집Crogl은 보안 분석가들을 위해 AI 'Iron Man Suit'를 출시하기 위해 30 백만 달러를 확보합니다.
목요일, Crogl이라는 스타트업이 IT 세계에서 최신 혁신을 공개했습니다: 사이버 보안 연구자들이 매일 네트워크 경고를 선별하여 보안 사고를 식별하고 해결하는 데 도움을 주는 자율 보조 장치입니다. Crogl의 CEO이자 공동 설립자인 Monzy Merza는 이 도구를 연구자들의 능력을 크게 향상시키는 "아이언맨 슈트"로 묘사합니다.
이 보조 장치는 이미 여러 대기업과 조직에 배포되었습니다. 비공개 베타에서 공식 출시와 함께, Crogl은 Menlo Ventures가 주도한 2,500만 달러 규모의 시리즈 A 라운드와 Tola Capital이 주도한 500만 달러 규모의 시드 라운드로 총 3,000만 달러의 자금을 확보했다고 발표했습니다. 뉴멕시코주 앨버커키에 본사를 둔 Crogl은 이 자금을 제품 개발과 고객 기반 확장에 사용할 계획입니다.
오늘날 시장에서 기업들은 보안 소프트웨어의 경고를 관리하고 해결하기 위해 설계된 수많은 보안 도구를 이용할 수 있습니다. 하지만 Crogl은 창립자의 독특한 배경 덕분에 두각을 나타냅니다. Merza는 미국 정부의 Sandia 원자 연구소에서 보안 업무를 수행했으며, 이후 Splunk의 보안 연구 사업을 구축한 뒤 Databricks로 옮겼습니다. 그는 풍부한 경험을 바탕으로 Crogl을 이끌고 있습니다.
Crogl을 설립하기 전, Merza는 HSBC에서 최종 사용자의 문제를 파악하며 시간을 보냈고, 이는 Crogl 개발에 반영되었습니다. 그는 이후 Splunk 동료였던 David Dorsey(현재 Crogl의 CTO)와 협력하여 이 비전을 실현했습니다. 회사는 지난 1년 동안 비공개 베타를 통해 고객 기반을 구축했습니다.
"Crogl"이라는 이름은 크로노스(타이탄의 리더이자 시간의 신), 그노시스(지식 또는 인식), 그리고 논리를 결합한 것으로, 고급 분석과 이해를 통해 보안 운영을 강화하려는 스타트업의 사명을 반영합니다.
Merza는 사이버 보안의 중대한 문제를 지적합니다: 보안 분석가는 하루에 약 24개의 경고를 처리할 수 있지만, 최대 4,500개의 경고를 받을 수 있습니다. 기존 도구는 문제를 잘못 접근하기 때문에 인간만큼 효과적으로 경고를 평가하지 못하는 경우가 많습니다. Merza와 Dorsey는 보안 리더들이 높은 경고량을 팀의 강화 학습 기회로 삼아 선호한다고 언급했습니다.
하지만 이러한 경고량을 관리하는 것은 지속 가능하지 않습니다. Merza는 접근 방식을 재고할 것을 제안합니다: 경고를 줄이는 대신, 각 경고가 팀의 능력을 향상시켜 '안티프래질' 상태로 만들 수 있다면 어떨까요? 이것이 Crogl이 추구하는 핵심입니다.
빅 데이터와 대규모 언어 모델의 원리를 활용하여 Crogl은 "지식 엔진" 또는 "대규모 보안 모델"을 개발했습니다. 이 플랫폼은 의심스러운 활동을 표시할 뿐만 아니라 잠재적 위협을 더 정확하게 식별하는 법을 학습합니다. 또한, 연구자들이 자연어를 사용하여 모든 경고를 조회하고 트렌드를 파악하고 이해할 수 있도록 합니다.
앞으로 Crogl은 Menlo Ventures의 파트너이자 투자를 주도한 Tim Tully에 따르면 경고 처리뿐 아니라 복구와 같은 영역으로 확장할 수 있습니다. Tully는 Splunk의 전 수석 아키텍트였던 Brad Lovering을 포함한 Crogl의 창립 팀과 오랜 관계를 맺고 있으며, 그들의 역량에 확신을 가졌습니다. 시드 단계에서 투자 기회를 놓쳤던 Tully는 앨버커키에서 데모를 본 후 제품이 Merza의 보안 문제 해결 접근 방식을 반영한다고 확신하며 투자에 참여했습니다.
