Herd Security зібрала $3 млн для навчання програм безпеки, що працюють за допомогою штучного інтелекту, проти нових кіберзагроз

Herd Security зібрала $3 млн нового фінансування для модернізації однієї з найбільш недооцінених сфер кібербезпеки: навчання працівників. Компанія будує агентську платформу штучного інтелекту, призначену для безперервного створення та адаптації програм безпеки, що замінюють статичні щорічні модулі відповідності, які часто не відображають реальні ризики.

Круг фінансування включає підтримку від Aspiron Ventures, а також участь від Team Ignite, ForwardSlash VC, Forum Ventures, Rightside Capital та YPO. Капітал буде використаний для розширення можливостей платформи, особливо в галузі генерації контенту, що керується штучним інтелектом, та нових галузей навчання, таких як HR та внутрішнє використання штучного інтелекту.

Від статичної відповідності до безперервного навчання штучним інтелектом

Традиційні програми підвищення безпеки довгий час покладалися на періодичні навчальні сесії, які швидко стають застарілими. Herd Security підходить до цього питання інакше, використовуючи штучний інтелект як творчий двигун, який створює еволюційні навчальні програми в реальному часі.

Натомість використання попередньо створених шаблонів, платформа генерує навчальний контент динамічно, включаючи симуляції та відео-сценарії, які відображають поточні моделі атак. Це дозволяє організаціям безперервно оновлювати навчальний матеріал, оскільки загрози еволюціонують, а не чекати запланованих оновлень програми.

Система призначена для команд безпеки та управління, що дозволяє їм перекладати знання про нові загрози у практичне, цікаве навчання без необхідності ручного створення контенту з нуля.

Відповідь на зростання атак, що керуються штучним інтелектом

Тимінг цього підходу відображає більш широкий зсув у сфері кібербезпеки. Штучний інтелект робить соціальні інженерні атаки більш переконливими та масштабними, особливо через тактику, як голосове клонування, націлене фішинг та реальне імітування.

Це викрило слабкість традиційних оборонних заходів. Хоча компанії вкладають великі кошти в забезпечення безпеки інфраструктури, поведінка людини залишається критичною уразливістю. Навчання працівників розпізнавати та реагувати на загрози стає дедалі важливішим, але темп змін зробив традиційні методи неефективними.

Дані галузі свідчать про те, що проблема тільки посилюється. Соціальні інженерні атаки очікується, що значно розширяться в майбутньому, націлюючись не тільки на працівників першої лінії, але також на керівників та приймачів рішень. В той же час формування довгострокової поведінки безпеки всередині організацій може зайняти роки, створюючи розрив між швидкістю, з якою загрози еволюціонують, та тим, як повільно оборонні заходи адаптуються.

Створення нової категорії інфраструктури безпеки

Платформа Herd Security знаходиться на перетині кібербезпеки та генерації штучного інтелекту, розглядаючи навчання як безперервно оновлювану систему, а не як одноразову вимогу. Автоматизуючи створення актуального, сценарного навчання, компанія намагається закрити розрив між еволюцією загроз та готовністю людини.

Цей зсув свідчить про те, що навчання безпеки може почати нагадувати інші системи, що керуються штучним інтелектом, у підприємствах, де контент генерується, тестується та доопрацьовується автоматично на основі реальних сигналів.

З часом це може зменшити залежність від ручного проектування програм та дозволити організаціям реагувати швидше на нові тактики атак. Це також вводить можливість персоналізованого навчання, коли працівники отримують контент, адаптований до їх ролі, поведінки та профілю ризику.

Зсув до реального часу, навчання безпеки, що керується штучним інтелектом

Навчання безпеки, ймовірно, стане більш адаптивним, безперервним та інтегрованим у щоденні робочі процеси, а не тим, що працівники виконують один або два рази на рік. Коли системи штучного інтелекту генерують реалістичні сценарії атак на вимогу, навчання може еволюціонувати разом із загрозами, піддаючи працівників тим тактикам, з якими вони найбільш імовірно зустрінуться в реальному часі.

Цей зсув також відкриває двері до більш персоналізованого навчання. Замість програми “один розмір для всіх” працівники можуть отримувати адаптовані симуляції на основі їх ролі, рівня доступу та минулої поведінки, створюючи зворотний зв’язок, де навчання коригується, коли змінюються моделі ризику. З часом це може зробити поведінку людини більш вимірюваною та керованою так само, як організації зараз контролюють ефективність системи.

В довгостроковій перспективі такий тип технологій може розмитити межу між навчанням та активною обороною. Коли платформи безперервно симулюють, тестують та доопрацьовують реакції на нові загрози, вони можуть функціонувати як проактивний шар безпеки, виявляючи слабкості до того, як атакувальники їх використовують, та зміцнюючи організації зсередини.