HeimCroglation sichert 30 Millionen US
Am Donnerstag stellte ein Startup namens Crogl seine neueste Innovation in der IT-Welt vor: einen autonomen Assistenten, der Cybersicherheitsforschern dabei hilft, tägliche Netzwarnungen zu sichten, um Sicherheitsvorfälle zu identifizieren und zu beheben. Crogls CEO und Mitbegründer, Monzy Merza, beschreibt dieses Tool als einen „Iron Man-Anzug“ für Forscher, der ihre Fähigkeiten erheblich verbessert.
Dieser Assistent wurde bereits bei mehreren großen Unternehmen und Organisationen eingesetzt. Neben dem offiziellen Start aus der privaten Beta-Phase gab Crogl bekannt, 30 Millionen Dollar an Finanzmitteln gesichert zu haben, aufgeteilt in eine Serie-A-Runde über 25 Millionen Dollar unter der Leitung von Menlo Ventures und eine Seed-Runde über 5 Millionen Dollar unter der Leitung von Tola Capital. Das in Albuquerque, New Mexico, ansässige Unternehmen plant, diese Mittel zu nutzen, um sein Produkt weiterzuentwickeln und seine Kundenbasis zu erweitern.
In der heutigen Marktlage haben Unternehmen Zugang zu zahlreichen Sicherheitstools, die entwickelt wurden, um Warnungen von Sicherheitssoftware zu verwalten und zu bearbeiten. Crogl hebt sich jedoch ab, was größtenteils auf den einzigartigen Hintergrund seines Gründers zurückzuführen ist. Merza, der im Bereich Sicherheit im Sandia-Atomforschungslabor der US-Regierung arbeitete und später Splunks Sicherheitsforschungsgeschäft aufbaute, bevor er zu Databricks wechselte, bringt umfangreiche Erfahrung mit.
Vor der Gründung von Crogl verbrachte Merza Zeit bei HSBC, um Einblicke in die Herausforderungen der Endnutzer zu gewinnen, was die Entwicklung von Crogl maßgeblich beeinflusste. Anschließend tat er sich mit seinem ehemaligen Splunk-Kollegen David Dorsey, der nun CTO von Crogl ist, zusammen, um diese Vision zum Leben zu erwecken. Das Unternehmen verbrachte das vergangene Jahr damit, seine Kundenbasis durch eine private Beta-Phase aufzubauen.
Der Name „Crogl“ kombiniert Elemente von Cronus (dem Anführer der Titanen und Gott der Zeit), Gnosis (Wissen oder Bewusstsein) und Logik, was die Mission des Startups widerspiegelt, Sicherheitsoperationen durch fortschrittliche Analyse und Verständnis zu verbessern.
Merza weist auf ein kritisches Problem in der Cybersicherheit hin: Sicherheitsanalysten können etwa zwei Dutzend Warnungen pro Tag bearbeiten, erhalten jedoch bis zu 4.500. Bestehende Tools scheitern oft daran, Warnungen so effektiv wie Menschen zu bewerten, da sie das Problem falsch angehen. Merza und Dorsey stellten fest, dass Sicherheitsverantwortliche hohe Warnmengen schätzen, da sie ihren Teams durch Verstärkendes Lernen mehr Lernmöglichkeiten bieten.
Allerdings ist die Bewältigung solcher Mengen nicht nachhaltig. Merza schlägt vor, den Ansatz zu überdenken: Statt Warnungen zu reduzieren, was wäre, wenn jede Warnung die Fähigkeiten des Teams verbessern könnte und sie „anti-fragil“ macht? Dies ist der Kern dessen, was Crogl erreichen will.
Durch die Nutzung von Big Data und den Prinzipien hinter großen Sprachmodellen hat Crogl eine „Wissensmaschine“ oder ein „Großes Sicherheitsmodell“ entwickelt. Diese Plattform markiert nicht nur verdächtige Aktivitäten, sondern lernt auch, potenzielle Bedrohungen präziser zu identifizieren. Darüber hinaus ermöglicht sie Forschern, alle Warnungen in natürlicher Sprache abzufragen, um Trends zu erkennen und zu verstehen.
Mit Blick in die Zukunft könnte Crogl über die bloße Bearbeitung von Warnungen hinaus in Bereiche wie Schadensbehebung expandieren, so Tim Tully, der Partner bei Menlo Ventures, der die Investition leitete. Tullys langjährige Beziehung zum Gründungsteam von Crogl, einschließlich Brad Lovering, einem ehemaligen Chefarchitekten bei Splunk, gab ihm Vertrauen in ihre Fähigkeiten. Nachdem er zunächst die Gelegenheit verpasst hatte, in der Seed-Phase zu investieren, war Tully nach einer Demo in Albuquerque überzeugt, sich zu beteiligen, und beschrieb das Produkt als Ausdruck von Merzas Ansatz zur Lösung von Sicherheitsherausforderungen.
