Mate Security, AI 에이전트가 상황이 안전하다고 말할 때만 위협에 대응해야 한다고 본다

조직 자체의 컨텍스트를 활용해 AI 에이전트가 사이버 위협을 조사하고 격리할 수 있게 하는 보안 플랫폼.

에이전트 기반 사이버 방어는 자율적으로 행동할 수 있다. 단, 조직적 컨텍스트와 확신도, 그리고 가역성이 행동하는 것이 기다리는 것보다 더 안전하게 만들 때만 그렇다.

공동 창업자 Asaf Wiener(CEO), Guy Pergal(CTO), Oren Saban(CPO)은 Mate를 시작하며 '컨텍스트와 신뢰를 우리 제품에 내재화해야 했다'고 말했다. 동일한 경보라도 관련된 시스템, 신원, 자산 중요도, 정책에 따라 매우 다른 대응이 요구될 수 있기 때문이다.

Reason Mining 엔진이 조직의 보안 관계를 살아있는 모델로 구현한 Security Context Graph를 채운다. 제품 전략 부사장 Inbal Argov가 만든 CPR 프레임워크(Confidence, Precision, Reversibility)는 제안된 모든 행동을 평가하며, Mate는 영향 범위(blast radius)를 평가해 격리를 좁게 유지한다. 계정 대신 세션 하나를 취소하고, 도메인 대신 URL 하나를 차단하며, 세그먼트 대신 호스트 하나를 격리한다. 이 회사는 앞서 AI 기반 조사를 위한 Gamebooks를 공개한 바 있다.

전통적 도구는 경보를 기술적 신호로 취급한다. 분석가가 조직적 의미를 부여해야 하는데, 기업이 더 많은 AI 기반 보안을 도입할수록 이는 확장되지 않는다.

영향 범위를 인식한 대응은 격리를 좁게 유지한다. 계정을 비활성화하거나 세그먼트를 격리하는 것은 위협이 끼친 것보다 더 큰 피해를 비즈니스에 줄 수 있다.

CPR은 결론의 확실성, 대응의 정밀성, 가역성을 기준으로 자율 실행을 통제하므로, 에이전트는 행동하는 것이 더 안전한 선택일 때만 단독으로 행동한다.

기업은 기계 속도의 대응을 필요로 하지만 신뢰가 걸림돌이다. Mate의 전체 제안은 신뢰를 얻는 컨텍스트를 기계가 읽을 수 있게 만드는 것이다.

컨텍스트 없는 자동화는 더 빠른 피해일 뿐이다. 동일한 경보라도 다른 대응이 필요하며, 자신의 행동을 되돌릴 수 없는 시스템은 스스로 행동해서는 안 된다.

2026년 10월 8일, CyberSecurity Breakthrough는 제10회 연례 시상 프로그램에서 Mate를 '올해의 보안 대응 솔루션'으로 선정했다. 프로그램의 전무이사는 Mate가 수일 걸리던 MTTR을 분 단위로 단축했다고 평가했다. 이는 시상 프로그램의 평가이며 감사를 거친 벤치마크는 아니다. CEO Asaf Wiener는 회사가 '고객에게 레이저처럼 집중'하는 한편 자사가 에이전트 기반 사이버 방어의 토대라고 부르는 것을 구축해 나갈 것이라고 말했다.