Mave atrage 28 de milioane de dolari într-o rundă de finanțare de serie A, ajungând la finanțări totale de 34 de milioane de dolari pentru operațiuni de securitate agentice

O autentificare suspectă poate lăsa indicii într-o platformă de identitate, într-un instrument pentru endpointuri și într-un cont cloud, fără ca vreunul dintre sisteme să dezvăluie întregul incident. Mave dezvoltă agenți IA care să coreleze indiciile acolo unde se găsesc deja. Startupul din Tel Aviv a anunțat că a atras 34 de milioane de dolari, inclusiv 28 de milioane de dolari într-o rundă de finanțare de serie A, pentru a-și extinde platforma de operațiuni de securitate agentice, care funcționează cu instrumentele deja folosite de o companie.

Red Dot Capital Partners a condus runda de finanțare de serie A, la care a participat și Lumir Growth Partners. Suma totală include și o rundă de finanțare inițială de 6 milioane de dolari, condusă de Dell Technologies Capital și Emerge Ventures. Mave va folosi capitalul pentru a-și dezvolta cercetarea în domeniul IA, a-și consolida produsele pentru companii și a-și extinde activitatea la nivel internațional.

Propunerea companiei vizează un blocaj binecunoscut în domeniul securității: achiziționarea unor instrumente specializate nu face ca rezultatele acestora să fie corelate automat. Mave își propune să investigheze legăturile dintre sisteme, apoi să pună în aplicare măsuri de răspuns în limitele stabilite de echipa de securitate.

Investigarea întregii infrastructuri fără o nouă migrare a datelor

Sistemele tradiționale de management al informațiilor și evenimentelor de securitate, sau SIEM, centralizează jurnalele, astfel încât analiștii să poată căuta activități suspecte. Însă înțelegerea unui incident poate necesita informații care depășesc jurnalele colectate: dacă un cont are încă acces privilegiat, cui îi aparține un activ sau cum este configurat un sistem în acel moment.

Abordarea Mave constă în interogarea instrumentelor conectate folosind limbajele proprii acestora, obținerea contextului pe măsură ce investigația avansează și corelarea rezultatelor. Compania afirmă că, înainte de a folosi platforma, clienții nu trebuie să-și transfere toate datele de telemetrie într-o altă bază de date centralizată.

Să luăm în considerare investigarea unui cont posibil compromis. Verificarea autentificării, de una singură, poate să nu dezvăluie dacă utilizatorul a accesat o aplicație sau un sistem sensibil ori dacă un endpoint asociat a prezentat o activitate neobișnuită. O investigație utilă trebuie să coreleze dovezile privind identitatea, dispozitivul și aplicația. Acest exemplu ilustrează problema pe care Mave își propune să o rezolve: urmărirea incidentului în mai multe sisteme, în loc să aștepte ca o persoană să stabilească manual fiecare legătură.

Această arhitectură ar putea reduce efortul de migrare asociat adoptării unei alte platforme de securitate. Totuși, funcționarea ei depinde de calitatea și accesibilitatea dovezilor din sistemele conectate. Lipsa datelor de telemetrie, permisiunile restricționate sau API-urile indisponibile pot limita ceea ce poate stabili un investigator, fie el uman sau automatizat.

O combinație de modele mici, modele mari și fluxuri de lucru

Potrivit comunicatului, Mave combină fluxuri de lucru concepute pentru scopuri specifice, modele lingvistice mici ajustate fin și modele lingvistice mari de ultimă generație. Sistemul folosește această combinație pentru sarcini de volum mare și raționamente mai complexe, înregistrând totodată interogările, deciziile și acțiunile sale.

Distincția este importantă, deoarece o investigație de securitate presupune o succesiune de operațiuni, nu doar generarea unei explicații. Sistemul trebuie să decidă ce dovezi să solicite, să interpreteze răspunsul, să identifice ce rămâne neclar și să stabilească dacă se justifică o nouă interogare sau o acțiune de răspuns. Corelarea acestor etape cu o evidență care poate fi inspectată îi oferă analistului mai mult decât o simplă concluzie.

