RevEng เพิ่มทุน 4.15 ล้านดอลลาร์ เพื่อความปลอดภัยของโซフトแวร์ โดยใช้ AI

RevEng ซึ่งตั้งอยู่ในลอนดอน ได้ระดมทุน 4.15 ล้านดอลลาร์ ในรอบการให้ทุนต้นน้ำ โดยได้รับการสนับสนุนจาก Sands Capital, In-Q-Tel Capital, IQ Capital และ Episode 1 Ventures เพื่อสร้างโมเดล AI ที่สามารถตรวจจับภัยคุกคามและช่องโหว่ในซอฟต์แวร์ที่คอมไพล์แล้ว โดยไม่ต้องเข้าถึงโค้ดต้นฉบับ ตามที่ McKinsey ประมาณการว่าตลาดความปลอดภัยทางไซเบอร์โลกอาจมีศักยภาพในการเติบโตถึง 1.5 ถึง 2 ล้านล้านดอลลาร์ การลงทุนครั้งนี้ทำให้ RevEng มีบทบาทสำคัญในการเปลี่ยนแปลงวิธีการที่องค์กรป้องกันโซフトแวร์ของตน โดยเฉพาะในยุคที่เครื่องมือแบบดั้งเดิมต้องต่อสู้กับโค้ดที่สร้างโดย AI และส่วนประกอบของบุคคลที่สามที่ไม่โปร่งใส

การเชื่อมช่องว่างในความปลอดภัยทางไซเบอร์

โลกธุรกิจกำลังต้องเผชิญกับการโจมตีแบบโซフトแวร์ซัพพลายเชนอย่างไม่เคยปรากฏมาก่อน โดย 45% ขององค์กรคาดว่าจะเผชิญกับการละเมิดดังกล่าวในปีนี้ ปัญหาเพิ่มขึ้นเมื่อความพึ่งพาส่วนประกอบโอเพ่นซอร์สและโค้ดที่สร้างโดย AI เพิ่มขึ้น ในขณะที่เครื่องมือความปลอดภัยส่วนใหญ่ต้องการการเข้าถึงโค้ดต้นฉบับเพื่อตรวจจับช่องโหว่ที่ซ่อนอยู่

RevEng จัดการกับช่องว่างที่สำคัญนี้โดยการวิเคราะห์ซอฟต์แวร์ไบนารีโดยตรง โดยตรวจสอบโค้ดที่คอมไพล์แล้ว ไฟร์มแวร์ และเอกซีคิวเทเบิลเพื่อตรวจจับความผิดปกติ เช่น บैकดอร์ที่ซ่อนอยู่ พฤติกรรมที่เป็นอันตราย หรือช่องโหว่ซีโร่เดย์

BinNet: เครื่องยนต์ AI ที่อยู่เบื้องหลังนวัตกรรม

สิ่งสำคัญของแพลตฟอร์มคือ BinNet ซึ่งเป็นโมเดล AI ที่ใหญ่ที่สุดซึ่งสร้างขึ้นสำหรับการทำความเข้าใจความหมายของโค้ดแมชชีน โมเดลนี้ได้รับการฝึกฝนจากชุดข้อมูลไบนารี่ที่หลากหลาย (x86, x86_64, ARM64) และภาษาโปรแกรมมิ่ง (C, C++, Go, Rust) ทำให้สามารถ:

• สร้างลอจิกและฟลาวของโปรแกรมระดับสูงขึ้นมาใหม่
• ตรวจจับภัยคุกคามและช่องโหว่ที่ไม่รู้จักในระดับใหญ่
• สร้างกฎ YARA อัตโนมัติสำหรับการล่าภัยคุกคาม
• ถอดรหัสมัลแวร์ที่ซ่อนอยู่โดยใช้ซานด์บ็อกซ์แบบไดนามิก
• จำลองฟังก์ชันเพื่อถอดรหัสสตริงที่เข้ารหัส

แพลตฟอร์มของ RevEng ใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องแบบขั้นสูงซึ่งฝึกฝนมาเพื่อทำความเข้าใจโครงสร้างและพฤติกรรมของซอฟต์แวร์ที่คอมไพล์แล้ว โดยการวิเคราะห์ฟลาวของการควบคุม ฟังก์ชันความสัมพันธ์ และรูปแบบระดับคำสั่ง ทำให้สามารถดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายออกมาจากไบนารี่ โดยระบุองค์ประกอบที่เป็นอันตราย ตรวจจับช่องโหว่ซีโร่เดย์ และเปิดเผยบैकดอร์ที่ซ่อนอยู่ สิ่งนี้ทำให้ทีมความปลอดภัยสามารถประเมินความสมบูรณ์ของแพ็คเกจซอฟต์แวร์ แม้ว่าโค้ดต้นฉบับจะไม่มีอยู่ก็ตาม โดยเปลี่ยนเอกซีคิวเทเบิลที่ไม่สามารถเข้าถึงได้ให้เป็นข้อเท็จจริงที่โปร่งใสและตรวจสอบได้

การนำทีมและการสนับสนุนเชิงกลยุทธ์

ที่หัวมุมของ RevEng คือ ดร. เจมส์ แพทริก-เอวานส์ ผู้เชี่ยวชาญระดับโลกด้าน AI และการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการวิเคราะห์ไบนารี่ โดยมีปริญญาเอกด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์และ AI จาก Royal Holloway และเคยทำงานที่ F-Secure, Mozilla และ MWR เขานำความเชี่ยวชาญที่ลึกซึ้งด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่ปลอดภัยและตรวจจับภัยคุกคามระดับต่ำ มาเป้าหมายคือการขยายความสามารถในการวิเคราะห์ย้อนกลับโดยอัตโนมัติและ AI

