Crogls Wissensmaschine: Der KI-Vorstoß, der die Cybersicherheit verändern könnte
Das größte Problem der Cybersicherheit: Warum Crogls KI-gesteuerte Wissensmaschine wichtig ist
Sicherheitsteams werden mit Warnmeldungen überschwemmt. Unternehmen sehen sich täglich einer Lawine von über 4.500 Sicherheitswarnungen gegenüber, aber automatisierte Lösungen ermöglichen es Analysten, nur einen kleinen Teil davon zu untersuchen. Das Ergebnis? Kritische Bedrohungen schlüpfen durch die Maschen, und Sicherheitsteams sind überfordert, ineffizient und gefährdet.
Crogl, ein Startup für das Management von Cybersicherheitsrisiken, hat mit einem potenziellen Game-Changer das Schlachtfeld betreten: eine Wissensmaschine, die jede Warnmeldung in großem Umfang selbstständig untersucht und so Sicherheitsanalysten für strategische Aufgaben freisetzt. Unterstützt durch eine frische Serie-A-Finanzierungsrunde in Höhe von 25 Millionen US-Dollar unter der Leitung von Menlo Ventures, positioniert sich Crogl als wesentlicher Force Multiplier im Sicherheitsbetrieb.
Wie Crogls Wissensmaschine funktioniert
Traditionelle Sicherheitslösungen konzentrieren sich auf das Filtern von Warnmeldungen, wodurch Tausende unanalysiert bleiben. Crogl verfolgt einen anderen Ansatz – es untersucht jede einzelne Warnmeldung und automatisiert den Prozess mit KI, die kontinuierlich die einzigartigen Sicherheitsprozesse eines Unternehmens lernt. Das zeichnet es aus:
- Keine Schema-Normalisierung erforderlich: Im Gegensatz zu bestehenden Lösungen erfordert Crogls System keine manuelle Programmierung oder die Erstellung von Playbooks.
- Vom Unternehmen kontrollierte KI: Im Gegensatz zu SaaS-Lösungen, die von Unternehmen die Übertragung von Daten an externe Server erfordern, ermöglicht Crogl es Unternehmen, die volle Kontrolle über ihre Sicherheitslage zu behalten.
- Auditierbare, automatisierte Dokumentation: Jede Aktion wird protokolliert, um Compliance sicherzustellen und institutionelles Wissen zu bewahren.
- Cross-Tool-Integration: Die Wissensmaschine schafft eine einheitliche semantische Schicht über unterschiedliche Sicherheitstools und Datenquellen hinweg und beseitigt Fragmentierung.
Warum Sicherheitsverantwortliche aufmerksam werden
Laut Paul Criscuolo, VP of Security Engineering bei Workday, ermöglicht Crogls Wissensmaschine es Junior-Analysten, komplexe Sicherheitsworkflows zu bearbeiten, die zuvor Senior-Expertise erforderten. Dieser Wandel ist entscheidend, da Unternehmen mit einem Mangel an Cybersicherheitstalenten zu kämpfen haben, während Cyberbedrohungen immer komplexer werden.
Crogl-Mitbegründer und CEO Monzy Merza beschreibt die Technologie als einen "Iron Man-Anzug" für Sicherheitsanalysten. "Das Filtern von Warnmeldungen ist nicht die Antwort. Jede Warnmeldung sollte analysiert werden", sagt Merza. "Unser Produkt wirkt als Force Multiplier, der es Sicherheitsteams ermöglicht, Vorfälle in einem beispiellosen Umfang zu bearbeiten."
Wie Crogl im Vergleich zu Wettbewerbern abschneidet
Crogl betritt ein wettbewerbsintensives Feld, in dem KI-gesteuerte Sicherheitsautomatisierung ein Hotspot für Innovationen ist. Große Player wie Splunk, IBM, CrowdStrike und Palo Alto Networks investieren bereits stark in KI-basierte SOC-Automatisierung. Gleichzeitig entstehen Startups wie Protect AI und TrojAI mit ähnlichen KI-gestützten Sicherheitslösungen.
Wo Crogl sich differenzieren will:
- No-Code, No-SaaS: Im Gegensatz zu den meisten KI-gesteuerten Sicherheitstools erfordert Crogl nicht, dass Kunden Daten an Clouds von Drittanbietern senden oder komplexe Coding-Playbooks erstellen.