Mave afirmă că investighează toate alertele în câteva minute, filtrează rezultatele fals pozitive, identifică campaniile de atac relevante și execută acțiunile de răspuns aprobate. Acestea sunt capabilitățile declarate de companie; anunțul nu prezintă rezultate independente ale unor teste comparative și nici o metodologie suficient de detaliată pentru a confirma nivelurile de performanță în diferite medii ale clienților.

„Echipele de securitate investighează încă amenințările cu câte un instrument pe rând, punând manual cap la cap dovezile înainte de a putea ajunge la o concluzie. Atacatorii nu așteaptă”, a declarat Raziel Oren, cofondatorul și CEO-ul Mave, în comunicat.

De la investigarea alertelor la răspunsuri controlate

Descrierea platformei Mave oferă detalii suplimentare față de comunicatul privind finanțarea. Integrările se conectează prin API-uri și pornesc cu acces doar pentru citire. Interfața în limbaj natural permite echipelor să caute în sistemele conectate, iar operațiunile de la baza procesului sunt descrise drept pași deterministici și repetabili, pe care utilizatorii îi pot inspecta.

Site-ul companiei menționează, de asemenea, căutarea federată, căutarea amenințărilor și ingineria detecției. Activitatea de detecție include identificarea regulilor care generează prea multe alerte sau nu funcționează și propunerea ori aplicarea unor ajustări. Astfel, propunerea depășește simpla golire a cozii de alerte: rezultatele investigațiilor pot ajuta la căutarea activităților conexe și la îmbunătățirea detecțiilor viitoare.

Pe site-ul său, Mave afirmă că acțiunile distructive necesită, în mod implicit, aprobare, că permisiunile sunt definite separat pentru fiecare platformă și că echipele decid ce operațiuni se execută automat. Platforma permite și adăugarea contextului organizațional, cum ar fi politicile, informațiile despre proprietari și excepțiile. Aceste controale ajută la diferențierea dintre obținerea dovezilor și autoritatea de a modifica un sistem de producție.

Această distincție devine tot mai importantă pe măsură ce instrumentele de inteligență artificială capătă acces la fluxurile de lucru ale companiilor. După cum explică relatarea Unite.AI despre agenții IA care devin ținte ale atacurilor de phishing, conținutul întâlnit de un agent și acțiunile pe care i le permit drepturile de acces țin de preocupări de securitate distincte. În cazul agenților defensivi, aceeași delimitare face ca regulile de aprobare și jurnalul de audit să fie esențiale pentru implementare.

Tracțiune comercială și următoarea etapă de creștere

Fondată în 2025 de Oren și de directorul tehnic Guy Eshel, Mave a ajuns la 20 de angajați. Anterior, Oren a condus activitățile de comercializare la Wing Security, în timp ce Eshel a fost primul angajat al Alterya, apoi vicepreședintele acesteia pentru cercetare și dezvoltare, înainte ca firma să fie achiziționată de Chainalysis. Ambii fondatori au făcut parte anterior din Unitatea 8200 a Israelului.

Mave spune că printre clienții săi se numără companii mari și furnizori de servicii de securitate gestionate, iar platforma este implementată în medii financiare și de sănătate reglementate. Potrivit anunțului de lansare public, platforma funcționează în peste 200 de centre de operațiuni de securitate. Comunicatul menționează, de asemenea, contracte de șapte cifre și o creștere de peste 400% a veniturilor recurente anuale în ultimul an, fără să dezvăluie valoarea absolută a acestora.

Platforma este disponibilă pe scară largă, iar compania intenționează să-și mărească efectivul la mai mult decât dublul celui actual, concentrând recrutările asupra rolurilor din cercetarea în domeniul inteligenței artificiale și din comercializare. Noua finanțare îi oferă Mave posibilitatea de a dezvolta atât raționamentul care stă la baza investigațiilor, cât și mecanismele de control pentru companii care reglementează modul în care acestea sunt desfășurate.

Pentru clienți, oportunitatea constă în valorificarea mai bună a sistemelor de securitate pe care le folosesc deja. Următoarea provocare pentru Mave este să transforme această promisiune în investigații repetabile și răspunsuri controlate în mod adecvat în medii diverse, unde deciziile mai rapide trebuie să rămână bazate pe dovezi.