บริษัทได้รับเครดิตจากการถูกเลือกเข้าสองโปรแกรมที่มีชื่อเสียงมาก ได้แก่ NCSC สำหรับสตาร์ทอัพของสหราชอาณาจักร และ Intel (INTC ) Ignite 2024 โปรแกรมนี้ให้ RevEng เข้าถึงเครือข่ายความปลอดภัยของรัฐบาล ที่ปรึกษาด้านเทคนิค และหุ้นส่วนเชิงพาณิชย์ รวมถึงภายใน Intel เอง ทำให้เร่งการพัฒนาผลิตภัณฑ์และการเข้าสู่ตลาด

สิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อจากนี้

หลังจากการระดมทุน 4.15 ล้านดอลลาร์ RevEng มีแผนจะขยายการมีอยู่ในสหรัฐอเมริกาสector องค์กรและกลุ่มรัฐบาล ในขณะที่ขยายทีมวิศวกรในอนาคต แผนการในอนาคตรวมถึงการขยายแพลตฟอร์มเพื่อสนับสนุนสถาปัตยกรรมเพิ่มเติม เช่น MIPS, RISC-V และ PPC การพัฒนาการจับคู่สัญลักษณ์ข้ามสถาปัตยกรรม และการเพิ่มการผสานรวมกับเครื่องมือ เช่น Splunk, Cutter และ Radare2 แพลตฟอร์มจะรองรับการใช้งานบนคลาวด์ส่วนตัวและบนพื้นที่ ทำให้สามารถปฏิบัติตามนโยบายข้อมูลขององค์กรและรัฐบาลได้อย่างเต็มที่

ในตลาดความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่คาดว่าจะเกิน 2 ล้านล้านดอลลาร์ RevEng มีตำแหน่งที่ไม่เหมือนใครในการนำเสนอโซลูชันที่เป็นมิตรกับ AI ซึ่งทำงานที่ระดับไบนารี่ โดยเปิดเผยช่องโหว่ที่ซ่อนอยู่ในซอฟต์แวร์ที่เครื่องมือแบบดั้งเดิมไม่สามารถทำได้ ตามที่ Sands Capital ระบุว่า “RevEng กำลังจัดการกับความท้าทายที่สำคัญในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ด้วยแนวทางที่เป็นนวัตกรรม เรารู้สึกภูมิใจที่ได้สนับสนุนวิสัยทัศน์ของพวกเขา…”

ด้วยความน่าเชื่อถือทางเทคนิค การสนับสนุนเชิงกลยุทธ์ และการเติบโตเชิงพาณิชย์ที่เพิ่มขึ้น RevEng มีแนวโน้มที่จะกลายเป็นกำลังหลักที่สำคัญในการรักษาความปลอดภัยของโซフトแวร์ซัพพลายเชนสมัยใหม่

อนาคตของความปลอดภัยทางไซเบอร์

เมื่อโซフトแวร์ซัพพลายเชนกลายเป็นกระจัดกระจาย ไม่โปร่งใส และพึ่งพาส่วนประกอบระดับโลกมากขึ้น วิธีการรักษาความปลอดภัยแบบดั้งเดิมซึ่งพึ่งพาการเข้าถึงโค้ดต้นฉบับหรือการตรวจสอบด้วยตนเองไม่เพียงพออีกต่อไป การเพิ่มขึ้นของการตรวจสอบโค้ดที่คอมไพล์แล้วโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญ

การเปลี่ยนแปลงนี้สะท้อนถึงการเคลื่อนไหวในวงการอุตสาหกรรมที่กว้างขึ้นในการสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่มีอัตลักษณ์และสามารถปรับขนาดได้ โดยที่ AI ไม่เพียงแต่เพิ่มความสามารถให้กับนักวิเคราะห์ แต่ยังเป็นข้อกำหนดขั้นต่ำสำหรับการติดตามความเร็วของการเปลี่ยนแปลง ในโลกที่มีมัลแวร์ใหม่เกิดขึ้นมากกว่า 300,000 ตัวอย่างต่อวัน และ 70% ไม่เคยเห็นอีก การวิเคราะห์ไบนารี่แบบอัตโนมัติเป็นหนึ่งในไม่กี่วิธีที่เป็นไปได้ในการรักษาความสามารถในการมองเห็นแบบเรียลไทม์ทั่วทั้งซอฟต์แวร์สแต็ก

โมเดลฟาวน์เดชันเช่นโมเดลที่ขับเคลื่อนการวิศวกรรมย้อนกลับโดย AI จะเป็นพื้นฐานของความพยายามด้านความปลอดภัยระดับชาติ ปายพ์ไลน์ DevSecOps และแม้แต่กระบวนการซื้อซอฟต์แวร์ ความสามารถในการตรวจสอบความสมบูรณ์ของโค้ดในระดับใหญ่ โดยไม่คำนึงถึงความโปร่งใสของซัพพลายเออร์ จะเปลี่ยนแปลงวิธีการสร้างความไว้วางใจในระบบนิเวศดิจิทัล เมื่อเวลาผ่านไป เทคโนโลยีนี้อาจกลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับความปลอดภัยทางไซเบอร์ เช่นเดียวกับเครื่องยนต์ป้องกันไวรัสในยุคก่อนหน้า