- Skalierbarkeit ohne Komplexität: Traditionelle Automatisierungslösungen erfordern umfangreiche Anpassungen; Crogls KI lernt und passt sich ohne manuellen Eingriff an die einzigartige Sicherheitslandschaft eines Unternehmens an.
- KI, die wie ein erfahrener Analyst arbeitet: Anstatt lediglich Anomalien aufzuzeigen, untersucht Crogls Wissensmaschine aktiv Warnmeldungen und reduziert so den Bedarf an menschlicher Triage.
Investorenperspektive: Das Wettrüsten im Bereich KI-Sicherheit hat gerade erst begonnen
Mit 25 Millionen US-Dollar an neuen Mitteln betritt Crogl einen Cybersicherheitsmarkt, der in den kommenden Jahren voraussichtlich 300 Milliarden US-Dollar übersteigen wird. Institutionelle Investoren setzen auf Automatisierung als die nächste Grenze der Cybersicherheit.
Warum Investoren aufmerksam werden
- Ein Markt, der dringend Effizienz benötigt: Sicherheitsteams sind überfordert, und Unternehmen suchen nach Automatisierungslösungen, die keine kostspieligen menschlichen Eingriffe erfordern.
- Hohes ROI-Potenzial: Durch die Reduzierung der Warnmüdigkeit und die Steigerung der Untersuchungseffizienz bietet Crogl einen greifbaren Return on Investment für Unternehmen.
- Beschleunigung des Fachkräftemangels: Da die Nachfrage nach qualifizierten Sicherheitsanalysten das Angebot übersteigt, werden KI-gestützte Tools, die die Wissenslücke schließen, immer unverzichtbarer.
Tim Tully von Menlo Ventures, der die Finanzierungsrunde leitete, betonte, dass Crogls Technologie über die Automatisierung hinausgeht – sie "lernt, passt sich an und arbeitet mit der kollektiven Intelligenz eines gesamten SOC".
Was kommt als Nächstes? Vorhersagen für Crogls zukünftige Auswirkungen
Crogls Erfolg hängt davon ab, ob es beweisen kann, dass seine Wissensmaschine Sicherheitsoperationen in großem Umfang bewältigen und gleichzeitig messbare Verbesserungen bei der Risikoreduzierung erzielen kann. Wenn es gelingt, könnte Folgendes folgen:
1. Eine Verlagerung hin zu vollständig autonomen SOCs
Da KI mehr Sicherheits-Workflows übernimmt, könnten sich Organisationen in Richtung KI-gesteuerter SOCs bewegen, in denen sich menschliche Analysten ausschließlich auf High-Level-Bedrohungsstrategie und -reaktion konzentrieren.
2. Druck auf etablierte Unternehmen, sich anzupassen
Wenn sich Crogls Modell als wirksam erweist, müssen etablierte Sicherheitsanbieter ihre eigenen KI-gesteuerten Automatisierungsbemühungen beschleunigen, was das Wettrüsten im Bereich Cybersicherheit verstärkt.
3. Akquisitionsziel oder unabhängiger Riese?
Als Vorreiter im Bereich der KI-gesteuerten Warnmeldungsuntersuchung könnte Crogl zu einem erstklassigen Akquisitionsziel für einen Cybersicherheitsriesen werden – oder es könnte sich eine dominante Position als unabhängiger Player erarbeiten.
4. Expansion über die Cybersicherheit hinaus
Im Erfolgsfall könnte Crogls Wissensmaschinenmodell über die Cybersicherheit hinaus angewendet werden – möglicherweise zur Automatisierung von Untersuchungen in den Bereichen Betrugserkennung, Compliance und Risikobewertung in allen Branchen.
Ein neuer Standard für Cybersicherheitsoperationen?
Crogls Start signalisiert einen potenziellen Paradigmenwechsel im Bereich der Cybersicherheitsoperationen. Wenn seine Wissensmaschine ihr Versprechen hält, könnte sie die Art und Weise, wie Unternehmen mit Cyberbedrohungen umgehen, neu definieren – von der reaktiven Warnmeldungsfilterung zur proaktiven, KI-gesteuerten Untersuchung. Obwohl der Wettbewerb hart ist, positioniert Crogls einzigartiger Ansatz zur Automatisierung, die volle Unternehmenskontrolle und die Analystenunterstützung es als ernstzunehmenden Kandidaten im Wettlauf um die Sicherung der digitalen Welt.