CodeWall pozyskuje 4 mln USD finansowania przedzalążkowego, by wprowadzić autonomiczne agentów atakujących do bezpieczeństwa przedsiębiorstw

Zespół ds. bezpieczeństwa może załatać lukę, a mimo to pozostawić napastnikowi inną drogę do tych samych danych. Trudniejsze pytanie brzmi, czy słabości w aplikacjach, systemach tożsamości i infrastrukturze można połączyć w skuteczny sposób włamania.

CodeWall buduje swoją działalność wokół ciągłego odpowiadania na to pytanie. Londyński startup wyszedł z ukrycia, pozyskując 4 mln USD finansowania przedzalążkowego w rundzie prowadzonej przez Osney Capital, z udziałem InReach Ventures, Antler i inwestorów-aniołów, jak wynika z komunikatu opublikowanego 14 października.

Firma tworzy autonomiczne agenty atakujące, które badają przedsiębiorstwo z zewnątrz, bez konieczności posiadania danych uwierzytelniających, kodu źródłowego czy dostępu wewnętrznego. Jej celem jest zapewnienie obrońcom stałej możliwości wykrywania i weryfikowania ścieżek umożliwiających atak, zanim wykorzysta je złośliwy napastnik.

Od listy słabości do dowodów na istnienie ścieżki ataku

Wizja techniczna CodeWall zakłada dostosowywanie przebiegu analizy w miarę pojawiania się nowych dowodów. Firma argumentuje, że niedobór specjalistów ds. bezpieczeństwa ofensywnego i okresowe audyty utrudniają organizacjom testowanie środowiska, które zmienia się między kolejnymi zleceniami.

W komunikacie opisano wyspecjalizowane agenty prowadzące równoległe analizy i wymieniające się odkryciami za pośrednictwem trwałego grafu dochodzeniowego. Ustalenie dotyczące jednej aplikacji może pomóc kolejnemu agentowi w zbadaniu połączonej z nią usługi, systemu tożsamości lub magazynu danych. Wynikiem ma być opis tego, co można naruszyć, jak działa dana ścieżka oraz jakie dowody potwierdzają ten wniosek.

W praktyce graf przedstawia zależności między ustaleniami, zamiast traktować każdy alert jako odosobniony przypadek. Powiązanie może mieć większe znaczenie niż poszczególne słabości: ujawnienie informacji na jednej granicy może umożliwić dostęp do kolejnego zabezpieczenia. To wyjaśnienie dotyczy koncepcji architektonicznej; w komunikacie CodeWall nie ujawniła wystarczająco wielu szczegółów wdrożeniowych, by można było ocenić, jak jej graf rozstrzyga sprzeczne ustalenia lub weryfikuje każde przejście między elementami.

Witryna firmy podaje, że platforma mapuje relacje zaufania między usługami, interfejsami API i infrastrukturą, dostosowuje strategię w trakcie analiz oraz generuje powtarzalne dowody potwierdzające możliwość przeprowadzenia ataku. Są to deklaracje dotyczące produktu. Ich wartość dla przedsiębiorstwa zależy od tego, czy ustalenia pozostają możliwe do odtworzenia i istotne w środowisku tej organizacji.

Co pokazują badania dotyczące McKinsey

CodeWall opublikowała już badania opisujące słabości platform obsługiwanych przez duże firmy konsultingowe. Szczególnie istotna dla przedsiębiorstw łączących aplikacje AI z wewnętrznymi zasobami wiedzy jest relacja z 9 marca na temat testów platformy Lilli AI firmy McKinsey.

Według CodeWall jej agent uzyskał dostęp do odczytu i zapisu w produkcyjnej bazie danych w mniej niż dwie godziny. Firma przypisała początkowy punkt dostępu niezabezpieczonemu uwierzytelnianiem interfejsowi oraz problemowi z wstrzyknięciem SQL, związanemu ze sposobem obsługi nazw pól w żądaniach. Istotne było uzyskanie dostępu do podstawowych danych i konfiguracji aplikacji, a nie awaria samego modelu językowego.

