Mave, 에이전틱 보안 운영을 위한 시리즈 A 투자로 2,800만 달러 유치…총 투자금 3,400만 달러

의심스러운 로그인 기록은 계정 및 접근 관리 플랫폼, 엔드포인트 도구, 클라우드 계정에 각각 단서를 남길 수 있지만, 어느 한 시스템만으로는 전체 사건을 파악할 수 없습니다. Mave는 단서가 이미 존재하는 각 시스템에서 이를 연결하는 AI 에이전트를 개발하고 있습니다. 텔아비브에 기반을 둔 이 스타트업은 기업이 기존에 사용하는 도구 전반에서 작동하는 에이전틱 보안 운영 플랫폼을 확장하기 위해 총 3,400만 달러의 투자금을 유치했다고 발표했습니다. 여기에는 2,800만 달러 규모의 시리즈 A 투자가 포함됩니다.

Red Dot Capital Partners가 시리즈 A 투자를 주도했으며, Lumir Growth Partners가 참여했습니다. 총 투자금에는 Dell Technologies Capital과 Emerge Ventures가 주도한 600만 달러 규모의 시드 투자도 포함됩니다. Mave는 이 자금으로 AI 연구를 발전시키고, 기업용 제품을 강화하며, 해외 시장으로 사업을 확장할 계획입니다.

회사가 내세우는 가치는 익숙한 보안 병목 현상을 해결하는 데 있습니다. 전문 도구를 구매한다고 해서 각 도구에서 얻은 정보가 저절로 연결되는 것은 아닙니다. Mave는 여러 시스템에 걸친 조사를 맡고, 보안팀이 정한 범위 안에서 대응까지 수행하는 것을 목표로 합니다.

데이터를 새로 이전하지 않고 보안 스택 전반을 조사

전통적인 보안 정보 및 이벤트 관리 시스템(SIEM)은 로그를 한곳에 모아 분석가가 의심스러운 활동을 검색할 수 있게 합니다. 그러나 사건을 파악하려면 수집된 로그 외의 정보가 필요할 수 있습니다. 예를 들어 계정에 여전히 높은 권한이 있는지, 자산의 담당자가 누구인지, 또는 해당 시점에 시스템이 어떻게 구성되어 있는지 등을 확인해야 합니다.

Mave는 연결된 도구의 고유한 언어로 정보를 조회하고, 조사가 진행되는 동안 필요한 맥락을 가져와 결과를 종합하는 방식으로 접근합니다. 회사에 따르면 고객은 플랫폼을 사용하기 전에 모든 원격 측정 데이터를 또 다른 중앙 데이터베이스로 옮길 필요가 없습니다.

계정이 침해되었을 가능성을 조사하는 상황을 생각해 보겠습니다. 로그인 기록만 확인해서는 사용자가 민감한 워크로드에 접근했는지, 관련 엔드포인트에서 비정상적인 활동이 있었는지 알 수 없을 수 있습니다. 유의미한 조사를 위해서는 계정 및 접근 관리, 기기, 애플리케이션의 증거를 연결해야 합니다. 이 사례는 Mave가 해결하려는 과제를 보여 줍니다. 사람이 각 연결고리를 일일이 수작업으로 취합할 때까지 기다리는 대신, 여러 시스템에 걸쳐 사건을 추적하는 것입니다.

이 아키텍처는 새로운 보안 플랫폼을 도입할 때 필요한 데이터 이전 작업을 줄일 수 있습니다. 그러나 연결된 증거의 품질과 접근성에 여전히 좌우됩니다. 원격 측정 데이터가 누락되거나, 권한이 제한되거나, API를 사용할 수 없으면 사람이나 자동화 시스템을 막론하고 조사자가 확인할 수 있는 범위가 제한될 수 있습니다.

소형 모델과 대형 모델, 워크플로를 결합한 방식

발표 자료에 따르면 Mave는 특정 목적에 맞게 설계된 워크플로, 미세 조정된 소형 언어 모델, 최첨단 대규모 언어 모델을 결합합니다. 시스템은 이 조합을 대량 처리 작업과 더 복잡한 추론에 활용하며, 조회와 결정, 수행한 작업을 기록합니다.

보안 조사는 단순히 설명을 생성하는 일이 아니라 일련의 작업을 수행하는 과정이므로 이 차이는 중요합니다. 시스템은 어떤 증거를 요청할지 결정하고, 응답을 해석하며, 아직 해결되지 않은 문제가 무엇인지 파악한 뒤 추가 조회나 대응 조치가 타당한지 판단해야 합니다. 이러한 단계를 검토 가능한 기록으로 연결하면 분석가는 단순한 결론보다 더 유용한 정보를 얻을 수 있습니다.

