Mate Security získala 35 milionů dolarů na vybudování otevřené platformy pro bezpečnostní operace s umělou inteligencí

Mate Security získala 35 milionů dolarů v rámci série A financování jako podniky hledají nové způsoby, jak provozovat bezpečnostní týmy proti útokům, které se pohybují rychlostí strojů.

Canaan Partners vedla kolo financování, s účastí Insight Partners, Team8 a M12, venture fond Microsoftu. Všichni stávající investoři Mate se vrátili k financování, čímž se celkové financování bezpečnostní společnosti zvýšilo na více než 50 milionů dolarů.

Série A přichází pouze osm měsíců po tom, co Mate Security vyšla ze stealth módu s přeplatěným seed kolem ve výši 15,5 milionu dolarů. Společnost uvádí, že se od třetího čtvrtletí roku 2025 zvětšila o více než 500 %, a to částečně díky přijetí mezi bezpečnostními operačními centry Fortune 500.

Mate Security plánuje použít kapitál na splnění rostoucí poptávky podniků, rozšíření do dalších trhů a pokračování ve vývoji své platformy pro bezpečnostní operace s umělou inteligencí.

Bezpečnostní operace – nový škálovací problém

Rychlý vývoj generativní umělé inteligence ovlivňuje obě strany kybernetické bezpečnosti.

Bezpečnostní týmy získávají přístup k systémům umělé inteligence, které jsou schopny analyzovat výstrahy, shromažďovat důkazy a automatizovat části vyšetřování. Současně mohou útočníci použít umělou inteligenci k prozkoumání systémů, přizpůsobení technik a spuštění kampaní rychlostí, které tradiční bezpečnostní operace nebyly navrženy k zvládnutí.

To vytváří obtížnou nesrovnalost. Mnoho bezpečnostních operačních center, nebo SOC, stále spoléhá na analytiky, kteří se pohybují mezi odpojenými nástroji, prohlíží fronty výstrah a ručně rekonstruují, co se stalo během incidentu.

Přidání asistenta umělé inteligence do tohoto prostředí nevyřeší nutně základní problém. Agent může být schopen shrnout výstrahu nebo dotázat se bezpečnostní platformy, ale může stále dospět k nesprávnému závěru, pokud nerozumí, jak organizace skutečně funguje.

Mate Security se snaží vyřešit tuto omezení tím, že poskytne bezpečnostním agentům přístup k obchodnímu a provoznímu kontextu, místo aby je požádala, aby odůvodnily izolované bezpečnostní události.

„Umělá inteligence nutí fundamentální přehodnocení bezpečnostních operací,“ řekl Joydeep Bhattacharyya, generální partner v Canaan. „Co nás zaujalo u Mate, nebyla jednoduše její použití umělé inteligence, ale přesvědčení týmu, že důvěryhodná umělá inteligence vyžaduje hluboké pochopení, jak organizace funguje.“

Graf bezpečnostního kontextu je umístěn v centru platformy

Platforma Mate Security je postavena kolem toho, co společnost nazývá Grafem bezpečnostního kontextu.

Graf shromažďuje a organizuje znalosti z celé organizace, včetně informací o uživatelích, aktivech, zásadách, předchozích vyšetřováních, provozních postupech a schválených aktivitách. Mate Security popisuje tyto kusy informací jako vzpomínky, které lze propojit a dotázat pomocí svých agentů umělé inteligence.

Místo toho, aby se každá přihlášení, přenos souboru nebo změna konfigurace považovala za izolovanou událost, systém se snaží určit, jak činnost zapadá do širšího obchodního rámce.

Radě podezřelých přihlášení se může zdát jako škodlivá, pokud se na ni díváme pouze prostřednictvím protokolů identity. Stejná aktivita může být méně znepokojivá, pokud systém ví, že byla naplánována autorizovaná penetrační test pro toto období.

Podobně může zaměstnanec stahovat citlivé soubory, aby naznačil krádež dat. Může to být také v souladu s schváleným projektem nebo změnou odpovědností. Agenti Mate Security jsou navrženi tak, aby zohlednili faktory, jako jsou personální změny, klasifikace dokumentů a předchozí vyšetřování, než dospějí k verdiktu.

Společnost uvádí, že graf je průběžně přestavován, jak se mění zásady, vlastnictví aktiv a provozní podmínky. Dokončená vyšetřování mohou také poskytnout nové informace zpět do platformy, což umožňuje pozdějším vyšetřováním čerpat z nahromaděných bezpečnostních znalostí organizace.

Mate Security tvrdí, že tato datová architektura může učinit verdikty umělé inteligence více přesnými, konzistentními a vysvětlitelnými. Také pomáhá zachovat institucionální znalosti, které by jinak mohly zmizet, když zkušení analytici opustí organizaci.

