Invece di costruire un perimetro più forte, Beelzebub parte dal presupposto che un attaccante sia già dentro la rete e vi dispiega esche digitali realistiche – trappole basate su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) che sembrano server reali, database, API, sistemi cloud e ambienti IoT – per attirare gli hacker e indurli a scoprirsi .
La piattaforma è offerta in modalità SaaS o on-premise per gli ambienti più sensibili, incluso il supporto per l'inferenza LLM su hardware fornito da Beelzebub, ed è descritta come "NIS2-ready" .
Beelzebub ha raccolto un round seed da 3 milioni di euro guidato esclusivamente da United Ventures, un VC italiano specializzato in deep-tech. Questo si aggiunge a un round pre-seed di 300.000 euro da parte di investitori strategici e advisor, portando il finanziamento totale dell'azienda a 3,3 milioni di euro .
La tesi d'investimento di United Ventures si basa sul concetto che "la simmetria è scomparsa": gli attaccanti potenziati dall'AI possono colpire più velocemente e su una scala che le difese perimetrali non possono eguagliare . Il modello "assumed breach" di Beelzebub è progettato per questa nuova realtà.
Beelzebub si rivolge a medie e grandi imprese e a operatori di infrastrutture critiche che devono far fronte a minacce informatiche automatizzate e basate sull'AI di nuova generazione . La piattaforma è progettata per organizzazioni che non possono più affidarsi a difese perimetrali obsolete per tenere fuori gli attaccanti.
Il modello "assumed breach" non è una novità assoluta in cybersecurity, ma l'applicazione che ne fa Beelzebub è distintiva. Combinando simulazione continua degli attacchi, inganno basato su LLM e analisi automatica del malware in un unico ciclo automatizzato, la piattaforma riduce i tempi tra l'intrusione e il rilevamento – una finestra che gli attaccanti sfruttano sempre più spesso per causare danni . In sostanza, trasforma la rete in un ambiente pieno di trappole in cui qualsiasi movimento dell'attaccante innesca una risposta.
Beelzebub rappresenta un trend crescente in ambito cybersecurity: abbandonare l'idea di prevenire ogni possibile violazione per concentrarsi sul presupposto che alcune intrusioni avranno successo, puntando tutto sulla diagnosi precoce e sulla risposta automatizzata. Con 3,3 milioni di euro di finanziamento totale, una strategia go-to-market mirata alle organizzazioni regolate dalla NIS2 e piani di espansione in Europa e negli Stati Uniti, la startup si candida a diventare un player chiave della prossima generazione di difesa informatica basata sull'AI.