den gesamten Software-Stack zu erhalten.

Grundlegende Modelle wie diejenigen, die die KI-gesteuerte Umkehrung der Ingenieurskunst antreiben, werden zunehmend die Grundlage für nationale Sicherheitsbemühungen, DevSecOps-Pipelines, und sogar Software-Beschaffungsprozesse bilden. Ihre Fähigkeit, die Code-Integrität im großen Maßstab zu überprüfen – unabhängig von der Transparenz der Hersteller – wird neu definieren, wie Vertrauen im digitalen Ökosystem etabliert wird. Im Laufe der Zeit könnte diese Technologie so fundamental für die Cybersicherheit werden wie Virenscanner-Engines in der letzten Ära.