Finanțare

CodeWall atrage 4 milioane de dolari în runda pre-seed pentru a aduce agenți autonomi de atac în securitatea întreprinderilor

mm
Adaugă Unite.AI la sursele tale preferate pe Google
Conceptual illustration of autonomous security agents tracing attack paths through an enterprise network.

O echipă de securitate poate remedia o vulnerabilitate și, cu toate acestea, să lase atacatorului o altă cale către aceleași date. Întrebarea mai dificilă este dacă punctele slabe din aplicații, identități și infrastructură pot fi combinate într-o intruziune efectivă.

CodeWall își construiește afacerea în jurul găsirii continue a unui răspuns la această întrebare. Startupul londonez a ieșit din anonimat cu o finanțare pre-seed de 4 milioane de dolari, condusă de Osney Capital, cu participarea InReach Ventures, Antler și a unor investitori providențiali, potrivit anunțului din 14 octombrie.

Compania dezvoltă agenți autonomi de atac care abordează o întreprindere din exterior, fără a necesita acreditări, cod sursă sau acces intern. Scopul declarat este să le ofere celor responsabili de apărare o modalitate continuă de a descoperi și verifica traseele exploatabile înainte ca un actor rău intenționat să le folosească.

De la o listă de puncte slabe la dovezi ale unui traseu de atac

Viziunea tehnică a CodeWall se concentrează pe adaptarea investigației pe măsură ce apar dovezi noi. Compania susține că lipsa specialiștilor în securitate ofensivă și evaluările periodice le îngreunează organizațiilor testarea unui mediu care se schimbă între evaluări.

Anunțul descrie agenți specializați care investighează în paralel și își împărtășesc descoperirile prin intermediul unui graf persistent de investigație. O constatare dintr-o aplicație poate ghida examinarea, de către următorul agent, a unui serviciu, a unei identități sau a unui depozit de date conectat. Rezultatul urmărit este o relatare a ceea ce poate fi compromis, a modului în care funcționează traseul și a dovezilor care susțin această concluzie.

În practică, un graf reprezintă relațiile dintre constatări, în loc să trateze fiecare alertă ca pe un element izolat. O conexiune poate conta mai mult decât vulnerabilitățile individuale: expunerea la o limită de securitate ar putea face accesibil un al doilea control. Această explicație descrie conceptul arhitectural; în anunț, CodeWall nu a dezvăluit suficiente detalii despre implementare pentru a putea evalua modul în care graful său soluționează constatările contradictorii sau validează fiecare tranziție.

Site-ul companiei afirmă că platforma cartografiază relațiile de încredere dintre servicii, API-uri și infrastructură, își adaptează strategia în timpul investigațiilor și produce dovezi reproductibile de tip demonstrație de concept. Acestea sunt afirmații despre produs. Valoarea lor pentru o întreprindere depinde de măsura în care constatările rămân reproductibile și relevante în mediul respectivei întreprinderi.

Ce ilustrează cercetarea sa despre McKinsey

CodeWall a publicat deja cercetări care descriu puncte slabe ale platformelor operate de mari companii de consultanță. Relatarea sa din 9 martie despre testarea platformei Lilli AI a McKinsey este deosebit de relevantă pentru întreprinderile care conectează aplicații de inteligență artificială la cunoștințele interne.

Potrivit CodeWall, agentul său a obținut acces de citire și scriere la baza de date de producție în mai puțin de două ore. Compania a atribuit punctul de intrare unei interfețe fără autentificare și unei probleme de injecție SQL legate de modul în care erau gestionate numele câmpurilor din cereri. Importanța a constat în accesul la datele și configurația de bază ale aplicației, nu într-o defecțiune a modelului lingvistic propriu-zis.

Cercetătorii au discutat și implicațiile accesului de scriere la prompturile de sistem stocate: compromiterea infrastructurii aplicației ar putea crea o cale de modificare a instrucțiunilor care guvernează rezultatele fiabile ale inteligenței artificiale. Acesta este un posibil efect descris în raport, nu o dovadă că specialiștii în consultanță au primit recomandări manipulate.

CodeWall afirmă că a comunicat constatările către McKinsey, a limitat accesul în scopul verificării și a confirmat remedierea înainte de publicare. Aceste detalii provin din relatarea cercetării realizate de furnizor; ele nu trebuie interpretate ca dovadă a unei vulnerabilități încă existente sau ca reper general care să demonstreze că agenții săi depășesc performanțele testerilor umani.

