Mave capta US$ 28 milhões em rodada Série A, elevando o financiamento total para US$ 34 milhões em SecOps com agentes de IA

Um login suspeito pode deixar pistas em uma plataforma de identidade, uma ferramenta de endpoint e uma conta na nuvem, sem que nenhum desses sistemas mostre o incidente completo. Mave está desenvolvendo agentes de IA para conectar essas pistas onde elas já estão. A startup de Tel Aviv anunciou US$ 34 milhões em financiamento, incluindo uma rodada Série A de US$ 28 milhões, para expandir uma plataforma de operações de segurança com agentes de IA que funciona com as ferramentas já utilizadas pela empresa.

Red Dot Capital Partners liderou a rodada Série A, que também contou com a participação de Lumir Growth Partners. O total inclui ainda uma rodada semente de US$ 6 milhões, liderada por Dell Technologies Capital e Emerge Ventures. A Mave usará o capital para avançar sua pesquisa em IA, fortalecer seus produtos empresariais e expandir sua atuação internacionalmente.

A proposta da empresa aborda um gargalo conhecido na segurança: comprar ferramentas especializadas não conecta automaticamente as descobertas que elas produzem. A Mave pretende assumir a investigação entre esses sistemas e, em seguida, executar respostas dentro dos limites definidos pela equipe de segurança.

Investigações em toda a infraestrutura sem outra migração de dados

Os sistemas tradicionais de gerenciamento de informações e eventos de segurança, ou SIEMs, reúnem registros para que analistas possam pesquisar atividades suspeitas. Mas entender um incidente pode exigir informações que vão além dos registros coletados: se uma conta ainda tem acesso privilegiado, quem é responsável por um ativo ou como um sistema está configurado naquele momento.

A abordagem da Mave consiste em consultar as ferramentas conectadas em suas linguagens nativas, obter contexto à medida que a investigação avança e conciliar os resultados. Segundo a empresa, os clientes não precisam transferir toda a telemetria para outro banco de dados centralizado antes de usar a plataforma.

Considere uma investigação sobre uma conta possivelmente comprometida. Verificar apenas o login talvez não revele se o usuário acessou uma carga de trabalho sensível ou se um endpoint relacionado apresentou atividade incomum. Uma investigação eficaz precisa conectar evidências de identidade, dispositivo e aplicativo. Esse exemplo ilustra o tipo de trabalho que a Mave pretende realizar: acompanhar o incidente entre sistemas, em vez de esperar que uma pessoa reúna manualmente cada conexão.

Essa arquitetura poderia reduzir o trabalho de migração associado à adoção de outra plataforma de segurança. Ainda assim, ela depende da qualidade e da acessibilidade das evidências conectadas. A falta de telemetria, permissões restritas ou APIs indisponíveis podem limitar o que um investigador — humano ou automatizado — consegue determinar.

Uma combinação de modelos pequenos, modelos grandes e fluxos de trabalho

Segundo o comunicado, a Mave combina fluxos de trabalho desenvolvidos para fins específicos, modelos de linguagem pequenos ajustados e modelos de linguagem grandes de última geração. O sistema usa essa combinação em tarefas de alto volume e em raciocínios mais complexos, registrando suas consultas, decisões e ações.

Essa distinção importa porque uma investigação de segurança é uma sequência de operações, não apenas uma explicação gerada. O sistema precisa decidir quais evidências solicitar, interpretar a resposta, identificar o que ainda não foi esclarecido e determinar se outra consulta ou uma ação de resposta se justifica. Vincular essas etapas a um registro que possa ser inspecionado oferece ao analista algo mais útil do que apenas uma conclusão.

A Mave afirma investigar todos os alertas em questão de minutos, filtrar falsos positivos, identificar campanhas de ataque relevantes e executar respostas aprovadas. Essas são as capacidades declaradas pela empresa; o anúncio não apresenta resultados de avaliações comparativas independentes nem metodologia suficiente para comprovar esses níveis de desempenho em diferentes ambientes de clientes.

“As equipes de segurança ainda investigam ameaças uma ferramenta de cada vez, reunindo evidências manualmente antes de chegar a uma conclusão. Os atacantes não esperam”, afirmou Raziel Oren, cofundador e CEO da Mave, no anúncio.

Da investigação de alertas à resposta sob controle

A descrição da plataforma da Mave traz mais detalhes do que o comunicado sobre o financiamento. As integrações se conectam por APIs e começam com acesso somente para leitura. A interface em linguagem natural permite que as equipes pesquisem os sistemas conectados, enquanto as operações subjacentes são descritas como etapas determinísticas e repetíveis que os usuários podem inspecionar.

O site também lista busca federada, busca de ameaças e engenharia de detecção. O trabalho de detecção inclui identificar regras ruidosas ou com falhas e propor ou aplicar ajustes. Isso amplia a proposta para além de esvaziar uma fila de alertas: as descobertas das investigações podem orientar pesquisas por atividades relacionadas e melhorias na detecção futura.

Em seu site, a Mave afirma que, por padrão, ações destrutivas exigem aprovação, que as permissões são delimitadas por plataforma e que as equipes decidem o que é executado automaticamente. A plataforma também permite adicionar contexto organizacional, como políticas, informações sobre responsabilidades e exceções. Esses controles ajudam a distinguir a obtenção de evidências da autorização para alterar um sistema em produção.

Essa distinção ganha cada vez mais importância à medida que as ferramentas de IA passam a ter acesso aos fluxos de trabalho das empresas. Como explica a cobertura da Unite.AI sobre agentes de IA que se tornam alvos de ataques de phishing, o conteúdo com que um agente se depara e as ações permitidas pelas suas permissões são questões de segurança distintas. Para agentes de defesa, essa mesma fronteira torna as regras de aprovação e o registro de auditoria elementos centrais da implantação.

Tração comercial e próxima etapa de crescimento

Fundada em 2025 por Oren e pelo diretor de tecnologia Guy Eshel, a Mave cresceu e hoje tem 20 funcionários. Oren liderou anteriormente a estratégia comercial da Wing Security, enquanto Eshel foi o primeiro funcionário da Alterya e, mais tarde, vice-presidente de pesquisa e desenvolvimento da empresa, antes de sua aquisição pela Chainalysis. Ambos os fundadores serviram anteriormente na Unidade 8200 de Israel.

A Mave afirma que seus clientes incluem grandes empresas e provedores de serviços gerenciados de segurança, com implantações em ambientes regulamentados dos setores financeiro e de saúde. Seu anúncio público de lançamento informa que a plataforma está em operação em mais de 200 centros de operações de segurança. O comunicado também relata contratos de sete dígitos e um crescimento superior a 400% na receita recorrente anual no último ano, sem divulgar um valor absoluto de ARR.

A plataforma já está disponível, e a empresa planeja mais que dobrar sua equipe, concentrando as contratações em funções de pesquisa de IA e estratégia comercial. O novo financiamento dá à Mave margem para desenvolver tanto o raciocínio por trás das investigações quanto os controles empresariais aplicados à sua execução.

Para os clientes, a oportunidade está em obter mais valor dos sistemas de segurança que já utilizam. O próximo desafio da Mave é transformar essa promessa em investigações reproduzíveis e respostas submetidas a controles adequados em diferentes ambientes, nos quais decisões mais rápidas precisam continuar fundamentadas em evidências.