פרופ׳ דן שדות, מייסד ומנכ״ל CyberRidge, צילום: סייברידג׳פרופ׳ דן שדות, מייסד ומנכ״ל CyberRidge, צילום: סייברידג׳

CyberRidge נחשפת: גייסה 26 מיליון דולר כדי לגרום לנתונים הרגישים בעולם ״להיעלם״ ולהופיע מחדש

החברה הישראלית מפתחת טכנולוגיה שמשלבת הצפנה בסיבים אופטיים ומגינה על נתונים מפני יירוט, כולל איומים קוונטיים

מנדי הניג |
נושאים בכתבה גיוס סיד דן שדות

חברת CyberRidge, שמתמחה באבטחת מידע בתשתיות סיבים אופטיים, גייסה 26 מיליון דולר בסבבי גיוס ראשונים. הסכום כולל 10 מיליון דולר בסבב Seed מקבוצת ההשקעות Awz, ו-16 מיליון דולר נוספים בסבב A מקרנות Arkin, Redseed VC ו-Elron Ventures, בתוספת מענק מהמועצה האירופית לחדשנות (EIC) בתוכנית Horizon של האיחוד האירופי. הכסף ימומן מעבר לייצור תעשייתי, פיתוח דור חדש של הטכנולוגיה והרחבת הצוות.

החברה הוקמה בפברואר 2022 על ידי פרופ' דן שדות, חוקר ומהנדס בתחום התקשורת האופטית, שמכהן כפרופסור באוניברסיטת בן-גוריון ומנהל שם מעבדה למחקר בתקשורת אופטית מאז 1996. שדות רשם יותר מ-35 פטנטים והקים חברות נוספות שנרכשו על ידי גופים בינלאומיים, כמו Banias Labs שנספגה ב-AlfaWave. CyberRidge מונה כ-20 עובדים בישראל, רובם בוגרי האוניברסיטה או יחידות מודיעין, לצד צוותים בארה"ב ושוויץ. הטכנולוגיה שלה נבחנת כעת אצל גופים בתחומי תקשורת, ביטחון ומודיעין, כולל הדגמות באירופה, סינגפור, אוסטרליה ואחת מיחידות העילית בצה"ל.

המערכת הראשית של CyberRidge פועלת בשיטת "Plug and Play" - התקנה על תשתיות סיבים קיימות והיא ממירה נתונים ל"רעש אופטי מוצפן". זה אומר שהנתונים הופכים לבלתי ניתנים להקלטה או שחזור ללא מפתח פוטוני ספציפי, שמשתנה כל שבריר שנייה ומחייב נוכחות בזמן אמת. כך, אין אפשרות לאגור את הנתונים לפענוח עתידי.

התמודדות עם איום "Harvest Now, Decrypt Later"

יותר מ-95% מהתקשורת הדיגיטלית העולמית עוברת דרך סיבים אופטיים, כולל כבלים תת-ימיים שמחברים בין יבשות. איום מרכזי הוא "Harvest Now, Decrypt Later" - איסוף נתונים מוצפנים היום במטרה לפענח אותם בעתיד, בעיקר עם התקדמות המחשבים הקוונטיים שמסוגלים לשבור הצפנות מתמטיות קיימות. הטכנולוגיה של CyberRidge, המבוססת על הצפנה פוטונית (שיטה שמשתמשת באור כדי להגן על מידע), מונעת יירוט כזה בכך שהיא הופכת את הנתונים ללא שמישים ללא המפתח הנכון.

בניגוד להצפנה פוסט-קוונטית (PQC, שמתבססת על אלגוריתמים מתמטיים חדשים) או חלוקת מפתחות קוונטית (QKD, שמגנה רק על המפתח עצמו), CyberRidge מגנה על הנתונים כולל המפתח, בשכבת הסיב האופטי עצמה. זה מאפשר הגנה בזמן אמת בתשתיות ציבוריות, ללא תלות בהנחות תיאורטיות. החברה קיבלה לאחרונה מענק דגל מ-EIC, לאחר שנבחרה מבין 1,400 מועמדות לתוכנית החדשנות האירופית.

פרופ' דן שדות, מייסד ומנכ"ל CyberRidge: "אנו משנים מהיסוד את תפיסת ההגנה על מידע. ביטחון אמיתי לא נוצר מהוספת שכבות הגנה, אלא מהיכולת למנוע מראש את עצם קיומו של איום. בעולם שרגיל לראות בהצפנה כספת שצריך כל הזמן לחזק, אנחנו משנים את כללי המשחק - ומעלימים את הכספת עצמה יחד עם התוכן שבתוכה. האמון שמביעים בנו המשקיעים והשותפים האסטרטגיים מוכיח שבשלה העת לשנות פרדיגמה, וללמוד מחדש מהי הגנה אמיתית בעידן הדיגיטלי".

תמיכה ממשקיעים ומבט קדימה

הגיוס מאפשר ל-CyberRidge להאיץ את המעבר משלב המחקר לייצור המוני, כולל הרחבת הצוות והדגמות נוספות. המשקיעים מדגישים את הפוטנציאל של הטכנולוגיה להתמודד עם אתגרי העידן הקוונטי. ירון אשכנזי, המייסד והשותף המנהל של קבוצת Awz: "עם התקדמות הפענוח הקוונטי, פתרונות אבטחה אמיתיים הופכים לנדירים יותר. בעולם הדוהר לעבר איומי המחשוב הקוונטי, ההצפנה בשכבה הפוטונית של CyberRidge מעניקה יתרון ברור: היא הופכת מידע ל"רעש" אופטי בלתי ניתן להקלטה ומבטלת את האפשרות ליירוט. אנו גאים לתמוך בשינוי פורץ הדרך הזה בתחום אבטחת תקשורת".

