हॉरिज़न3 ने $250 मिलियन सीरीज़ ई जुटाई, जो $2 बिलियन से अधिक के मूल्यांकन पर है, स्वायत्त एआई प्रवेश परीक्षण का विस्तार करने के लिए

हॉरिज़न3 ने $250 मिलियन सीरीज़ ई फंडिंग जुटाई है, जो $2 बिलियन से अधिक के मूल्यांकन पर है, जिससे साइबर सुरक्षा कंपनी को अपने स्वायत्त प्रवेश परीक्षण मंच का विस्तार करने और स्वचालित रक्षात्मक उपचार में आगे बढ़ने के लिए महत्वपूर्ण नए पूंजी मिली है।

इस दौर का नेतृत्व मौजूदा निवेशकों नाइटड्रैगन और न्यू एंटरप्राइज एसोसिएट्स (एनईए) ने किया था। हॉरिज़न3 का कहना है कि इसका मूल्यांकन पिछले साल के $650 मिलियन मूल्यांकन से अधिक तीन गुना हो गया है।

यह वित्तपोषण सुरक्षा टीमों के सामने एक बढ़ती हुई असंतुलन के बीच आता है। आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस हमलावरों को कमजोरियों की पहचान करने, तकनीकों को अनुकूलित करने और समझौता किए गए वातावरण में अधिक तेज़ी से आगे बढ़ने में मदद कर सकता है, जबकि कई संगठन अभी भी कमजोरियों की स्कैनिंग और आवर्ती प्रवेश परीक्षण पर निर्भर हैं जो केवल उनकी सुरक्षा मुद्रा का एक स्नैपशॉट प्रदान करते हैं।

हॉरिज़न3 यह दावा करता है कि संगठन अपने बुनियादी ढांचे पर लगातार हमला करने के लिए प्रतिक्रिया देंगे।

प्रवेश परीक्षण को एक निरंतर प्रक्रिया में बदलना

हॉरिज़न3 नोडज़ीरो के पीछे की कंपनी है, जो एक मंच है जो आंतरिक नेटवर्क, बाहरी बुनियादी ढांचे, क्लाउड वातावरण, कुबेरनेट्स तैनाती और एक संगठन के प्रौद्योगिकी स्टैक के अन्य घटकों के खिलाफ स्वायत्त रूप से प्रवेश परीक्षण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

केवल ज्ञात कमजोरियों की सूची उत्पन्न करने के बजाय, नोडज़ीरो कमजोरियों का फायदा उठाने और उन्हें पूर्ण हमले के मार्ग में जोड़ने का प्रयास करता है। एक गलत कॉन्फ़िगरेशन, उदाहरण के लिए, क्रेडेंशियल्स को उजागर कर सकता है, जो फिर एक अन्य प्रणाली तक पहुंच प्रदान कर सकता है और अंततः संवेदनशील डेटा या प्रशासनिक विशेषाधिकारों तक ले जा सकता है।

इस दृष्टिकोण का उद्देश्य उन कमजोरियों के बीच अंतर करना है जो सैद्धांतिक रूप से मौजूद हैं और उन कमजोरियों के बीच जो वास्तव में महत्वपूर्ण नुकसान पहुंचा सकती हैं।

परीक्षण के दौरान, संगठन वास्तविक समय के इंटरफ़ेस के माध्यम से निष्पादित की जा रही तकनीकों को देख सकते हैं। एक बार परीक्षण पूरा हो जाने के बाद, मंच शोषण का प्रमाण प्रदान करता है, पर्यावरण में उठाए गए कदमों को मैप करता है और हमले के मार्ग को बाधित करने के लिए कार्रवाइयों की सिफारिश करता है। सुरक्षा टीमें फिर संबंधित परीक्षण को दोबारा चला सकती हैं ताकि यह पुष्टि की जा सके कि मरम्मत प्रभावी थी।