Specializovaní agenti pokrývají vyšetřovací cyklus

Na vrcholu kontextové vrstvy Mate Security provozuje specializované agenty pro inženýrství detekce, triáž výstrah, vyšetřování, lov hrozeb a reakci na incidenty.

Platforma je určena k propojení těchto funkcí jako kontinuálního procesu, místo aby je zpracovávala jako samostatné pracovní postupy. Agent, který vyšetřuje výstrahu, může dotázat důkazy z technologického stacku organizace, použít Graf bezpečnostního kontextu k interpretaci toho, co najde, a předat strukturované informace agentovi odpovědnému za další fázi.

Mate Security uvádí, že její agenti mohou pracovat se systémy pro správu bezpečnostních informací a událostí, nástroji pro detekci koncových bodů, systémy identity, systémy pro správu lístků, komunikačními aplikacemi a standardními provozními postupy bez nutnosti přesunout všechna data do jediného úložiště.

Akce reakce zůstávají řízeny oprávněními. V závislosti na tom, jak organizace nakonfiguruje systém, Mate Security může doporučit krok pro omezení, vyžádat lidské schválení nebo provést autorizovanou akci.

To odráží to, co společnost nazývá „principem nejnižší agentury“. Každý agent obdrží pouze oprávnění a kontextové informace, které jsou nezbytné pro jeho úkoly, a snižuje tak riziko, které vzniká v důsledku poskytnutí široce autonomního systému neomezeného přístupu.

Širším cílem společnosti je umožnit bezpečnostním týmům postupně rozšiřovat automatizaci, jakmile platforma prokáže, že může učinit spolehlivé rozhodnutí. Vysokopříjmové akce mohou zůstat pod dohledem, zatímco rutinní vyšetřování mohou být zpracována s menším zapojením analytiků.

Otevřený přístup k agenticí bezpečnosti

Mate Security позиcionuje platformu jako otevřenou platformu, nikoli jako uzavřenou sbírku proprietárních agentů.

Zákazníci mohou používat agenty Mate Security, připojovat specializované agenty od jiných bezpečnostních dodavatelů nebo budovat agenty interně. Každý z nich může fungovat na stejné řízené kontextové vrstvě a pod společnými kontrolami pro oprávnění, kvalitu, auditovatelnost a reakci.

Tato architektura řeší vznikající obavy, když podniky přijímají více nástrojů umělé inteligence: fragmentaci agentů.

Bez sdílené vrstvy mohou jednotliví bezpečnostní agenti shromažďovat svá vlastní data, udržovat samostatné vzpomínky a aplikovat různé pravidla při rozhodování. To může vést k rozporným závěrům a může být obtížné pro bezpečnostní lídry, aby pochopili, proč byla provedena automatizovaná akce.

Orchestrátor Mate Security je navržen tak, aby poskytoval společnou operační strukturu, aby agenti používali stejné organizační znalosti a důvěryhodné kontroly, i když byli vyvinuti různými poskytovateli.

Společnost také uvádí, že zákazníci si uchovávají vlastnictví svého kontextu a nejsou uzamčeni do jediného agenta, modelu umělé inteligence nebo bezpečnostního dodavatele. Její zakladatelé popisují tuto otevřenost jako předpoklad pro organizace, které chtějí využít budoucích pokroků v oblasti umělé inteligence bez přestavby své bezpečnostní architektury pokaždé, když se objeví nový model.

Agenti umělé inteligence mohou změnit bezpečnostní operace

Platformy, jako je Mate Security, ukazují, že bezpečnostní operace se mohou stát více kontinuálními, kontextovými a automatizovanými. Místo vyšetřování výstrah v izolaci mohou agenti umělé inteligence uchovávat lekce z předchozích incidentů a použít je ke zlepšení budoucí detekce, triáže a reakce.

To by mohlo posunout analytiky od opakovaného shromažďování důkazů k dohledu nad agenty, vyšetřování neznámých hrozeb a rozhodování, kdy by měla být automatizace povolena k akci.

Společná kontextová vrstva se může také stát důležitou, když podniky nasazují agenty z více dodavatelů. Bez společného pochopení uživatelů, aktiv a zásad by tito agenti mohli duplikovat práci nebo dospět k rozporným závěrům.

Pravděpodobný výsledek není plně autonomní bezpečnostní operační centrum, ale hybridní model, ve kterém agenti zpracovávají rutinní vyšetřování, zatímco lidé si uchovávají kontrolu nad nejednoznačnými nebo vysoce dopadajícími rozhodnutími.