يمكن تتبع AI NABS 60 مليون دولار لتأمين واجهات برمجة التطبيقات التطبيق باستخدام التعلم الآلي

يمكن تتبع AI NABS 60 مليون دولار لتأمين واجهات برمجة التطبيقات التطبيق باستخدام التعلم الآلي


AI يمكن تتبعها ، وهي شركة ناشئة تقدم خدمات مصممة لحماية واجهات برمجة التطبيقات من الهجمات الإلكترونية ، أعلنت اليوم أنها جمعت 60 مليون دولار في جولة من السلسلة B بقيادة IVP بمشاركة من Big Labs ، ومشاريع غير عادية ، و Tiger Global Management ، والعديد من المستثمرين الملاكين غير المكشوفين. يقدر رأس المال الجديد الشركة بأكثر من 450 مليون دولار بعد المال ، والرئيس التنفيذي Jyoti Bansal-وهو أيضًا المؤسس المشارك لـ Big Labs والمشاريع غير العادية-إنه سيتم وضعه في تطوير المنتجات والتوظيف واكتساب العملاء. < Br>
واجهات برمجة التطبيقات ، واجهات الواجهات التي تعمل كاتصالات بين برامج الكمبيوتر ، تستخدم من قبل عدد لا يحصى من المنظمات لتصرف الأعمال. ولكن نظرًا لأنهم يمكنهم توفير الوصول إلى الوظائف والبيانات الحساسة ، فإن واجهات برمجة التطبيقات هي هدف شائع بشكل متزايد للمتسللين الخبيثين. وفقًا لـ SALT Labs ، قسم الأبحاث الأمنية لـ SALT (التي تبيع منتجات الأمن السيبراني API ، الممنوحة) ، زادت هجمات API من مارس 2021 إلى مارس 2022 ما يقرب من 681 ٪. يتنبأ Gartner بأن 90 ٪ من التطبيقات التي تدعم الويب ستحتوي على المزيد من أسطح الهجوم في واجهات برمجة التطبيقات أكثر من واجهات المستخدمين وأن انتهاكات API ستصبح أعلى متجه الهجوم لمعظم الشركات في عام 2022.

شاهد Bansal الكتابة على الحائط وقال إنه قبل أربع سنوات ، عندما شارك في تأسيس سان فرانسيسكو مع CTO Sanjay Nagaraj. Bansal هو رجل أعمال متسلسل ، حيث تم إنشاء شركة إدارة أداء التطبيقات المشتركة AppDynamics (التي حصلت عليها Cisco مقابل 3.7 مليار دولار) وتسخير (التي جمعت مؤخرًا سلسلة 230 مليون دولار D). لطالما كان Nagaraj ، وهو مستثمر Harness ، قريبًا داخل مدار Bansal ، الذي كان يخدم سابقًا نائب رئيس هندسة البرمجيات في AppDynamics لمدة سبع سنوات.
APIs هي الغراء الذي يحافظ على التطبيقات الحديثة والخدمات السحابية معًا. نظرًا لأن الشركات كبيرة وصغيرة للترحيل بشكل جماعي من العصر الحجري إلى التطبيقات السحابية الموزعة للغاية ، فإن واجهات برمجة التطبيقات هي الآن مكون من مكونات خدمة حاسمة لعمليات الأعمال الرقمية والمعاملات وتدفقات البيانات. ومع ذلك ، زادت بسرعة التهديدات الإلكترونية الموجه API وموظفات الضعف للبيانات الحساسة بسرعة. الشركات تحتاج إلى تعلم الآلة هنا. أن يكون لديك صفر الثقة تحتاج إلى وضوح API. لم يعد بإمكانك شراء أو استئجار أشخاص أمان بسهولة ، لذلك تحتاج إلى حل نقاط الضعف هذه عبر التكنولوجيا. هذا ينحرف عن القاعدة. من خلال مزيج من التتبع الموزعة والتحليلات السلوكية القائمة على السياق ، يمكن لبرنامج بدء التشغيل-الذي يعمل داخل أو في السحابة-تصنيف واجهات برمجة التطبيقات بما في ذلك الظل (على سبيل المثال ، غير موثقة) وواجهة برمجة تطبيقات الأيتام (على سبيل المثال غير المنهكة) في الوقت الفعلي ، وفقًا لـ Bansal .

يصف تتبع التتبع الموزعة كأسلوب تتضمن استخدام وحدات الوكيل التي تجمع البيانات التشخيصية من داخل تطبيقات الإنتاج مع تنفيذ التعليمات البرمجية. وفي الوقت نفسه ، تشير التحليلات السلوكية القائمة على السياق إلى فهم سلوك واجهات برمجة التطبيقات والمستخدمين والبيانات والرمز من حيث صلتها بموقف المخاطر الإجمالي للمؤسسة. بيانات خاصة. وقال بانسال إنه يجب ملاحظة كل سطر من الكود من أجل تأمين التطبيقات الحديثة السحابية الأصلية بشكل صحيح من هجمات الجيل التالي. يسمح التعلم الآلي الآلي وغير الخاضع للإشراف بالتعمق أكثر وإكمال متطلبات أمان API أفضل من أي شخص آخر. كما يوحي اسمه ، فإن آثار التتبع التي يمكن تتبعها من شوط إلى طرف من المستخدم والجلسة على طول الطريق من خلال رمز التطبيق.

Tracable AI Dashboard. اعتمادات الصورة: AI يمكن تتبعه

يمكن تتبعه درجة مخاطرة بناءً على حساب احتمالية وتأثير محتمل للهجوم ، باستخدام 70 معايير (وبحسب ما ورد). يقوم البرنامج أيضًا بتعيين طبولوجيا التطبيقات وتدفقات البيانات وأحداث الأمان الفريدة ، بما في ذلك تفاصيل وقت التشغيل على واجهات برمجة التطبيقات ومتاجر البيانات.

t

اخلاء مسؤولية! هذا المقال لا يعبر بالضرورة عن رأي جامعة الرازي