Beelzebub зібрав 3 мільйони євро для масштабування штучного інтелекту в галузі кібербезпеки

Італійський стартап у сфері кібербезпеки Beelzebub зібрав 3 мільйони євро в рамках раунду фінансування для розширення своєї платформи, яка використовує штучний інтелект для виявлення та відображення атакувальників всередині корпоративних мереж.

Раунд був очолений італійською фірмоюventure capital United Ventures. Beelzebub планує використати ці кошти для розширення своєї дослідницької команди, придбання клієнтів по всій Європі та відкриття комерційних офісів у Римі та Сан-Франциско до кінця 2026 року.

Міланська компанія орієнтується на організації, які стикаються з все більш автоматизованими кібератаками, особливо оператори, які підпадають під дію директиви Європейського Союзу про мережеву та інформаційну безпеку, відомої як NIS2.

Натомість ніж зосереджуватися виключно на утриманні атакувальників зовні мережі, Beelzebub працює на основі припущення, що вторгнення вже відбулося. Її платформа створює реалістичні приманки по всій інфраструктурі організації, створюючи можливості для виявлення атакувальників до того, як вони досягнуть справжніх активів.

Перетворення корпоративної інфраструктури на пастку

Технологія Beelzebub належить до категорії кібербезпеки, відомої як технологія обману. Замість того, щоб чекати, коли зловмисна діяльність спровокує сигнал тривоги на продуктивній системі, платформа створює переконливі копії серверів, баз даних, інтерфейсів програмування застосунків, хмарних середовищ та іншої інфраструктури.

Ці приманки розроблені так, щоб вони виглядали цінними для атакувальників, залишаючись при цьому ізольованими від справжніх бізнес-систем. Оскільки законні співробітники та застосунки повинні мати мало підстав взаємодіяти з ними, діяльність всередині приманки може надати сильний сигнал про те, що атакувальник рухається мережею.

Цей підхід спрямований на вирішення однієї з найважчих стадій кібератаки: періоду після того, як атакувальник отримує початковий доступ, але до того, як буде розгорнута кінцева вантажка.

Атакувальники часто витрачають час на дослідження систем, підвищення привілеїв, збір облікових даних та ідентифікацію цінних даних. Beelzebub намагається перервати цей процес, направляючи підозрілу діяльність у контрольовані середовища, де її можна спостерігати та ізолювати.

Компанія стверджує, що її приманки використовують великі мовні моделі для поведінки, подібної до справжньої інфраструктури. Вони можуть генерувати реалістичні відповіді та адаптувати свою поведінку, роблячи її більш важкою для атакувальника визначити, що він увійшов у приманку.

Автоматичний цикл нападу та захисту

Платформа поєднує три продукти, призначені для покриття різних стадій тестування кібербезпеки та реагування на інциденти.

Arcangelo служить наступним компонентом. Він симулює цільові атаки проти інфраструктури організації, допомагаючи командам безпеки визначити слабкості та протестувати, як їхні засоби контролю реагують.

Beelzebub Managed формує захисний шар. Він розподіляє приманки, керовані штучним інтелектом, по всій організації та моніторить їх на предмет підозрілої діяльності. Коли атакувальник взаємодіє з однією з приманок, система може ізолювати постраждалу машину, заблокувати діяльність та ініціювати попередньо визначені дії реагування.

Компанія описує це поєднання як автоматизований модель фіолетової команди. У сфері кібербезпеки червоні команди зазвичай симулюють атакувальників, тоді як сині команди захищають системи. Операції фіолетової команди намагаються об’єднати ці дві функції, щоб результати тестування нападу могли безпосередньо покращити засоби захисту.

З’єднуючи симуляції атак з живими системами обману, Beelzebub намагається скоротити передачу даних, які часто відбуваються між окремими засобами безпеки, зовнішніми консультантами та внутрішніми командами.

Компанія стверджує, що її приманки також можна оновити, щоб відображати недавно розголошені загальні уразливості та експлойти. Це дозволяє платформі імітувати системи, які постраждали від нових уразливостей, і потенційно привабити атакувальників, які шукають ці слабкості.

Аналіз шкідливого ПО з допомогою штучного інтелекту

Третій компонент, Caronte, є системою аналізу шкідливого ПО, керованою штучним інтелектом.

Після виявлення шкідливого ПО Caronte може розібрати зразок та створити звіт про інцидент, який описує його поведінку. Метою є скорочення часу між виявленням атаки та розумінням того, як вона працює.

Аналіз шкідливого ПО традиційно є спеціалізованим та трудомістким процесом. Аналітики можуть потребувати інспекції коду, спостереження за поведінкою програми в контрольованому середовищі та визначення того, чи спілкується вона з зовнішньою інфраструктурою чи намагається поширити на інші машини.

