Horizon3 Mengumpulkan $250 Juta Seri E dengan Valuasi Lebih dari $2 Miliar untuk Memperluas Pengujian Penetrasi AI Otonom

Horizon3 telah mengumpulkan $250 juta dalam pendanaan Seri E dengan valuasi yang melebihi $2 miliar, memberikan perusahaan keamanan siber modal baru yang substansial untuk memperluas platform pengujian penetrasi otonom dan memasuki remediasi defensif otomatis.

Putaran ini dipimpin oleh investor yang sudah ada, NightDragon dan New Enterprise Associates (NEA). Horizon3 mengatakan bahwa valuasinya telah meningkat lebih dari tiga kali lipat dari valuasi $650 juta yang terlampir pada Seri D lebih dari setahun yang lalu.

Pembiayaan ini tiba saat tim keamanan menghadapi ketidakseimbangan yang semakin sulit. Kecerdasan buatan dapat membantu penyerang mengidentifikasi kelemahan, mengadaptasi teknik, dan bergerak melalui lingkungan yang dikompromikan lebih cepat, sementara banyak organisasi masih bergantung pada pemindaian kerentanan dan pengujian penetrasi berkala yang hanya memberikan gambaran tentang postur keamanan mereka.

Horizon3 bertaruh bahwa organisasi akan merespons dengan terus-menerus menyerang infrastruktur mereka sendiri sebelum orang lain melakukannya.

Mengubah Pengujian Penetrasi Menjadi Proses Kontinu

Horizon3 adalah perusahaan di balik NodeZero, sebuah platform yang dirancang untuk melakukan pengujian penetrasi otonom terhadap jaringan internal, infrastruktur eksternal, lingkungan cloud, penggunaan Kubernetes, dan komponen lain dari tumpukan teknologi organisasi.

Alih-alih hanya menghasilkan daftar kerentanan yang diketahui, NodeZero mencoba mengeksploitasi kelemahan dan menggabungkannya menjadi jalur serangan lengkap. Misalnya, konfigurasi yang salah mungkin memaparkan kredensial, yang kemudian dapat memberikan akses ke sistem lain dan akhirnya mengarah ke data sensitif atau hak akses administratif.

Pendekatan ini dimaksudkan untuk membedakan antara kerentanan yang secara teoretis ada dan kelemahan yang dapat digunakan untuk menyebabkan kerusakan yang signifikan.

Selama pengujian, organisasi dapat mengamati teknik yang dijalankan melalui antarmuka waktu nyata. Setelah pengujian selesai, platform memberikan bukti eksploitasi, memetakan langkah-langkah yang diambil melalui lingkungan, dan merekomendasikan tindakan untuk mengganggu jalur serangan. Tim keamanan kemudian dapat menjalankan kembali pengujian yang relevan untuk memverifikasi bahwa perbaikan telah efektif.

NodeZero juga dapat mengidentifikasi masalah yang tidak bergantung pada kerentanan perangkat lunak konvensional, termasuk kata sandi lemah, kredensial yang terbuka, kontrol keamanan yang tidak efektif, kebocoran data, dan segmentasi jaringan yang buruk. Pengujian internalnya dapat berpivots dari sistem on-premises ke layanan seperti Amazon Web Services, Microsoft Azure, dan Microsoft 365 ketika jalur eksploitasi yang dapat dieksploitasi ada.

Tujuan yang lebih luas adalah menggantikan penilaian yang jarang dengan siklus berulang menemukan kelemahan, memperbaikinya, dan menguji lingkungan yang sama lagi.

Bagaimana Horizon3 Menggunakan AI Tanpa Memberikan Kontrol Penuh

Meskipun Horizon3 menggambarkan NodeZero sebagai peretas AI otonom, arsitektur platform ini lebih terkendali daripada yang disarankan oleh frasa tersebut.

Platform ini menggabungkan penalaran berbasis grafik, pembelajaran mesin, logika deterministik, dan kecerdasan buatan generatif dengan cakupan yang sempit. Ini membangun peta sistem, pengguna, kredensial, dan hubungan dalam lingkungan, kemudian menggunakan informasi tersebut untuk merencanakan dan memprioritaskan jalur serangan potensial.

Kecerdasan buatan generatif digunakan untuk tugas seperti mengidentifikasi sistem berharga, menafsirkan dampak potensial bisnis dari data yang dikompromikan, menghasilkan ringkasan eksekutif, dan menyarankan strategi tambahan ketika pengujian mencapai hambatan. Pembelajaran mesin dapat mengklasifikasikan file dan perilaku, sementara penalaran grafik membantu platform menentukan bagaimana kelemahan individual dapat terhubung.

Pentingnya, Horizon3 mengatakan bahwa model generatif tidak menciptakan atau menjalankan eksploitasi secara langsung. Tindakan yang digunakan untuk menyerang lingkungan produksi adalah deterministik, telah divalidasi sebelumnya, dan dibatasi oleh konfigurasi pengujian. Pemisahan ini dimaksudkan untuk mempertahankan adaptabilitas yang terkait dengan AI sambil mengurangi ketidakpastian yang akan timbul dari membiarkan model bahasa besar menghasilkan kode serangan secara independen.

Targeting High-Value, salah satu kemampuan platform yang lebih baru, menggambarkan pendekatan ini. Sistem mengevaluasi pola penamaan, hak istimewa, hubungan jaringan, dan konteks bisnis untuk mengidentifikasi target seperti kontroler domain, akun administratif, dan server database. Ini kemudian dapat memprioritaskan jalur serangan yang paling mungkin menghasilkan dampak operasional atau keuangan yang signifikan daripada mengobati setiap sistem yang dapat diakses secara sama.

