Mave、エージェント型セキュリティ運用のためにシリーズAで2,800万ドルを調達、累計調達額は3,400万ドルに

不審なログインがあると、ID管理プラットフォーム、エンドポイントツール、クラウドアカウントにそれぞれ手掛かりが残ることがあるが、どのシステムにもインシデントの全容が示されているとは限らない。Maveは、こうした手掛かりがすでに存在する場所で結び付けるAIエージェントを開発している。テルアビブのスタートアップである同社は、企業が既存のツールを横断して機能するエージェント型セキュリティ運用プラットフォームの拡充に向け、3,400万ドルの資金調達を発表した。これにはシリーズAでの2,800万ドルの調達が含まれる。

シリーズAを主導したのはRed Dot Capital Partnersで、Lumir Growth Partnersも参加した。累計調達額には、Dell Technologies CapitalとEmerge Venturesが主導した600万ドルのシードラウンドも含まれる。Maveはこの資金を、AI研究の推進、エンタープライズ向け製品の強化、海外展開に充てる。

同社が取り組むのは、よく知られたセキュリティ上のボトルネックだ。専門ツールを導入しても、それぞれのツールが得た知見が自動的に結び付くわけではない。Maveは、こうしたシステム間の調査を担い、その後、セキュリティチームが定めた範囲内で対応を実行することを目指している。

新たなデータ移行をせず、システム全体を横断して調査

従来のセキュリティ情報イベント管理システム（SIEM）はログを集約し、アナリストが不審な活動を検索できるようにする。しかし、インシデントを把握するには、収集済みのログ以外の情報が必要になることもある。たとえば、アカウントが今も特権アクセス権を持っているか、資産の所有者は誰か、あるいはその時点でシステムがどのように設定されているか、といった情報だ。

Maveのアプローチでは、接続されたツールにそれぞれのネイティブな言語で問い合わせ、調査の進展に応じてコンテキストを取得し、結果を突き合わせる。同社によると、プラットフォームを利用する前に、すべてのテレメトリを別の集中型データベースへ移す必要はない。

侵害された可能性のあるアカウントの調査を考えてみよう。ログイン情報を確認するだけでは、ユーザーが機密性の高いワークロードにアクセスしたかどうかや、関連するエンドポイントで異常な活動が見られたかどうかは分からないことがある。有効な調査には、ID、デバイス、アプリケーションの各証拠を結び付ける必要がある。この例は、Maveが取り組む対象を示している。担当者が手作業で一つひとつの関連性を組み立てるのを待つのではなく、システムを横断してインシデントを追跡することだ。

このアーキテクチャにより、別のセキュリティプラットフォームを導入する際に伴う移行作業を減らせる可能性がある。ただし、接続される証拠の質とアクセスのしやすさに左右されることに変わりはない。テレメトリの欠落、権限の制限、APIを利用できないことなどにより、人間または自動化された調査担当者が確認できる範囲は限られる場合がある。

小規模モデル、大規模モデル、ワークフローの組み合わせ

発表によると、Maveは目的に特化したワークフロー、ファインチューニング済みの小規模言語モデル、最先端の大規模言語モデルを組み合わせている。この組み合わせを大量処理が必要なタスクや、より複雑な推論に活用する一方、問い合わせ、判断、実行した操作を記録する。

この違いが重要なのは、セキュリティ調査が単に説明文を生成することではなく、一連の操作で成り立つからだ。システムは、どの証拠を求めるかを判断し、応答を解釈し、未解決の点を特定したうえで、追加の問い合わせや対応措置が妥当かどうかを判断しなければならない。こうした手順を検証可能な記録に結び付けることで、アナリストは結論だけを受け取るよりも有用な情報を得られる。

Maveによると、同社のシステムは数分以内にすべてのアラートを調査し、誤検知を除外し、関連する攻撃キャンペーンを特定して、承認済みの対応を実行する。これらは同社が示す機能だが、発表には第三者によるベンチマーク結果も、顧客ごとに異なる環境でこうした性能が得られると確認するのに十分な方法論も示されていない。

「セキュリティチームは今も脅威をツールごとに調査し、結論を出す前に証拠を手作業でつなぎ合わせています。攻撃者は待ってくれません」と、Maveの共同創業者兼CEOであるRaziel Oren氏は発表で述べた。

アラート調査から、統制された対応へ

Maveのプラットフォームの説明には、資金調達の発表以上に詳しい情報が記されている。連携はAPIを介して行われ、初期設定では読み取り専用アクセスとなる。自然言語インターフェースにより、チームは接続されたシステムを横断して検索できる。また、基盤となる操作は、ユーザーが確認できる決定論的かつ反復可能な手順として説明されている。

ウェブサイトには、フェデレーション検索、脅威ハンティング、検知エンジニアリングも挙げられている。検知に関する作業には、ノイズの多いルールや機能していないルールの特定と、調整案の提示または適用が含まれる。これにより、提案の範囲はアラートの処理にとどまらない。調査で得られた知見を、関連する活動の検索や、今後の検知精度の改善にも役立てられる。

Maveはウェブサイトで、破壊的な操作にはデフォルトで承認が必要であり、権限はプラットフォームごとに範囲が定められ、自動実行する操作はチームが決めるとしている。また、ポリシー、所有者情報、例外など、組織固有のコンテキストを追加することもできる。こうした制御によって、証拠を取得することと、本番システムを変更する権限を持つことを区別できる。

AIツールが企業のワークフローにアクセスするようになるにつれ、この違いはますます重要になっています。Unite.AIがAIエージェントがフィッシングの標的になる動きについて解説しているように、エージェントが接するコンテンツと、権限によって許可される操作は、それぞれ別個のセキュリティ上の課題です。防御を担うエージェントの場合も、同じ境界があるため、承認ルールと監査証跡が導入の要となります。

商業面での実績と次の成長段階

2025年にOrenとCTOのGuy Eshelが創業したMaveは、従業員数を20人にまで拡大しました。Orenは以前、Wing Securityで市場開拓を率いていました。一方、EshelはAlteryaの初の従業員として入社し、その後、Chainalysisによる同社買収前まで研究開発担当副社長を務めました。両創業者は、以前イスラエルの8200部隊に所属していました。

Maveによると、顧客には大企業やマネージドセキュリティサービスプロバイダーが含まれ、規制対象となる金融・医療分野の環境にも導入されています。同社の公開したローンチ発表によると、このプラットフォームは200を超えるセキュリティオペレーションセンターで稼働しています。また、発表では7桁規模の契約と、過去1年間で年間経常収益（ARR）が400%を超えて伸びたことも報告されていますが、ARRの絶対額は明らかにされていません。

このプラットフォームは一般提供が開始されており、同社は従業員数を2倍以上に増やす計画です。採用ではAI研究と市場開拓の職種に重点を置きます。今回の資金調達により、Maveは調査の推論部分と、その実行を支える企業向け制御機能の両方を開発する余地を得ました。

顧客にとっての利点は、すでに運用しているセキュリティシステムから、より大きな価値を引き出せることです。Maveにとって次の課題は、さまざまな環境で、繰り返し実施できる調査と適切に制御された対応へとその約束を形にすることです。その際、より迅速な意思決定も、証拠に基づくものであり続ける必要があります。