Brava Security ने उत्तरी अमेरिका में AI SecOps के विस्तार के लिए सीड फंडिंग में 15 मिलियन डॉलर जुटाए

Brava Security ने घोषणा की कि 4 नवंबर, 2026 को वह 15 मिलियन डॉलर की सीड फंडिंग के साथ स्टील्थ से बाहर आ रही है। इस फंडिंग का नेतृत्व F2 Venture Capital और Pitango ने किया। इसके साथ ही कंपनी ने एक ऐसा बहु-एजेंट मंच पेश किया, जिसे यह जाँचने के लिए बनाया गया है कि सुरक्षा उपकरण किसी हमले का वास्तव में पता लगा पाएँगे या नहीं।

इस निवेश दौर में ऐसे एंजल निवेशक भी शामिल हैं, जो Anthropic, Microsoft और Check Point में कार्यकारी पदों पर हैं। इस पूँजी का इस्तेमाल Brava की तकनीक और उत्तरी अमेरिका में उसके विस्तार के लिए किया जाएगा, जिसमें वित्तीय सेवाएँ, सरकार और ऊर्जा क्षेत्र शामिल हैं। Brava का कहना है कि वह खुदरा, ऊर्जा और आतिथ्य क्षेत्रों की Fortune 100 कंपनियों के साथ पहले से काम कर रही है।

यह शुरुआत AI-संचालित सुरक्षा संचालन की एक कमज़ोरी को दूर करने के लिए है: कोई एजेंट उन खतरों के बारे में निर्णय तो ले सकता है जिन्हें वह पहचानता है, लेकिन उन हमलों से अनजान रह सकता है जिनका पता लगाने में उसकी बुनियादी सुरक्षा व्यवस्था विफल रहती है। Brava के अनुसार, लॉग संग्रह का अभाव, बिना किसी संकेत के ठप हो चुकी टेलीमेट्री पाइपलाइन और त्रुटिपूर्ण पहचान तर्क इसके संभावित कारण हैं।

हमले किए बिना साक्ष्य तैयार करना

Brava के परस्पर सहयोग करने वाले AI एजेंट हमलावरों के व्यवहार का मॉडल बनाते हैं और ग्राहक के परिवेश में किसी हमले से उत्पन्न होने वाली टेलीमेट्री तैयार करते हैं—वह भी हमला किए बिना। यह प्रक्रिया मौजूदा पहचान नियमों और पहले से तय परीक्षणों से स्वतंत्र रूप से काम करती है। इससे यह तय किया जाता है कि सुरक्षा व्यवस्था को किन चीज़ों की पहचान करनी चाहिए, और उसके बाद जाँचा जाता है कि वह फिलहाल किन चीज़ों को पकड़ पाती है।

यह मंच ग्राहक के मौजूदा SIEM के साथ काम करता है। इसका पहचान-अभियांत्रिकी फ़ंक्शन जाँचता है कि मौजूदा सुरक्षा व्यवस्था हमले के किन चरणों को पहचानती है, किन नियमों पर कोई प्रतिक्रिया नहीं होती, और फिर तैयार किए गए साक्ष्य में मौजूद फ़ील्ड का ही इस्तेमाल करके SIEM की अपनी क्वेरी भाषा में छूटी हुई पहचानें लिखता है। इसके बाद यह उस साक्ष्य को फिर से चलाकर पुष्टि करता है कि वास्तविक अलर्ट दिखाई देता है।

परिवेश में बदलाव होने के बाद तय समय पर आयोजित अभ्यास-दिवसों में यह सत्यापन दोहराया जाता है। साक्ष्य पर आधारित नक्शे सत्यापित, आंशिक रूप से सत्यापित, ब्लाइंड और टेलीमेट्री-विहीन क्षेत्रों को दिखाते हैं। सामने आने वाली विफलताओं में टूटी हुई पहचानें, स्कीमा में बदलाव और निष्क्रिय लॉग स्रोत शामिल हैं।

