Index y Credo lideran una semilla de $ 2.75M en tecnología antifraude, IA resistente

La IA Resistente basada en Praga ha conseguido una ronda de semillas de $ 2.75M. La tecnología de aprendizaje automático de la startup de seguridad está diseñada para implementarse en la parte superior de los sistemas de inteligencia artificial utilizados para la toma de decisiones financieras para proteger a los clientes en mercados como los servicios financieros y el comercio electrónico de ataques como la manipulación selectiva, el aprendizaje automático adverso y el fraude avanzado.

La ronda de semillas fue codirigida por Index Ventures (Jan Hammer) y Credo Ventures (Ondrej Bartos y Vladislav Jez). Seedcamp también participa, junto con Daniel Dines, CEO de UiPath; Michal Pechoucek, CTO de Avast y otros inversores ángeles no identificados. Bartos se une a la junta directiva en nombre de los inversores.

La startup vende una capa adicional de protección diseñada específicamente para reforzar la seguridad en torno a funciones automatizadas como la calificación de riesgo de crédito y el antilavado de dinero mediante el uso de tecnología para detectar documentos falsos que alimentan dichos sistemas. Su tecnología también apunta a descubrir patrones sospechosos de transacciones que podrían indicar un ataque estratégico al modelo en sí o un intento de copiar datos confidenciales.

“Históricamente, todos los sistemas que toman decisiones financieras de alto valor se convierten en objetivos. Esto ya está sucediendo con los sistemas automatizados implementados por nuestros clientes fintech y financieros y estamos aquí para protegerlos “, dijo Martin Rehak, fundador y CEO, en un comunicado.

La ronda semilla es el primer tramo de financiamiento externo de AI resistente, con los fundadores arrancando la compañía desde que comenzó en febrero de 2019.

“Hemos incorporado a los primeros clientes en 2019 y la financiación nos ayudará a escalar nuestra organización de ventas para satisfacer la creciente demanda de bancos y fintech”, nos dijo Rehak. “Estamos protegiendo los sistemas AI&ML utilizados en la automatización financiera de la manipulación o mal uso por parte de atacantes inteligentes”.

La IA resistente tiene dos productos que ofrece a sus clientes en esta etapa: Primero, inspección de documentos. Ofrece un sistema de aprendizaje automático diseñado para marcar y rechazar “documentos maliciosos” enviados para su procesamiento automatizado. “Los extractos bancarios, recibos de sueldo, facturas, órdenes de compra y documentos KYC enviados a fintechs y bancos son frecuentemente manipulados o completamente falsificados”, explicó Rehak. “Documentos resistentes, nuestro primer servicio, identifica y rechaza las entradas sospechosas o maliciosas”.

Una segunda oferta, Transacciones resistentes, aplica IA para detectar patrones de transacciones problemáticos.

“Trabajamos con el hecho de que la mayoría de los ataques a los sistemas de IA requieren una interacción extensa para descubrir la vulnerabilidad”, dijo. “Nuestro sistema es único al inspeccionar todas las consultas de los clientes (que pueden tomar forma o pagos, transferencias de dinero o solicitudes de crédito evaluadas por el sistema que protegemos) en el contexto de consultas similares. Al observar el flujo de consultas estadísticamente, podemos reconocer y bloquear los ataques que buscan robar la información incorporada en el modelo (robo de información) o, lo que es peor, apuntar a empujar al sistema a tomar la decisión equivocada explotando un sesgo existente en el sistema.”

La IA resistente aún no está revelando los números de clientes, pero Rehak dijo que incorporó a sus primeros clientes el año pasado. “El financiamiento nos ayudará a escalar nuestra organización de ventas para satisfacer la creciente demanda de bancos y fintech”, agregó, y dijo que también se gastará en desarrollar las características del producto y ampliar la funcionalidad, así como en aumentar las ventas y continuar. -al equipo de comercialización.

“En este momento, nuestros clientes objetivo son startups financieras y de tecnología financiera, así como otras compañías que implementan el proceso automatizado (tanto software como RPA) en sus procesos financieros”, agregó. “Los sistemas financieros son nuestro enfoque actual, pero los ataques al aprendizaje automático son relevantes en muchas otras áreas: automatización de procesos, comercio electrónico, manipulación de algoritmos de” detección de tendencias “en las redes sociales y otras oportunidades”.

Está utilizando un modelo SaaS, prefiriendo un enfoque de valor a los precios, según Rehak. “Nuestro problema y enfoque es nuevo, y creemos que el modelo de precios de valor alinea los incentivos entre nosotros y el cliente de la manera óptima”, dijo al respecto.

Cuando se le preguntó a quién ve como los principales competidores del negocio, citó a Google Brain más las actividades del gigante tecnológico en el aprendizaje automático adversario.

La mayor parte del trabajo en esta área se realiza actualmente de manera interna por las grandes compañías tecnológicas que construyen sus propios sistemas propietarios, como Google y Microsoft, agregó.

Otros competidores que mencionó fueron Inpher, que permite el aprendizaje automático en datos cifrados; Sentilink, que está haciendo la detección de identidades sintéticas en los Estados Unidos; y Bullwall (Dinamarca) e Inscribe con respaldo de YC (EE. UU. / Irlanda) que se centran en la falsificación de documentos.

Los fundadores de AI resistentes tienen experiencia en aprendizaje automático aplicado a problemas de ciberseguridad, después de haber fundado Cognitive Security, una startup anterior que posteriormente vendieron a Cisco en 2013. Durante más de 12 años trabajando en la industria de seguridad, Rehak dijo que vieron cómo atacantes que atacaban sistemas de IA cada vez más sofisticados para evitar la detección, lo que les dio la idea de su último negocio.

Al comentar sobre la financiación inicial en un comunicado, Jan Hammer, socio general de Index Ventures, agregó: “La automatización, la eficiencia y la confiabilidad son los pilares de la innovación financiera. A medida que el aprendizaje automático toma decisiones financieras cada vez más matizadas, debe protegerse. Y esto no solo es cierto en las finanzas, sino que los ataques también se extenderán rápidamente a otros dominios. Más de nuestra actividad hoy tiene lugar en línea, una tendencia acelerada por COVID-19, y creemos que durará. Con los delincuentes listos para aprovechar cada vulnerabilidad, la necesidad de soluciones como las de la IA resistente nunca ha sido mayor “.


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