RevEng.AI ने $15 मिलियन श्रृंखला ए को एआई-जेनरेटेड सॉफ्टवेयर की सुरक्षा और अखंडता की पुष्टि करने के लिए जुटाया

जैसे ही एआई-जेनरेटेड कोड उद्यम और सरकारी प्रणालियों में अधिक से अधिक निहित होता जा रहा है, साइबर सुरक्षा स्टार्टअप एक बढ़ती हुई विश्वास समस्या का समाधान करने के लिए दौड़ रहे हैं: संगठन कैसे सत्यापित कर सकते हैं कि वास्तव में क्या सॉफ्टवेयर के अंदर चल रहा है जिसे वे तैनात करते हैं। RevEng.AI ने एक $15 मिलियन श्रृंखला ए फंडिंग राउंड की घोषणा की, जिसका नेतृत्व नाटो इनोवेशन फंड द्वारा किया गया था, जिसमें सैंड्स कैपिटल, इन-क्यू-टेल, आईक्यू कैपिटल, और एपिसोड वन ने भाग लिया। कंपनी का कहना है कि फंडिंग इसके मंच को विस्तारित करने में मदद करेगी जो छिपी हुई खतरों, दुर्भाग्यपूर्ण कार्यक्षमता, और सॉफ्टवेयर आपूर्ति श्रृंखला जोखिमों के लिए संकलित सॉफ्टवेयर बाइनरी का विश्लेषण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

लंदन स्थित कंपनी एक बढ़ती हुई चुनौती पर केंद्रित है: संगठनों की सॉफ्टवेयर की पूरी तरह से जांच करने में असमर्थता जब यह कompiled रूप में हो। पारंपरिक अनुप्रयोग सुरक्षा उपकरण मुख्य रूप से स्रोत कोड विश्लेषण, भंडार, और पैकेज मेटाडेटा पर केंद्रित हैं। लेकिन संकलित बाइनरी जो वास्तव में प्रणालियों पर चलते हैं अक्सर अपारदर्शी रहते हैं, विशेष रूप से तृतीय-पक्ष सॉफ्टवेयर, फर्मवेयर, या बंद-स्रोत अनुप्रयोगों के साथ सौदा करते समय।

एआई-जेनरेटेड कोड का बढ़ता जोखिम

सॉफ्टवेयर उद्योग एक प्रमुख परिवर्तन से गुजर रहा है क्योंकि एआई कोडिंग सहायक बढ़ती स्वायत्तता वाले कोडिंग एजेंटों में विकसित हो रहे हैं जो बड़ी मात्रा में सॉफ्टवेयर को न्यूनतम मानव पर्यवेक्षण के साथ उत्पन्न और तैनात कर सकते हैं। जबकि यह परिवर्तन विकास चक्रों को तेज कर रहा है, यह भी नई सुरक्षा अंधेरे धब्बे पैदा कर रहा है।

RevEng.AI का तर्क है कि संगठन एक युग में प्रवेश कर रहे हैं जहां बहुत सारा सॉफ्टवेयर जो जहाज किया जा रहा है शायद कभी भी एक मानव द्वारा पूरी तरह से समीक्षा नहीं किया जाएगा। इससे छिपी हुई दुर्बलताओं, निहित दुर्भाग्यपूर्ण कार्यक्षमता, और अनपेक्षित व्यवहारों के बारे में चिंताएं उत्पन्न होती हैं जो संकलित निष्पादन योग्य के अंदर अदृश्य रह सकते हैं।

यह समस्या विशेष रूप से महत्वपूर्ण हो जाती है जब सॉफ्टवेयर वित्तीय प्रणालियों, स्वास्थ्य नेटवर्क, ऊर्जा ग्रिड, परिवहन प्रणालियों, और रक्षा संचालन जैसे महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे को शक्ति प्रदान करता है। एक समझौता सॉफ्टवेयर घटक जो एक निर्भरता श्रृंखला के अंदर दफन हो सकता है लाखों उपयोगकर्ताओं या महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे को प्रभावित कर सकता है।

