CodeWall 获 400 万美元种子前轮融资，推动自主攻击智能体进入企业安全领域

安全团队即使修补了一个漏洞，攻击者仍可能通过另一条路径访问同一批数据。更棘手的问题是，能否将分布在应用、身份系统和基础设施中的弱点串联起来，形成一条可行的入侵路径。

CodeWall正围绕持续回答这一问题来打造业务。据其 10 月 14 日发布的公告，这家伦敦初创公司已结束隐身模式，获得 400 万美元种子前轮融资，由Osney Capital领投，InReach Ventures、Antler及天使投资人参与投资。

该公司开发自主攻击智能体，从外部对企业发起测试，无需凭证、源代码或内部访问权限。它希望为防御方提供一种持续发现并验证可利用路径的方式，以便在恶意行为者利用这些路径之前采取行动。

从弱点清单到攻击路径证据

CodeWall 的技术愿景，核心是在新证据出现时调整调查方向。该公司认为，攻击性安全专业人才稀缺，加上评估往往定期进行，使组织难以测试那些在两次测试之间不断变化的环境。

该公司在公告中介绍，专业智能体会并行开展调查，并通过持续维护的调查关系图共享发现。在一个应用中发现的问题，可以为下一个智能体检查相关服务、身份或数据存储提供线索。其目标是说明哪些内容可能遭到入侵、攻击路径如何运作，以及有哪些证据支持这一结论。

具体而言，关系图呈现的是各项发现之间的联系，而不是把每条警报都视为孤立事件。有时，关联关系比单个弱点更重要：一个边界上的暴露可能使另一个控制措施也变得可触及。这一解释描述的是架构理念；CodeWall 在公告中尚未披露足够的实现细节，因此无法据此评估其关系图如何处理相互矛盾的发现，或验证每一次转换。

公司网站称，该平台能够绘制服务、API 和基础设施之间的信任关系，在调查过程中调整策略，并生成可复现的概念验证证据。这些属于产品声明。它们对企业的价值，取决于相关发现能否在该企业的环境中持续复现并具有实际意义。

其 McKinsey 研究揭示了什么

CodeWall 已发布研究，介绍大型咨询公司运营的平台中存在的弱点。其中，3 月 9 日发布的 McKinsey Lilli AI 平台测试报告尤其值得企业关注，因为越来越多企业将 AI 应用接入内部知识资源。

据 CodeWall 称，其智能体在不到两小时内便获得了生产数据库的读写权限。该公司将入侵入口归因于一个未经身份验证的接口，以及一个与请求字段名称处理方式有关的 SQL 注入问题。关键在于，攻击者能够触及应用的底层数据和配置，而不是语言模型本身出现故障。

研究人员还讨论了对存储的系统提示词拥有写入权限可能带来的影响：若应用基础设施遭到入侵，攻击者可能借此修改用于约束可信 AI 输出的指令。这是报告描述的一种潜在后果，并不意味着顾问实际收到了被篡改的建议。

CodeWall 称，该公司已向 McKinsey 披露这些发现，将访问权限限制在验证所需的范围内，并在发布前确认问题已得到修复。这些细节来自供应商的研究报告；不应据此认定漏洞仍在持续存在，也不能将其视为证明该公司智能体优于人工测试人员的普遍基准。

持续测试改变了运营层面的挑战

CodeWall 称，其平台会在应用发生变化、新资产出现或修复措施实施后重新检查系统，并始终在获准的范围内运行。这有望形成一个有用的反馈闭环：识别攻击路径、修复导致问题的弱点，再测试该路径是否仍然有效。

重新测试十分重要，因为单个工单被关闭，并不一定意味着最初的业务风险已经消失。一项修复可能封堵了一条路径，却留下另一条可用路径；后续部署也可能撤销此前的修正。

Unite.AI 此前关于自主渗透测试与修复的报道，探讨了同样转向反复验证的趋势。CodeWall 的侧重点在于从外部开始测试，并对相互关联的系统开展协同调查。商业目标相似，并不意味着智能体架构或执行控制机制相同。

测试频率提高，也让运营边界变得更加重要。企业在评估此类平台时，应明确允许测试的目标和操作、证据处理规则、升级处理流程，以及停止调查的能力。这些是评估标准，并非 CodeWall 融资公告已证实的功能。

这笔融资将用于打造什么

创始人兼首席执行官保罗·普赖斯将公司定位为一种让攻击性测试成为常态化防御能力的解决方案。CodeWall表示，目前已在帮助银行和金融机构识别并验证可利用的攻击路径，但公告未披露具名的金融行业客户，也未提供独立的性能评估数据。

这笔资金将用于扩大其智能体能够调查的环境范围，并支持持续测试、验证和修复工作流程。公司还计划在伦敦扩充其攻防安全、工程、客户成功和市场拓展团队。

对买家而言，一个重要区别在于这些修复工作流程能延伸到什么程度。提供证据并建议修正方案，与自动对生产环境进行更改并不相同。公告并未证实CodeWall会独立部署修复措施，因此企业应明确审批和执行环节分别由谁负责。

衡量进展最有力的指标，将是由此产生的安全决策质量：攻击路径能否复现、业务影响是否清晰、敏感证据是否得到妥善处理，以及修复是否确实消除了暴露风险。CodeWall的种子前融资为其推行这种运营模式提供了资源。眼下，它的任务是让持续对抗性测试足够可靠，从而成为企业的日常工作。