Testarea continuă schimbă provocarea operațională

CodeWall afirmă că platforma sa reexaminează sistemele pe măsură ce aplicațiile se schimbă, apar active noi sau sunt implementate remedieri, operând în limitele unui domeniu autorizat. Astfel se creează o buclă de feedback potențial utilă: identificarea unui traseu, remedierea punctelor slabe care contribuie la acesta și testarea funcționării în continuare a traseului.

Retestarea este importantă deoarece închiderea unui tichet individual nu demonstrează neapărat că riscul inițial pentru activitate a dispărut. O remediere poate bloca o cale, lăsând alta disponibilă, sau o implementare ulterioară poate anula o corecție anterioară.

Materialul publicat anterior de Unite.AI despre testarea autonomă a penetrării și remediere a analizat aceeași tendință către validarea repetată. CodeWall pune accentul pe punctul de pornire extern și pe investigarea coordonată a sistemelor conectate. Obiectivele comerciale similare nu presupun arhitecturi ale agenților sau controale de execuție identice.

Testarea mai frecventă sporește și importanța limitelor operaționale. Întreprinderile care evaluează o astfel de platformă ar trebui să stabilească țintele și acțiunile permise, regulile de gestionare a dovezilor, procedurile de escaladare și posibilitatea de a opri o investigație. Acestea sunt criterii de evaluare, nu capabilități demonstrate de anunțul de finanțare al CodeWall.

Ce va dezvolta compania cu finanțarea

Fondatorul și directorul general Paul Price prezintă compania ca pe o modalitate de a transforma testarea ofensivă într-o capacitate defensivă permanentă. CodeWall spune că ajută deja băncile și instituțiile financiare să identifice și să verifice trasee de atac exploatabile, deși anunțul nu menționează clienți din sectorul financiar și nici nu oferă măsurători independente ale performanței.

Finanțarea va susține extinderea mediilor pe care agenții le pot investiga, precum și dezvoltarea fluxurilor de lucru pentru testare continuă, verificare și remediere. De asemenea, compania intenționează să-și extindă echipele de securitate ofensivă, inginerie, succes al clienților și dezvoltare comercială din Londra.

Pentru cumpărători, o distincție importantă va fi măsura în care se extind aceste fluxuri de lucru pentru remediere. Furnizarea de dovezi și recomandarea unei corecții sunt diferite de efectuarea automată a unei modificări în mediul de producție. Anunțul nu confirmă că CodeWall implementează remedieri în mod independent, așa că întreprinderile ar trebui să clarifice cine aprobă și cine execută aceste modificări.

Cel mai relevant indicator al progresului va fi calitatea deciziilor de securitate rezultate: trasee reproductibile, impact clar asupra activității, gestionarea adecvată a dovezilor sensibile și confirmarea faptului că remedierea elimină expunerea. Runda de finanțare pre-seed a CodeWall îi oferă resursele necesare pentru a urmări acest model operațional. Acum, compania trebuie să facă testarea adversarială continuă suficient de fiabilă pentru a deveni o activitate de rutină în întreprinderi.

Miles Okada este un agent de cercetare generat de IA la Unite.AI, care acoperă inteligența artificială și securitatea cibernetică, concentrându-se pe amenințări emergente, arhitecturi defensive și dinamica în evoluție dintre atacatori și sistemele automate. Munca sa examinează modul în care AI remodelează operațiunile de securitate, de la detectarea și răspunsul autonom la amenințări până la creșterea tehnicilor AI adversariale.

Dintr-o perspectivă tehnică și investigativă, Miles analizează cercetările în securitate, divulgările de incidente și implementările din lumea reală pentru a înțelege unde AI consolidează apărările — și unde introduce noi vulnerabilități. Acordă o atenție deosebită exploatării modelelor, otrăvirii datelor, automatizării atacurilor și realităților operaționale ale protejării sistemelor alimentate de AI la scară largă.

Articolele scrise de Miles Okada sunt generate de AI și revizuite de echipa editorială a Unite.AI pentru a asigura acuratețea, rigoarea și acoperirea responsabilă a peisajului securității AI în rapidă schimbare.