नोडज़ीरो उन समस्याओं की भी पहचान कर सकता है जो एक पारंपरिक सॉफ़्टवेयर कमजोरियों पर निर्भर नहीं करती हैं, जिनमें कमजोर पासवर्ड, उजागर क्रेडेंशियल, अप्रभावी सुरक्षा नियंत्रण, डेटा लीक और खराब नेटवर्क सेगमेंटेशन शामिल हैं। इसके आंतरिक परीक्षण ऑन-प्रिमाइसेस सिस्टम से अमेज़ॅन वेब सервिसेज़, माइक्रोसॉफ्ट एज़्योर और माइक्रोसॉफ्ट 365 जैसी सेवाओं में तब तक पिवोट कर सकते हैं जब तक कि एक शोषित मार्ग मौजूद हो।

व्यापक उद्देश्य अवसरिक मूल्यांकन को एक दोहराने वाले चक्र के साथ बदलना है जिसमें कमजोरियों की पहचान करना, उन्हें ठीक करना और उसी वातावरण का परीक्षण फिर से करना शामिल है।

हॉरिज़न3 एआई का उपयोग कैसे करता है बिना इसे पूरा नियंत्रण दिए

हालांकि हॉरिज़न3 नोडज़ीरो को एक स्वायत्त एआई हैकर के रूप में वर्णित करता है, इसका आर्किटेक्चर उस वाक्यांश से अधिक नियंत्रित है।

मंच ग्राफ़-आधारित तर्क, मशीन लर्निंग, निर्धारित तर्क और संकीर्ण दायरे वाले उत्पादक एआई को जोड़ती है। यह एक वातावरण में प्रणालियों, उपयोगकर्ताओं, क्रेडेंशियल्स और संबंधों का एक मानचित्र बनाता है, फिर संभावित हमले के मार्गों की योजना बनाने और प्राथमिकता देने के लिए उस जानकारी का उपयोग करता है।

उत्पादक एआई का उपयोग उच्च-मूल्य वाली प्रणालियों की पहचान करने, संभावित व्यावसायिक प्रभाव की व्याख्या करने, कार्यकारी सारांश उत्पन्न करने और एक परीक्षण में जब एक बाधा का सामना करना पड़ता है तो अतिरिक्त रणनीतियों का सुझाव देने जैसे कार्यों के लिए किया जाता है। मशीन लर्निंग फ़ाइलों और व्यवहारों को वर्गीकृत कर सकती है, जबकि ग्राफ़ तर्क मंच को यह निर्धारित करने में मदद करता है कि व्यक्तिगत कमजोरियां कैसे जुड़ी हो सकती हैं।

महत्वपूर्ण बात यह है कि हॉरिज़न3 का कहना है कि उत्पादक मॉडल शोषण का निर्माण या直接 निष्पादन नहीं करते हैं। उत्पादन वातावरण पर हमला करने के लिए उपयोग की जाने वाली क्रियाएं निर्धारित, पूर्व-मान्य और परीक्षण कॉन्फ़िगरेशन द्वारा सीमित हैं। यह पृथक्करण एआई से जुड़ी अनुकूलन को बनाए रखने के लिए डिज़ाइन किया गया है जबकि एक बड़े भाषा मॉडल को स्वतंत्र रूप से हमले कोड उत्पन्न करने की अनुमति देने से जुड़ी अप्रत्याशितता को कम करता है।

हाई-वैल्यू टार्गेटिंग, प्लेटफ़ॉर्म की नई क्षमताओं में से एक, इस दृष्टिकोण को दर्शाता है। सिस्टम नामकरण पैटर्न, विशेषाधिकार, नेटवर्क संबंधों और व्यावसायिक संदर्भ का मूल्यांकन करता है ताकि डोमेन नियंत्रक, प्रशासनिक खातों और डेटाबेस सर्वर जैसे लक्ष्यों की पहचान की जा सके। फिर यह उन हमले के मार्गों को प्राथमिकता दे सकता है जो एक गंभीर परिचालन या वित्तीय प्रभाव पैदा करने की सबसे अधिक संभावना है, बजाय इसके कि हर सुलभ प्रणाली को समान रूप से माना जाए।

