Beelzebub atrage 3 milioane de euro pentru a extinde platforma de detectare și capturare a atacatorilor în rețelele enterprise

Start-up-ul italian de securitate cibernetică Beelzebub a strâns 3 milioane de euro în finanțare inițială pentru a-și extinde platforma bazată pe inteligență artificială pentru detectarea și capturarea atacatorilor în interiorul rețelelor enterprise.

Runda a fost condusă exclusiv de firma de capital de risc italiană United Ventures. Beelzebub intenționează să utilizeze capitalul pentru a-și extinde echipa de cercetare, a atrage clienți din întreaga Europă și a deschide birouri comerciale la Roma și San Francisco până la sfârșitul anului 2026.

Compania cu sediul în Milano se adresează organizațiilor care se confruntă cu atacuri cibernetice din ce în ce mai automate, în special operatorilor supuși Directivei Uniunii Europene privind securitatea rețelelor și a informațiilor, cunoscută sub numele de NIS2.

În loc să se concentreze în întregime pe menținerea atacatorilor în afara rețelei, Beelzebub lucrează pe baza ipotezei că o intruziune poate fi deja produsă. Platforma sa plasează sisteme de decoy realiste în întreaga infrastructură a unei organizații, creând oportunități de a expune atacatorii înainte de a ajunge la activele reale.

Transformarea infrastructurii enterprise într-o capcană

Tehnologia Beelzebub aparține unei categorii de securitate cibernetică cunoscută sub numele de tehnologie de decepție. În loc de a aștepta ca activitatea malignă să declanșeze o alertă pe un sistem de producție, platforma creează reproduceri convingătoare ale serverelor, bazelor de date, interfețelor de programare a aplicațiilor, mediilor cloud și altor infrastructuri.

Aceste capcane sunt proiectate pentru a părea valoroase atacatorilor, dar rămân izolate de sistemele de afaceri reale. Deoarece angajații legitimi și aplicațiile ar trebui să aibă puține motive pentru a interacționa cu ele, activitatea dintr-o capcană poate oferi o indicație puternică că un intrus se deplasează prin rețea.

Acest abordare este destinat să abordeze una dintre etapele cele mai dificile ale unui atac cibernetic: perioada după ce un atacator obține acces inițial, dar înainte de a fi implementat payload-ul final.

Atacatorii petrec adesea timp explorând sistemele, escaladând privilegiile, colectând credențiale și identificând date valoroase. Beelzebub își propune să întrerupă acest proces, dirijând activitatea suspectă către medii controlate, unde poate fi observată și conținută.

Compania afirmă că capcanele sale utilizează modele de limbaj mare pentru a se comporta mai mult ca infrastructura reală. Acestea pot genera răspunsuri realiste și pot adapta comportamentul, făcându-le mai dificil pentru un atacator să determine că a intrat într-o capcană.

Un buclă automată de ofensivă și apărare

Platforma combină trei produse proiectate pentru a acoperi diferite etape ale testării securității și răspunsului la incidente.

Arcangelo servește ca componenta ofensivă. Simulează atacuri țintite asupra infrastructurii unei organizații, ajutând echipele de securitate să identifice slăbiciuni și să testeze cum răspund controalele lor.

Beelzebub Managed formează stratul defensiv. Distribuie capcane bazate pe inteligență artificială în întreaga mediu al unei organizații și le monitorizează pentru activitate suspectă. Când un atacator interacționează cu una dintre capcane, sistemul poate izola mașina afectată, bloca activitatea și iniția acțiuni de răspuns predefinite.

Compania descrie această combinație ca un model automat de echipă purpurie. În securitatea cibernetică, echipele roșii simulează de obicei atacatori, în timp ce echipele albastre apără sistemele. Operațiunile echipei purpurii încearcă să aducă împreună cele două funcții, astfel încât rezultatele testării ofensive să poată îmbunătăți direct controalele defensive.

Prin conectarea simulărilor de atac cu sisteme de decepție live, Beelzebub încearcă să reducă predarea care apare adesea între instrumente de securitate separate, consultanți externi și echipe interne.

Compania afirmă că capcanele sale pot fi actualizate și pentru a reflecta noile vulnerabilități și expuneri comune. Acest lucru permite platformei să imite sisteme afectate de vulnerabilități emergente și să atragă atacatori care caută aceste slăbiciuni.

Analiză de malware asistată de IA

Componenta a treia, Caronte, este un sistem de analiză de malware bazat pe inteligență artificială.

După ce se detectează software malign, Caronte poate ingineriza în sens invers mostrele și produce un raport de incident care descrie comportamentul său. Obiectivul este de a scurta timpul dintre descoperirea unui atac și înțelegerea modului în care funcționează.

Analiza de malware este, de obicei, un proces specializat și consumator de timp. Analistii pot trebui să inspecteze codul, să observe cum se comportă un program într-un mediu controlat și să determine dacă comunică cu infrastructura externă sau încearcă să se răspândească la alte mașini.