सॉफ्टवेयर आपूर्ति श्रृंखला हमले पहले से ही विश्व स्तर पर सबसे तेजी से बढ़ते साइबर सुरक्षा खतरों में से एक बन गए हैं। पिछले कई वर्षों में उच्च-प्रोफ़ाइल घटनाओं ने दिखाया है कि हमलावर कैसे सॉफ्टवेयर अद्यतनों या तृतीय-पक्ष पुस्तकालयों में प्रवेश करके उद्यम प्रणालियों तक व्यापक पहुंच प्राप्त कर सकते हैं। RevEng.AI इस चुनौती का समाधान करने का प्रयास कर रहा है bằng द्विआधारी स्तर पर सत्यापन प्रयासों को स्थानांतरित करके।

स्रोत कोड के बिना सॉफ्टवेयर का विश्लेषण

RevEng.AI की प्रौद्योगिकी की सबसे उल्लेखनीय विशेषताओं में से एक यह है कि यह स्रोत कोड तक पहुंच की आवश्यकता के बिना काम करती है। इसके बजाय, प्लेटफ़ॉर्म संकलित बाइनरी, निष्पादन योग्य, फर्मवेयर, और अन्य मशीन-Readable सॉफ्टवेयर कलाकृतियों पर सीधे काम करता है।

यह दृष्टिकोण महत्वपूर्ण है क्योंकि कई संगठन बाहरी विक्रेताओं, खुले स्रोत समुदायों, या ठेकेदारों द्वारा विकसित सॉफ्टवेयर पर नियमित रूप से निर्भर करते हैं। कई मामलों में, मूल स्रोत कोड उपलब्ध नहीं हो सकता है, जांच के लिए व्यावहारिक नहीं हो सकता है, या यहां तक कि उपलब्ध भी नहीं हो सकता है।

RevEng.AI का प्लेटफ़ॉर्म एक बुनियादी एआई मॉडल का उपयोग करता है जिसे BinNet कहा जाता है, जिसे कंपनी का कहना है कि यह एलीट साइबर इकाइयों के साथ-साथ व्यावसायिक सुरक्षा टीमों के भीतर प्रशिक्षित किया गया था। सिस्टम पारंपरिक रूप से उच्च विशेषज्ञता वाले विशेषज्ञों द्वारा संचालित रिवर्स इंजीनियरिंग कार्यों को स्वचालित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

बाइनरी को सीधे जांच करके, प्लेटफ़ॉर्म कथित तौर पर छिपे हुए घटकों, संदिग्ध रिलीज़ परिवर्तनों, दुर्भाग्यपूर्ण व्यवहारों, दुर्बलताओं, और सॉफ्टवेयर कलाकृतियों के भीतर निहित अप्रत्याशित कार्यक्षमता की पहचान कर सकता है जो तैनाती से पहले होती है।

कंपनी का कहना है कि यह सॉफ्टवेयर अखंडता की जांच करने के लिए मैन्युअल रूप से समय और विशेषज्ञता की आवश्यकता को काफी कम कर देता है, जो क्षेत्र में ऐतिहासिक रूप से दुर्लभ रिवर्स इंजीनियरिंग प्रतिभा पर निर्भर रहा है।

द्विआधारी स्तर पर सत्यापन क्यों महत्वपूर्ण है

आज के साइबर सुरक्षा टूलिंग का अधिकांश भाग अभी भी स्रोत कोड भंडार और घोषित सॉफ्टवेयर निर्भरताओं पर केंद्रित है। हालांकि, अंततः मशीन पर चलने वाला संकलित निष्पादन योग्य घोषित की तुलना में काफी भिन्न हो सकता है जो संगठनों को लगता है कि वे तैनात कर रहे हैं।

यह अंतर बढ़ती महत्व का हो जाता है क्योंकि एआई प्रणालियां स्वायत्त रूप से सॉफ्टवेयर उत्पन्न करना शुरू करती हैं। विकास टीमें प्रत्येक निर्भरता, उत्पन्न मॉड्यूल, या एआई-सहायता प्राप्त अनुप्रयोगों के भीतर निहित व्यवहार को पूरी तरह से नहीं समझ सकती हैं।