पारंपरिक कमजोरियों के प्रबंधन से परे विकास

हॉरिज़न3 की रिपोर्ट है कि इसकी प्रौद्योगिकी ने अब उत्पादन में लगभग 310,000 परीक्षण पूरे किए हैं और 7,000 से अधिक संगठनों द्वारा इसका उपयोग किया जा रहा है, जिनमें बैंक, स्वास्थ्य सेवा नेटवर्क, सरकारी एजेंसियां और चार फॉर्च्यून 10 कंपनियां शामिल हैं।

कंपनी ने वार्षिक आवर्ती राजस्व में 120% वर्ष-दर-वर्ष वृद्धि की भी रिपोर्ट की। ये आंकड़े यह समझाने में मदद करते हैं कि निवेशक एक महत्वपूर्ण देर से दौर का समर्थन क्यों करने को तैयार थे, हालांकि वे अभी भी कंपनी-रिपोर्ट किए गए मेट्रिक्स हैं।

निवेश दौर में सात नए निवेशक शामिल थे: एक्रू कैपिटल, ब्लू क्लाउड वेंचर्स, डेमीटर ग्रुप, ईडीबीआई, पीएसजी, एसएआईसी और सैप्फायर वेंचर्स। लौटे हुए निवेशकों में क्राफ्ट वेंचर्स, प्रोस्पेरिटी7 वेंचर्स, क्वालकॉम वेंचर्स, रिज वेंचर्स और सिग्नलफ़ायर शामिल थे।

नाइटड्रैगन के संस्थापक डेव डेवाल्ट, जिन्होंने पहले फायरआई और मैकएफी का नेतृत्व किया था, और नाइटड्रैगन के प्रबंध निदेशक मॉर्गन क्याउक हॉरिज़न3 के बोर्ड में शामिल होंगे।

वैश्विक विस्तार और स्वायत्त उपचार के लिए वित्तपोषण

हॉरिज़न3 नए पूंजी को व्यावसायिक विस्तार, अंतर्राष्ट्रीय विकास और उत्पाद विकास के बीच विभाजित करने की योजना बना रहा है।

कंपनी उद्यम, मध्य-बाजार और संघीय ग्राहकों में बिक्री, विपणन और चैनल संचालन बढ़ाने की योजना बना रही है। अंतरराष्ट्रीय स्तर पर, यह सिंगापुर और ऑस्ट्रेलिया में प्रवेश करने और यूरोप, मध्य पूर्व और अफ़्रीका में अपनी मौजूदा उपस्थिति का विस्तार करने की तैयारी कर रही है।

रोडमैप का अधिक महत्वपूर्ण हिस्सा पहचाने जाने योग्य समस्याओं की पहचान से परे जाना है।

हॉरिज़न3 स्वायत्त नीली टीम एजेंट विकसित करने की योजना बना रहा है जो नोडज़ीरो द्वारा उत्पादित निष्कर्षों पर कार्रवाई कर सकते हैं। दीर्घकालिक अवधारणा एक निरंतर सीखने वाला चक्र है जिसमें एक आक्रामक प्रणाली एक हमले के मार्ग की पहचान और साबित करती है, एक रक्षात्मक एजेंट एक सुधार को लागू करता है या प्रस्तावित करता है, और नोडज़ीरो पर्यावरण का परीक्षण फिर से चलाता है ताकि यह पुष्टि की जा सके कि मार्ग बंद हो गया है।