Pertumbuhan di Luar Manajemen Kerentanan Tradisional

Horizon3 melaporkan bahwa teknologinya telah menyelesaikan sekitar 310.000 pengujian di produksi dan digunakan oleh lebih dari 7.000 organisasi, termasuk bank, jaringan kesehatan, lembaga pemerintah, dan empat perusahaan Fortune 10.

Perusahaan juga melaporkan pertumbuhan 120% tahun-ke-tahun dalam pendapatan berulang tahunan. Angka-angka ini membantu menjelaskan mengapa investor mau mendukung putaran akhir yang substansial dengan valuasi yang jauh lebih tinggi, meskipun mereka tetap merupakan metrik yang dilaporkan perusahaan.

Putaran pendanaan ini menarik tujuh investor baru: Acrew Capital, Blue Cloud Ventures, Demeter Group, EDBI, PSG, SAIC, dan Sapphire Ventures. Investor yang kembali termasuk Craft Ventures, Prosperity7 Ventures, Qualcomm (QCOM ) Ventures, Ridge Ventures, dan SignalFire.

Pendiri NightDragon, Dave DeWalt, yang sebelumnya memimpin FireEye dan McAfee, dan Managing Director NightDragon, Morgan Kyauk, akan bergabung dengan dewan Horizon3 sebagai bagian dari transaksi.

Pembiayaan Ekspansi Global dan Remediasi Otonom

Horizon3 berencana untuk membagi modal baru di antara ekspansi komersial, pertumbuhan internasional, dan pengembangan produk.

Perusahaan ini berencana untuk meningkatkan operasi penjualan, pemasaran, dan saluran di seluruh pelanggan perusahaan, mid-market, dan federal. Secara internasional, mereka sedang mempersiapkan untuk memasuki Singapura dan Australia sambil memperluas kehadiran yang sudah ada di Eropa, Timur Tengah, dan Afrika.

Bagian yang lebih penting dari roadmap ini melibatkan memindahkan fokus dari hanya mengidentifikasi masalah yang dapat dieksploitasi.

Horizon3 berencana untuk mengembangkan agen blue-team otonom yang dapat bertindak berdasarkan temuan yang dihasilkan oleh NodeZero. Konsep jangka panjang adalah loop pembelajaran kontinu di mana sistem ofensif mengidentifikasi dan membuktikan jalur serangan, agen defensif mengimplementasikan atau mengusulkan koreksi, dan NodeZero menguji lingkungan lagi untuk memastikan bahwa jalur tersebut telah ditutup.

Perusahaan telah memperkenalkan integrasi melalui server Model Context Protocol yang dapat melewati hasil pengujian penetrasi ke alat seperti Jira, GitHub, platform orkestrasi keamanan, dan alur kerja infrastruktur-sebagai-kode. Tindakan potensial termasuk memutar kredensial yang dikompromikan, menyesuaikan aturan deteksi endpoint, mengirimkan kontrol kompensasi, dan memverifikasi apakah remediasi berhasil.

NodeZero juga dapat mengirimkan Tripwires, yang merupakan target palsu yang ditempatkan pada aset yang rentan atau strategis. Jika penyerang nyata kemudian berinteraksi dengan salah satu target, sistem dapat memperingatkan organisasi bahwa aktivitas jahat mungkin terjadi.

Dari Menemukan Masalah ke Membuktikan Keamanan

Seri E ini mencerminkan perubahan yang lebih luas dalam bagaimana risiko keamanan siber dievaluasi.

Manajemen kerentanan tradisional sering menghasilkan lebih banyak temuan daripada yang dapat ditangani oleh tim keamanan. Skor keparahan dapat menunjukkan bahwa kerentanan tersebut berbahaya secara umum, tetapi tidak selalu mengungkapkan apakah kerentanan tersebut dapat diakses, digabungkan dengan kelemahan lain, atau digunakan untuk mengompromikan sistem penting dalam organisasi tertentu.

Pengujian penetrasi otonom mencoba mempersempit kesenjangan ini dengan menghasilkan bukti apa yang dapat dilakukan penyerang dalam kondisi nyata. Tantangan berikutnya adalah menentukan seberapa banyak proses remediasi yang dihasilkan juga dapat diotomatisasi tanpa memperkenalkan risiko operasional baru.

Mengizinkan agen defensif untuk mengubah kredensial, konfigurasi, atau kebijakan keamanan dapat mengurangi waktu respons secara signifikan. Ini juga akan memerlukan batasan persetujuan yang ketat, jejak audit, mekanisme rollback, dan pengamanan terhadap koreksi otomatis yang mengganggu sistem yang sah.

Horizon3 dengan pendanaan baru ini memberikan sumber daya untuk mengejar transisi ini dalam skala yang jauh lebih besar. Kemajuan mereka akan membantu menentukan apakah pengujian penetrasi otonom tetap menjadi alat evaluasi keamanan yang lebih cepat atau berkembang menjadi lapisan kontrol yang lebih luas di mana sistem AI terus-menerus menyerang, memperbaiki, dan memvalidasi infrastruktur perusahaan.

Penggalangan dana sebesar $250 juta ini menunjukkan bahwa investor percaya bahwa model tersebut dapat menjadi bagian penting dari cara organisasi mempertahankan jaringan yang semakin kompleks. Membuktikan bahwa teknologi ini dapat diterapkan dengan aman dan konsisten akan menjadi sama pentingnya dengan membuktikan bahwa teknologi ini dapat menemukan cara untuk masuk.