Раунд финансирования Серии A чикагского стартапа возглавила компания Brightmind Partners, сообщил Axios генеральный директор Эд Беллис (первым сообщивший об этом раунде). Таким образом, общий объем финансирования компании достиг $37 млн. Предыдущие инвесторы — Costanoa Ventures и Hyde Park Angels — также приняли участие в новом раунде.
Незавершенное дело
У этой концепции есть предыстория. Беллис и его технический директор Майкл Ройтман основали Kenna Security — компанию, которая помогла популяризировать управление уязвимостями на основе рисков. Идея была проста: перестать относиться к каждой уязвимости одинаково и сосредоточиться на тех, которые наиболее вероятно будут использованы.
Это помогло, но работа так и не была завершена. Бэк-лог продолжал расти по мере того, как облака, SaaS, API и сторонний код создавали новые зоны риска. Беллис называет Empirical своим «незавершенным делом». Он привлек к проекту Джея Джейкобса, соавтора широко используемой системы оценки эксплойтов EPSS.
Две модели
Empirical продает две прогностические модели. Foundation — глобальная модель. Она отслеживает более 18 000 уязвимостей (CVE), по которым зафиксирована реальная активность злоумышленников, фиксируя то, что хакеры действительно используют по всему интернету.
Radiant — локальная модель. Она обучается на собственных активах, телеметрии и облачной инфраструктуре конкретной организации, а затем прогнозирует угрозы, наиболее актуальные именно для этой среды. По словам Беллиса, Foundation показывает, что происходит в масштабах всего мира, а Radiant подсказывает, что может иметь значение именно для вас.
Почему именно сейчас
Выбор времени не случаен. ИИ ускоряет темпы, с которыми злоумышленники находят и используют уязвимости, а окно для реагирования продолжает сужаться. Он способен даже самостоятельно осуществлять взломы.
Хакеры теперь превращают недавно раскрытые уязвимости в работающие эксплойты быстрее, чем когда-либо. Беллис утверждает, что защита только-только за этим поспевает. Три года назад данные были слишком фрагментированными, а моделирование — недостаточно зрелым, чтобы попытаться сделать это должным образом.
Ситуация изменилась. Озера данных безопасности теперь объединяют телеметрию, которая раньше хранилась в разрозненных системах. Улучшенный ИИ способен обрабатывать и анализировать огромные объемы сигналов, а модели можно обучать на основе реальных атак, а не статических показателей критичности.
Переполненный рынок
Empirical не одинок в продаже средств защиты на базе ИИ. Череда стартапов в сфере безопасности привлекла финансирование под обещания обуздать риски эпохи ИИ, что является частью общей борьбы за защиту эпохи ИИ-агентов. Управление поверхностью атаки — переполненный рынок, и $25 млн по его меркам — сумма скромная.
Заявления об эффективности пока базируются на данных самой компании. Один из клиентов утверждает, что его инженеры «подсели» на ежедневную проверку инструмента — отличная фраза, которая, тем не менее, нуждается в независимом подтверждении. Ставка делается на то, что прогнозирование, настроенное под каждую конкретную организацию, превосходит очередную универсальную оценку риска.
Прогнозирование, утверждает Беллис, стало требованием для современной обороны, а не роскошью.
Опубликовано 21 июля 2026 - 07:01 Наверх
