Brava Security привлекает $15 млн в посевном раунде для развития SecOps на основе ИИ в Северной Америке

Brava Security объявила 4 ноября 2026 года о выходе из скрытого режима и привлечении $15 млн посевного финансирования под руководством F2 Venture Capital и Pitango. Одновременно компания представила мультиагентную платформу, предназначенную для проверки того, действительно ли средства защиты обнаружат атаку.

В раунде участвуют бизнес-ангелы — руководители Anthropic, Microsoft и Check Point. Средства предназначены для развития технологий Brava и расширения деятельности в Северной Америке, в том числе в финансовом секторе, государственном управлении и энергетике. По словам Brava, компания уже работает с компаниями из списка Fortune 100 в сфере розничной торговли, энергетики и гостиничного бизнеса.

Запуск направлен на решение проблемы, присущей операциям по обеспечению безопасности на основе ИИ: агент может принимать решения об известных ему угрозах, не замечая атак, которые не обнаруживают базовые средства защиты. По мнению Brava, к этому могут приводить отсутствие сбора журналов событий, незаметные сбои в конвейерах телеметрии и некорректная логика обнаружения.

Получение доказательств без проведения атак

Взаимодействующие ИИ-агенты Brava моделируют поведение злоумышленников и генерируют телеметрию, которая возникла бы в результате атаки в инфраструктуре заказчика, не проводя саму атаку. Этот процесс не зависит от существующих правил обнаружения и заранее заданных тестов: сначала он устанавливает, что должны распознавать средства защиты, а затем проверяет, что они выявляют на практике.

Платформа работает совместно с существующей SIEM-системой заказчика. Функция разработки средств обнаружения проверяет, какие этапы атаки распознают действующие средства защиты, выявляет правила, которые не срабатывают, и создает недостающие правила обнаружения на языке запросов самой SIEM-системы, используя только поля, присутствующие в сгенерированных данных. Затем платформа повторно обрабатывает эти данные, чтобы убедиться в появлении реального оповещения.

Плановые учения по проверке защиты позволяют повторять проверку после изменений в инфраструктуре. Карты, основанные на фактических данных, показывают подтвержденные и частично подтвержденные зоны, слепые зоны и участки, где телеметрия отсутствует. Среди выявляемых сбоев — неисправные средства обнаружения, изменение схем данных и неработающие источники журналов.

Aquarium, агент для расследований, принимает вопросы на обычном языке, планирует запросы и корректирует их, а также ищет данные в SIEM-системе, архивных журналах, EDR и журналах аудита облачных сервисов. В отчетах каждый вывод связан с исходными необработанными событиями, на которых он основан.

Функция управления конвейером данных отправляет в SIEM-систему события, необходимые для работы средств обнаружения, а остальные данные перемещает в доступное для поиска недорогое хранилище, а не удаляет. По данным Brava, такая маршрутизация сократила расходы заказчиков на SIEM на 65–85%.

Заявленные масштабы и первые внедрения

По данным Brava, платформа поддерживает более 70 источников и мест назначения, включая Splunk, Microsoft Sentinel, Google SecOps, CrowdStrike NG-SIEM, Elastic Security и IBM QRadar. Первые результаты становятся доступны через 10–15 минут после подключения SIEM-системы.

Компания приводит следующие округленные суточные показатели по инфраструктуре заказчиков: ежедневно считываются и снабжаются цифровыми отпечатками 2,4 трлн событий, воспроизводятся 1 100 техник атак, повторно проверяются 3 800 средств обнаружения и сопоставляются 140 000 полей.

Директор по информационной безопасности WELL Health Иэн Патерсон в отзыве, опубликованном Brava, рассказал, что платформа помогла его организации за несколько недель создать и внедрить новую SIEM-систему. «Постоянная работа над средствами обнаружения гарантирует, что у нас не остается неработающих правил и что новые правила обнаружения добавляются непрерывно», — сказал он.

Основатели платформы

В биографиях основателей указано, что Идан Басре — сооснователь и генеральный директор в Нью-Йорке, а Итай Габбай — сооснователь и технический директор в Тель-Авиве. Выпускник программы Talpiot, Басре десять лет изучал поведение злоумышленников в подразделении 8200, прежде чем перейти на руководящую должность в продуктовом направлении Microsoft Defender. Габбай руководил совместными американо-израильскими исследованиями ИИ в рамках DARPA, разрабатывал автономные системы на основе ИИ и руководил корпоративными инициативами в области безопасности ИИ.

Расширение Brava основано на конкретной предпосылке, касающейся операций по обеспечению безопасности с помощью ИИ: эффективность автоматизации зависит от качества лежащих в ее основе телеметрии и логики обнаружения. Платформа использует единый слой данных для проверки средств защиты, поддержки расследований и определения того, какие данные следует передавать в SIEM-систему. Открытым остается вопрос, удастся ли сохранить заявленные преимущества в обнаружении угроз и снижении затрат по мере изменения инфраструктуры заказчиков.