Mave는 몇 분 안에 모든 경보를 조사하고, 오탐을 걸러내며, 관련 공격 캠페인을 식별하고, 승인된 대응을 실행한다고 밝혔습니다. 이는 회사가 제시한 역량입니다. 이번 발표에는 서로 다른 고객 환경에서 이러한 성능 수준을 입증할 독립적인 벤치마크 결과나 충분한 방법론이 제시되지 않았습니다.

Mave의 공동 창업자 겸 CEO인 Raziel Oren은 발표 자료에서 “보안팀은 여전히 위협을 조사할 때 도구를 하나씩 확인하고, 결론에 도달하기 전에 증거를 수작업으로 짜 맞춥니다. 공격자는 기다려 주지 않습니다”라고 말했습니다.

경보 조사에서 통제된 대응까지

Mave의 플랫폼 설명에는 투자 발표 자료보다 자세한 내용이 담겨 있습니다. 연동은 API를 통해 이뤄지며 읽기 전용 접근으로 시작합니다. 자연어 인터페이스를 사용하면 팀이 연결된 시스템 전반을 검색할 수 있고, 내부 작업은 사용자가 확인할 수 있는 결정론적이고 반복 가능한 단계로 설명되어 있습니다.

웹사이트에는 페더레이션 검색, 위협 헌팅, 탐지 엔지니어링도 소개되어 있습니다. 탐지 작업에는 오탐을 지나치게 많이 내거나 제대로 작동하지 않는 규칙을 식별하고, 조정을 제안하거나 적용하는 기능이 포함됩니다. 이로써 Mave의 제안은 경보 대기열을 비우는 데 그치지 않습니다. 조사 결과를 활용해 관련 활동을 검색하고 향후 탐지를 개선할 수도 있습니다.

Mave는 웹사이트에서 기본적으로 파괴적인 작업에는 승인이 필요하고, 플랫폼별로 권한 범위가 정해지며, 어떤 작업을 자동으로 실행할지는 팀이 결정한다고 밝혔습니다. 또한 정책, 담당자 정보, 예외 사항과 같은 조직 맥락을 추가하는 기능도 지원합니다. 이러한 통제 기능은 증거를 가져오는 권한과 운영 시스템을 변경할 권한을 구분하는 데 도움이 됩니다.

AI 도구가 기업 업무 흐름에 접근하게 되면서 이 구분은 갈수록 중요해지고 있다. Unite.AI가 피싱 공격의 표적이 되는 AI 에이전트에 관한 보도에서 설명했듯이, 에이전트가 접하는 콘텐츠와 권한으로 허용되는 작업은 서로 별개의 보안 문제다. 방어 목적으로 운용되는 에이전트의 경우에도 이러한 경계 때문에 승인 규칙과 감사 추적 기록이 배포의 핵심 요소가 된다.

사업 성과와 다음 성장 단계

Oren과 최고기술책임자 Guy Eshel이 2025년에 설립한 Mave는 직원 수를 20명으로 늘렸다. Oren은 이전에 Wing Security에서 시장 진출 전략을 이끌었고, Eshel은 Alterya의 첫 직원으로 입사한 뒤 연구개발 부사장을 지냈으며, 이후 회사가 Chainalysis에 인수됐다. 두 창업자는 모두 이전에 이스라엘의 Unit 8200에서 복무했다.

Mave에 따르면 고객에는 대기업과 관리형 보안 서비스 제공업체가 포함되며, 규제가 적용되는 금융 및 의료 환경에도 배포되어 있다. 공개된 출시 발표에 따르면 이 플랫폼은 보안 운영 센터 200곳 이상에서 가동 중이다. 보도자료에는 7자리 수 규모의 계약과 지난 1년간 400%를 넘는 연간 반복 매출 증가율도 언급됐지만, 절대적인 ARR 수치는 공개되지 않았다.

이 플랫폼은 정식 출시된 상태이며, 회사는 인력을 두 배 이상으로 늘릴 계획이다. 채용은 AI 연구와 시장 진출 관련 직무에 집중할 예정이다. 이번 신규 투자 유치로 Mave는 조사에 필요한 추론 기능과 조사를 실행하는 과정에 적용되는 기업용 통제 기능을 모두 개발할 여력을 확보했다.

고객에게 중요한 기회는 이미 운영 중인 보안 시스템에서 더 큰 가치를 얻는 것이다. Mave가 다음으로 입증해야 할 과제는 다양한 환경에서 이 약속을 반복 가능한 조사와 적절히 통제된 대응으로 구현하는 것이다. 이때 더 빠른 의사 결정도 계속 증거에 기반해야 한다.