Все более богатые банки данных, которые собирают компании, делают их все более заманчивой мишенью для атак. Но Deep Instinct хочет превратить сами данные в величайший защитный актив предприятия.
Разработчики Deep Instinct применяют сквозное глубокое обучение к кибербезопасности — подход, который позволяет прогнозировать и предотвращать кибератаки по всей сети компании, по словам генерального директора Гая Каспи (Guy Caspi).
Сегодня представители Deep Instinct объявили, что фирма собрала 100 миллионов долларов в раунде под руководством BlackRock. Среди других инвесторов — Untitled Investments, The Tudor Group, Anne Wojcicki, Millennium, Unbound и Coatue Management. Сейчас компания собрала в общей сложности 200 миллионов долларов.
Искусственный интеллект для обеспечения безопасности
Нью-йоркская компания стала частью растущей волны стартапов, обращающихся к машинному обучению и искусственному интеллекту для борьбы с увеличивающимся числом кибератак. Индустрия надеется, что эта способность автоматизировать защиту поможет компаниям получить преимущество перед все более изощренными и хорошо финансируемыми хакерами.
Но Deep Instinct пытается выйти за рамки того, как другие используют искусственный интеллект и машинное обучение для обеспечения безопасности. Компания создала глубокие нейронные сети, которые позволяют ей избежать использования обработки признаков, что может добавить дополнительный шаг и замедлить время реакции.
Г-н Каспи объяснил, что при традиционном машинном обучении исполняемые файлы не могут обрабатываться напрямую. Вместо этого они должны быть преобразованы в список функций, которые затем передаются в модель машинного обучения.
Как это работает
Сквозная система глубокого обучения Deep Instinct использует необработанные данные в качестве входных данных без необходимости их преобразования. Компания обучает свою модель в собственных лабораториях, а не на территории заказчика, снабжая ее сотнями миллионов вредоносных и законных файлов. Эта огромная учебная нагрузка опирается на графические процессоры Nvidia.
Как только обучение завершено, Deep Instinct создает автономную нейронную сеть, которую можно развернуть в организации, где она начинает защищать каждое устройство, подключенное к сети. Поскольку система не требует агентов, ее можно быстро установить, в том числе охватить все запущенные в данный момент приложения. И он может распознавать ранее неизвестные типы атак без необходимости постоянного обновления.
В результате, как утверждает его создатель, Deep Instinct может идентифицировать и останавливать атаки в течение 20 миллисекунд, одновременно уменьшая количество ложных срабатываний на 99%.
Г-н Каспи указал, что хочет использовать последнее финансирование для ускорения роста с прицелом на IPO в ближайшие пару лет. На данный момент это означает увеличение продаж и маркетинга, при этом около 30% денег зарезервировано на разработку продукта.
Источник: https://venturebeat.com/2021/04/22/deep-instincts-neural-networks-for-cybersecurity-attract-110m/