Mate Security збирає 35 мільйонів доларів для створення відкритої основи для операцій з безпеки штучного інтелекту

Mate Security зібрала 35 мільйонів доларів у рамках фінансування серії А як підприємства шукають нові способи роботи безпеки проти атак, що відбуваються з швидкістю машин.

Canaan Partners очолила раунд, у якому взяли участь Insight Partners, Team8 і M12, венчурний фонд компанії Microsoft. Усі існуючі інвестори Mate повернулися для фінансування, що збільшує загальне фінансування компанії з безпеки до більш ніж 50 мільйонів доларів.

Фінансування серії А відбулося лише через вісім місяців після того, як Mate Security вийшла зі стадії секретності з перекритим раундом сіяння у розмірі 15,5 мільйонів доларів. Компанія заявляє, що вона виросла більш ніж на 500% з третього кварталу 2025 року, частково завдяки прийняттю серед центрів безпеки підприємств Fortune 500.

Mate Security планує використовувати капітал для задоволення зростаючого попиту підприємств, розширення на додаткові ринки та продовження розробки своєї платформи операцій з безпеки агентів.

Операції з безпеки – нова проблема масштабування

Швидка розробка генеративного штучного інтелекту впливає на обидві сторони кібербезпеки.

Команди безпеки отримують доступ до систем штучного інтелекту, здатних аналізувати попередження, збирають докази та автоматизувати частини розслідування. Водночас атакувальники можуть використовувати штучний інтелект для дослідження систем, адаптації методів та запуску кампаній зі швидкістю, з якою традиційні операції з безпеки не були спроможні впоратися.

Це створює складну невідповідність. Багато центрів операцій з безпеки, або SOCs, все ще покладаються на аналітиків, які переміщаються між відокремленими інструментами, переглядають черги попереджень та реконструюють вручну, що відбулося під час інциденту.

Додавання помічника штучного інтелекту до цієї середовищі не обов’язково вирішує основну проблему. Агент може підвести підсумок попередження або запитувати безпекову платформу, але він все одно може прийти до неправильного висновку, якщо не розуміє, як організація фактично працює.

Mate Security намагається вирішити цю обмеження, надаючи агентам безпеки доступ до бізнесового та операційного контексту, а не просити їх обґрунтувати свої висновки на основі ізольованих безпекових подій.

“Штучний інтелект змушує до фундаментального перегляду операцій з безпеки”, – сказав Joydeep Bhattacharyya, генеральний партнер Canaan. “Те, що видіняло Mate, не було просто використання штучного інтелекту; це була переконаність команди в тому, що довірчий штучний інтелект вимагає глибокого розуміння того, як організація працює.”

Граф безпеки контексту знаходиться в центрі платформи

Платформа Mate Security побудована навколо того, що компанія називає Графом безпеки контексту.

Граф збирає та організовує знання з усієї організації, включаючи інформацію про користувачів, активи, політики, попередні розслідування, робочі процеси та затверджені дії. Mate Security описує ці частини інформації як спогади, які можуть бути підключені та запитані її агентами штучного інтелекту.

Натомість ніж розглядати кожен вход, передачу файлу або зміну конфігурації як ізольовану подію, система намагається визначити, як діяльність вписується в ширший бізнес.

Наприклад, серія підозрілих спроб входу може виглядати як шкідлива при перегляді лише через журнали ідентифікації. Та сама діяльність може бути менш загрозливою, якщо система знає, що було призначено авторизоване тестування проникнення для цього періоду.

Аналогічно, працівник, який завантажує конфіденційні файли, може вказувати на крадіжку даних. Це також може бути сумісним з затвердженим проєктом або зміною обов’язків. Агенти Mate Security розроблені для того, щоб враховувати такі фактори, як зміна персоналу, класифікація документів та попередні розслідування, перш ніж прийти до висновку.

Компанія стверджує, що цей архітектурний підхід може зробити висновки, згенеровані штучним інтелектом, більш точними, послідовними та пояснюваними. Він також допомагає зберегти інституціональні знання, які інакше могли б зникнути, коли досвідчені аналітики залишають організацію.

