Beelzebub Raises €3M để Mở Rộng Công Nghệ Deception Across Mạng Lưới Doanh Nghiệp

Startup an ninh mạng Italia Beelzebub đã huy động được 3 triệu euro trong vòng tài trợ hạt giống để mở rộng nền tảng AI của mình cho việc phát hiện và bắt giữ kẻ tấn công trong mạng lưới doanh nghiệp.

Vòng này được dẫn đầu bởi công ty đầu tư mạo hiểm công nghệ sâu của Italia United Ventures. Beelzebub dự định sử dụng số vốn này để mở rộng đội ngũ nghiên cứu, thu hút khách hàng trên khắp châu Âu và mở văn phòng thương mại tại Rome và San Francisco vào cuối năm 2026.

Công ty có trụ sở tại Milan đang nhắm vào các tổ chức phải đối mặt với các cuộc tấn công mạng tự động hóa ngày càng tăng, đặc biệt là các nhà điều hành phải tuân thủ Chỉ thị An ninh Mạng và Thông tin của Liên minh Châu Âu, thường được gọi là NIS2.

Thay vì tập trung hoàn toàn vào việc giữ cho kẻ tấn công ở bên ngoài mạng, Beelzebub hoạt động dựa trên giả định rằng một cuộc xâm nhập có thể đã xảy ra. Nền tảng của công ty này trồng các hệ thống giả mạo thực tế trên toàn bộ cơ sở hạ tầng của một tổ chức, tạo ra cơ hội để lộ kẻ tấn công trước khi chúng đến được tài sản thực sự.

Chuyển đổi Cơ Sở Hạ Tầng Doanh Nghiệp Thành Cái Bẫy

Công nghệ của Beelzebub thuộc loại an ninh mạng được gọi là công nghệ đánh lừa. Thay vì chờ đợi hoạt động độc hại kích hoạt cảnh báo trên hệ thống sản xuất, nền tảng này tạo ra các bản sao giả mạo của máy chủ, cơ sở dữ liệu, giao diện lập trình ứng dụng, môi trường đám mây và các cơ sở hạ tầng khác.

Các bản sao giả mạo này được thiết kế để xuất hiện có giá trị với kẻ tấn công trong khi vẫn cách ly với hệ thống kinh doanh thực sự. Vì nhân viên hợp pháp và ứng dụng nên có ít lý do để tương tác với chúng, hoạt động bên trong một bản sao giả mạo có thể cung cấp một dấu hiệu mạnh mẽ cho thấy kẻ xâm nhập đang di chuyển qua mạng.

Phương pháp này nhằm giải quyết một trong những giai đoạn khó khăn nhất của một cuộc tấn công mạng: giai đoạn sau khi kẻ tấn công đã đạt được quyền truy cập ban đầu nhưng trước khi tải trọng cuối cùng được triển khai.

Kẻ tấn công thường dành thời gian để khám phá hệ thống, nâng cao đặc quyền, thu thập thông tin đăng nhập và xác định dữ liệu có giá trị. Beelzebub nhằm mục đích ngắt quá trình này bằng cách hướng hoạt động đáng ngờ đến các môi trường được kiểm soát nơi nó có thể được quan sát và cô lập.

Công ty cho biết các bẫy của họ sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để hành động giống như cơ sở hạ tầng thực sự. Chúng có thể tạo ra phản hồi thực tế và điều chỉnh hành vi của mình, khiến cho kẻ tấn công khó xác định rằng họ đã vào một bản sao giả mạo.

Vòng Tự Động Tấn Công và Phòng Thủ

Nền tảng này kết hợp ba sản phẩm được thiết kế để bao phủ các giai đoạn khác nhau của kiểm tra an ninh mạng và phản ứng sự cố.

Arcangelo đóng vai trò là thành phần tấn công. Nó mô phỏng các cuộc tấn công có mục tiêu vào cơ sở hạ tầng của một tổ chức, giúp các đội an ninh xác định điểm yếu và kiểm tra cách các biện pháp kiểm soát của họ phản ứng.

Beelzebub Managed tạo thành lớp phòng thủ. Nó phân phối các bẫy AI trên môi trường của một tổ chức và theo dõi chúng để phát hiện hoạt động đáng ngờ. Khi một kẻ tấn công tương tác với một trong các bản sao giả mạo, hệ thống có thể cô lập máy bị ảnh hưởng, chặn hoạt động và khởi động các hành động phản ứng được định nghĩa trước.

