Exaforce 获得 7500 万美元 A 轮融资，以多模型智能 AI 转变安全运营

Exaforce，一家尖端的网络安全初创公司，已经以 7500 万美元的 A 轮融资宣布从隐身模式中脱颖而出，这轮融资由 Khosla Ventures、Thomvest Ventures 和 Mayfield 领投。该融资将用于开发 Exaforce 的开创性的 Agentic SOC（安全运营中心）平台，该平台旨在通过独特的 AI 模型和自动化的结合来革新企业的安全和运营方式。

Exaforce 的创新核心是一种强大的语义数据织物和智能 AI 的组合，智能 AI 指的是能够代表人类做出决策和采取行动的智能软件代理。这些代理，称为 Exabots，与人类分析师密切合作，以减少检测、调查和响应网络威胁所需的时间和精力。

“我们的愿景是赋予 SOC 团队智能代理，减少繁琐工作并增强决策能力，” Exaforce 首席执行官 Ankur Singla 说。 “通过利用多模型 AI，我们看到效率和准确性提高了 10 倍，使安全专业人员能够专注于真正重要的事情。”

解决网络安全运营危机

如今的安全运营面临着巨大的压力。分析师面临着大量的警报，很多都是 假阳性，需要手动调查。工程师被迫编写复杂的 SQL 或 Python 查询来识别云环境中的威胁，在这些环境中，原生工具的功能不够。同时，经验丰富的威胁猎手被分散的数据和重复的任务所困扰。

问题不仅仅是技术问题，也是人力问题。全球缺乏熟练的安全专业人员，这意味着许多团队都面临着精疲力竭的困境，难以跟上日益复杂的威胁。

Exaforce 正面解决这些挑战，其 Agentic SOC 平台通过结合 语义、统计、行为和知识驱动的 AI 模型，在引入 大型语言模型（LLM）之前，确保更深入、更结构化的数据分析和更高的准确性。这一多层次的方法与传统的仅依赖 LLM 的 AI 系统形成鲜明对比，后者可能在处理噪声或不完整的数据时出现幻觉或推理错误。

“LLM 非常强大，但它们无法单独处理真实世界的 SOC 数据的复杂性，” Singla 解释说。 “这就是为什么我们首先使用清理和结构化数据的模型，然后再将其交给语言模型进行更高级的推理。”

什么是语义数据织物？

Exaforce 的平台依赖于 语义数据织物，一种通过理解数据的含义而不是仅仅其结构来集成和解释不同来源的数据的框架。这使得 Exabots 能够从大量的安全遥测数据、云日志和威胁情报中实时提取上下文洞察。就像给你的 AI 代理一个共享的大脑，它能够理解整个 IT 基础设施的语言。

与系统的自治机器人配对，平台自动执行耗时的任务，如日志关联、用户验证和票据分配。分析师仍然可以在需要他们的专业知识的地方介入，但他们不再被困在做重复、机械的工作中。

公开发布前企业客户案例

即使在宣布融资之前，Exaforce 也已经与十多家跨技术、制造、AI 和能源领域的企业客户建立了合作关系。这些客户已经报告了显著的 SOC 生产力和事件响应时间的改善。

“Exaforce 的多模型 AI 是一个游戏规则的改变者，” NTT Data 副总裁 Pranay Anand 说。 “它显著减少了假阳性，并在复杂的云和 SaaS 环境中简化了我们的响应。”

具有深厚 AI 和网络安全根基的资深团队

Exaforce 并不是一家普通的初创公司。其创始团队包括来自 Google、Palo Alto Networks 和 F5 的资深专业人员，他们曾经构建过一些最先进的 AI 系统，并保护过世界上最大的数字基础设施。他们在云安全、AI 模型和 SOC 运营方面的丰富经验在平台的设计和执行中显而易见。

这是 Mayfield 第三次支持 CEO Ankur Singla，这表明了他们对他的领导力的信心。 “Exaforce 正在重新定义 AI 能够为人类做什么，” Mayfield 管理合伙人 Navin Chaddha 说。 “他们的早期成就证明了他们正在构建真正具有变革性的东西。”

展望未来

拥有 7500 万美元的新资金，Exaforce 正准备迅速扩张。该公司计划扩展其平台，增长团队，并继续完善其智能 AI 架构。随着网络安全格局变得更加复杂，Exaforce 正在押注未来属于能够增强——而不是取代——人类防御者的智能机器。

对于那些在警报中溺亡、迫切需要帮助的安全团队来说，这个未来不能来得更快了。