Silverfort привлекает $30 млн для расширения поставок платформы MFA

Silverfort привлекает $30 млн для расширения поставок платформы MFA

Silverfort привлекает $30 млн для расширения поставок платформы MFA

Компания Silverfort, разрабатывающая платформу многофакторной аутентификации (MFA), в рамках второго инвестиционного раунда привлекает 30 миллионов долларов, с помощью которых планируется расширить разработку и поставку решений для аутентификации на основе поведенческой аналитики.

Таким образом, Silverfort рассчитывает ускорить рост компании и удовлетворить спрос клиентов, который заметно растёт и подогревается переходом многих организаций на удалённую работу.

Согласно данным вендора, за последний год наблюдается существенный скачок продаж решений Silverfort. Инвестиции в этой ситуации стали как раз следствием этого роста.

Также специалисты компании готовы делиться подробной информацией о своей платформе. Например, 27 августа (четверг) пройдёт русскоязычный вебинар, посвящённый платформе безагентной аутентификации Silverfort. Можете зарегистрироваться на мероприятие по адресу https://bit.ly/SilverfortRusWebinar.

«Переход к гибридным и мультиоблачным средам вкупе с внезапным ростом удалённой работы приводит к потребности в безопасной аутентификации и возможностях доступа к корпоративным ресурсам за пределами периметра», — заявил Марк Крайнак, венчурный партнер Aspect Ventures, инвестора Silverfort.

«Внедрение MFA для каждой системы создаёт значительные издержки. Но Silverfort, специально разработанная для эпохи размытого периметра, представляет собой революционную технологию».

Платформа Silverfort способна обеспечить беспрепятственное применение MFA, аутентификации на основе рисков и реализовать концепцию «нулевого доверия» (Zero Trust). Поддержка любых устройств, систем и пользователей (как локально, так и в облаке) — всё это предлагает система Silverfort. При этом нет необходимости развёртывать агенты, прокси или SDK.

Система также отличается уникальной архитектурой, позволяющей унифицировано защищать большие и сложные сети, а также облачные среды. В этом помогает механизм управления рисками на основе искусственного интеллекта.

В результате клиенты могут рассчитывать на качественное противодействие таким угрозам, как кража учётных данных, программы-вымогатели и латеральное движение атакующих внутри скомпрометированной сети компании.

Платформа Silverfort также защитит критически важные системы, с которыми другие вендоры не могут интегрироваться: КИИ, файловые системы, legacy-системы, IoT, интерфейсы командной строки, машинный доступ и тому подобное. С помощью системы Silverfort клиенты смогут перенести существующие серверы и приложения в облака. При этом их не придётся модифицировать.

Нейросеть с сюрпризом: AppSec.Track проверит модели из Hugging

Скачал ML-модель из публичного репозитория — получил чужой код в корпоративной инфраструктуре. AppSec Solutions решила прикрыть эту дверь и добавила в платформу AppSec.Track проверку моделей из Hugging Face до их загрузки на рабочие станции разработчиков и в CI/CD-конвейеры.

При запросе через корпоративный репозиторий модель автоматически отправляется в «карантин» — изолированную среду, где её содержимое анализируется без запуска.

После проверки платформа выносит вердикт: можно ли пропускать файл внутрь корпоративного контура или лучше оставить его за дверью.

Особое внимание — сериализованным моделям в формате pickle. При загрузке они могут выполнять произвольный код, поэтому одного заражённого файла достаточно, чтобы злоумышленник получил доступ к среде разработки. Обычный сканер зависимостей такой сюрприз способен пропустить: опасный код спрятан внутри модели, а не среди подключённых пакетов.

В AppSec Solutions считают безопасной альтернативой формат safetensors, который не предусматривает хранение исполняемого кода. Но пока публичные хабы забиты моделями в pickle, предварительная проверка остаётся обязательной остановкой перед въездом в инфраструктуру.

AppSec.Track также анализирует библиотеки и зависимости из PyPI, npm, Maven, NuGet и специализированных ML-репозиториев. На этапе сборки платформа формирует SBOM и сверяет компоненты с собственной базой уязвимостей. Саму модель после проверки на входе повторно не сканируют, а её окружение контролируют уже через SBOM.

Ранее платформа получила интеграцию с MCP. Теперь ИИ-ассистенты разработчиков могут напрямую запрашивать проверку сторонних open-source-компонентов, искать уязвимости, несуществующие и опасные пакеты.

По заявлению компании, AppSec.Track стал первым российским решением для предварительного анализа моделей из Hugging Face.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru