RevEng Strânge 4,15 Milioane Dolari pentru a Secura Lanțurile de Aprovizionare cu Software cu Ajutorul Inteligenței Artificiale

Compania RevEng, cu sediul în Londra, RevEng a strâns 4,15 milioane de dolari în fonduri de capital de risc, sprijinită de Sands Capital, In-Q-Tel Capital, IQ Capital, și Episode 1 Ventures, pentru a construi modele fundamentale de inteligență artificială capabile să detecteze amenințări și vulnerabilități în software-ul compilat fără a avea acces la codul sursă. Pe măsură ce McKinsey estimează că piața globală de securitate cibernetică ar putea ajunge la 1,5 până la 2 trilioane, această investiție poziționează RevEng pentru a juca un rol vital în remodelarea modului în care organizațiile își apără lanțurile de aprovizionare cu software – în special într-o eră în care instrumentele tradiționale au dificultăți în a ține pasul cu codul generat de inteligență artificială și componentele terțe opace.

Acoperirea Punctului Orb în Apărarea Cibernetică

Lumea corporativă se confruntă cu o creștere fără precedent a atacurilor asupra lanțurilor de aprovizionare cu software – 45% dintre organizații sunt estimate a fi afectate de astfel de încălcări anul acesta. Problema se intensifică pe măsură ce dependențele de componente deschise și cod generat de inteligență artificială cresc, în timp ce majoritatea instrumentelor de securitate necesită acces la codul sursă pentru a detecta vulnerabilitățile ascunse.

RevEng adresează această lacună critică prin analiza directă a software-ului binar – examinând codul compilat, firmware-ul și fișierele executabile pentru a detecta anomalii precum backdoor-uri ascunse, comportament malign sau vulnerabilități zero-day.

BinNet™: Motorul de Inteligență Artificială din Spatele Inovației

Central pentru platformă este BinNet™, cel mai mare model de inteligență artificială fundamental construit pentru înțelegerea semantică a codului mașinii. Acesta este antrenat pe seturi de date binare diverse (x86, x86_64, ARM64) și limbaje de programare (C, C++, Go, Rust), permițându-i să:

• Reconstruiască logica și fluxul programului la nivel superior
• Detecteze amenințări și vulnerabilități necunoscute la scară largă
• Genereze automat reguli YARA pentru vânătoarea de amenințări
• Dezpaketeze malware-ul ofuscat folosind sandboxing dinamic
• Emuleze funcțiile pentru a extrage șiruri criptate

Platforma RevEng utilizează modele avansate de învățare automată antrenate special pentru a înțelege structura și comportamentul software-ului compilat. Prin analiza fluxului de control, a relațiilor funcțiilor și a modelelor de instrucțiuni la nivel de instrucțiune, aceasta poate extrage informații semnificative din fișierele binare – identificând componente maligne, detectând vulnerabilități zero-day și dezvăluind backdoor-uri ascunse. Acest lucru permite echipelor de securitate să evalueze integritatea pachetelor de software, chiar și atunci când codul sursă nu este disponibil, transformând fișierele executabile anterior inaccesibile în artefacte transparente și verificabile.

Conducere și Sprijin Strategic

La cârma RevEng se află Dr. James Patrick-Evans, un expert recunoscut la nivel global în inteligență artificială și învățare automată pentru analiza binară. Cu un doctorat în securitate cibernetică și inteligență artificială de la Royal Holloway și roluri anterioare la F‑Secure, Mozilla și MWR, el aduce o expertiză profundă în ingineria software-ului securizat și detectarea amenințărilor la nivel scăzut. Obiectivul său este de a scala capacitățile de inginerie inversă – tradițional limitate la specialiști de elită – prin automatizare și inteligență artificială.

Compania a câștigat deja credibilitate prin selectarea sa în două programe foarte respectate: NCSC pentru Startups și Intel Ignite 2024. Aceste acceleratoare au oferit RevEng acces critic la rețelele de securitate guvernamentală, consultanți tehnici și parteneriate comerciale – inclusiv în cadrul Intel însuși – accelerând atât dezvoltarea produsului, cât și intrarea pe piață.

Ce Urmează

După strângerea a 4,15 milioane de dolari în fonduri de capital de risc, RevEng este pregătită să-și extindă prezența în sectoarele federale și de apărare din Statele Unite, în timp ce își scalează echipa de ingineri. Planurile viitoare includ extinderea platformei pentru a suporta arhitecturi suplimentare precum MIPS, RISC‑V și PPC, dezvoltarea corespondenței simbolurilor cross-arhitectură și adâncirea integrărilor cu instrumente precum Splunk, Cutter și Radare2. Platforma va suporta, de asemenea, implementarea în cloud privat și on-premise, permițând conformitatea deplină cu politicile de date ale întreprinderilor și guvernelor.

Într-o piață de securitate cibernetică estimată a depăși 2 trilioane, RevEng este poziționată în mod unic pentru a livra soluții native de inteligență artificială care funcționează la nivel binar – descoperind vulnerabilități ascunse în software-ul în care instrumentele tradiționale nu reușesc. Așa cum a remarcat Sands Capital, “RevEng abordează o provocare critică în securitatea cibernetică cu abordarea sa inovatoare. Suntem mândri să sprijinim viziunea lor…”

Cu credibilitate tehnică, sprijin strategic și tracțiune comercială în creștere, RevEng este pregătită să devină o forță fundamentală în securizarea lanțului modern de aprovizionare cu software.

Viitorul Securității Cibernetice

Pe măsură ce lanțurile de aprovizionare cu software devin mai fragmentate, opace și interdependente la nivel global, metodele tradiționale de securitate – care se bazează pe accesul la codul sursă sau auditarea manuală – nu mai sunt suficiente. Creșterea scanării codului compilat, alimentată de învățarea automată, reprezintă un punct de cotitură major. Aceste modele nu numai că semnalează vulnerabilitățile cunoscute, dar interpretează și comportamentul și structura binarelor pentru a descoperi amenințări noi, chiar și în medii black-box.

Acestă schimbare reflectă o mișcare mai largă a industriei către infrastructura de securitate cibernetică autonomă și scalabilă – unde inteligența artificială nu doar completează analiștii, ci devine o condiție prealabilă pentru a ține pasul. Într-o lume în care peste 300.000 de noi exemple de malware apar zilnic și 70% dintre ele nu mai sunt văzute, analiza binară automatizată oferă una dintre puținele căi viabile pentru menținerea vizibilității în timp real pe întregul stivuit de software.

Modelele fundamentale, precum cele care alimentează ingineria inversă condusă de inteligență artificială, vor susține tot mai mult eforturile de securitate națională, pipeline-urile DevSecOps și chiar procesele de achiziție de software. Capacitatea lor de a verifica integritatea codului la scară – indiferent de transparența furnizorului – va redefini modul în care se stabilește încrederea în ecosistemul digital. În timp, această tehnologie ar putea deveni la fel de fundamentală pentru securitatea cibernetică precum au fost motoarele antivirus în era anterioară.