Спеціалізовані агенти покривають цикл розслідування

На вершині контекстного шару Mate Security працюють спеціалізовані агенти для інженерії виявлення, тріажу попереджень, розслідування, полювання на загрози та реагування на інциденти.

Платформа призначена для того, щоб зв’язати ці функції як безперервний процес, а не розглядати кожну з них як окремий робочий процес. Агент, який розслідує попередження, може запитувати докази з існуючого технологічного стеку організації, використовувати Граф безпеки контексту для інтерпретації того, що він знаходить, і передавати структуровану інформацію іншому агенту, відповідальному за наступний етап.

Mate Security стверджує, що її агенти можуть працювати з платформами управління інформацією та подіями безпеки, інструментами виявлення на кінцевих точках, системами ідентифікації, платформами 티кетів, програмами зв’язку та стандартними операційними процедурами без необхідності переміщення кожного даного в єдиний репозиторій.

Дії з реагування залишаються під контролем дозволів. В залежності від того, як організація конфігурує систему, Mate Security може рекомендувати крок із утримання, запросити затвердження людини або виконати затверджену дію.

Це відображає те, що компанія називає “принципом найменшої діяльності”. Кожен агент отримує лише дозволи та контекстну інформацію, необхідну для його завдання, зменшуючи ризик, створений шляхом надання широкої автономії системі.

Більш широкою метою компанії є дозволити командам безпеки поступово розширювати автоматизацію, оскільки платформа демонструє, що вона може приймати надійні рішення. Дії з високим впливом можуть залишатися під наглядом, тоді як звичайні розслідування можуть оброблятися з меншим залученням аналітиків.

Відкритий підхід до агентських операцій з безпеки

Mate Security позиціонує свою платформу як відкриту основу, а не закриту колекцію пропріетарних агентів.

Клієнти можуть використовувати агентів Mate Security, підключати спеціалізованих агентів від інших постачальників безпеки або будувати агентів всередині. Кожен може працювати на тому ж керованому контекстному шарі та під загальними контролями для дозволів, якості, аудитування та реагування.

Ця архітектура вирішує виникнучу проблему, коли підприємства приймають більше інструментів штучного інтелекту: фрагментацію агентів.

Без спільного шару окремі агенти безпеки можуть зібрати свої дані, підтримувати окремі спогади та застосовувати різні правила при прийнятті рішень. Це може привести до конфліктуючих висновків та зробити важким для лідерів безпеки зрозуміти, чому була прийнята автоматична дія.

Оркестратор Mate Security призначений для надання спільної структури операцій, щоб агенти використовували ті ж знання організації та контролю довіри, навіть якщо вони були розроблені різними постачальниками.

Компанія також заявляє, що клієнти зберігають володіння своїм контекстом і не блокуються в одному агенті, моделі штучного інтелекту або постачальнику безпеки. Її засновники описують цю відкритість як передумову для організацій, які хочуть скористатися майбутніми досягненнями штучного інтелекту без перебудови своєї архітектури безпеки кожен раз, коли з’являється нова модель.

Агенти штучного інтелекту можуть змінити операції з безпеки

Платформи, такі як Mate Security, вказують на те, що операції з безпеки стають більш безперервними, контекстними та автоматизованими. Замість розслідування попереджень в ізоляції агенти штучного інтелекту можуть зберігати уроки з попередніх інцидентів та використовувати їх для покращення майбутнього виявлення, тріажу та реагування.

Це може змістити аналітиків від повторюваного збору доказів до нагляду за агентами, розслідування незнайомих загроз та прийняття рішень про те, коли автоматизацію слід дозволити діяти.

Спільний контекстний шар також може стати важливим, оскільки підприємства розгортають агентів від кількох постачальників. Без спільного розуміння користувачів, активів та політики ці агенти можуть дублікувати роботу або прийти до конфліктуючих висновків.

Ймовірний результат не є повністю автономним центром операцій з безпеки, а гібридною моделлю, в якій агенти обробляють звичайні розслідування, тоді як люди зберігають контроль над неоднозначними або високовпливовими рішеннями.