Badacze omówili również konsekwencje uzyskania możliwości zapisu w przechowywanych promptach systemowych: naruszenie infrastruktury aplikacji mogłoby otworzyć drogę do zmiany instrukcji decydujących o treści zaufanych wyników AI. Jest to możliwy skutek opisany w raporcie, a nie dowód na to, że konsultanci otrzymali zmanipulowane porady.

CodeWall twierdzi, że przekazała ustalenia firmie McKinsey, ograniczyła dostęp do celów weryfikacji i potwierdziła usunięcie problemu przed publikacją. Informacje te pochodzą z relacji badawczej dostawcy; nie należy traktować ich jako dowodu na trwającą podatność ani ogólnego testu porównawczego dowodzącego, że agenty tej firmy osiągają lepsze wyniki niż testerzy-ludzie.

Ciągłe testowanie zmienia wyzwania operacyjne

CodeWall twierdzi, że jej platforma ponownie bada systemy, gdy zmieniają się aplikacje, pojawiają się nowe zasoby lub wprowadzane są poprawki, działając w ramach zatwierdzonego zakresu. Może to stworzyć użyteczną pętlę informacji zwrotnej: wykryć ścieżkę, usunąć słabości, które się na nią składają, i sprawdzić, czy nadal działa.

Ponowne testowanie jest ważne, ponieważ zamknięcie pojedynczego zgłoszenia nie musi oznaczać, że pierwotne ryzyko biznesowe zniknęło. Poprawka może zablokować jedną drogę, pozostawiając inną dostępną, a późniejsze wdrożenie może unieważnić wcześniejszą korektę.

Wcześniejszy artykuł Unite.AI na temat autonomicznych testów penetracyjnych i usuwania podatności opisywał ten sam zwrot ku wielokrotnej weryfikacji. CodeWall kładzie nacisk na rozpoczęcie testów z zewnątrz i skoordynowaną analizę połączonych systemów. Podobne cele biznesowe nie oznaczają identycznej architektury agentów ani mechanizmów kontroli ich działania.

Częstsze testowanie zwiększa również znaczenie granic operacyjnych. Przedsiębiorstwa oceniające taką platformę powinny określić dozwolone cele i działania, zasady postępowania z dowodami, procedury eskalacji oraz możliwość przerwania analizy. Są to kryteria oceny, a nie możliwości potwierdzone w komunikacie CodeWall o pozyskaniu finansowania.

Na co zostanie przeznaczone finansowanie

Założyciel i dyrektor generalny Paul Price przedstawia firmę jako sposób na trwałe włączenie testów ofensywnych do działań obronnych. CodeWall twierdzi, że już pomaga bankom i instytucjom finansowym wykrywać i weryfikować ścieżki ataku, które można wykorzystać, choć w komunikacie nie wymieniono klientów z sektora finansowego ani nie przedstawiono niezależnych pomiarów skuteczności.

Finansowanie wesprze rozszerzenie zakresu środowisk, które agenci mogą badać, a także prowadzenie ciągłych testów, weryfikacji i działań naprawczych. Firma planuje również rozbudować w Londynie zespoły ds. bezpieczeństwa ofensywnego, inżynierii, obsługi klienta i rozwoju biznesu.

Dla potencjalnych klientów istotne będzie to, jak daleko sięgają te procesy naprawcze. Zgromadzenie dowodów i zalecenie korekty to co innego niż automatyczne wprowadzenie zmiany w środowisku produkcyjnym. Komunikat nie potwierdza, że CodeWall samodzielnie wdraża poprawki, dlatego przedsiębiorstwa powinny ustalić, kto zatwierdza i realizuje takie działania.

Najlepszą miarą postępów będzie jakość podejmowanych na tej podstawie decyzji dotyczących bezpieczeństwa: odtwarzalne ścieżki ataku, jasny wpływ na działalność firmy, właściwe postępowanie z wrażliwymi dowodami oraz potwierdzenie, że działania naprawcze eliminują zagrożenie. Runda pre-seedowa CodeWall zapewnia firmie środki potrzebne do rozwijania takiego modelu działania. Jej zadaniem jest teraz sprawić, by ciągłe testy ofensywne były na tyle niezawodne, aby stały się rutynowym elementem pracy przedsiębiorstw.