RevEng, $4.15M 투자 유치로 AI 기반 소프트웨어 공급망 보안 강화

런던 기반의 RevEng는 Sands Capital, In-Q-Tel Capital, IQ Capital, 및 Episode 1 Ventures의 지원을 받아 415만 달러의 시드 자금을 유치했습니다. 이를 통해 컴파일된 소프트웨어의 잠재적인 위협과 취약성을 감지할 수 있는 기초적인 AI 모델을 구축할 수 있게 되었습니다. 맥킨지에 따르면 글로벌 사이버 보안 시장은 1.5조 달러에서 2조 달러까지 성장할 수 있으며, 이 투자는 RevEng가 소프트웨어 공급망을 방어하는 데 중요한 역할을 하게 될 것입니다.

사이버 디펜스의 블라인드 스폿 연결

기업 세계는 예상치 못한 소프트웨어 공급망 공격의 급증에 직면해 있습니다. 45%의 조직이 올해 이러한 침해를 겪을 것으로 예상됩니다. 문제는 오픈 소스 구성 요소와 AI 생성 코드의 의존도가 증가함에 따라 더욱 심각해지고 있습니다. 대부분의 보안 도구는 숨겨진 취약성을 식별하기 위해 소스 코드에 접근해야 합니다.

RevEng는 이 중요한 간격을 해결하기 위해 컴파일된 소프트웨어를 직접 분석합니다. 즉, 컴파일된 코드, 펌웨어 및 실행 파일을 검사하여 숨겨진 백도어, 악의적인 행동 또는 제로 데이 취약성을 식별합니다.

BinNet™: 혁신의背後에 있는 AI 엔진

RevEng 플랫폼의 핵심은 BinNet™입니다. 이는 기계 코드의 의미를 이해하기 위해 구축된 가장 큰 기초적인 AI 모델입니다. 다양한 바이너리 데이터 세트(x86, x86_64, ARM64)와 프로그래밍 언어(C, C++, Go, Rust)를 사용하여 훈련되어 다음을 가능하게 합니다.

• 고수준 프로그램 논리 및 흐름 재구성
• 대규모에서 알려지지 않은 위협 및 취약성 감지
• 위협 사냥을 위한 YARA 규칙 자동 생성
• 동적 샌드박싱을 사용하여 가려진 멀웨어 언팩
• 함수 에뮬레이션을 통해 암호화된 문자열 추출

RevEng의 플랫폼은 컴파일된 소프트웨어의 구조와 행동을 이해하도록 특별히 훈련된 고급 기계 학습 모델을 사용합니다. 제어 흐름, 함수 관계 및 명령어 수준 패턴을 분석하여 바이너리에서 유의미한 통찰력을 추출할 수 있습니다. 이는 악의적인 구성 요소를 식별하고, 제로 데이 취약성을 감지하며, 숨겨진 백도어를 드러내는 데 사용됩니다. 이를 통해 보안 팀은 소스 코드가 없는 경우에도 소프트웨어 패키지의 무결성을 평가할 수 있으며, 이전에 접근할 수 없는 실행 파일을 투명하고 검증 가능한 아티팩트로 변환할 수 있습니다.

리더십 및 전략적 지원

RevEng의 수석은 제임스 패트릭 에반스 박사입니다. 그는 바이너리 분석을 위한 AI 및 기계 학습 분야의 세계적으로 인정받는 전문가입니다. 로열 할로웨이에서 사이버 보안 및 AI 분야의 박사 학위를 취득했으며, 이전에는 F-Secure, Mozilla, MWR에서 근무했습니다. 그는 보안 소프트웨어 엔지니어링 및 저수준 위협 감지에 대한 깊은 전문 지식을 가지고 있습니다. 그의 목표는 전통적으로 엘리트 전문가만이 수행할 수 있는 역공학 능력을 자동화 및 AI를 통해 확장하는 것입니다.

이 회사는 이미 두 개의 высок이 평가되는 프로그램에 선정되어 신뢰를 얻었습니다. 영국의 NCSC for Startups 및 Intel (INTC ) Ignite 2024입니다. 이러한 가속기 프로그램은 RevEng에 정부 보안 네트워크, 기술 고문 및 상업적 제휴에 대한 중요한 접근을 제공했으며, 제품 개발 및 시장 진출을 가속화했습니다.

앞으로

415만 달러의 시드 자금을 유치한 후, RevEng는 미국 연방 및 국방 부문에서 존재를 확대하고 엔지니어링 팀을 확장할 계획입니다. 향후 계획에는 추가 아키텍처(MIPS, RISC-V, PPC) 지원, 크로스 아키텍처 심볼 매칭 개발 및 Splunk, Cutter, Radare2와 같은 도구와의 통합을 포함합니다. 플랫폼은 또한 사내 클라우드 및 온프레미스 배포를 지원하여 기업 및 정부 데이터 정책을 완전히 준수할 수 있습니다.

サイ버 보안 시장은 2조 달러를 초과할 것으로 예상되며, RevEng는 바이너리 수준에서 작동하는 AI 네이티브 솔루션을 제공하여 전통적인 도구가 부족한 소프트웨어에서 숨겨진 취약성을 드러내는 데 독보적인 위치에 있습니다. Sands Capital은 “RevEng는 혁신적인 접근 방식으로 사이버 보안의 중요한 도전을 해결하고 있습니다. 우리는 그들의 비전을 지원하는 것을 자랑스럽게 생각합니다…”라고 말했습니다.

기술적 신뢰성, 전략적 지원 및 점점 증가하는 상업적牽引력으로 인해 RevEng는 현대적인 소프트웨어 공급망을 보안하는 데 기초적인 힘으로 부상할 것입니다.

サイ버 보안의 미래

소프트웨어 공급망이 더욱 분산되고, 불투명하고, 세계적으로 상호 의존적인 상황에서, 전통적인 보안 방법은 더 이상 충분하지 않습니다. 컴파일된 코드 스캔을 위한 기계 학습 모델의 등장은 주요한 전환점을 나타냅니다. 이러한 모델은 알려진 취약성을 식별하는 것만이 아니라 바이너리의 행동과 구조를 해석하여 새로운 위협을 드러내는 데 사용됩니다. 심지어 블랙박스 환경에서도 vậy.

이 변화는 자율적이고 확장 가능한 사이버 보안 인프라를 향한 더广い 산업의 움직임을 반영합니다. 여기서 AI는 분석가를 보완하는 것만이 아니라 실시간으로 소프트웨어 스택을 모니터링하는 데 필수적인 요소가 됩니다. 30만 개 이상의 새로운 멀웨어 샘플이 매일 등장하고 70%가 다시 나타나지 않는 상황에서 자동화된 바이너리 분석은 소프트웨어 스택을 실시간으로 모니터링하는 데 유일한 жиз-Line 경로를 제공합니다.

AI 기반 역공학을 구동하는 기초 모델과 같은 모델은 점점 더 국가 보안 노력, DevSecOps 파이프라인, 및 심지어 소프트웨어 조달 프로세스를 지원할 것입니다. 이러한 기술은 벤더 투명성에 관계없이 코드 무결성을 대규모로 검증하는 능력을 통해 디지털 생태계에서 신뢰를 어떻게 설정하는지 재정의할 것입니다. 시간이 지남에 따라 이 기술은 마지막 시대에 안티바이러스 엔진이 사이버 보안에 기본적인 것과 같이 중요해질 수 있습니다.