TOP10丨SparkCognition
主要业务方向：物联网安全、网络基础设施安全
成立时间：2013年于美国德克萨斯州奥斯汀成立
全球首家认知安全分析公司，主要从事信息技术安全和工业操作方面的人工智能和机器学习，在认知计算分析、基于AI的信息技术资产保护软件等方面处于全球领先地位，在首个解决方案推出后不到三年时间，已经获得了数十个重要客户，包括多家财富100强机构，被美国全国广播公司财经频道列入2017年度“Disruptor 50”榜单。 SparkCognition总部位于美国德州奥斯汀，公司的人工智能分析系统，能够从基础设施和硬件设备中收集数据，并对其进行异常监控，继而防止故障发生。
TOP9丨Shift Technology
主要业务方向：欺诈探测
成立时间：2013年于法国巴黎成立
Shift Technology致力于检测诈性保险索赔。全球有70家保险公司依赖于它的产品，比如法国的MACIF、西班牙的Axa、美国的CNA和HyreCar。这些公司的规模庞大，也就是说Shift Technology每天需要处理大量索赔。Shift Technology的市场相当可观，因为欺诈性索赔的涉案金额往往比较大，如果Shift Technology可以帮助企业发现更多欺诈性索赔，企业就可以节省大笔资金。
TOP8丨SenseTime
主要业务方向：支付安全、人脸识别、金融科技
成立时间：2013年于中国香港成立
SenseTime开发了可用于支付和图片分析的面部识别技术，例如可用于银行卡验证和安全系统。SenseTime集团是一家以深度学习为核心技术的信息技术公司。该公司致力于深度学习技术的研究和开发，以便为人工智能应用程序和大数据分析提供独特的解决方案。
TOP7丨Red Points
主要业务方向：知识产权保护、版权保护、舆情监测
成立时间：2011年于西班牙加泰罗尼亚巴塞罗那成立
Red Points是一家位于巴塞罗那的知识产权和品牌保护创业公司，提供基于SaaS的解决方案，为企业进行在线IP侵权检测和自动化移除假货信息和盗版内容。
TOP6丨PerimeterX
主要业务方向：web安全
成立时间：2014年于美国加利福尼亚州圣马特奥成立
PerimeterX 是一家网络安全初创公司，专门从事预防和抵御恶性网络行为。它们的人工智能技术可以追踪网站访客的访问行为，然后通过分析识别出哪些是机器人推送的内容，哪些存在恶意企图，哪些再执行“点击欺诈”。
TOP5丨Onfido
主要业务方向：身份验证、机器学习
成立时间：2012年于美国加利福尼亚州旧金山成立
Onfido是一家开发身份验证软件的公司，该公司使用人工智能“将真实ID与错误进行分类，然后将其与面部生物特征进行比较”。他们在6个国家/地区设有250名技术人员，可为1500多家公司提供验证，这些公司从金融服务公司到市场和社区，再到游戏。
TOP4丨Obsidian Security
主要业务方向：云安全、APT防护
成立时间：2017年于美国加利福尼亚州成立
AI技术网络安全公司，致力于混合云环境的安全方案。Obsidian Security定位于网络安全、人工智能和混合云环境的交汇处。该公司帮助组织保护其云基础架构和数据中心。该公司的领导团队包括来自AWS、Carbon Black、Cylance、Dome9、NSA、NYU数据科学中心和VMware的创新者，他们已向成千上万的客户提供了企业级产品。
TOP3丨Cylance
主要业务方向：威胁检测、威胁检测
成立时间：2012年于美国加利福尼亚州成立
Cylance 是一家网络安全初创企业，安全平台采用了一套基于算法的安全协议来检查网络薄弱环节并及时关闭。据悉，Cylance获得1.2亿美元E轮合作，黑石集团Blackstone合作。
TOP2丨Scalar
主要业务方向：广告欺诈检测
成立时间：2016年于美国特拉华州成立
Scalarr 是一种基于机器学习的创新反欺诈解决方案，可检测移动应用安装欺诈，从而显著提高准确性。有许多不同类型的应用程序安装广告欺诈，尽管现有解决方案使用的传统基于规则的分析仅有助于检测其中的少数。通过应用无人监督和半监督的机器学习算法，Scalarr 通过深入分析数百个特征和变量来解决问题，从而有效地减少了误报和误报错误的数量。凭借其独特的自学引擎，它帮助移动广告客户在修改攻击技术时，无需不断更新规则，即可领先于欺诈者。
TOP1丨Horizon3.ai
主要业务方向：渗透测试
成立时间：2021年于美国加利福尼亚州成立
总部位于加州的网络安全创业公司Horizon3.ai在2月份由SignalFire领投的A轮融资中筹集了500万美元。该公司提供连续的自动渗透测试操作，使客户了解关键系统和数据是否受到保护、必须立即分类或纠正哪些紧急事件、如何确定漏洞的优先级以及采取何种防御措施，检测和缓解时间是否在缩短，以及识别无效的工具、控制、政策、流程和培训。
