Die Series-B-Runde über 80 Millionen Dollar wurde von Meritech Capital angeführt. Beteiligt waren zudem Forerunner Ventures, The House Fund sowie mehrere bestehende Investoren: Accel, Alt Capital, Box Group, Liquid 2 Ventures und Mantis VC. Zusammen mit der erst Mitte Januar abgeschlossenen Series-A-Runde summiert sich das eingeworbene Kapital damit auf 120 Millionen Dollar innerhalb von weniger als drei Monaten.
Depthfirst wurde 2024 gegründet und sitzt in San Francisco. Hinter dem als angewandtes KI-Labor beschriebenen Unternehmen stehen technische Führungskräfte von DeepMind, Databricks und Faire. Der Fokus liegt nach eigenen Angaben darauf, Schwachstellen über die verschiedenen Ebenen von Software und Infrastruktur hinweg zu adressieren.
Gleichzeitig stellte das Unternehmen sein erstes eigenes Sicherheitsmodell vor: Dfs-mini1 ist darauf spezialisiert, Smart Contracts für Kryptowährungen abzusichern. Das Modell basiert auf einem Open-Source-Modell und wurde in sicherheitsspezifischen Umgebungen trainiert. Es ist Teil der Bemühungen von Depthfirst, spezialisierte Intelligenzfunktionen in die eigene Sicherheitsplattform zu integrieren.
Nach Angaben des Start-ups kann Dfs-mini1 über Smart Contracts hinaus generalisieren – der gewählte Trainingsansatz lasse sich also auf andere Sicherheitsbereiche übertragen. Genau hier will das Unternehmen mit dem frischen Kapital ansetzen: Geplant sind der Ausbau des KI-Forschungsteams, das Training weiterer Sicherheitsmodelle für neue Einsatzfelder sowie eine breitere Verbreitung bei Unternehmenskunden.
Mitgründer und CEO Qasim Mithani begründet die Strategie damit, dass sich im Sicherheitsmarkt künftig nur durchsetzen werde, wer sicherheitsspezifische Modelle in Produkten einsetze, die auf reale Sicherheitsabläufe zugeschnitten seien. Für den Bau solcher Modelle brauche es spezialisierte Daten, domänenspezifische Evaluierung und tiefes Fachwissen im Post-Training. Sein Team gehöre zu den wenigen im Sicherheitsbereich, die dazu in der Lage seien.