Deep Instinctは、深層学習を適用してサイバー脅威をリアルタイムで検出・防止するサイバーセキュリティ企業である。2015年に設立された同社は、マルウェアやその他の攻撃が実行される前に阻止するように設計された人工知能ベースのセキュリティソリューションを開発しており、従来の反応的なアプローチとは一線を画している。そのプラットフォームは、サイバーセキュリティに深層学習を初めて使用したものとして販売され、ネットワークの速度で動作し、高精度で攻撃を予測すると主張している。
同社は、CEOを務めたGuy Caspiや、深層学習研究者であるEli Davidなど、サイバーセキュリティのベテランによって共同設立された。ニューヨーク市に本社を置き、Deep Instinctはイスラエルのテルアビブに研究開発拠点を持つ。同社は、NVIDIA、Coatue Management、Sequoia Capitalなどの投資家から多額のベンチャーキャピタル資金を調達しており、AI主導のセキュリティへの強い関心が反映されている。
テクノロジーとアプローチ
Deep Instinctの中心となる技術は、深層学習」モデル、特にNeural networkアーキテクチャに基づいており、良性と悪性のファイルの大規模データセットで学習されている。従来のシグネチャベースの検出やヒューリスティックなルールに依存する従来のアンチウイルスソフトウェアとは異なり、Deep Instinctのモデルは脅威の基盤となるパターンを認識することを学習し、新しい攻撃やゼロデイ攻撃を特定することを可能にする。同社は、そのソリューションがエンドポイント上、実行時点で、最小限の待ち時間で動作し、感染を後から検出するだけでなく、感染そのものを防ぐことを強調している。
このプラットフォームは、サイバーセキュリティに最適化された専用の深層学習フレームワークを使用しており、検出率は99%以上を達成しつつ、低いの誤検知率を維持すると主張している。これは、数十億のサンプルの学習を通じて達成され、モデルが未知の脅威に汎化できるようにしている。また、この技術はWindows、macOS、Linux、モバイルデバイスなど多様なプラットフォーム上で動作するように設計されており、オンプレミスでもクラウドでも展開できる。
製品とサービス
Deep Instinctは、総合的な防止プラットフォームであり、しばしばDeep Instinct Prevention Platformと称されるものを提供している。主な製品には、ラップトップ、デスクトップ、サーバーを保護するDeep Instinct Prevention for Endpoints、保存中のデータをスキャンするDeep Instinct Prevention for Storage、およびメールやWebゲートウェイと統合するDeep Instinct Prevention for Applicationsなどが含まれる。このプラットフォームは、クラウドベースのサービスとして、またはオンプレミスのアプライアスとして提供され、企業に柔軟性を提供する。
中核的な防止機能に加えて、Deep Instinctは、セキュリティチームが試行された攻撃を理解し、対応できるようにする脅威インテリジェンスとフォレンジックツールも提供している。また、同社はマネージド検出および対応（MDR）サービスを提供しており、その専門家がプラットフォームを使用して顧客に代わって脅威を監視し、軽減する。これらの製品は、Amazon Web ServicesやMicrosoft Azure環境などの既存のセキュリティソリューションへの予測防止層を追加することで、それらを補完するように設計されている。
市場での位置付けと競争
サイバーセキュリティ市場は、伝統的なアンチウイルス大手のBroadcom（Symantec）やIntel（McAfee）のほか、CrowdStrikeやSentinelOneなどの次世代プラットフォームなど、エンドポイント保護を提供するベンダーで混雑している。Deep疫病は、深層学習に限定した焦点で差別化し、他のソリューションは機械学習やArtificial intelligenceの手法に依存しており、高度な攻撃に対して効果が低いと論じています。同社は、自社の技術を既存ツールの代替ではなく補完するものだと位置付けており、Samsung Electronicsなどのデバイスメーカーと統合して、それらのハードウェアを保護することが多い。
DeepAwareは、Gartnerのエンドポイント保護プラットフォーム向けマジック・フォードラントでビジョナリーに選出されるなど、業界での知名度を得ています。その技術は、SE LabsやMRG Effitasなどの独立したテストで検証され、高い検出率を一貫して達成しています。同社はまた、Google CloudやOracle Cloud Infrastructureと提携し、これらのプラットフォームを既に利用している企業へのリーチを拡大しています。
資金調達と成長
創業以来、Deep Instinctは合計2億5000万ドル以上の資金を調達しています。2016年のシリーズAラウンドは、深層学習とGPUアクセラレーションの相乗効果を認識したNVIDIA（GPU Ventures部門を通じて）が主導しました。その後ラウンドには、Coatue、Sequoiaなどの著名なベンチャー企業からの投資が含まれていました。同社は、金融、医療、行政など多産な業界で顧客基盤を拡大し、欧州とアジアにも拠点を展開しています。
2023年、Deep InstinctはGenerative AIの脅威に焦点を当てた新しい機能を導入し、Large language modelを使用してフィッシングメールや悪意のあるコードを作成する攻撃を検出・防止するものなど。この動きは、進化する脅威の景観と、攻撃者よりも先を行くという同社のコミットメントを反映しています。2025年時点で、Deep Instinctは独立して運営を継続し、技術的優位性を維持するための研究開発に焦点を当ています。
リーダーシップとチーム
I2nは、サイバーセキュリティとAIの専門家チームによって率いられています。共同創設者で前CEOのGuy发生了は、軍事情報とサイバセキュリティの背景を持っています。共同創設者でCTOのEliこと、進化計算とニューラルネットワークの研究で知られる著名な深層学習研究者であり教授です。チームには、Google DeepMind、OpenAIなどのAI研究組織の退役軍人が含まれており、攻撃的および防御的のセ基キュリティ両方の専門知識を持ち合わせています。このスキルの融合により、Deep灸はAI主導の防止の可能性を押し広げることができるのです。
将来の方向性
今後、Deepestは、深層学習モデルを拡張して、クラウドワークロードやインターネット・オブ・シングスデバイスなど、より多くの攻撃ベクターをカバーすることを目指しています。同社はまた、Transformer (architecture)アーキテクチャ、Large language modelでの使用にも似たものを探求し、ファイルレスやメモリベースの攻撃の検出を向上させることを模索しています。革新を継続することにより、Deep Instinctは、サイバーセキュリティへの深層学習の適用のリーダーとしての位置を維持し、組織に対し、高度化するサイバー脅威の増大に対するプロアクティブな防御を提供することを目指しています。