Contexte et objectifs

Mave Security Ltd., créée en 2025 par d'anciens membres de l'unité 8200, a annoncé une levée de fonds de 34 millions de dollars (28 M$ en Série A, 6 M$ en seed). L’objectif déclaré est d’accélérer la recherche en IA de pointe et de déployer une plateforme capable de rassembler les outils de sécurité existants d’une entreprise sans recourir à un entrepôt centralisé de données, souvent coûteux et lent.

Le modèle actuel repose sur les SIEM, qui collectent les événements avant que les analystes ne puissent les exploiter. Mave argue que les attaques pilotées par IA dépassent la capacité de ces systèmes, car de nombreuses informations nécessaires à l’investigation ne sont jamais ingérées dans le SIEM.

Architecture agentique du système

La plateforme fonctionne comme un « agent » qui interroge chaque outil de sécurité dans son langage natif via des API ou des connecteurs spécifiques. Les réponses sont ensuite normalisées et agrégées en un récit unique de l’incident. Cette approche évite la duplication de données et réduit la latence, chaque alerte étant traitée en quelques minutes selon le communiqué.

Le moteur d’orchestration applique des règles définies par l’équipe de sécurité pour déclencher des actions de réponse automatisées, telles que l’isolation de systèmes ou la désactivation d’identités compromises. Les faux positifs sont filtrés en cours de processus, et les alertes sont corrélées à des campagnes actives lorsqu’un lien est détecté.

Le système est déclaré compatible avec les environnements réglementés (finance, santé) et est déjà utilisé par des entreprises du Fortune 50 ainsi que par des fournisseurs de services de sécurité gérant des centaines de clients.

Analyse des impacts opérationnels et limites

Sur le plan opérationnel, la suppression du besoin d’un SIEM centralisé diminue les coûts d’infrastructure et les temps de mise à jour des bases de données d’événements. La capacité à interroger chaque outil dans son format natif améliore la précision des données collectées, ce qui explique la réduction des faux positifs et la rapidité d’investigation annoncée.

Cependant, la dépendance aux API natives expose la plateforme à des vulnérabilités potentielles si ces interfaces sont mal sécurisées. Chaque point d’intégration constitue une surface d’attaque supplémentaire, et la gestion des droits d’accès entre l’agent et les outils sous-jacents doit être rigoureuse pour éviter l’escalade de privilèges.

Le modèle basé sur des règles de réponse, bien que flexible, nécessite une maintenance continue pour rester aligné avec l’évolution des menaces. L’efficacité du système dépend donc fortement de la qualité des politiques définies par les équipes de sécurité.

Financièrement, Mave signale une croissance du revenu récurrent annuel de plus de 400 % sur un an et la conclusion de contrats à sept chiffres, ce qui indique une adoption rapide mais aussi une pression pour livrer à grande échelle. L’objectif de doubler l’effectif (actuellement 20 personnes) et d’embaucher davantage de chercheurs en IA souligne la volonté de consolider la recherche et le support produit.