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Kommentare (79)
![ThomasJones]()
$30M for an AI that does what exactly? Hope it's better than the 'smart' spam filters we've been stuck with. 🤔
![GeorgeTaylor]()
Essa ideia de 'armadura do Homem de Ferro' para analistas de segurança soa muito futurista! Mas fico pensando... será que essa autonomia toda não pode acabar gerando mais falsos positivos? Ainda assim, R$30 milhões é um investimento pesado, parece promissor para aliviar a sobrecarga dos times. 🤔
![DennisAllen]()
Этот ИИ-костюм Железного человека для аналитиков безопасности выглядит как что-то из научной фантастики! Потенциально может изменить правила игры в кибербезопасности, но возникает вопрос — не станут ли подобные инструменты слишком зависимыми от ИИ, а не от человеческого опыта? 🤔 В любом случае, интересно посмотреть, как это будет работать в реальных условиях.
![RogerGonzález]()
這個『鋼鐵人裝甲』的比喻也太中二了吧！不過說真的，資安分析師每天處理那麼多警報，能有人工智慧幫忙篩選確實會輕鬆很多。只是30M的資金...真的夠開發出可靠的系統嗎？😅
![DavidAllen]()
This AI 'Iron Man Suit' sounds dope! 😎 Crogl's tool could legit save security analysts from drowning in alerts. Wonder how it stacks up against human intuition, though?
![JuanScott]()
This AI 'Iron Man Suit' from Crogl sounds like a game-changer for cybersecurity! 😎 I wonder how it stacks up against human analysts in spotting sneaky threats.
Am Donnerstag stellte ein Startup namens Crogl seine neueste Innovation in der IT-Welt vor: einen autonomen Assistenten, der Cybersicherheitsforschern dabei hilft, tägliche Netzwarnungen zu sichten, um Sicherheitsvorfälle zu identifizieren und zu beheben. Crogls CEO und Mitbegründer, Monzy Merza, beschreibt dieses Tool als einen „Iron Man-Anzug“ für Forscher, der ihre Fähigkeiten erheblich verbessert.
Dieser Assistent wurde bereits bei mehreren großen Unternehmen und Organisationen eingesetzt. Neben dem offiziellen Start aus der privaten Beta-Phase gab Crogl bekannt, 30 Millionen Dollar an Finanzmitteln gesichert zu haben, aufgeteilt in eine Serie-A-Runde über 25 Millionen Dollar unter der Leitung von Menlo Ventures und eine Seed-Runde über 5 Millionen Dollar unter der Leitung von Tola Capital. Das in Albuquerque, New Mexico, ansässige Unternehmen plant, diese Mittel zu nutzen, um sein Produkt weiterzuentwickeln und seine Kundenbasis zu erweitern.
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Der Name „Crogl“ kombiniert Elemente von Cronus (dem Anführer der Titanen und Gott der Zeit), Gnosis (Wissen oder Bewusstsein) und Logik, was die Mission des Startups widerspiegelt, Sicherheitsoperationen durch fortschrittliche Analyse und Verständnis zu verbessern.
Merza weist auf ein kritisches Problem in der Cybersicherheit hin: Sicherheitsanalysten können etwa zwei Dutzend Warnungen pro Tag bearbeiten, erhalten jedoch bis zu 4.500. Bestehende Tools scheitern oft daran, Warnungen so effektiv wie Menschen zu bewerten, da sie das Problem falsch angehen. Merza und Dorsey stellten fest, dass Sicherheitsverantwortliche hohe Warnmengen schätzen, da sie ihren Teams durch Verstärkendes Lernen mehr Lernmöglichkeiten bieten.
Allerdings ist die Bewältigung solcher Mengen nicht nachhaltig. Merza schlägt vor, den Ansatz zu überdenken: Statt Warnungen zu reduzieren, was wäre, wenn jede Warnung die Fähigkeiten des Teams verbessern könnte und sie „anti-fragil“ macht? Dies ist der Kern dessen, was Crogl erreichen will.
Durch die Nutzung von Big Data und den Prinzipien hinter großen Sprachmodellen hat Crogl eine „Wissensmaschine“ oder ein „Großes Sicherheitsmodell“ entwickelt. Diese Plattform markiert nicht nur verdächtige Aktivitäten, sondern lernt auch, potenzielle Bedrohungen präziser zu identifizieren. Darüber hinaus ermöglicht sie Forschern, alle Warnungen in natürlicher Sprache abzufragen, um Trends zu erkennen und zu verstehen.
Mit Blick in die Zukunft könnte Crogl über die bloße Bearbeitung von Warnungen hinaus in Bereiche wie Schadensbehebung expandieren, so Tim Tully, der Partner bei Menlo Ventures, der die Investition leitete. Tullys langjährige Beziehung zum Gründungsteam von Crogl, einschließlich Brad Lovering, einem ehemaligen Chefarchitekten bei Splunk, gab ihm Vertrauen in ihre Fähigkeiten. Nachdem er zunächst die Gelegenheit verpasst hatte, in der Seed-Phase zu investieren, war Tully nach einer Demo in Albuquerque überzeugt, sich zu beteiligen, und beschrieb das Produkt als Ausdruck von Merzas Ansatz zur Lösung von Sicherheitsherausforderungen.
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