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Crogl obtiene $ 30 millones para lanzar una 'traje de Iron Man' de AI para analistas de seguridad
El jueves, una startup llamada Crogl presentó su última innovación en el mundo de la TI: un asistente autónomo diseñado para ayudar a los investigadores de ciberseguridad a filtrar alertas diarias de red para identificar y resolver incidentes de seguridad. El CEO y cofundador de Crogl, Monzy Merza, describe esta herramienta como un "traje de Iron Man" para los investigadores, potenciando significativamente sus capacidades.
Este asistente ya ha sido implementado en varias grandes empresas y organizaciones. Junto con su lanzamiento oficial desde una beta privada, Crogl anunció la obtención de $30 millones en financiación, divididos en una ronda Serie A de $25 millones liderada por Menlo Ventures y una ronda inicial de $5 millones liderada por Tola Capital. Con sede en Albuquerque, Nuevo México, Crogl planea usar estos fondos para desarrollar aún más su producto y expandir su base de clientes.
En el mercado actual, las empresas tienen acceso a numerosas herramientas de seguridad diseñadas para gestionar y abordar alertas de software de seguridad. Sin embargo, Crogl destaca, en gran parte debido al trasfondo único de su fundador. Merza, quien trabajó en seguridad en el laboratorio de investigación atómica Sandia del gobierno de EE. UU. y luego construyó el negocio de investigación de seguridad de Splunk antes de pasar a Databricks, aporta una gran experiencia.
Antes de lanzar Crogl, Merza pasó tiempo en HSBC para obtener información sobre los desafíos de los usuarios finales, lo que informó el desarrollo de Crogl. Luego se asoció con su antiguo colega de Splunk, David Dorsey, ahora CTO de Crogl, para hacer realidad esta visión. La empresa pasó el último año construyendo su base de clientes a través de una beta privada.
El nombre "Crogl" combina elementos de Cronos (el líder de los titanes y dios del tiempo), gnosis (conocimiento o consciencia) y lógica, reflejando la misión de la startup de mejorar las operaciones de seguridad a través de un análisis y comprensión avanzados.
Merza señala un problema crítico en ciberseguridad: los analistas de seguridad pueden manejar alrededor de dos docenas de alertas al día, pero podrían recibir hasta 4,500. Las herramientas existentes a menudo no evalúan las alertas tan efectivamente como los humanos porque abordan el problema de manera incorrecta. Merza y Dorsey notaron que los líderes de seguridad valoran los altos volúmenes de alertas, ya que proporcionan más oportunidades de aprendizaje para sus equipos a través del aprendizaje por refuerzo.
Sin embargo, gestionar tales volúmenes es insostenible. Merza sugiere replantear el enfoque: en lugar de reducir las alertas, ¿qué pasaría si cada alerta pudiera mejorar las capacidades del equipo, haciéndolos 'antifrágiles'? Este es el núcleo de lo que Crogl busca lograr.
Aprovechando big data y los principios detrás de los modelos de lenguaje grandes, Crogl ha desarrollado un "motor de conocimiento" o "Modelo de Seguridad Grande". Esta plataforma no solo marca actividades sospechosas, sino que también aprende a identificar amenazas potenciales con mayor precisión. Además, permite a los investigadores consultar todas las alertas usando lenguaje natural para descubrir y entender tendencias.
De cara al futuro, Crogl podría expandirse más allá de solo manejar alertas hacia áreas como la remediación, según Tim Tully, el socio de Menlo Ventures que lideró la inversión. La relación de larga data de Tully con el equipo fundador de Crogl, incluido Brad Lovering, ex arquitecto jefe en Splunk, le dio confianza en sus capacidades. Tras perder inicialmente la oportunidad de invertir en la etapa inicial, Tully se convenció de unirse tras presenciar una demostración en Albuquerque, describiendo el producto como un reflejo del enfoque de Merza para resolver desafíos de seguridad.
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comentario (79)
0/500
![ThomasJones]()
$30M for an AI that does what exactly? Hope it's better than the 'smart' spam filters we've been stuck with. 🤔
![GeorgeTaylor]()
Essa ideia de 'armadura do Homem de Ferro' para analistas de segurança soa muito futurista! Mas fico pensando... será que essa autonomia toda não pode acabar gerando mais falsos positivos? Ainda assim, R$30 milhões é um investimento pesado, parece promissor para aliviar a sobrecarga dos times. 🤔
![DennisAllen]()
Этот ИИ-костюм Железного человека для аналитиков безопасности выглядит как что-то из научной фантастики! Потенциально может изменить правила игры в кибербезопасности, но возникает вопрос — не станут ли подобные инструменты слишком зависимыми от ИИ, а не от человеческого опыта? 🤔 В любом случае, интересно посмотреть, как это будет работать в реальных условиях.
![RogerGonzález]()
這個『鋼鐵人裝甲』的比喻也太中二了吧！不過說真的，資安分析師每天處理那麼多警報，能有人工智慧幫忙篩選確實會輕鬆很多。只是30M的資金...真的夠開發出可靠的系統嗎？😅
![DavidAllen]()
This AI 'Iron Man Suit' sounds dope! 😎 Crogl's tool could legit save security analysts from drowning in alerts. Wonder how it stacks up against human intuition, though?
![JuanScott]()
This AI 'Iron Man Suit' from Crogl sounds like a game-changer for cybersecurity! 😎 I wonder how it stacks up against human analysts in spotting sneaky threats.
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Merza señala un problema crítico en ciberseguridad: los analistas de seguridad pueden manejar alrededor de dos docenas de alertas al día, pero podrían recibir hasta 4,500. Las herramientas existentes a menudo no evalúan las alertas tan efectivamente como los humanos porque abordan el problema de manera incorrecta. Merza y Dorsey notaron que los líderes de seguridad valoran los altos volúmenes de alertas, ya que proporcionan más oportunidades de aprendizaje para sus equipos a través del aprendizaje por refuerzo.
Sin embargo, gestionar tales volúmenes es insostenible. Merza sugiere replantear el enfoque: en lugar de reducir las alertas, ¿qué pasaría si cada alerta pudiera mejorar las capacidades del equipo, haciéndolos 'antifrágiles'? Este es el núcleo de lo que Crogl busca lograr.
Aprovechando big data y los principios detrás de los modelos de lenguaje grandes, Crogl ha desarrollado un "motor de conocimiento" o "Modelo de Seguridad Grande". Esta plataforma no solo marca actividades sospechosas, sino que también aprende a identificar amenazas potenciales con mayor precisión. Además, permite a los investigadores consultar todas las alertas usando lenguaje natural para descubrir y entender tendencias.
De cara al futuro, Crogl podría expandirse más allá de solo manejar alertas hacia áreas como la remediación, según Tim Tully, el socio de Menlo Ventures que lideró la inversión. La relación de larga data de Tully con el equipo fundador de Crogl, incluido Brad Lovering, ex arquitecto jefe en Splunk, le dio confianza en sus capacidades. Tras perder inicialmente la oportunidad de invertir en la etapa inicial, Tully se convenció de unirse tras presenciar una demostración en Albuquerque, describiendo el producto como un reflejo del enfoque de Merza para resolver desafíos de seguridad.
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