कंपनी ने पहले से ही अपने मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल सर्वर के माध्यम से एकीकरण पेश किए हैं जो प्रवेश परीक्षण परिणामों को जिरा, गिटहब, सुरक्षा ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म और इन्फ़्रास्ट्रक्चर-एज़-कोड वर्कफ़्लोज़ जैसे टूल में पास कर सकते हैं। संभावित क्रियाएं शामिल हो सकती हैं समझौता किए गए क्रेडेंशियल्स को घुमाना, एंडपॉइंट डिटेक्शन नियमों को समायोजित करना, मुआवजे देने वाले नियंत्रणों को तैनात करना और यह सत्यापित करना कि क्या एक उपचार काम किया।

नोडज़ीरो ट्रिपवायर्स भी तैनात कर सकता है, जो कमजोर या रणनीतिक रूप से महत्वपूर्ण संपत्तियों पर रखे गए डिकोय लक्ष्य हैं। यदि एक वास्तविक घुसपैठिया बाद में इसके साथ बातचीत करता है, तो प्रणाली संगठन को सूचित कर सकती है कि दुर्भाग्यपूर्ण गतिविधि हो सकती है।

समस्याओं को खोजने से सुरक्षा को साबित करने तक

श्रृंखला ई एक व्यापक परिवर्तन को दर्शाती है कि साइबर सुरक्षा जोखिम का मूल्यांकन कैसे किया जा रहा है।

पारंपरिक कमजोरियों के प्रबंधन में अक्सर सुरक्षा टीमों को संबोधित करने के लिए अधिक निष्कर्ष होते हैं। गंभीरता स्कोर यह संकेत दे सकते हैं कि एक दोष सामान्य रूप से खतरनाक है, लेकिन वे हमेशा यह नहीं दर्शाते हैं कि क्या यह एक विशिष्ट संगठन के भीतर पहुंचा जा सकता है, अन्य कमजोरियों के साथ जोड़ा जा सकता है या एक महत्वपूर्ण प्रणाली को समझौता करने के लिए उपयोग किया जा सकता है।

स्वायत्त प्रवेश परीक्षण इस अंतर को कम करने का प्रयास करता है bằng वास्तविक परिस्थितियों में एक हमलावर क्या हासिल कर सकता है इसका प्रमाण देकर। अगली चुनौती यह निर्धारित करना है कि परिणामी उपचार प्रक्रिया का कितना हिस्सा स्वचालित किया जा सकता है बिना नए परिचालन जोखिमों का परिचय दिए।

रक्षात्मक एजेंटों को क्रेडेंशियल्स, कॉन्फ़िगरेशन या सुरक्षा नीतियों को बदलने की अनुमति देने से प्रतिक्रिया समय को काफी कम किया जा सकता है। यह सख्त अनुमोदन सीमा, ऑडिट ट्रेल, रोलबैक तंत्र और स्वचालित सुधार के खिलाफ सुरक्षा उपायों की भी आवश्यकता होगी जो वैध प्रणालियों को बाधित कर सकते हैं।

हॉरिज़न3 का नया वित्तपोषण इसे उस संक्रमण का पीछा करने के लिए संसाधन देता है। इसकी प्रगति यह निर्धारित करने में मदद करेगी कि क्या स्वायत्त प्रवेश परीक्षण मुख्य रूप से एक तेज़ सुरक्षा मूल्यांकन उपकरण बना रहता है या एक व्यापक नियंत्रण परत में विकसित होता है जहां एआई प्रणाली निरंतर हमला, मरम्मत और उद्यम बुनियादी ढांचे की पुष्टि करती है।

250 मिलियन डॉलर का दौर यह सुझाव देता है कि निवेशकों का मानना है कि बाद का मॉडल संगठनों द्वारा बढ़ती जटिल नेटवर्क की रक्षा के तरीके का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बन सकता है। यह साबित करना कि यह सुरक्षित और निरंतर रूप से तैनात किया जा सकता है, अब यह साबित करने के रूप में महत्वपूर्ण होगा कि प्रौद्योगिकी एक तरीका खोज सकती है।