RAVEN.IO pozyskał 20 milionów dolarów, aby przemyśleć bezpieczeństwo aplikacji w erze ataków napędzanych przez sztuczną inteligencję

Startup z branży cyberbezpieczeństwa RAVEN.IO pozyskał 20 milionów dolarów w nowym finansowaniu, gdy próbuje zdefiniować na nowo, jak aplikacje są chronione w środowiskach produkcyjnych. Runda, prowadzona przez Norwest z dodatkowym wsparciem od Elron Ventures i kilku strategicznych inwestorów, ma miejsce w czasie, gdy tradycyjne modele bezpieczeństwa coraz bardziej mają trudności z nadążaniem za zagrożeniami generowanymi przez sztuczną inteligencję.

Spółka pozycjonuje się wokół podstawowej idei: że nowoczesne ataki nie są już przewidywalne, a systemy bezpieczeństwa oparte na znanych lukach w zabezpieczeniach stają się mniej skuteczne.

Przekraczając CVE i obronę opartą na sygnaturach

Przez lata bezpieczeństwo aplikacji opierało się głównie na identyfikowaniu znanych luk w zabezpieczeniach – katalogowanych jako Common Vulnerabilities and Exposures (CVEs) – i łataniu ich po odkryciu. Ten model jest teraz pod presją.

Podejście RAVEN.IO przesuwa uwagę od tego, co jest znane, ku temu, co dzieje się naprawdę w żywej aplikacji. Zamiast skanować kod statycznie lub monitorować ruch zewnętrznie, ich platforma analizuje, jak kod jest wykonywany w czasie rzeczywistym, wykrywając odchylenia od oczekiwanego zachowania.

Ten model oparty na czasie wykonywania jest zaprojektowany do identyfikowania ataków, nawet gdy nie istnieje znana luka w zabezpieczeniach. Obserwując ścieżki wykonywania, biblioteki i wywołania funkcji, system może flagować nieprawidłową aktywność i zatrzymać eksploity w momencie, gdy występują.

Przesunięcie to odzwierciedla szerszą rzeczywistość: narzędzia sztucznej inteligencji umożliwiają atakującym generowanie i wdrażanie eksploatów szybciej niż tradycyjne bazy luk w zabezpieczeniach mogą nadążyć.

Dlaczego widoczność w czasie wykonywania staje się krytyczna

Platforma RAVEN.IO jest zbudowana na założeniu, że większość znaczących ataków występuje teraz w warstwie aplikacji samej, a nie na poziomie sieci lub punktu końcowego. Jest to szczególnie istotne w środowiskach cloud-native, gdzie aplikacje są rozproszone po kontenerach, mikrousługach i wielu dostawcach chmury.

Zdaniem spółki, ich technologia zapewnia głęboką widoczność zachowania aplikacji – aż do poszczególnych funkcji i łańcuchów wykonywania – bez wymogu inwazyjnego instrumentarium lub wpływu na wydajność.

Ten poziom wglądu pozwala zespołom bezpieczeństwa na:

• Wykrywanie prób eksploatacji w czasie rzeczywistym
• Redukowanie szumu poprzez depriorytetowanie nieeksploatowalnych luk w zabezpieczeniach
• Śledzenie ataków do konkretnych zmian kodu lub wdrożeń

Celem jest nie tylko wykrywanie, ale także natychmiastowe zapobieganie – blokowanie nieprawidłowego wykonywania przed wystąpieniem szkody.

Początkowy popyt w branżach o wysokim poziomie bezpieczeństwa

RAVEN.IO został założony w 2023 roku przez Roi Abitboul, Guy Franco i Omer Yair – weteranów branży cyberbezpieczeństwa z doświadczeniem w izraelskich jednostkach obrony i wcześniejszym sukcesem startupowym. Zespół wcześniej zbudował Javelin Networks, które zostało przejęte przez Symantec, gdzie później pracowali nad technologiami wykrywania punktów końcowych i ochrony chmury.

Ihr obecny focus opiera się na tym doświadczeniu, ale koncentruje się na innym poziomie stosu: samym czasie wykonywania aplikacji.

Platforma jest już w produkcji u 11 klientów przedsiębiorstw, głównie w sektorach takich jak ubezpieczenia i usługi finansowe, gdzie ryzyko warstwy aplikacji i łańcucha dostaw jest szczególnie ostre.

Te środowiska tendencję do przyjmowania nowych modeli bezpieczeństwa ostrożnie, co sugeruje, że bezpieczeństwo behawioralne w czasie wykonywania zyskuje na popularności wśród organizacji o złożonej infrastrukturze i wysokim narażeniu na ryzyko.

Co to sygnalizuje dla przyszłości bezpieczeństwa aplikacji

Strategia spółki jest zgodna z rosnącym ruchem w cyberbezpieczeństwie, często opisywanym jako „ochrona prawidłowa” – zabezpieczanie aplikacji podczas wykonywania, a nie poleganie wyłącznie na wczesnych kontrolach rozwoju („przesunięcie w lewo”).

Tradycyjne podejścia nadal odgrywają rolę, ale pozostawiają lukę między odkryciem luki a wdrożeniem łaty – okno, które atakujący coraz częściej wykorzystują. Ochrona w czasie wykonywania ma na celu zamknięcie tej luki, ciągle monitorując i broniąc aplikacji, gdy są one na żywo.

Ponieważ sztuczna inteligencja przyspiesza zarówno rozwój oprogramowania, jak i tworzenie eksploatów, powierzchnia ataku rośnie szybko. Więcej kodu jest pisane szybciej, często z mniejszym nadzorem ludzkim, podczas gdy atakujący zyskują dostęp do narzędzi, które automatyzują odkrywanie luk w zabezpieczeniach.

W tym środowisku modele bezpieczeństwa, które opierają się na wcześniejszej wiedzy, mogą nadal tracić skuteczność.

Finansowanie RAVEN.IO odzwierciedla rosnące zainteresowanie podejściami, które zakładają, że ataki są nieuniknione – i koncentrują się na wykrywaniu i zatrzymywaniu ich w czasie rzeczywistym. Jeśli ten trend będzie się utrzymywał, bezpieczeństwo behawioralne w czasie wykonywania może przesunąć się z niszy do podstawowej warstwy w nowoczesnej ochronie aplikacji.