ARMO
Runtime Behavioral Security for Cloud & AI Workloads
ARMO מבוססת על גישת Behavioral Runtime Security — מתמקדת בהתנהגות בפועל של workloads בזמן ריצה במקום בקונפיגורציה, עם יכולת לעבור ממודל detection למניעה בזמן אמת.
הבעיה שנפתרת
רוב פתרונות האבטחה בענן מתמקדים במבנה הסביבה: נכסים, הרשאות, קונפיגורציות ופגיעויות. מידע זה חשוב להבנת חשיפות פוטנציאליות, אך הוא אינו משקף בהכרח את הסיכון האמיתי בזמן ריצה. .
התזה של החברה
ARMO מבוססת על גישת Behavioral Runtime Security. במקום להסיק סיכון מקונפיגורציות או נכסים, הפלטפורמה מתמקדת בהתנהגות בפועל של workloads בזמן ריצה. המערכת לומדת דפוסי פעולה תקינים של processes, תקשורת בין services והרשאות מנוצלות בפועל. כאשר מזוהה סטייה התנהגותית — ניתן לזהות פעילות חשודה גם בלי פגיעות ידועה ולעבור ממודל detection למניעה.
מה ייחודי בגישתם
בעוד רוב פתרונות אבטחת הענן מתמקדים ב-posture analysis ו-inventory ונשענים על הערכת סיכון תיאורטית, ARMO ממקדת את ההגנה ב-behavior של workloads בזמן ריצה. הניתוח ההתנהגותי מאפשר להבין אם מדובר במתקפה או באנומליה, לצמצם רעש תפעולי ולהפעיל prevention בזמן אמת לפני שהאירוע מתפשט.
מה המוצר עושה בפועל
פלטפורמת ARMO מנטרת את פעילות ה-workloads בסביבות Kubernetes ו-cloud native ומבצעת ניתוח behavioral בזמן ריצה. אוספת telemetry על processes בתוך containers, תקשורת רשת בין workloads ושירותים, שימוש בהרשאות וזהויות שירות וגישה למשאבים רגישים. מזהה lateral movement, privilege escalation, שימוש לרעה בהרשאות, הפעלת קוד זדוני ושימוש חריג ב-AI workloads ו-agents.
הערך המרכזי
מעבר מאבטחה המבוססת על קונפיגורציה בלבד לאבטחה המבוססת על התנהגות בזמן ריצה. הגישה מאפשרת לזהות מתקפות על בסיס behavior אמיתי, להפחית רעש תפעולי, להבין את שרשרת הפעולות של המתקפה ולהפעיל prevention שמגביל פעילות מסוכנת בזמן אמת.
למי זה רלוונטי
ארגונים המפעילים workloads בסביבות cloud native, במיוחד Kubernetes וארכיטקטורות microservices, וגם ארגונים שמפעילים AI workloads או AI agents בפרודקשן. פונה לצוותי Cloud Security, SecOps, Platform Security ו-DevSecOps.
מצב עסקי
Series A