Beelzebub afirmă că Caronte automatizează părți ale acestui lucru, permițând organizațiilor să genereze o evaluare inițială mai rapidă.

Sistemul poate fi operat local, ceea ce poate fi important pentru agențiile guvernamentale, companiile reglementate și întreprinderile care nu pot încărca mostre de malware potențial sensibile la servicii cloud terțe.

Platforma Beelzebub mai largă este disponibilă ca software ca serviciu sau ca o implementare locală. Pentru organizații cu cerințe de date mai stricte, compania poate furniza, de asemenea, hardware pentru a rula inferența modelului său de limbaj mare local.

Construirea în jurul inteligenței de amenințare live

Beelzebub afirmă că peste 60 de cercetători de securitate independenți contribuie la inteligența de amenințare a platformei.

Această rețea oferă informații despre noul malware, tehnici de atac și vulnerabilități pe măsură ce apar. Inteligența poate fi apoi utilizată pentru a actualiza capcanele platformei, simulările de atac și capacitățile de analiză.

Compania a atras atenția anterior pentru documentarea TeamPCP, un actor de amenințare asociat cu atacuri asupra infrastructurii cloud și campanii de cryptojacking. TeamPCP a fost, de asemenea, legat de o încălcare a securității care implică infrastructura GitHub.

Descoperirea și studiul grupurilor de amenințare pot oferi furnizorilor de securitate cibernetică informații practice despre modul în care atacatorii se comportă după ce intră într-o rețea. Aceste informații pot fi utilizate pentru a proiecta capcane care semănă cu sistemele, credențialele și serviciile pe care atacatorii le țintesc cel mai probabil.

Tehnologia Beelzebub este, de asemenea, disponibilă printr-o ediție comunitară open-source, oferind cercetătorilor și echipelor de securitate o modalitate de a experimenta abordarea sa de capcană.

Proiectul open-source susține multiple protocoale și servicii, inclusiv Secure Shell, File Transfer Protocol, baze de date și aplicații web. Acest lucru permite organizațiilor să implementeze capcane care semănă cu diferite părți ale infrastructurii lor.

Răspuns la atacuri mai rapide și mai automate

Finanțarea vine într-un moment în care inteligența artificială generativă și automatizarea schimbă ambele părți ale securității cibernetice.

Atacatorii pot utiliza instrumente de inteligență artificială pentru a genera mesaje de phishing, a analiza software-ul pentru vulnerabilități, a modifica codul malign și a desfășura operațiuni pe o gamă mai largă de ținte. Aceste capacități nu elimină nevoia de expertiză tehnică, dar pot permite unor grupuri mai mici să opereze la o viteză și o scară mai mare.

Echipele de securitate răspund prin introducerea mai multor automatizări în detectare, anchetă și răspuns la incidente. Tehnologia de decepție oferă un alt strat, creând medii în care atacatorii pot fi studiați fără a expune date sau sisteme reale.

Founderul și CEO-ul Beelzebub, Mario Candela, susține că instrumentele defensive trebuie să funcționeze din ce în ce mai mult la viteza mașinilor pentru a rămâne eficiente împotriva atacurilor automate.

Strategia companiei nu este de a înlocui produsele existente de securitate a punctelor de terminare, rețele sau identitate. În schimb, încearcă să adauge un strat de detectare internă pentru situațiile în care un atacator a déjà ocolit apărările perimetrale.

Acest model de presupunere a unei breșe a devenit mai relevant pe măsură ce infrastructura enterprise se extinde pe platforme cloud, dispozitive remote, interfețe de programare a aplicațiilor și lanțuri de aprovizionare cu software. Protejarea fiecărui punct de intrare posibil este dificilă, făcând detectarea rapidă în interiorul rețelei din ce în ce mai importantă.

De ce tehnologia de decepție ar putea deveni un strat de securitate cibernetică de bază

Pe măsură ce atacatorii utilizează din ce în ce mai mult inteligența artificială pentru a automata recunoașterea, exploatarea vulnerabilităților și adaptarea malware-ului, tehnologia de decepție ar putea deveni un strat mai important de apărare a enterprise-ului. În loc să se bazeze în întregime pe controalele perimetrale, organizațiile pot implementa capcane realiste care expun atacatorii după ce intră în rețea și înainte de a ajunge la sistemele critice.

Platformele cele mai puternice vor combina probabil tehnologia de decepție cu simulări de atac continue și anchetă automată. Acest lucru ar putea scurta timpul dintre intruziune, detectare și conținere, oferind în același timp echipelor de securitate o perspectivă mai clară asupra instrumentelor, obiectivelor și mișcării atacatorilor prin rețea.

Tehnologia de decepție nu va înlocui securitatea punctelor de terminare, controalele de identitate sau gestionarea vulnerabilităților, dar ar putea face aceste sisteme mai eficiente, oferind semnale de încredere de la activități care nu ar trebui să apară. Provocarea Beelzebub va fi de a demonstra că abordarea sa poate funcționa fiabil la scară enterprise fără a adăuga complexitate excesivă mediilor de securitate deja aglomerate.