जाँच-पड़ताल करने वाला एजेंट Aquarium सामान्य अंग्रेज़ी में पूछे गए सवालों को समझता है, क्वेरी की योजना बनाता और उसमें बदलाव करता है, और SIEM, संग्रहित लॉग, EDR तथा क्लाउड ऑडिट ट्रेल खोजता है। इसकी रिपोर्ट में हर निष्कर्ष को उससे जुड़े मूल कच्चे इवेंट से जोड़ा जाता है।

डेटा पाइपलाइन फ़ंक्शन पहचान के लिए ज़रूरी इवेंट SIEM को भेजता है और बाकी डेटा को हटाने के बजाय खोजे जा सकने वाले, कम लागत वाले संग्रहण में भेज देता है। Brava का कहना है कि इस रूटिंग से ग्राहकों के बीच SIEM की लागत 65–85% तक घटी है।

बताया गया पैमाना और शुरुआती तैनाती

Brava का कहना है कि उसका मंच Splunk, Microsoft Sentinel, Google SecOps, CrowdStrike NG-SIEM, Elastic Security और IBM QRadar समेत 70 से अधिक स्रोतों और गंतव्यों के साथ काम करता है। SIEM कनेक्ट होने के 10–15 मिनट बाद शुरुआती जानकारियाँ उपलब्ध हो जाती हैं।

कंपनी ने ग्राहक परिवेशों में प्रतिदिन के निम्नलिखित अनुमानित आँकड़े बताए हैं: रोज़ 2.4 ट्रिलियन इवेंट पढ़े और उनके फ़िंगरप्रिंट बनाए गए, हमले की 1,100 तकनीकों को फिर से चलाया गया, 3,800 पहचान नियमों का दोबारा परीक्षण किया गया और 140,000 फ़ील्ड का मानचित्रण किया गया।

WELL Health के CISO Iain Paterson ने Brava द्वारा प्रकाशित प्रशंसापत्र में कहा कि इस मंच ने उनके संगठन को कुछ ही हफ्तों में नया SIEM बनाने और उसे संचालन में लाने में मदद की। उन्होंने कहा, “निरंतर पहचान-अभियांत्रिकी यह सुनिश्चित करती है कि हमारे नियम कभी निष्क्रिय न रहें और उनमें लगातार नई पहचानें जुड़ती रहें।”

मंच के पीछे के संस्थापक

संस्थापकों की जीवनियों में Idan Basre को न्यूयॉर्क में सह-संस्थापक और CEO तथा Itay Gabbay को तेल अवीव में सह-संस्थापक और CTO बताया गया है। Talpiot के पूर्व छात्र Basre ने Microsoft Defender में उत्पाद नेतृत्व की भूमिका संभालने से पहले Unit 8200 में एक दशक तक हमलावरों के व्यवहार पर शोध किया। Gabbay ने अमेरिका और इज़राइल के संयुक्त DARPA एआई अनुसंधान का नेतृत्व किया, स्वायत्त एआई प्रणालियाँ विकसित कीं और उद्यमों के लिए एआई सुरक्षा पहलों का नेतृत्व किया।

Brava का विस्तार AI-सहायता प्राप्त सुरक्षा संचालन की एक खास मान्यता पर आधारित है: स्वचालन उसके आधार में मौजूद टेलीमेट्री और पहचान तर्क की गुणवत्ता पर निर्भर करता है। यह मंच एक ही साक्ष्य परत का उपयोग सुरक्षा व्यवस्था को सत्यापित करने, जाँच-पड़ताल में सहायता देने और यह तय करने के लिए करता है कि कौन-सा डेटा SIEM में होना चाहिए। सवाल यह है कि क्या ग्राहक परिवेशों में बदलाव होने पर भी पहचान और लागत से जुड़े बताए गए लाभ बरकरार रह सकते हैं।