חברת הסייבר הישראלית Daylight גייסה 80 מיליון דולר
תורגם ותומצת מתוך NEWSru Israel על ידי baba
חברת הסייבר הישראלית Daylight, המפתחת פלטפורמת אבטחה מבוססת בינה מלאכותית, גייסה 80 מיליון דולר בסבב גיוס B. את הסבב הובילה חטיבת ההשקעות של גולדמן זקס אלטרנטיבס, והוא מביא את סך הגיוסים של החברה ל-120 מיליון דולר מאז הקמתה. החברה, שהכנסותיה צמחו ביותר מ-4000% בשנה האחרונה, מתכננת להשתמש בכספים להרחבת פעילותה בארה"ב ובשווקים בינלאומיים נוספים, ולפיתוח נוסף של הפלטפורמה. החברה הוקמה על ידי יוצאי יחידת מודיעין צבאית מובחרת.
הידיעה ב-6 שורות · תקציר של baba
- חברת הסייבר הישראלית Daylight גייסה 80 מיליון דולר בסבב גיוס B.
- את סבב הגיוס הובילה חטיבת ההשקעות של גולדמן זקס אלטרנטיבס.
- סך הגיוסים של החברה מאז הקמתה עומד על 120 מיליון דולר.
- הכנסות החברה צמחו ביותר מ-4000% בשנה האחרונה.
- הכספים ישמשו להרחבת פעילות החברה בארה"ב ובשווקים בינלאומיים.
- החברה הוקמה על ידי יוצאי יחידת מודיעין צבאית מובחרת.
חברת הסייבר הישראלית Daylight, המפתחת פלטפורמת אבטחה מבוססת סוכני בינה מלאכותית, הודיעה על השלמת סבב גיוס B בסך 80 מיליון דולר. את הסבב הובילה חטיבת ההשקעות של גולדמן זקס אלטרנטיבס, בהשתתפות משקיעים חדשים וקיימים, ביניהם Okta Ventures. מאז הקמתה, החברה גייסה סך הכל 120 מיליון דולר.
לדברי החברה, הכנסותיה צמחו ביותר מ-4000% בשנה האחרונה. בין לקוחותיה נמנות חברות Fortune 500 ויצרניות בינה מלאכותית, כגון Lovable, LastPass ו-Miro. הכספים ישמשו להרחבת הפעילות בארה"ב, כניסה לשווקים באירופה, המזרח התיכון, אפריקה ואסיה-פסיפיק, וכן להרחבת צוותי ההנדסה ופיתוח פלטפורמת הבינה המלאכותית.
כיום מעסיקה החברה 80 עובדים, מתוכם 43 בישראל. סוכני הבינה המלאכותית של Daylight מטפלים בחלק ניכר מהעבודה בזיהוי, חקירה ותגובה לאירועי סייבר. מהנדסי החברה מתאימים את הסוכנים למערכות הלקוח, מנטרים את פעולתם ומקבלים החלטות הדורשות שיקול אנושי. החברה טוענת כי מערכתה מזהה איומים בשניות וחוסמת אותם בדקות, מהיר עד פי עשרה מהמתחרים המסורתיים.
תחום נוסף של החברה הוא הגנה על מערכות בינה מלאכותית ארגוניות מפני איומים כמו "prompt injection" וחיבורי MCP מסוכנים. Daylight הוקמה בתחילת 2025 על ידי יוצאי יחידת מודיעין צבאית מובחרת, ששירתו בעבר בתפקידי מפתח בחברת Torq הישראלית.
מוזכרים
אותו אירוע, כפי שכל מערכת דיווחה עליו בנפרד. פתחו כמה דיווחים כדי להשוות מה כל מערכת מדגישה, ומה היא משאירה בחוץ.
אחרים 4
לא אותו אירוע: ידיעות אחרות שחולקות עם הידיעה הזו אנשים, מקומות או נושא. רקע, תגובות והמשכים.