Công ty mô tả sự kết hợp này là mô hình đội màu tím tự động. Trong an ninh mạng, các đội đỏ thường mô phỏng kẻ tấn công, trong khi các đội xanh bảo vệ hệ thống. Các hoạt động đội màu tím cố gắng kết hợp hai chức năng này để kết quả của việc kiểm tra tấn công có thể trực tiếp cải thiện các biện pháp kiểm soát phòng thủ.

Bằng cách kết nối mô phỏng tấn công với các hệ thống đánh lừa trực tiếp, Beelzebub đang cố gắng giảm thiểu các lần truyền tay thường xảy ra giữa các công cụ an ninh riêng biệt, các tư vấn viên bên ngoài và các đội nội bộ.

Công ty cho biết các bẫy của họ cũng có thể được cập nhật để phản ánh các điểm yếu và lỗ hổng mới được tiết lộ. Điều này cho phép nền tảng này mô phỏng các hệ thống bị ảnh hưởng bởi các lỗ hổng mới nổi và có thể thu hút kẻ tấn công đang tìm kiếm những điểm yếu đó.

Phân Tích Malware Hỗ Trợ AI

Thành phần thứ ba, Caronte, là một hệ thống phân tích malware hỗ trợ AI.

Sau khi phần mềm độc hại được phát hiện, Caronte có thể phân tích ngược mẫu và tạo báo cáo sự cố mô tả hành vi của nó. Mục tiêu là rút ngắn thời gian giữa việc phát hiện một cuộc tấn công và hiểu cách nó hoạt động.

Phân tích malware truyền thống là một quá trình chuyên môn và tốn thời gian. Các nhà phân tích có thể cần phải kiểm tra mã, quan sát cách một chương trình hành động trong môi trường được kiểm soát và xác định xem nó có giao tiếp với cơ sở hạ tầng bên ngoài hay không.

Beelzebub cho biết Caronte tự động hóa một số phần của công việc này, cho phép các tổ chức tạo ra đánh giá ban đầu nhanh hơn.

Hệ thống này có thể được vận hành tại chỗ, điều này có thể quan trọng đối với các cơ quan chính phủ, công ty được quản lý và các doanh nghiệp không thể tải lên mẫu malware có thể nhạy cảm lên các dịch vụ đám mây của bên thứ ba.

Nền tảng rộng lớn hơn của Beelzebub có sẵn dưới dạng phần mềm như một dịch vụ hoặc dưới dạng triển khai tại chỗ. Đối với các tổ chức có yêu cầu dữ liệu nghiêm ngặt hơn, công ty cũng có thể cung cấp phần cứng để chạy mô hình ngôn ngữ lớn của họ tại địa phương.

Xây Dựng Trên Trí Tuệ Đe Dọa Trực Tiếp

Beelzebub cho biết hơn 60 nhà nghiên cứu an ninh độc lập đóng góp trí tuệ đe dọa cho nền tảng.

Mạng lưới này cung cấp thông tin về malware mới, kỹ thuật tấn công và lỗ hổng khi chúng xuất hiện. Trí tuệ này sau đó có thể được sử dụng để cập nhật các bản sao giả mạo, mô phỏng tấn công và khả năng phân tích của nền tảng.

Công ty trước đây đã thu hút sự chú ý khi ghi lại TeamPCP, một tác nhân đe dọa liên quan đến các cuộc tấn công vào cơ sở hạ tầng đám mây và các chiến dịch cryptojacking. TeamPCP cũng đã được liên kết với một sự cố liên quan đến cơ sở hạ tầng của GitHub.

Khám phá và nghiên cứu các nhóm đe dọa có thể cung cấp cho các nhà cung cấp an ninh mạng thông tin thực tế về cách kẻ tấn công hành động sau khi xâm nhập vào mạng. Thông tin đó có thể được sử dụng để thiết kế các bản sao giả mạo giống với các hệ thống, thông tin đăng nhập và dịch vụ mà kẻ tấn công có nhiều khả năng nhắm đến.

