RevEng recauda $4,15 millones para proteger las cadenas de suministro de software con IA

La empresa con sede en Londres, RevEng, ha recaudado $4,15 millones en financiación de semilla, respaldada por Sands Capital, In-Q-Tel Capital, IQ Capital, y Episode 1 Ventures, para construir modelos de IA fundamentales capaces de detectar amenazas y vulnerabilidades en software compilado sin acceso al código fuente. Según las estimaciones de McKinsey, el mercado global de oportunidades de ciberseguridad podría alcanzar $1,5 a $2 billones, esta inversión posiciona a RevEng para desempeñar un papel vital en la redefinición de cómo las organizaciones defienden sus cadenas de suministro de software, especialmente en una era en la que las herramientas tradicionales luchan por mantenerse al día con el código generado por IA y los componentes de terceros opacos.

Cubriendo el punto ciego en la defensa cibernética

El mundo empresarial se enfrenta a un aumento sin precedentes de ataques a la cadena de suministro de software, 45% de las organizaciones se espera que sufran este tipo de brechas este año. El problema se intensifica a medida que aumentan las dependencias de componentes de código abierto y código generado por IA, mientras que la mayoría de las herramientas de seguridad requieren acceso al código fuente para detectar vulnerabilidades ocultas.

RevEng aborda esta brecha crítica analizando el software binario directamente, examinando el código compilado, el firmware y los ejecutables para detectar anomalías como puertas traseras ocultas, comportamiento malicioso o vulnerabilidades de día cero.

BinNet™: El motor de IA detrás de la innovación

Central a la plataforma es BinNet™, el modelo de IA fundamental más grande construido para comprender la semántica del código de máquina. Está entrenado en conjuntos de datos binarios diversos (x86, x86_64, ARM64) y lenguajes de programación (C, C++, Go, Rust), lo que le permite:

• Reconstruir la lógica y el flujo de programa de nivel superior
• Detectar amenazas y vulnerabilidades desconocidas a gran escala
• Generar automáticamente reglas YARA para la caza de amenazas
• Desempacar malware ofuscado utilizando sandbox dinámico
• Emular funciones para extraer cadenas cifradas

La plataforma de RevEng utiliza modelos de aprendizaje automático avanzados entrenados específicamente para comprender la estructura y el comportamiento del software compilado. Al analizar el flujo de control, las relaciones de funciones y los patrones de instrucciones, puede extraer información significativa de los binarios, identificando componentes maliciosos, detectando vulnerabilidades de día cero y revelando puertas traseras ocultas. Esto permite a los equipos de seguridad evaluar la integridad de los paquetes de software, incluso cuando el código fuente no está disponible, convirtiendo los ejecutables previamente inaccesibles en artefactos transparentes y verificables.

Liderazgo y respaldo estratégico

Al frente de RevEng se encuentra Dr. James Patrick-Evans, un experto mundialmente reconocido en IA y aprendizaje automático para análisis binario. Con un doctorado en Ciberseguridad y IA de Royal Holloway, y roles anteriores en F‑Secure, Mozilla y MWR, aporta una profunda experiencia en ingeniería de software segura y detección de amenazas de bajo nivel. Su objetivo es escalar las capacidades de ingeniería inversa, tradicionalmente limitadas a especialistas de élite, a través de la automatización y la IA.

La empresa ya ha ganado credibilidad a través de su selección en dos programas muy respetados: el programa NCSC para startups del Reino Unido y Intel (INTC ) Ignite 2024. Estos aceleradores proporcionaron a RevEng un acceso crítico a redes de seguridad gubernamentales, asesores técnicos y socios comerciales, incluyendo dentro de Intel mismo, acelerando tanto el desarrollo de productos como la entrada en el mercado.

Qué está por venir

Después de su aumento de semilla de $4,15 millones, RevEng está listo para expandir su presencia en los sectores federales y de defensa de EE. UU. mientras escala su equipo de ingeniería. Los planes futuros incluyen extender la plataforma para admitir arquitecturas adicionales como MIPS, RISC‑V y PPC, desarrollar coincidencia de símbolos entre arquitecturas y profundizar las integraciones con herramientas como Splunk, Cutter y Radare2. La plataforma también admitirá la implementación en la nube privada y local, lo que permitirá el cumplimiento total de las políticas de datos de empresa y gobierno.

En un mercado de ciberseguridad que se proyecta superar $2 billones, RevEng está única mente posicionado para ofrecer soluciones nativas de IA que funcionan a nivel binario, descubriendo vulnerabilidades ocultas en el software donde las herramientas tradicionales no dan la talla. Como Sands Capital señaló, “RevEng está abordando un desafío crítico en ciberseguridad con su enfoque innovador. Estamos orgullosos de apoyar su visión…”

Con credibilidad técnica, respaldo estratégico y una creciente tracción comercial, RevEng está listo para convertirse en una fuerza fundamental en la protección de la moderna cadena de suministro de software.

El futuro de la ciberseguridad

A medida que las cadenas de suministro de software se vuelven más fragmentadas, opacas y globalmente interdependientes, los métodos de seguridad tradicionales, que dependen del acceso al código fuente o de la auditoría manual, ya no son suficientes. El surgimiento de la exploración de código compilado impulsada por el aprendizaje automático representa un punto de inflexión importante. Estos modelos no solo marcan las vulnerabilidades conocidas, sino que interpretan el comportamiento y la estructura de los binarios para detectar amenazas novedosas, incluso en entornos de caja negra.

Este cambio refleja un movimiento más amplio de la industria hacia una infraestructura de ciberseguridad autónoma y escalable, donde la IA no solo complementa a los analistas, sino que se convierte en un requisito previo para mantener el ritmo. En un mundo donde más de 300.000 nuevas muestras de malware emergen diariamente y el 70% nunca se vuelve a ver, el análisis binario automatizado ofrece uno de los pocos caminos viables para mantener la visibilidad en tiempo real en toda la pila de software.

Los modelos fundamentales, como los que impulsan la ingeniería inversa basada en IA, subyacerán cada vez más a los esfuerzos de seguridad nacional, las tuberías de DevSecOps, y incluso los procesos de adquisición de software. Su capacidad para verificar la integridad del código a gran escala, independientemente de la transparencia del proveedor, redefinirá cómo se establece la confianza en el ecosistema digital. Con el tiempo, esta tecnología podría convertirse en tan fundamental para la ciberseguridad como los motores de antivirus lo fueron en la última era.