חברת Seemplicity תגייס 32 מ' ד' ותסייע לתאגידים להיאבק באיומי הסייבר
חברת הסייבר סימפליסיטי (Seemplicity), המפתחת מערכת לניהול תהליכי תיקון ליקויי אבטחת מידע המיועדת לצוותי אבטחת סייבר, מדווחת היום כי השלימה גיוס הון בהיקף של 32 מיליון דולר.
הגיוס האחרון מסדרה A בסך 26 מיליון דולר, הובל על ידי קרן גלילות קפיטל באמצעות קרן הצמיחה המוקדמת שלה, גלילות+. לסבב הצטרפו המשקיעים NTTVC, Atlantic Bridge Capital, בנוסף למשקיעים הקיימים S Capital ו-Rain Capital. עוד נמנים עם משקיעי החברה מספר בכירים בענף אבטחת המידע הגלובלי, ביניהם: René Bonvanie, Tom Banahan, Mark Smith, Elad Yoran ו-Kevin Mahaffey.
סימפליסיטי הוקמה ב-2020 על ידי ותיקי ענף אבטחת הסייבר רותם כהן גדול, רביד צירקוס ויורן סירקיס. בין לקוחות החברה ניתן למנות ענקי Fortune 500 וחברות ציבוריות. לחברה מעל 20 הטמעות ברחבי העולם לרבות בארגונים ציבוריים וחברות בינלאומיות גדולות עם עשרות אלפי עובדים.
צוותי אבטחות המידע נאלצים להמתמודד באופן יומי עם אתגרי סגירת פרצות, חולשות וחשיפות אבטחת מידע, במטרה להקטין את משטח התקיפה, לצמצם סיכונים ולוודא עמידה בדרישות הרגולציה.
- האם הטיסה שלכם בטוחה? לא ממש לפי מומחי אבטחת מידע
- Zenity מגייסת 38 מיליון דולר בסבב ב׳ כדי לשפר את האבטחה עבור עזרי AI ארגוניים ופיתוח באמצעות Low-Code
- המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7
מסימפליסיטי נמסר כי, בעולם בו המורכבות הטכנולוגית של הארגון רק הולכת וגדלה, מספר כלי האבטחה הולך וגדל המשימה הופכת להיות מורכבת יותר. באופן פרדוקסלי, ככל שהארגון מתקדם יותר ומטמיע כלי אבטחה נוספים, כך עולה רמת חוסר היעילות עד כדי מניעה בפועל של שיפור מתמשך ברמת אבטחת המידע ואי תיקון חשיפות ידועות במרכיבי מערכות הארגון. חוסר היעילות מתבטא באופן שבו תיקון טכני של מספר שעות עבודה אורך מספר שבועות ואף חודשים.
לדבריה, המערכת אותה פיתחה סימפליסיטי מספקת סביבת עבודה מלאה ומתקדמת המאפשרת לארגון לפשט ולייעל את הטיפול בממצאי אבטחת מידע. המערכת מצמצמת כפילויות, מתעדפת, מאתרת את הגורם המטפל ומשלבת את ממצאי אבטחת המידע בתהליך העבודה השוטף של צוותי הפיתוח, ה-DevOps וה-Cloud engineers. הניהול האוטומטי של תהליכי הדיווח והבקרה מאפשרים להתמקד בשיפור אבטחת המידע של הארגון ולא ב״תפעול״ דוחות.
מהחברה נמסר כי לקוחותיה מדווחים על ירידה של 80% בזמן התיקון הממוצע של חשיפת אבטחת מידע ויכולת התמודדות הגבוהה עד פי 6 עם מספרם ההולך וגובר של חולשות וחשיפות. המוצר תומך בכל שכבות כלי אבטחת המידע של הארגון החל ממערכות בקרת תצורה בענן, חולשות בשרתים ותחנות הקצה, בעיות אבטחה בקוד קנייני ופתוח, אבטחת API ומערכות SaaS וכלה בתהליכי בקרה ידניים כמו penetration tests וסקרי סיכונים.
- ה-AI מזהה אלצהיימר, פרקינסון ומחלות מוח שנים לפני רופאים ומאפשר עוד שנים טובות רבות לחולים
- הסטארטאפ הישראלי ששומר על ChatGPT בגיוס ענק
- תוכן שיווקי צברתם הון? מה נכון לעשות איתו?
