首頁克羅格（Crogl）為安全分析師提供了3000萬美元
週四，一家名為Crogl的初創公司揭露了其在IT領域的最新創新：一款自主助理，旨在幫助網絡安全研究人員篩選每日網絡警報，以識別並解決安全事件。Crogl的首席執行官兼聯合創始人Monzy Merza將此工具描述為研究人員的「鋼鐵人戰甲」，顯著增強他們的能力。
這款助理已在多家大型企業和組織中部署。隨著從私人測試版正式推出，Crogl宣布獲得3000萬美元的資金，其中2500萬美元的A輪融資由Menlo Ventures領投，500萬美元的種子輪融資由Tola Capital領投。Crogl位於新墨西哥州阿爾伯克基，計劃利用這些資金進一步開發其產品並擴展客戶基礎。
在當今市場上，企業可使用眾多安全工具來管理和處理安全軟件的警報。然而，Crogl之所以脫穎而出，很大程度上得益於其創始人的獨特背景。Merza曾在美國政府的桑迪亞原子研究實驗室從事安全工作，隨後在Splunk建立了安全研究業務，之後轉至Databricks，帶來了豐富的經驗。
在創辦Crogl之前，Merza在HSBC工作了一段時間，以深入了解最終用戶的挑戰，這為Crogl的開發提供了重要啟發。他隨後與前Splunk同事David Dorsey（現為Crogl的首席技術官）合作，將這一願景變為現實。該公司在過去一年通過私人測試版建立了其客戶基礎。
「Crogl」這個名稱結合了克羅諾斯（泰坦領袖與時間之神）、gnosis（知識或意識）和邏輯（logic）的元素，反映了該初創公司通過高級分析和理解增強安全運營的使命。
Merza指出網絡安全中的一個關鍵問題：安全分析師每天能處理大約二十多個警報，但他們可能收到多達4500個警報。現有工具往往無法像人類一樣有效評估警報，因為它們的處理方式有誤。Merza和Dorsey注意到，安全領導者重視高數量的警報，因為這些警報為他們的團隊提供了更多通過強化學習的學習機會。
然而，管理如此大量的警報是不可持續的。Merza建議重新思考方法：与其減少警報數量，不如讓每個警報增強團隊的能力，使其成為「抗脆弱」的？這是Crogl的核心目標。
通過利用大數據和大型語言模型背後的原理，Crogl開發了一個「知識引擎」或「大型安全模型」。該平台不僅能標記可疑活動，還能學習更準確地識別潛在威脅。此外，它允許研究人員使用自然語言查詢所有警報，以發現並理解趨勢。
展望未來，根據領投此次投資的Menlo Ventures合夥人Tim Tully的說法，Crogl可能會擴展到處理警報之外的領域，如修復工作。Tully與Crogl創始團隊（包括前Splunk首席架構師Brad Lovering）的長期關係使他對其能力充滿信心。在最初錯過種子階段投資機會後，Tully在阿爾伯克基觀看了一場演示後被說服加入，他形容該產品體現了Merza解決安全挑戰的方法。
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評論 (79)
0/500
![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.
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Merza指出網絡安全中的一個關鍵問題：安全分析師每天能處理大約二十多個警報，但他們可能收到多達4500個警報。現有工具往往無法像人類一樣有效評估警報，因為它們的處理方式有誤。Merza和Dorsey注意到，安全領導者重視高數量的警報，因為這些警報為他們的團隊提供了更多通過強化學習的學習機會。
然而，管理如此大量的警報是不可持續的。Merza建議重新思考方法：与其減少警報數量，不如讓每個警報增強團隊的能力，使其成為「抗脆弱」的？這是Crogl的核心目標。
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