Công nghệ của Beelzebub cũng có sẵn thông qua một phiên bản cộng đồng mã nguồn mở, cung cấp cho các nhà nghiên cứu và các đội an ninh một cách để thử nghiệm phương pháp bẫy của họ.

Dự án mã nguồn mở này hỗ trợ nhiều giao thức và dịch vụ, bao gồm Secure Shell, File Transfer Protocol, cơ sở dữ liệu và ứng dụng web. Điều này cho phép các tổ chức triển khai các bản sao giả mạo giống với các phần khác nhau của cơ sở hạ tầng của họ.

Phản Hồi Với Các Cuộc Tấn Công Tự Động Hóa Nhanh Hơn

Vòng tài trợ này diễn ra khi trí tuệ tạo sinh và tự động hóa đang thay đổi cả hai mặt của an ninh mạng.

Kẻ tấn công có thể sử dụng các công cụ AI để tạo ra các tin nhắn lừa đảo, phân tích phần mềm để tìm ra lỗ hổng, sửa đổi mã độc và thực hiện các hoạt động trên nhiều mục tiêu hơn. Những khả năng này không loại bỏ nhu cầu về chuyên môn kỹ thuật, nhưng chúng có thể cho phép các nhóm nhỏ hoạt động với tốc độ và quy mô lớn hơn.

Các đội an ninh đang phản ứng bằng cách giới thiệu nhiều tự động hóa hơn vào việc phát hiện, điều tra và phản ứng sự cố. Công nghệ đánh lừa cung cấp một lớp khác bằng cách tạo ra các môi trường mà kẻ tấn công có thể được nghiên cứu mà không暴露 dữ liệu hoặc hệ thống thực sự.

Người sáng lập và CEO của Beelzebub, Mario Candela, cho rằng các công cụ phòng thủ phải ngày càng hoạt động ở tốc độ máy để vẫn hiệu quả chống lại các cuộc tấn công tự động.

Chiến lược của công ty không phải là thay thế các sản phẩm an ninh hiện có cho điểm cuối, mạng hoặc danh tính. Thay vào đó, nó cố gắng thêm một lớp phát hiện nội bộ cho các tình huống mà kẻ tấn công đã vượt qua các biện pháp phòng thủ ngoại vi.

Mô hình giả định vi phạm này đã trở nên liên quan hơn khi cơ sở hạ tầng doanh nghiệp mở rộng trên các nền tảng đám mây, thiết bị từ xa, giao diện lập trình ứng dụng và chuỗi cung ứng phần mềm. Việc bảo vệ mọi điểm vào có thể khó khăn, khiến việc phát hiện nhanh chóng bên trong mạng trở nên quan trọng hơn.

Tại Sao Công Nghệ Đánh Lừa Có Thể Trở Thành Một Lớp An Ninh Mạng Cốt Lõi

Khi kẻ tấn công ngày càng sử dụng AI để tự động hóa việc do thám, khai thác lỗ hổng và thích nghi malware, công nghệ đánh lừa có thể trở thành một lớp phòng thủ quan trọng hơn của doanh nghiệp. Thay vì chỉ dựa vào các biện pháp kiểm soát ngoại vi, các tổ chức có thể triển khai các bản sao giả mạo thực tế mà lộ kẻ xâm nhập sau khi chúng vào mạng và trước khi chúng đến được hệ thống quan trọng.

Các nền tảng mạnh nhất có thể sẽ kết hợp đánh lừa với mô phỏng tấn công liên tục và điều tra tự động. Điều này có thể rút ngắn thời gian giữa xâm nhập, phát hiện và cô lập, đồng thời cung cấp cho các đội an ninh cái nhìn rõ ràng hơn về công cụ, mục tiêu và chuyển động của kẻ tấn công trên mạng.

Công nghệ đánh lừa sẽ không thay thế an ninh điểm cuối, kiểm soát danh tính hoặc quản lý lỗ hổng, nhưng nó có thể làm cho những hệ thống đó hiệu quả hơn bằng cách cung cấp tín hiệu tin cậy từ hoạt động không bao giờ nên xảy ra. Thách thức của Beelzebub sẽ là chứng minh rằng phương pháp của họ có thể hoạt động đáng tin cậy ở quy mô doanh nghiệp mà không thêm sự phức tạp quá mức vào các môi trường an ninh đã đông đúc.