Bienvenido a Snowflake’s Startup Spotlight, donde aprendemos sobre empresas increíbles que construyen negocios en Snowflake. En esta publicación, descubra cómo Evan Powell, fundador y CEO de Deeptempoestá aprovechando la IA adyacente con un equipo de expertos en seguridad calificados para proteger el mundo digital de los ataques cibernéticos cada vez más sofisticados.
Describe tu empresa en una oración.
DeepTempo defiende contra atacantes cada vez más sofisticados e implacables a través de un enseñanza profundo que se ha demostrado que encuentra ataques avanzados que los sistemas de procreación anteriores pierden los costos gracias a los bajos falsos positivos y nuestra asociación con Snowflake.
¿Qué te inspira como fundador?
Quiero proteger el mundo digital, la defensa colectiva de arreos y el enseñanza profundo para la ciberseguridad y recuperar la iniciativa de los atacantes.
¿Cuál es su consejo más valioso sobre cómo ejecutar una startup?
Esta es mi sexta startup centrada en la empresa. Cuanto más hago este trabajo, más creo que el éxito se reduce a las personas. Construir relaciones de confianza con un equipo y una red extendida de creyentes, e incluso críticos, es muy importante. Desde la confianza viene las mejores contrataciones, y todavía los mejores clientes y socios.
AI está en la mente de todos. ¿Cómo ha afectado a tu startup?
Somos nativos de AI. Todo lo que hacemos, incluido nuestro producto central, se friso en AI y específicamente modelos de idioma de enseñanza y registro de profundidad (LOGLMS). AI nos permite reinventar los flujos de trabajo del cliente y resolver desafíos que han afectado durante mucho tiempo a todos en ciberseguridad. Con IA, todavía podemos movernos mucho más rápido que las organizaciones de la procreación aludido.
¿Qué problema tiene como objetivo resolver DeepTempo y por qué su equipo es el correcto para resolverlo?
Todos estamos bajo ataque. Cada vez más, los atacantes profesionales innovadores están trabajando y a través de nuestro matorral de defensas de ciberseguridad, a menudo con la ayuda de la IA. Los sistemas basados en reglas envejecidos no están detectando ataques de forma efectiva. Mientras tanto, los costos de las licencias, las operaciones y el mantenimiento de la ciberseguridad siempre están aumentando, incluso cuando estos sistemas resultan ineficaces y están a costado de la obsolescencia.
Nuestra aplicación, Tempo, está acondicionado como una aplicación nativa de copo de cocaína de su tipo en su tipo en Mercado de copos de cocaína. TEMPO ayuda a los clientes a identificar incidentes de seguridad y analizar su talento y compromiso. La aplicación estaba provocada utilizando enormes cantidades de registros de seguridad y se centra particularmente en el patrón de eventos, incluido el tiempo relativo y rotundo. Se ha demostrado que es extremadamente preciso, con una desprecio tasa de falsos positivos y falsos negativos. El Bandada de Nueva York es un importante defensor y hemos completado su software de avance y un POC extenso.
Lo más importante, en DeepTempo, hemos ensamblado una combinación única de expertos de enseñanza profundo y científicos de datos, muchos de los cuales han trabajado como analistas e ingenieros de detección del Centro de Operaciones de Seguridad (SOC). Nuestra profundidad técnica solo coincide con la profundidad de nuestra experiencia ejecutando seguridad y otras operaciones técnicas a escalera.
¿Por qué elegiste el copero de cocaína?
Elegimos el copo de cocaína porque nos permite centrarnos en ayudar a los clientes a proteger su empresa en zona de empantanarse en la resumen, aprobación y transferencia de datos a nuestro sistema para su descomposición.
El Situación de aplicaciones nativas de copas de cocaína Nos ha ayudado a acelerar masivamente nuestro volante. En zona de tratar de mover todos los datos a un sistema de seguridad de caja negra para analizarlo, nuestro enfoque lleva el «cerebro» o la inteligencia a los datos. El ejemplo de la aplicación nativa de Snowflake nos permite exprimir el trabajo de gobernanza del copo de cocaína, lo que significa que los equipos de seguridad pueden comenzar a probar y usar la utensilio de inmediato, en zona de advenir de cuatro a cinco meses en aprobaciones internas. El impacto es enorme: pueden integrarlo sin problemas en sus herramientas existentes, como anvilógico o Splunk, en solo unos minutos.
Todavía reduce el sitio de los proveedores, dando a las empresas la independencia de usar el copo de cocaína como su plataforma principal mientras selecciona las mejores herramientas para sus micción. Esta combinación de flexibilidad y velocidad tiene un impacto masivo. Muchos CIO efectivamente piensan en el sitio; luego de todo, han apoyado a sus organizaciones en la admisión de código franco. Creo que el beneficio de la capacidad de las aplicaciones nativas de Snowflake y Snowflake para disminuir el poder del proveedor, al tiempo que aumenta la admisión de la mejor de clase de la clase.
¿Cómo aprovechas el copo de cocaína para ayudarte a empujar el sobre en tu cadeneta de negocios?
Creamos poco llamado modelos de idioma de registro o LOGLMS. Son mejores para detectar problemas de seguridad reales sin desarrollar demasiadas falsas alarmas. Comienzan a trabajar de inmediato, ajustándose a nuevas configuraciones en horas o días en zona de meses con ML de procreación aludido. Y son más fáciles de entender, por lo que el equipo de seguridad siempre es consciente y en control de lo que está sucediendo. El uso de Snowflake para acumular y cuidar datos para estos modelos ayuda a economizar mucho pasta y tiempo.
¿Qué le diría a otros que están considerando construir aplicaciones en Snowflake?
No hay mínimo más como el entorno de aplicaciones nativas de Snowflake para empresas de hoy. LLMS y la IA pueden pasar a los sistemas SaaS tradicionales y patentados, lo que brinda a las empresas de AI un enorme impulso de productividad. El enfoque de la aplicación nativa de Snowflake le permite concentrarse en ser el mejor en su caso de uso específico, en zona de desperdiciar posibles reinventando la rueda y construir su propia infraestructura de datos.
Le diría a otros que miren nuevos casos de uso y modelos de negocio que se hacen posible por las aplicaciones nativas de Snowflake. Mejorar los casos de uso existentes es solo el aparición: ¿qué pueden hacer sus usuarios que era previamente inasequible y cómo podría cambiar su negocio? Piense en los género de segundo orden y el impacto a holgado plazo.
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