סטארט-אפ הסייבר Jazz גייס 43 מיליון דולר למניעת דליפות מידע בעידן ה-AI
ג'אז בנתה מערכת חכמה שעוקבת אחרי המידע הרגיש של ארגון ומתריעה בזמן אמת כשעובד מדליף אותו – בין אם בטעות או בכוונה. הכסף גויס בסבב A בהובלת Glilot Capital Partners ו-Team8, ומביא את סך גיוסי החברה ל-61 מיליון דולר
חברת הסייבר Jazz גייסה 43 מיליון דולר בסבב A, בהובלת Glilot Capital Partners ו-Team8 ובהשתתפות Ten Eleven Ventures, MassMutual, Merlin Ventures ויזמי סייבר ובינה מלאכותית מובילים – ביניהם מייסדי Decart, Tenzai ו-Oligo Security. סך גיוסי החברה עומד על 61 מיליון דולר, לרבות סבב סיד של 18 מיליון דולר בהובלת קרן גלילות ומרלין ונצ'רס.
"הבינה המלאכותית הופכת את בעיית דליפת המידע לקריטית", אומר עידו ליבנה, מייסד-שותף ומנכ"ל Jazz. "כל שבוע נפתחים חמישה ערוצים חדשים שדרכם יכול לזלוג מידע – החל מכלי AI כמו קלוד ואחרים. גל הפיטורים יוצר מקור נוסף לדליפות: מפתחים בונים מחדש את המוצר החדש של החברה בעזרת כלי AI, שולחים אותו החוצה ואז יכולים להקים מתחרה. אנשים מדליפים תוצאות פיננסיות. ה-AI מאפשר לעובדים לשמור על עצמם מפני פיטורים באמצעות נתונים שיחכו להם בחוץ – וזה כבר מעסיק דירקטוריונים. יש הרבה פתרונות בשוק, אבל רוב החברות שמטמיעות אותם עושות זאת רק מכורח, ויודעות שהם לא תמיד עובדים".
"יש גל של שחקנים מודרנים שלוקחים את הגישה הישנה, מוסיפים קצת AI ואורזים מחדש את אותה בעיה", מוסיף ליבנה. "אנחנו שאלנו איך זה אמור לעבוד בעידן ה-AI ובנינו חוקר שפרוס בארגון, עוקב אחר תנועת המידע, מבין את הנתונים לעומק ומכיר את הארגון באופן מעמיק. אנחנו עוברים ממערכת שמתנהגת כמו רובוט טכני למערכת שמתנהגת כמו בן אדם. אין שחקן שעושה את מה שאנחנו עושים – תוך שבעה חודשים יש לנו 15 לקוחות משלמים ועניין רב מהשוק. כל עובד שמביאים היום שווה עשרה של פעם, ובזכות זה חברות כמונו יכולות לאיים על השחקנים הוותיקים".
Jazz פיתחה פלטפורמה למניעת דליפת מידע (Data Loss Prevention – DLP) שמבינה באופן אוטונומי כיצד, מדוע והיכן נעשה שימוש במידע הארגוני, ומנגישה לצוותי אבטחת המידע תמונה ברורה ופשוטה של הסיכונים. החברה הוקמה בסוף 2024 על ידי עידו ליבנה (מנכ"ל), ג'ייק טורצקי (Chief AI Officer), נועם יששכר (CBO) ויונתן זוהר (CTO) – יוצאי יחידה 81 וחברות כמו Axonius ו-Laminar. החברה מעסיקה 45 עובדים, רובם במרכז הפיתוח בישראל והשאר בארה"ב.
כלי DLP נועדו למנוע זליגה של מידע רגיש – מקניין רוחני ונתוני לקוחות ועד מסמכים פיננסיים ותוכניות פנימיות. דליפות מתרחשות לעתים קרובות בפעולות יומיומיות כמו שיתוף קובץ למקום שגוי, שימוש לא מבוקר בכלי AI או העברת תוכן לאפליקציות לא מאובטחות. במשך למעלה מ-20 שנה התבסס התחום על מערכות מבוססות חוקים שנועדו לאתר חריגות, אך בפועל יצרו עומס התרעות שווא ודרשו כיוונון מתמיד – לרוב על חשבון זיהוי סיכונים אמיתיים בזמן אמת.
לפי דוח חקירות פרצות המידע לשנת 2025 של Verizon, הגורם האנושי מעורב בכ-60% מאירועי דליפת מידע – בין אם בטעות, במניפולציה חיצונית או בפעולה זדונית פנימית. מציאות זו מציבה אתגר כמעט בלתי פתיר בפני צוותי אבטחת המידע: כיצד להפחית סיכון מבלי להכביד על הפעילות העסקית. כיום, רובם בוחרים בין שתי אפשרויות – הפעלת תוכניות DLP מסורתיות כדי לענות על צרכי רגולציה תוך תשלום מחיר כבד על יעילות, או הימנעות כוללת מהטמעת כלים ייעודיים תוך קבלת הסיכון של זליגת מידע.
