Crogl obtiene $ 30 millones para lanzar una 'traje de Iron Man' de AI para analistas de seguridad

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El jueves, una startup llamada Crogl dio a conocer su última innovación en el mundo de TI: un asistente autónomo diseñado para ayudar a los investigadores de ciberseguridad a examinar las alertas diarias de la red para identificar y resolver incidentes de seguridad. El CEO y cofundador de Crogl, Monzy Merza, describe esta herramienta como una "demanda de Iron Man" para los investigadores, mejorando significativamente sus capacidades. Este asistente ya ha sido desplegado entre varias grandes empresas y organizaciones. Junto con su lanzamiento oficial de la beta privada, Crogl anunció la obtención de $ 30 millones en fondos, dividido en una ronda Serie A de $ 25 millones dirigida por Menlo Ventures y una ronda de semillas de $ 5 millones dirigida por Tola Capital. Con sede en Albuquerque, Nuevo México, Crogl planea utilizar estos fondos para desarrollar aún más su producto y expandir su base de clientes. En el mercado actual, las empresas tienen acceso a numerosas herramientas de seguridad diseñadas para administrar y abordar alertas de Security Software. Sin embargo, Crogl se destaca, en gran parte debido a los antecedentes únicos de su fundador. Merza, que trabajó en seguridad en el Laboratorio de Investigación Atómica del Gobierno de los Estados Unidos y luego construyó el negocio de investigación de seguridad de Splunk antes de mudarse a Databricks, aporta una gran experiencia a la mesa. Antes de lanzar CROGL, Merza pasó tiempo en HSBC para obtener información sobre los desafíos de los usuarios finales, que informaron el desarrollo de Crogl. Luego se asoció con el ex colega de Splunk David Dorsey, ahora CTO de Crogl, para dar vida a esta visión. La compañía pasó el último año construyendo su base de clientes a través de una beta privada. El nombre "Crogl" combina elementos de Cronus (el líder de los Titanes y Dios del Tiempo), la gnosis (conocimiento o conciencia) y la lógica, lo que refleja la misión de la startup de mejorar las operaciones de seguridad a través del análisis y la comprensión avanzados. Merza señala un problema crítico en la ciberseguridad: los analistas de seguridad pueden manejar aproximadamente dos docenas de alertas al día, pero podrían recibir hasta 4,500. Las herramientas existentes a menudo no pueden evaluar las alertas de manera tan efectiva como los humanos porque abordan el problema incorrectamente. Merza y ​​Dorsey señalaron que los líderes de seguridad aprecian los altos volúmenes de alertas, ya que brindan más oportunidades de aprendizaje para sus equipos a través del aprendizaje de refuerzo. Sin embargo, la gestión de tales volúmenes es insostenible. Merza sugiere repensar el enfoque: en lugar de reducir las alertas, ¿qué pasa si cada alerta podría mejorar las capacidades del equipo, haciéndolas 'anti-frágiles'? Este es el núcleo de lo que Crogl tiene como objetivo lograr. Al aprovechar los grandes datos y los principios detrás de los grandes modelos de idiomas, Crogl ha desarrollado un "motor de conocimiento" o un "modelo de seguridad grande". Esta plataforma no solo marca la actividad sospechosa, sino que también aprende a identificar posibles amenazas con mayor precisión. Además, permite a los investigadores consultar todas las alertas que usan lenguaje natural para descubrir y comprender las tendencias. Mirando hacia el futuro, Crogl podría expandirse más allá de solo manejar alertas en áreas como la remediación, según Tim Tully, el socio de Menlo Ventures que dirigió la inversión. La larga relación de Tully con el equipo fundador de Crogl, incluido Brad Lovering, un ex arquitecto jefe de Splunk, le dio confianza en sus capacidades. Después de perder inicialmente la oportunidad de invertir en la etapa de semilla, Tully se convenció de unirse después de presenciar una demostración en Albuquerque, describiendo el producto como un reflejo del enfoque de Merza para resolver los desafíos de seguridad.

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