״אף אחד אינו יכול לדמיין תהליך של פיתוח תוכנה ללא מערכת ניהול ייעודית. אך עם זאת צוותי אבטחת המידע צריכים להתפשר בעבודתם על מגוון תוכנות ובעיקר גיליונות אלקטרוניים. בזמן שתעשיית אבטחת המידע השתפרה מאוד בזיהוי חולשות ותקלות, קיים פער הולך וגדל ביכולת לתקן את הליקויים. המערכת שפיתחנו מאפשרת לארגונים לנהל את כל תהליכי הזיהוי, דיווח ותיקון באמצעות מערכת אחודה אשר לא קיימת היום״, מציין יורן סירקיס, מנכ״ל סימפליסיטי ומייסד-שותף
רופר מנתח צילומי מוח (גרוק)ה-AI מזהה אלצהיימר, פרקינסון ומחלות מוח שנים לפני רופאים ומאפשר עוד שנים טובות רבות לחולים
הטכנולוגיה שמשנה את כללי המשחק ברפואת המוח; מחקר חדש מדגיש שאנחנו בפתחה של מהפכה אמיתית. לראשונה בהיסטוריה, יש לנו כלים לזהות מחלות מוח שנים לפני שהן גורמות נזק בלתי הפיך
בחדר MRI בבית חולים מוביל, סריקת מוח נראית תקינה לחלוטין בעיני הרדיולוג המנוסה. אבל אלגוריתם של בינה מלאכותית מזהה משהו אחר: שינויים זעירים בעובי קליפת המוח ובדפוסי הקישוריות שמנבאים התפתחות של אלצהיימר בעוד 5-10 שנים. זו לא מדע בדיוני, זו המציאות החדשה של רפואת המוח, כפי שעולה ממחקר מקיף חדש שפורסם ב-Journal of Clinical Medicine.
המחקר חושף כיצד בינה מלאכותית הפכה מכלי עזר טכנולוגי למהפכה אמיתית באבחון מוקדם של מחלות נוירולוגיות. בעוד שרופאים מסתמכים על תסמינים קליניים שמופיעים כשהנזק כבר נרחב, מערכות AI מזהות סימנים מולקולריים ומבניים עדינים שנים לפני כן, פותחות חלון הזדמנויות קריטי להתערבות טיפולית.
אלצהיימר: המירוץ נגד השעון המוחי
הדוגמה המרשימה ביותר היא במחלת אלצהיימר. מודלים מתקדמים של למידה עמוקה משלבים נתונים משלושה מקורות: סריקות PET שמזהות הצטברות עמילואיד-בטא, MRI שמראה שינויים מבניים, וסמנים ביוכימיים מנוזל השדרה. התוצאה מדהימה, דיוק של מעל 90% בחיזוי מי יפתח את המחלה.
מערכות ה-AI מזהות את השינויים בטכניקה של התקדמות ברשת ברירת המחדל (Default Mode Network), רשת מוחית שפעילה כשאנחנו במנוחה ועוסקת בזיכרון ובחשיבה על העצמי. במחקר נמצא שבשלבים המוקדמים של אלצהיימר, הרשת הזו מראה תחילה פעילות-יתר כניסיון פיצוי, ואז דעיכה הדרגתית. ה-AI מזהה את הדפוסים הללו הרבה לפני שהמטופל מתחיל לשכוח איפה הניח את המפתחות.
- גולדמן זאקס מזהיר: האטה בהשקעות בבינה מלאכותית עלולה למחוק 20% ממחיר המניות
- "פיתוח תרופות חדשות ייקח חודשים במקום שנים רבות"
- המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7
הזיהוי המוקדם של מחלות נוירולוגיות הוא לא רק עניין של ידיעה מוקדמת. זה לעתים קרובות ההבדל בין חיים עצמאיים לתלות מוחלטת, בין שימור יכולות קוגניטיביות לאובדנן המוחלט. כשמדברים על מחלות ניווניות של המוח, הזמן הוא האויב הגדול ביותר, והזיהוי המוקדם נותן לנו את הנשק החזק ביותר נגדו.
