Selskapet planlegger å bruke den nye kapitalen på tre spesifikke mål: å utvide den geografiske tilstedeværelsen i Europa, å fordype integrasjonene med KI-kodingsverktøy, og å vokse teamet med senioransettelser innen ingeniørfag, cybersikkerhet, kvalitetssikring og markedsfunksjoner .

Hva Oplane gjør: Trusselmodellering på arkitekturnivå

Oplanes plattform utfører automatisert, kontinuerlig trusselmodellering, og skiller seg ut ved å operere på arkitekturnivå i stedet for bare å skanne linjer med kode . Ifølge selskapet kan statiske analyseverktøy på kodenivå strukturelt sett ikke identifisere risikoer som oppstår fra hvordan komponenter kobles sammen, kommuniserer og håndterer data – et problem som vokser eksponentielt når KI skriver mesteparten av koden.

Kjernearbeidsflyten involverer flere trinn:

• Sanntids aktørgrafer: Oplane kartlegger automatisk en kodebases fulle arkitektur i sanntids aktørgrafer, og skaper et levende bilde av et systems komponenter og deres relasjoner .
• Risikoidentifikasjon: Plattformen synliggjør systemkrav for sikkerhet og flagger arkitektoniske risikoer – som usikker tjeneste-til-tjeneste-kommunikasjon eller manglende tillitsgrenser – som er usynlige for lintere og SAST-verktøy .
• Kontekstuell utbedring: I stedet for å generere en statisk PDF-rapport leverer Oplane utbedringsanbefalinger direkte i eksisterende utviklerarbeidsflyter. Plattformen vurderer hver pull request mot den levende trusselmodellen og viser funn innebygd med ett-klikks fikser .

Denne tilnærmingen prøver å holde tritt med hastigheten til KI-assistert utvikling. Der periodiske manuelle trusselmodelleringsgjennomganger kan ta uker, sikter Oplane mot å gjøre sikkerhet til en kontinuerlig, automatisert prosess som kjører med hver commit .

Integrasjoner i KI-kodingsløkken

I stedet for å eksistere som et separat dashbord, innebygger Oplane seg i verktøyene utviklere allerede bruker. Det integreres med Claude Code, Cursor og GitHub Copilot via Model Context Protocol (MCP), noe som betyr at arkitektoniske sikkerhetskontroller utløses automatisk når KI-agenter skriver og refaktorerer kode .

Resultatet er en sikkerhetsgjennomgangsprosess som ikke krever noen ekstra kontekstbytte for utviklere. En pull request generert av Copilot, for eksempel, kan vurderes for arkitektonisk risiko i den samme arbeidsflyten som håndterer kodegjennomgang og testing.

Grunnleggere og opprinnelse

Oplane ble grunnlagt i 2022 av Emil Kvarnhammar (administrerende direktør), Oscar Andersson (teknologidirektør) og Anders Söderling (produktdirektør), og har hovedkontor i Malmö, Sverige . Selskapet rapporterer at plattformen allerede kjører i produksjon hos kunder som Miro og Tandem Health, noe som gir tidlig validering i miljøer der KI-verktøy er i aktiv bruk av ingeniørteam .

Selskapet planlegger å bruke den nye kapitalen på tre spesifikke mål: å utvide den geografiske tilstedeværelsen i Europa, å fordype integrasjonene med KI-kodingsverktøy, og å vokse teamet med senioransettelser innen ingeniørfag, cybersikkerhet, kvalitetssikring og markedsfunksjoner .

Hva Oplane gjør: Trusselmodellering på arkitekturnivå

Oplanes plattform utfører automatisert, kontinuerlig trusselmodellering, og skiller seg ut ved å operere på arkitekturnivå i stedet for bare å skanne linjer med kode . Ifølge selskapet kan statiske analyseverktøy på kodenivå strukturelt sett ikke identifisere risikoer som oppstår fra hvordan komponenter kobles sammen, kommuniserer og håndterer data – et problem som vokser eksponentielt når KI skriver mesteparten av koden.

Kjernearbeidsflyten involverer flere trinn:

• Sanntids aktørgrafer: Oplane kartlegger automatisk en kodebases fulle arkitektur i sanntids aktørgrafer, og skaper et levende bilde av et systems komponenter og deres relasjoner .
• Risikoidentifikasjon: Plattformen synliggjør systemkrav for sikkerhet og flagger arkitektoniske risikoer – som usikker tjeneste-til-tjeneste-kommunikasjon eller manglende tillitsgrenser – som er usynlige for lintere og SAST-verktøy .
• Kontekstuell utbedring: I stedet for å generere en statisk PDF-rapport leverer Oplane utbedringsanbefalinger direkte i eksisterende utviklerarbeidsflyter. Plattformen vurderer hver pull request mot den levende trusselmodellen og viser funn innebygd med ett-klikks fikser .

Denne tilnærmingen prøver å holde tritt med hastigheten til KI-assistert utvikling. Der periodiske manuelle trusselmodelleringsgjennomganger kan ta uker, sikter Oplane mot å gjøre sikkerhet til en kontinuerlig, automatisert prosess som kjører med hver commit .

Integrasjoner i KI-kodingsløkken

I stedet for å eksistere som et separat dashbord, innebygger Oplane seg i verktøyene utviklere allerede bruker. Det integreres med Claude Code, Cursor og GitHub Copilot via Model Context Protocol (MCP), noe som betyr at arkitektoniske sikkerhetskontroller utløses automatisk når KI-agenter skriver og refaktorerer kode .

Resultatet er en sikkerhetsgjennomgangsprosess som ikke krever noen ekstra kontekstbytte for utviklere. En pull request generert av Copilot, for eksempel, kan vurderes for arkitektonisk risiko i den samme arbeidsflyten som håndterer kodegjennomgang og testing.

Grunnleggere og opprinnelse

Oplane ble grunnlagt i 2022 av Emil Kvarnhammar (administrerende direktør), Oscar Andersson (teknologidirektør) og Anders Söderling (produktdirektør), og har hovedkontor i Malmö, Sverige . Selskapet rapporterer at plattformen allerede kjører i produksjon hos kunder som Miro og Tandem Health, noe som gir tidlig validering i miljøer der KI-verktøy er i aktiv bruk av ingeniørteam .