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의견 (79)
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![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.
목요일, Crogl이라는 스타트업이 IT 세계에서 최신 혁신을 공개했습니다: 사이버 보안 연구자들이 매일 네트워크 경고를 선별하여 보안 사고를 식별하고 해결하는 데 도움을 주는 자율 보조 장치입니다. Crogl의 CEO이자 공동 설립자인 Monzy Merza는 이 도구를 연구자들의 능력을 크게 향상시키는 "아이언맨 슈트"로 묘사합니다.
이 보조 장치는 이미 여러 대기업과 조직에 배포되었습니다. 비공개 베타에서 공식 출시와 함께, Crogl은 Menlo Ventures가 주도한 2,500만 달러 규모의 시리즈 A 라운드와 Tola Capital이 주도한 500만 달러 규모의 시드 라운드로 총 3,000만 달러의 자금을 확보했다고 발표했습니다. 뉴멕시코주 앨버커키에 본사를 둔 Crogl은 이 자금을 제품 개발과 고객 기반 확장에 사용할 계획입니다.
오늘날 시장에서 기업들은 보안 소프트웨어의 경고를 관리하고 해결하기 위해 설계된 수많은 보안 도구를 이용할 수 있습니다. 하지만 Crogl은 창립자의 독특한 배경 덕분에 두각을 나타냅니다. Merza는 미국 정부의 Sandia 원자 연구소에서 보안 업무를 수행했으며, 이후 Splunk의 보안 연구 사업을 구축한 뒤 Databricks로 옮겼습니다. 그는 풍부한 경험을 바탕으로 Crogl을 이끌고 있습니다.
Crogl을 설립하기 전, Merza는 HSBC에서 최종 사용자의 문제를 파악하며 시간을 보냈고, 이는 Crogl 개발에 반영되었습니다. 그는 이후 Splunk 동료였던 David Dorsey(현재 Crogl의 CTO)와 협력하여 이 비전을 실현했습니다. 회사는 지난 1년 동안 비공개 베타를 통해 고객 기반을 구축했습니다.
"Crogl"이라는 이름은 크로노스(타이탄의 리더이자 시간의 신), 그노시스(지식 또는 인식), 그리고 논리를 결합한 것으로, 고급 분석과 이해를 통해 보안 운영을 강화하려는 스타트업의 사명을 반영합니다.
Merza는 사이버 보안의 중대한 문제를 지적합니다: 보안 분석가는 하루에 약 24개의 경고를 처리할 수 있지만, 최대 4,500개의 경고를 받을 수 있습니다. 기존 도구는 문제를 잘못 접근하기 때문에 인간만큼 효과적으로 경고를 평가하지 못하는 경우가 많습니다. Merza와 Dorsey는 보안 리더들이 높은 경고량을 팀의 강화 학습 기회로 삼아 선호한다고 언급했습니다.
하지만 이러한 경고량을 관리하는 것은 지속 가능하지 않습니다. Merza는 접근 방식을 재고할 것을 제안합니다: 경고를 줄이는 대신, 각 경고가 팀의 능력을 향상시켜 '안티프래질' 상태로 만들 수 있다면 어떨까요? 이것이 Crogl이 추구하는 핵심입니다.
빅 데이터와 대규모 언어 모델의 원리를 활용하여 Crogl은 "지식 엔진" 또는 "대규모 보안 모델"을 개발했습니다. 이 플랫폼은 의심스러운 활동을 표시할 뿐만 아니라 잠재적 위협을 더 정확하게 식별하는 법을 학습합니다. 또한, 연구자들이 자연어를 사용하여 모든 경고를 조회하고 트렌드를 파악하고 이해할 수 있도록 합니다.
앞으로 Crogl은 Menlo Ventures의 파트너이자 투자를 주도한 Tim Tully에 따르면 경고 처리뿐 아니라 복구와 같은 영역으로 확장할 수 있습니다. Tully는 Splunk의 전 수석 아키텍트였던 Brad Lovering을 포함한 Crogl의 창립 팀과 오랜 관계를 맺고 있으며, 그들의 역량에 확신을 가졌습니다. 시드 단계에서 투자 기회를 놓쳤던 Tully는 앨버커키에서 데모를 본 후 제품이 Merza의 보안 문제 해결 접근 방식을 반영한다고 확신하며 투자에 참여했습니다.
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