Herd Security ร่วมมือระดมทุน 3 ล้านดอลลาร์ เพื่อฝึกอบรมโปรแกรมความปลอดภัยที่มีพลังงานจาก AI ต่อภัยคุกคามไซเบอร์ที่เกิดขึ้นใหม่

Herd Security ได้ระดมทุนใหม่ 3 ล้านดอลลาร์ ในขณะที่มองหาวิธีการที่จะทันสมัย化ในพื้นที่ที่ถูกมองข้ามมากที่สุดของความปลอดภัยไซเบอร์: การฝึกอบรมพนักงาน บริษัทกำลังสร้างแพลตฟอร์ม AI ที่มีพลังงานในการสร้างและปรับเปลี่ยนโปรแกรมฝึกอบรมความปลอดภัยอย่างต่อเนื่อง โดยทดแทนโมดูลการปฏิบัติตามข้อกำหนดแบบคงที่ประจำปีที่มักจะล้มเหลวในการสะท้อนถึงความเสี่ยงที่แท้จริง

การระดมทุนรอบนี้รวมถึงการสนับสนุนจาก Aspiron Ventures พร้อมด้วยการเข้าร่วมจาก Team Ignite, ForwardSlash VC, Forum Ventures, Rightside Capital และ YPO ทุนจะถูกใช้เพื่อขยายความสามารถของแพลตฟอร์ม โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการสร้างเนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI และโดเมนการฝึกอบรมใหม่ๆ เช่น HR และการใช้ AI ภายใน

จากความปลอดภัยแบบคงที่สู่การฝึกอบรม AI แบบต่อเนื่อง

โปรแกรมการรู้ความปลอดภัยแบบดั้งเดิมมักจะพึ่งพาการฝึกอบรมแบบง่ายๆ ที่ล้าสมัย Herd Security มีความคิดที่แตกต่างโดยใช้ AI เป็นเครื่องมือสร้างสรรค์ที่สร้างหลักสูตรฝึกอบรมที่พัฒนาไปเรื่อยๆ

แทนที่จะพึ่งพาเทมเพลตที่สร้างไว้ล่วงหน้า แพลตฟอร์มจะสร้างเนื้อหาการฝึกอบรมไดนามิก รวมถึงการจำลองและสถานการณ์แบบวิดีที่สะท้อนรูปแบบการโจมตีในปัจจุบัน สิ่งนี้ช่วยให้องค์กรสามารถอัปเดตเนื้อหาการฝึกอบรมได้อย่างต่อเนื่องเมื่อภัยคุกคามเปลี่ยนแปลงไป แทนที่จะรอการอัปเดตโปรแกรมที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

ระบบนี้ได้รับการออกแบบสำหรับทีมความปลอดภัยและทีมการกำกับดูแล โดยช่วยให้พวกเขาสามารถแปลความรู้เกี่ยวกับภัยคุกคามที่เกิดขึ้นใหม่ให้เป็นการฝึกอบรมที่มีประสิทธิภาพและน่าสนใจโดยไม่ต้องสร้างเนื้อหาตั้งแต่เริ่มต้น

การตอบสนองต่อการเพิ่มขึ้นของการโจมตีแบบ AI

การเริ่มต้นนี้สะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงที่กว้างขึ้นในด้านความปลอดภัยไซเบอร์ AI ทำให้การโจมตีแบบสังคมวิศวกรรมมีความน่าเชื่อถือและสามารถขยายได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งผ่านยุทธวิธีเช่น การโคลนนิ่งเสียง การฟิชชิ่งแบบมุ่งเป้า และการปลอมตัวแบบเรียลไทม์

สิ่งนี้ได้เปิดเผยจุดอ่อนในระบบป้องกันแบบดั้งเดิม ในขณะที่บริษัทต่างๆ ลงทุนอย่างมากในการรักษาความปลอดภัยของโครงสร้างพื้นฐาน พฤติกรรมของมนุษย์ยังคงเป็นจุดอ่อนที่สำคัญ การฝึกอบรมพนักงานให้รู้จักและตอบสนองต่อภัยคุกคามมีความสำคัญมากขึ้น แต่ความเร็วในการเปลี่ยนแปลงทำให้วิธีการแบบดั้งเดิมไม่มีประสิทธิภาพ

