Herd Security Raises $3M to Train AI-Powered Security Programs Against Emerging Cyber Threats

Herd Securityは、従業員のトレーニングというサイバーセキュリティの最も見落とされがちな分野を現代化するために、$3ミリオンの新しい資金調達を行った。同社は、静的な年次コンプライアンスモジュールに代わる、継続的に生成および適応するセキュリティトレーニングプログラムを提供するエージェントAIプラットフォームを構築している。このラウンドには、Aspiron Venturesのバックアップと、Team Ignite、ForwardSlash VC、Forum Ventures、Rightside Capital、およびYPOの参加が含まれる。資金は、特にAI駆動のコンテンツ生成とHRおよび内部AI使用などの新しいトレーニングドメインにおけるプラットフォームの機能を拡張するために使用される。

静的なコンプライアンスから継続的なAIトレーニングへ

従来のセキュリティ認識プログラムは、すぐに古くなってしまう定期的なトレーニングセッションに長年依存してきた。Herd Securityは、AIを創造的なエンジンとして使用して、リアルタイムで進化するトレーニングカリキュラムを構築することで、このアプローチに異なるアプローチを取っている。
事前に構築されたテンプレートに頼るのではなく、プラットフォームはシミュレーションやビデオベースのシナリオを含むトレーニングコンテンツを動的に生成する。これにより、組織は、スケジュールされたプログラム更新を待つのではなく、脅威が進化するにつれてトレーニング資料を継続的に更新できる。
システムは、セキュリティおよびガバナンスチーム向けに設計されており、手動でコンテンツを構築する必要なく、脅威に関する知識を実用的な、関与度の高いトレーニングに翻訳できる。

AI駆動の攻撃の増加に対応する

このアプローチのタイミングは、サイバーセキュリティのより広範な変化を反映している。AIは、ボイスクローニング、ターゲットフィッシング、リアルタイムの擬装などの戦術を通じて、ソーシャルエンジニアリング攻撃をより説得力があり、スケーラブルにしている。
これにより、従来の防御に対する弱点が露呈した。インフラセキュリティに多大な投資を行っている会社では、人間の行動が依然として重要な脆弱性となっている。従業員を脅威を認識および対応させるトレーニングは、ますます重要になっているが、変化のペースにより、従来の方法は効果的ではなくなっている。
業界のデータによると、問題はさらに悪化する可能性がある。 ソーシャルエンジニアリング攻撃は、将来の数年間で大幅に拡大する予定であり、最前線の従業員だけでなく、幹部や意思決定者も標的とする。同時に、組織内での長期的なセキュリティ行動を形成するには数年かかる可能性があり、脅威の進化の速度と防御の適応の遅さの間にギャップが生じる。

新しいセキュリティインフラのカテゴリを構築する

Herd Securityのプラットフォームは、サイバーセキュリティと生成的なAIの交差点に位置し、トレーニングを一時的な要件ではなく、継続的に更新されるシステムとして扱う。シナリオベースの学習の関連性のある作成を自動化することで、同社は脅威の進化と人間の準備の間にあるギャップを埋めようとしている。
この変化は、セキュリティトレーニングが、他の企業内のAI駆動システムと同様に、リアルタイムのシグナルに基づいてコンテンツを生成、テスト、改良するようになる可能性を示唆している。
時間の経過とともに、これにより、手動でのプログラム設計への依存が減り、組織が新しい攻撃手法に対応できるようになる可能性がある。また、役割、行動、リスクプロファイルに基づいてカスタマイズされたトレーニングパスが可能になる。

リアルタイム、AI駆動のセキュリティトレーニングへのシフト

セキュリティトレーニングは、1回または1年ごとに従業員が完了するものではなく、日常のワークフローに組み込まれた、より適応性の高い、継続的なものになる可能性が高い。AIシステムがリアルタイムに現実的な攻撃シナリオを生成するにつれて、トレーニングは脅威とともに進化し、従業員は実際に遭遇する可能性のある戦術にさらされるようになる。
この変化は、よりパーソナライズされたトレーニングの扉を開く。従業員は、役割、権限レベル、過去の行動に基づいてカスタマイズされたシミュレーションを受け取ることができ、リスクパターンが変化するにつれてトレーニングが調整されるフィードバックループが作成される。
長期的には、このようなテクノロジーは、トレーニングとアクティブディフェンスの境界を曖昧にする可能性がある。プラットフォームが継続的にシミュレート、テスト、脅威への対応を改良するにつれて、攻撃者がそれを悪用する前に弱点を特定し、組織を内部から強化するプロアクティブなセキュリティ層として機能する可能性がある。