קיראו עוד ב"BizTech"

יניב שניידר, מנכ"ל Elron Ventures: "אנחנו גאים לתמוך ב-CyberRidge, שמפתחת פתרונות טכנולוגיים עמוקים פורצי דרך עם יתרון טכנולוגי ייחודי ופוטנציאל צמיחה גבוה. צוות המייסדים מביא חזון יוצא דופן ויכולת ביצוע מרשימה, ואנו מצפים לתרום מהידע הטכנולוגי העמוק שלנו ומהרשת המקצועית שלנו כדי להאיץ את פיתוח החברה".

הגב לכתבה

השדות המסומנים ב-* הם שדות חובה
מרקור (מרקור)מרקור (מרקור)

פי 5 בתשעה חודשים - מרקור שעובדת עם ChatGPT כבר שווה 10 מיליארד דולר

החברה שמספקת את התשתית האנושית לאימון מודלי AI צפויה לסגור סבב גיוס של 350 מיליון דולר; על החברות הפרטיות הגדולות בעולם וגם - ואיך גם אתם יכולים ליהנות מההצלחה של מרקור? 

אדיר בן עמי |
נושאים בכתבה ChatGPT גיוס הון

מרקור (Mercor) מספקת את המומחים שמאפשרים למודלים מתקדמים כמו ChatGPT להפוך ממכונות חישוב למערכות חכמות ואמינות. החברה שהוקמה לפני כשנתיים, צפויה לסגור בימים הקרובים סבב גיוס הון בסך 350 מיליון דולר, לפי שווי של 10 מיליארד דולר - קפיצה של פי חמישה מהשווי שלה בפברואר האחרון כשהיא הופכת להיות אחת מהחברות הפרטיות הגדולות בעולם. זוהי עדות לצמיחת השוק ואישור לכך שמרקור הפכה לחברה חיונית בשרשרת הערך של AI, וזו גם עדות לכך שהבינה המלאכותית זקוקה נואשות לבינה האנושית - מרקור מבוססת על רשת של עשרות אלפי מומחים אנושיים שמאמנים מודלים עבור ענקיות הטכנולוגיה. אם אתם רוצים עבודה צדדית כדאי לכם להיכנס לאתר שלה - יש שם מאות רבות של הצעות ולא מדובר רק ב"מומחי על" פרופסורים וכו', החברה צריכה תפקידים מגוונים כדי לאמת ולדייק את התשובות של הצ'אטים. השכר ל"מומחים" גבוה. 

החברה החלה כפלטפורמה פשוטה להשמה בעבודה מבוססת AI, והתפתחה במהירות למערכת מתוחכמת שמחברת בין מעבדות AI לבין אלפי קבלני משנה - מרופאים ועורכי דין ועד כימאים ומתכנתים שמספקים משוב מדויק, עורכים תוכן ומדריכים את המערכות "לחשוב" כמו בני אדם. הביקוש לשירותיה זינק פי ארבעה בשנה האחרונה, בעיקר לאחר שהשקעה אסטרטגית של מטא בסקייל AI (Scale AI), מתחרה מרכזית, עוררה חששות לגבי ניטרליותה. לקוחות גדולים עברו למרקור, והחברה כעת על סף הכנסות שנתיות של 500 מיליון דולר.


מ-HR לבינה מלאכותית: מה הביא לפריצה

מרקור הוקמה ב-2023 על ידי שלושה צעירים בני 21, כולם נושרי קולג' ותלמידי תיכון לשעבר שהשתתפו בתוכנית Thiel Fellowship של פיטר תיל, שמעודדת יזמים צעירים לוותר על לימודים אקדמיים לטובת בניית חברות. המייסדים הם ברנדן פודי, מנכ"ל החברה, אדרש היירמת וסוריה מידה (Suriya Midha). פודי התבלט כבר בתיכון בתחרויות דיבור, והשילוב שלו עם שני השותפים יצר צוות טכנולוגי חזק. בתחילה, החברה התמקדה בשוק ההשמה: פלטפורמה מבוססת AI שמחברת בין מועמדים לעבודות, תוך שימוש באלגוריתמים שמנתחים קורות חיים ומתאימים פרופילים. זה היה רעיון טוב, אך לא יוצא דופן, עד שהגיעה ההזדמנות האמיתית.

בעקבות התעניינות מצד חברות AI מובילות בכוח האדם האיכותי של מרקור, המייסדים זיהו פוטנציאל גדול יותר. הם היו גמישים והשתנו במהירות, והפכו את הפלטפורמה למנגנון להכשרת מודלי AI באמצעות משוב אנושי.  ההצלחה שלהן נובעת מכך שהצ'אטים לא מושלמים וצריכים מומחים בתחומים שונים כדי לספק להם מידע, הבנה, יכולות. 

כשמודלים כמו GPT-4 החלו להראות יכולות רבות אך גם חולשות כמו הזיות (hallucinations), הטיות ואי-עמידה בהנחיות, התברר שהנתונים האנושיים הם המפתח להתקדמות. מרקור בנתה רשת של כ-30,000 קבלני משנה, כולל מומחים בתחומים נישתיים, והפכה למגייסת שמתאימה בין פרויקטים לבין כישרונות ספציפיים.