家クロッグは、セキュリティアナリストのためにAI「アイアンマンスーツ」を立ち上げるために3,000万ドルを確保します
木曜日、Croglという名前のスタートアップがIT業界における最新のイノベーションを発表しました：サイバーセキュリティ研究者を支援するために設計された自律型アシスタントで、毎日のネットワークアラートをふるいにかけ、セキュリティインシデントを特定し解決するものです。CroglのCEO兼共同創業者であるMonzy Merzaは、このツールを研究者のための「アイアンマンスーツ」と形容し、彼らの能力を大幅に向上させると述べています。
このアシスタントは、すでにいくつかの大手企業や組織に導入されています。プライベートベータからの公式ローンチと同時に、Croglは3000万ドルの資金調達を発表しました。これは、Menlo Venturesが主導する2500万ドルのシリーズAラウンドと、Tola Capitalが主導する500万ドルのシードラウンドに分けられます。ニューメキシコ州アルバカーキに拠点を置くCroglは、これらの資金を製品のさらなる開発と顧客基盤の拡大に使用する予定です。
今日の市場では、企業はセキュリティソフトウェアからのアラートを管理し対処するために設計された数多くのセキュリティツールを利用できます。しかし、Croglはその創業者独自の経歴により際立っています。Merzaは、米国政府のSandia原子研究ラボでセキュリティに従事し、その後Splunkのセキュリティ研究事業を構築し、Databricksに移る前に豊富な経験を積んできました。
Croglを立ち上げる前、MerzaはHSBCでエンドユーザーの課題を理解するために時間を費やし、それがCroglの開発に役立ちました。彼は元Splunkの同僚であるDavid Dorsey（現CroglのCTO）と協力し、このビジョンを実現しました。同社は昨年、プライベートベータを通じて顧客基盤を構築しました。
「Crogl」という名前は、Cronus（タイタンのリーダーであり時間の神）、gnosis（知識または認識）、そしてlogicを組み合わせたもので、スタートアップの高度な分析と理解を通じてセキュリティ運用を強化する使命を反映しています。
Merzaはサイバーセキュリティにおける重大な問題を指摘します：セキュリティアナリストは1日に約24件のアラートを処理できますが、最大4500件のアラートを受け取る可能性があります。既存のツールは、問題へのアプローチが誤っているため、人間と同じようにアラートを効果的に評価することができません。MerzaとDorseyは、セキュリティリーダーが大量のアラートを高く評価していると指摘しました。それは、強化学習を通じてチームに多くの学習機会を提供するからです。
しかし、そのような量を管理することは持続可能ではありません。Merzaはアプローチの再考を提案します：アラートを減らす代わりに、各アラートがチームの能力を向上させ、「反脆弱」にすることができればどうでしょうか？これがCroglが目指す核心です。
ビッグデータと大規模言語モデルの原理を活用することで、Croglは「知識エンジン」または「大規模セキュリティモデル」を開発しました。このプラットフォームは、疑わしい活動をフラグ付けするだけでなく、潜在的な脅威をより正確に特定することを学習します。さらに、研究者が自然言語を使用してすべてのアラートをクエリし、トレンドを発見し理解できるようにします。
今後、Croglはアラートの処理だけでなく、修復などの分野にも拡大する可能性があると、投資を主導したMenlo VenturesのパートナーであるTim Tullyは述べています。Tullyは、Croglの創業者チーム、特に元Splunkの主任アーキテクトであるBrad Loveringとの長年の関係から、彼らの能力に自信を持っていました。シード段階での投資機会を逃した後、Tullyはアルバカーキでのデモを目撃した後、製品がMerzaのセキュリティ課題解決アプローチを反映していると確信し、参加を決めました。
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コメント (78)
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![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.
![HarryClark]()
This AI 'Iron Man Suit' from Crogl sounds like a game-changer for cybersecurity! 😎 I wonder how it stacks up against other tools in handling those crazy 4,500 daily alerts. Could it really make analysts' lives easier or just add more tech to juggle?
木曜日、Croglという名前のスタートアップがIT業界における最新のイノベーションを発表しました：サイバーセキュリティ研究者を支援するために設計された自律型アシスタントで、毎日のネットワークアラートをふるいにかけ、セキュリティインシデントを特定し解決するものです。CroglのCEO兼共同創業者であるMonzy Merzaは、このツールを研究者のための「アイアンマンスーツ」と形容し、彼らの能力を大幅に向上させると述べています。
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Croglを立ち上げる前、MerzaはHSBCでエンドユーザーの課題を理解するために時間を費やし、それがCroglの開発に役立ちました。彼は元Splunkの同僚であるDavid Dorsey（現CroglのCTO）と協力し、このビジョンを実現しました。同社は昨年、プライベートベータを通じて顧客基盤を構築しました。
「Crogl」という名前は、Cronus（タイタンのリーダーであり時間の神）、gnosis（知識または認識）、そしてlogicを組み合わせたもので、スタートアップの高度な分析と理解を通じてセキュリティ運用を強化する使命を反映しています。
Merzaはサイバーセキュリティにおける重大な問題を指摘します：セキュリティアナリストは1日に約24件のアラートを処理できますが、最大4500件のアラートを受け取る可能性があります。既存のツールは、問題へのアプローチが誤っているため、人間と同じようにアラートを効果的に評価することができません。MerzaとDorseyは、セキュリティリーダーが大量のアラートを高く評価していると指摘しました。それは、強化学習を通じてチームに多くの学習機会を提供するからです。
しかし、そのような量を管理することは持続可能ではありません。Merzaはアプローチの再考を提案します：アラートを減らす代わりに、各アラートがチームの能力を向上させ、「反脆弱」にすることができればどうでしょうか？これがCroglが目指す核心です。
ビッグデータと大規模言語モデルの原理を活用することで、Croglは「知識エンジン」または「大規模セキュリティモデル」を開発しました。このプラットフォームは、疑わしい活動をフラグ付けするだけでなく、潜在的な脅威をより正確に特定することを学習します。さらに、研究者が自然言語を使用してすべてのアラートをクエリし、トレンドを発見し理解できるようにします。
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