CodeWall raccoglie 4 milioni di dollari in un round pre-seed per portare agenti autonomi di attacco nella sicurezza aziendale

Un team di sicurezza può applicare una patch a una vulnerabilità e lasciare comunque a un aggressore un’altra via per raggiungere gli stessi dati. La domanda più difficile è se le debolezze presenti in applicazioni, identità e infrastrutture possano essere combinate in un’intrusione concreta.

CodeWall sta costruendo la propria attività per rispondere a questa domanda in modo continuo. La startup londinese è uscita dalla modalità stealth con un finanziamento pre-seed di 4 milioni di dollari, guidato da Osney Capital, con la partecipazione di InReach Ventures, Antler e investitori angel, secondo quanto annunciato il 14 ottobre.

L’azienda sviluppa agenti autonomi di attacco che esaminano un’impresa dall’esterno, senza richiedere credenziali, codice sorgente o accesso interno. La sua proposta è offrire ai difensori un metodo continuativo per individuare e verificare percorsi sfruttabili prima che vengano utilizzati da un malintenzionato.

Dall’elenco delle debolezze alla prova di un percorso di attacco

La visione tecnica di CodeWall si fonda sulla capacità di adattare un’indagine man mano che emergono nuove prove. L’azienda sostiene che la scarsità di competenze specialistiche nella sicurezza offensiva e le valutazioni periodiche rendono difficile per le organizzazioni testare un ambiente che cambia da un incarico all’altro.

L’annuncio descrive agenti specializzati che svolgono indagini in parallelo e condividono le scoperte tramite un grafo investigativo persistente. Una scoperta in un’applicazione può orientare l’esame successivo di un altro agente su un servizio, un’identità o un archivio dati collegati. Il risultato previsto è un resoconto di ciò che può essere compromesso, di come funziona il percorso e delle prove a sostegno di questa conclusione.

In pratica, un grafo rappresenta le relazioni tra le scoperte, invece di trattare ogni avviso come un elemento isolato. Un collegamento può essere più importante delle singole debolezze: un’esposizione in un punto di confine potrebbe rendere raggiungibile un secondo controllo. Questa spiegazione illustra il concetto architetturale; nell’annuncio CodeWall non ha fornito dettagli sufficienti sull’implementazione per valutare come il suo grafo risolva risultati contrastanti o convalidi ogni passaggio.

Il sito web dell’azienda afferma che la piattaforma mappa le relazioni di fiducia tra servizi, API e infrastrutture, adatta la propria strategia durante le indagini e produce prove riproducibili basate su proof of concept. Si tratta di affermazioni sul prodotto. Il loro valore per un’impresa dipende dal fatto che i risultati restino riproducibili e significativi nel suo ambiente.

Cosa illustra la ricerca su McKinsey

CodeWall ha già pubblicato ricerche che descrivono le debolezze presenti nelle piattaforme gestite da grandi società di consulenza. Il suo resoconto del 9 marzo sui test condotti sulla piattaforma di IA Lilli di McKinsey è particolarmente rilevante per le imprese che collegano applicazioni di IA alle conoscenze interne.

Secondo CodeWall, il suo agente ha ottenuto l’accesso in lettura e scrittura al database di produzione in meno di due ore. L’azienda ha attribuito il punto d’ingresso a un’interfaccia priva di autenticazione e a un problema di iniezione SQL legato alla gestione dei nomi dei campi delle richieste. L’aspetto significativo era la possibilità di raggiungere i dati e la configurazione alla base dell’applicazione, non un malfunzionamento del modello linguistico in sé.

I ricercatori hanno inoltre discusso le implicazioni dell’accesso in scrittura ai prompt di sistema memorizzati: compromettere l’infrastruttura dell’applicazione potrebbe aprire una via per modificare le istruzioni che regolano i risultati dell’IA considerati affidabili. È una possibile conseguenza descritta nel rapporto, non una prova che i consulenti abbiano ricevuto consigli manipolati.

CodeWall afferma di aver comunicato i risultati a McKinsey, limitato l’accesso alle verifiche e confermato la risoluzione del problema prima della pubblicazione. Questi dettagli provengono dal resoconto di ricerca del fornitore; non vanno interpretati come prova di una vulnerabilità ancora presente né come un benchmark generale che dimostri la superiorità dei suoi agenti rispetto ai tester umani.

I test continui cambiano le sfide operative

CodeWall afferma che la sua piattaforma riesamina i sistemi quando le applicazioni cambiano, compaiono nuovi asset o vengono introdotte correzioni, operando entro un perimetro autorizzato. Questo crea un ciclo di feedback potenzialmente utile: individuare un percorso, correggere le debolezze che vi contribuiscono e verificare se il percorso è ancora praticabile.

Ripetere i test è importante perché la chiusura di un singolo ticket non dimostra necessariamente che il rischio aziendale originario sia scomparso. Una correzione può bloccare una via lasciandone un’altra aperta, oppure una distribuzione successiva può annullare una correzione precedente.

Un precedente approfondimento di Unite.AI sui test di penetrazione autonomi e sugli interventi correttivi ha esaminato la stessa tendenza verso verifiche ripetute. CodeWall pone l’accento sul punto di partenza esterno e sull’indagine coordinata dei sistemi interconnessi. Obiettivi commerciali simili non implicano architetture degli agenti o controlli di esecuzione identici.

Test più frequenti rendono inoltre più importanti i limiti operativi. Le imprese che valutano una piattaforma di questo tipo dovrebbero definire gli obiettivi e le azioni consentiti, le regole per la gestione delle prove, le procedure di escalation e la possibilità di interrompere un’indagine. Si tratta di criteri di valutazione, non di funzionalità dimostrate dall’annuncio di finanziamento di CodeWall.

Cosa finanzierà il round

Il fondatore e CEO Paul Price presenta l’azienda come un modo per rendere i test offensivi una capacità difensiva permanente. CodeWall afferma di stare già aiutando banche e istituti finanziari a individuare e verificare percorsi di attacco sfruttabili, anche se l’annuncio non indica clienti specifici del settore finanziario né fornisce misurazioni indipendenti delle prestazioni.

I finanziamenti sosterranno l’ampliamento degli ambienti che gli agenti possono esaminare, oltre allo sviluppo di flussi di lavoro continuativi per test, verifica e correzione. L’azienda prevede inoltre di ampliare a Londra i team dedicati alla sicurezza offensiva, all’ingegneria, al successo dei clienti e allo sviluppo commerciale.

Per chi valuta la soluzione, sarà importante capire fin dove arrivano questi flussi di lavoro di correzione. Produrre prove e raccomandare una correzione è diverso dall’apportare automaticamente una modifica in produzione. L’annuncio non chiarisce se CodeWall distribuisca autonomamente le correzioni, quindi le aziende dovrebbero verificare a chi spettano l’approvazione e l’esecuzione.

Il parametro più significativo per valutare i progressi sarà la qualità delle decisioni di sicurezza che ne derivano: percorsi riproducibili, impatto aziendale chiaro, gestione adeguata delle prove sensibili e conferma che la correzione elimini l’esposizione. Il round pre-seed di CodeWall le fornisce le risorse per perseguire questo modello operativo. Ora il suo compito è rendere i test avversari continui abbastanza affidabili da diventare una pratica ordinaria nelle aziende.