RevEng.AI का दृष्टिकोण प्रभावी रूप से संकलित बाइनरी को अंतिम सत्य के रूप में मानता है। घोषित की तुलना में क्या सॉफ्टवेयर में शामिल है, इसके बजाय प्लेटफ़ॉर्म उत्पादन प्रणालियों पर चलने वाले निष्पादन योग्य के अंदर वास्तव में क्या मौजूद है, इसकी जांच करने का प्रयास करता है।

कंपनी के अनुसार, इसका प्लेटफ़ॉर्म नए सॉफ्टवेयर रिलीज़ की तुलना विश्वसनीय संस्करणों से कर सकता है, असामान्य ड्रिफ्ट की पहचान कर सकता है, और छिपे हुए या घोषित घटकों का पता लगा सकता है जो विकास या तैनाती के दौरान पेश किए जा सकते हैं।

यह प्रकार का सत्यापन विशेष रूप से उन संगठनों के लिए महत्वपूर्ण हो सकता है जो तृतीय-पक्ष विक्रेताओं, ठेकेदारों, खुले स्रोत घटकों, और एआई-जेनरेटेड कोड सहित जटिल सॉफ्टवेयर आपूर्ति श्रृंखला का प्रबंधन करते हैं।

सॉफ्टवेयर सत्यापन का भविष्य

स्वायत्त कोडिंग प्रणालियों का उदय संभवतः अगले दशक में सॉफ्टवेयर विश्वास और सुरक्षा के बारे में संगठनों के विचारों को बदल देगा। जैसे ही एआई-जेनरेटेड सॉफ्टवेयर अधिक सामान्य हो जाता है, उत्पादन वातावरण में प्रवेश करने वाले कोड की मात्रा अंततः मानव समीक्षकों द्वारा वास्तविक रूप से जांच की जा सकती है।

यह परिवर्तन द्विआधारी स्तर पर सत्यापन और स्वचालित रिवर्स इंजीनियरिंग को उद्यम साइबर सुरक्षा संचालन के भीतर एक अधिक केंद्रीय भूमिका में धकेल सकता है। रिवर्स इंजीनियरिंग को एक निश्चित अनुशासन के रूप में नहीं माना जाता है जो केवल एलीट सुरक्षा शोधकर्ताओं के लिए आरक्षित है, संगठन सॉफ्टवेयर प्राप्ति, तैनाती, और अद्यतन कार्यों में निरंतर बाइनरी जांच को एकीकृत करना शुरू कर सकते हैं।

परिणाम साइबर सुरक्षा से परे हैं। स्वास्थ्य देखभाल, वित्त, ऊर्जा, परिवहन, विनिर्माण, और रक्षा जैसे उद्योगों में जुड़े सॉफ्टवेयर पारिस्थितिकी तंत्र पर बढ़ती निर्भरता है, जहां छिपी हुई दुर्बलताएं या दुर्भाग्यपूर्ण कार्यक्षमता परिचालन परिणामों को तेजी से बढ़ा सकती हैं।

इसी समय, एआई कोडिंग एजेंटों की तेजी से अपनाई जा सकती है जो पूरी तरह से नए सॉफ्टवेयर जवाबदेही के रूपों के लिए दबाव बना सकती है। संगठनों को अंततः स्वतंत्र सत्यापन परतों की आवश्यकता हो सकती है जो सत्यापित कर सकती हैं कि तैनात सॉफ्टवेयर अपेक्षित रूप से व्यवहार करता है, चाहे कोड का उत्पादन किसी भी तरह से या कहीं भी किया गया हो।

जैसे ही सॉफ्टवेयर विकास अधिक से अधिक स्वचालित हो जाता है, संकलित बाइनरी की जांच करने वाली प्रौद्योगिकियां, स्रोत कोड विश्लेषण पर अकेले निर्भर रहने के बजाय, एआई-चालित बुनियादी ढांचे की अगली पीढ़ी को सुरक्षित करने के लिए उद्यमों के लिए एक महत्वपूर्ण हिस्सा बन सकती हैं।