Beelzebub стверджує, що Caronte автоматизує частини цієї роботи, дозволяючи організаціям генерувати початкову оцінку швидше.

Систему можна експлуатувати локально, що може бути важливо для державних агентств, регульованих компаній та підприємств, які не можуть завантажувати потенційно чутливі зразки шкідливого ПО до хмарних послуг третіх сторін.

Ширша платформа Beelzebub доступна як програмне забезпечення як послуга або як локальна установка. Для організацій з суворішими вимогами до даних компанія також може надати апаратне забезпечення для локального виконання великих мовних моделей.

Будівництво на основі живої інформації про загрози

Beelzebub стверджує, що понад 60 незалежних дослідників безпеки внесли свій внесок у платформу щодо інформації про загрози.

Ця мережа надає інформацію про нове шкідливе ПО, техніки атак та уразливості, коли вони з’являються. Ця інформація потім можна використовувати для оновлення приманок, симуляцій атак та можливостей аналізу платформи.

Компанія раніше привернула увагу до документації TeamPCP, групи загроз, пов’язаної з атаками на хмарну інфраструктуру та кампаніями криптовалютного джекінгу. TeamPCP також пов’язана з порушенням безпеки, пов’язаним з інфраструктурою GitHub.

Відкриття та вивчення груп загроз може надати постачальникам кібербезпеки практичну інформацію про те, як атакувальники поводяться після входу у мережу. Ця інформація можна використовувати для розробки приманок, які нагадують системи, облікові дані та послуги, на які атакувальники найбільш імовірно націляться.

Технологія Beelzebub також доступна через відкритий проєкт спільноти, надаючи дослідникам та командам безпеки можливість експериментувати з підходом до приманок.

Відкритий проєкт підтримує кілька протоколів та послуг, включаючи Безпеку оболонки, протокол передачі файлів, бази даних та веб-застосунки. Це дозволяє організаціям розгортати приманки, які нагадують різні частини їхньої інфраструктури.

Відповідь на швидші та більш автоматизовані атаки

Фінансування відбувається в той час, коли генеративний штучний інтелект та автоматизація змінюють обидві сторони кібербезпеки.

Атакувальники можуть використовувати інструменти штучного інтелекту для генерації фішингових повідомлень, аналізу програмного забезпечення на предмет уразливостей, модифікації шкідливого коду та проведення операцій на більшу кількість цілей. Ці можливості не ліквідують потребу у технічній експертизі, але можуть дозволити меншим групам діяти на більшій швидкості та масштабі.

Команди безпеки реагують на це, вводячи більше автоматизації у виявлення, розслідування та реагування на інциденти. Технологія обману пропонує ще один шар, створюючи середовища, у яких атакувальників можна вивчати без експонування справжніх даних чи систем.

Засновник та генеральний директор Beelzebub Маріо Кандела стверджує, що засоби захисту повинні усе частіше працювати на рівні швидкості машини, щоб залишатися ефективними проти автоматизованих атак.

Стратегія компанії полягає не у заміні існуючих засобів безпеки для кінцевих точок, мереж чи ідентифікації. Натомість вона намагається додати внутрішній шар виявлення для ситуацій, у яких атакувальник вже обійшов периметральні засоби захисту.

Ця модель, заснована на припущенні про порушення, стала ще більш актуальною, оскільки корпоративна інфраструктура розширюється на хмарні платформи, віддалені пристрої, інтерфейси програмування застосунків та ланцюги постачання програмного забезпечення. Захист усіх можливих точок входу є складним, роблячи швидке виявлення всередині мережі дедалі важливішим.

Чому технологія обману може стати核心вим шаром кібербезпеки

Оскільки атакувальники усе частіше використовують штучний інтелект для автоматизації розвідки, експлуатації уразливостей та адаптації шкідливого ПО, технологія обману може стати ще одним важливим шаром захисту підприємств. Замість того, щоб покладатися виключно на периметральні засоби контролю, організації можуть розгортати реалістичні приманки, які викривають зловмисників після входу у мережу та до того, як вони досягнуть критичних систем.

Найсильніші платформи, ймовірно, поєднають технологію обману з безперервною симуляцією атак та автоматизованим розслідуванням. Це може скоротити час між вторгненням, виявленням та ізоляцією, надаючи командам безпеки чітке розуміння інструментів атакувальника, цілей та руху по мережі.

Технологія обману не замінить засоби безпеки кінцевих точок, контроль ідентифікації чи управління уразливостями, але вона може зробити ці системи більш ефективними, надавши високоефективні сигнали від діяльності, яка не повинна відбуватися. Beelzebub стикається з викликом доведення того, що її підхід може працювати надійно у масштабі підприємства без додавання надмірної складності до вже переповнених середовищ безпеки.