ข้อมูลอุตสาหกรรมชี้ให้เห็นว่าปัญหานี้จะรุนแรงขึ้นในอนาคต การโจมตีแบบสังคมวิศวกรรมคาดว่าจะขยายตัวขึ้นอย่างมากในอนาคต โดยมุ่งเป้าไปที่ไม่เพียงแต่พนักงานในแนวหน้า แต่ยังรวมถึงผู้บริหารและผู้ตัดสินใจด้วย ในขณะเดียวกัน การ塑造พฤติกรรมความปลอดภัยในระยะยาวภายในองค์กรอาจต้องใช้เวลาหลายปี ทำให้เกิดความไม่สมดุลระหว่างความเร็วในการพัฒนาภัยคุกคามและความช้าในการปรับให้เข้ากับการป้องกัน

การสร้างหมวดหมู่ใหม่ของโครงสร้างพื้นฐานความปลอดภัย

แพลตฟอร์มของ Herd Security ตั้งอยู่ที่จุดตัดระหว่างความปลอดภัยไซเบอร์และ AI ที่สร้างสรรค์ โดยมองการฝึกอบรมเป็นระบบที่อัปเดตอย่างต่อเนื่องแทนที่จะเป็นข้อกำหนดแบบครั้งเดียว โดยการสร้างการเรียนรู้แบบสถานการณ์โดยอัตโนมัติ บริษัทพยายามที่จะปิดช่องว่างระหว่างการเปลี่ยนแปลงภัยคุกคามและความพร้อมของมนุษย์

การเปลี่ยนแปลงนี้ชี้ให้เห็นว่าการฝึกอบรมความปลอดภัยอาจเริ่มคล้ายกับระบบ AI ที่ขับเคลื่อนอื่นๆ ภายในองค์กร โดยที่เนื้อหาจะถูกสร้าง ทดสอบ และปรับปรุงโดยอัตโนมัติตามสัญญาณจากโลกแห่งความเป็นจริง

เมื่อเวลาผ่านไป สิ่งนี้อาจลดการพึ่งพาการออกแบบโปรแกรมด้วยตนเองและช่วยให้องค์กรสามารถตอบสนองต่อเทคนิคการโจมตีใหม่ๆ ได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ยังเปิดโอกาสให้มีการฝึกอบรมที่ปรับแต่งสำหรับแต่ละบุคคล โดยที่พนักงานจะได้รับเนื้อหาที่เหมาะสมกับบทบาท พฤติกรรม และโปรไฟล์ความเสี่ยงของตน

การเปลี่ยนแปลงสู่การฝึกอบรมความปลอดภัยแบบ AI และแบบเรียลไทม์

การฝึกอบรมความปลอดภัยมีแนวโน้มที่จะกลายเป็นแบบปรับเปลี่ยน ต่อเนื่อง และฝังอยู่ในกระบวนการทำงานประจำวัน แทนที่จะเป็นสิ่งที่พนักงานทำเสร็จสิ้นเพียงครั้งหรือสองครั้งต่อปี เมื่อระบบ AI สร้างสถานการณ์การโจมตีที่สมจริงตามความต้องการ การฝึกอบรมสามารถพัฒนาไปพร้อมกับภัยคุกคาม โดยทำให้พนักงานได้สัมผัสกับยุทธวิธีที่พวกเขามีแนวโน้มที่จะพบในโลกแห่งความเป็นจริง

การเปลี่ยนแปลงนี้ยังเปิดโอกาสให้มีการฝึกอบรมที่ปรับแต่งสำหรับแต่ละบุคคล แทนที่จะเป็นโปรแกรมแบบ “ขนาดเดียวเหมาะกับทุกคน” พนักงานอาจได้รับการจำลองสถานการณ์ที่ปรับแต่งตามบทบาท ระดับการเข้าถึง และพฤติกรรมในอดีตของตน ทำให้เกิดวงจรการให้ข้อมูลที่การฝึกอบรมปรับเปลี่ยนเมื่อรูปแบบความเสี่ยงเปลี่ยนแปลงไป เมื่อเวลาผ่านไป สิ่งนี้อาจทำให้พฤติกรรมของมนุษย์สามารถวัดและจัดการได้เช่นเดียวกับการตรวจสอบประสิทธิภาพของระบบในปัจจุบัน

ในระยะยาว เทคโนโลยีนี้อาจทำให้เส้นแบ่งระหว่างการฝึกอบรมและการป้องกันที่กระตือรือร้น模糊ลง เมื่อแพลตฟอร์มจำลอง ทดสอบ และปรับปรุงการตอบสนองต่อภัยคุกคามที่เกิดขึ้นใหม่ พวกเขาอาจทำงานเป็นชั้นการป้องกันที่กระตือรือร้น โดยระบุจุดอ่อนก่อนที่ผู้โจมตีจะสามารถใช้ประโยชน์จากมัน และเสริมสร้างความแข็งแกร่งให้กับองค์กรจากภายในสู่ภายนอก