GCHQ ialah agensi risikan dan keselamatan siber Britain. Latar belakang ini membantu menjelaskan tumpuan awal Prevalent: kerja risikan dan keselamatan siber memerlukan gambaran yang tepat daripada maklumat yang tidak lengkap dan tersebar, sebelum hubungan, jurang serta risiko dapat dikenal pasti.
Prevalent menggambarkan teknologinya sebagai fabrik data berkuasa AI dan graf pengetahuan berdaulat. Dalam amalan, sistem ini menghubungkan maklumat daripada sistem perusahaan yang berlainan lalu membina model bersatu tentang sesebuah organisasi.
Graf itu boleh memetakan hubungan antara:
Oleh sebab graf tersebut direka untuk kekal terkini, pasukan keselamatan boleh menggunakannya bagi memahami aset yang wujud dalam keseluruhan persekitaran teknologi, hubungan antara komponen dan aset atau kawalan yang mungkin tidak dipantau dengan secukupnya.
Istilah “berdaulat” merujuk kepada kawalan pelanggan terhadap asas data itu. Menurut syarikat, pelanggan menentukan lokasi fizikal data asas mereka, berbanding menyerahkannya kepada persekitaran awan yang dikongsi.
Pengguna sasarannya bukan hanya pakar keselamatan. Prevalent mahu konteks data yang sama membantu pengguna perniagaan dan ejen AI mendapatkan maklumat organisasi yang boleh dipercayai sebelum membuat keputusan atau mengambil tindakan.
Keselamatan siber menjadi medan ujian paling jelas kerana data yang berpecah-pecah boleh menyebabkan kesan operasi secara langsung. Pasukan keselamatan perlu membuat keputusan penting merentasi sejumlah besar sistem, identiti, kawalan dan sumber data, walaupun maklumat daripada sumber-sumber itu mungkin tidak selaras atau tidak memberikan gambaran lengkap.
Ketua Pegawai Eksekutif Paul Stokes menyifatkan keselamatan sebagai bidang “di mana data berpecah-pecah paling banyak mendatangkan kerosakan”.
Dengan bermula dalam persekitaran berisiko tinggi itu, Prevalent dapat membuktikan pendekatan teknologinya untuk menangani masalah konteks perusahaan yang lebih luas. Syarikat itu kini berpendapat bahawa keperluan sama wujud dalam mana-mana bidang yang memerlukan manusia atau sistem automatik membuat keputusan berdasarkan data daripada pelbagai bahagian organisasi.
Sasaran seterusnya ialah risiko perusahaan secara lebih meluas, bukan keselamatan siber semata-mata. Bidang yang dilaporkan berpotensi untuk diterokai termasuk pematuhan, jenayah kewangan dan risiko operasi.
Konsep produknya kekal sama: menghubungkan maklumat yang berbeza, mengekalkan hubungan antara rekod dan menyediakan gambaran semasa tentang organisasi yang boleh ditanya oleh manusia atau sistem AI.
Soalan yang dijawab mungkin berubah—daripada pendedahan keselamatan kepada kewajipan pematuhan, risiko jenayah kewangan atau kebergantungan operasi—tetapi asas datanya tidak berubah. Pengumuman yang tersedia menggambarkan langkah ini sebagai peluasan teknologi yang dibangunkan untuk keselamatan siber dan risiko perusahaan, bukannya dakwaan bahawa semua aplikasi tersebut sudah dilancarkan sepenuhnya.
Pelaburan IGP dijangka menyokong empat keutamaan utama:
Pengumpulan dana ini menarik perhatian kerana ia merupakan modal utama pertama Prevalent AI sepanjang sejarah sembilan tahunnya. Laporan syarikat dan industri menyatakan bahawa perniagaan itu sebelum ini berkembang melalui permintaan pelanggan dan keuntungan, tanpa bergantung pada pembiayaan institusi.
Prevalent AI tidak melihat graf pengetahuan sekadar sebagai satu lagi tempat penyimpanan data keselamatan siber. Cadangan lebih besarnya ialah AI perusahaan memerlukan lapisan konteks organisasi yang boleh dipercayai sebelum ejen AI dapat beroperasi dengan konsisten dan selamat.
Pelaburan AS$22 juta itu memberikan Prevalent sumber untuk menguji cadangan tersebut pada skala yang jauh lebih besar—bermula dengan peluasan pasukan komersial dan jejak di AS, sebelum asas data yang diuji dalam keselamatan siber digunakan untuk pelbagai keputusan berkaitan risiko perusahaan.
Kejayaan langkah itu akhirnya bergantung pada keupayaan Prevalent mengekalkan data pelanggan yang kompleks supaya terus berhubung, terkini dan berguna apabila digunakan dalam bidang baharu.