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Mercoledì 27 luglio 2022 - 17:33

Cybersecurity, Gyala chiude round da 5mln con Cdp Venture Capital

Il founder Storico: ingresso investitori dimostra forza intuizione

Cybersecurity, Gyala chiude round da 5mln con Cdp Venture Capital
Milano, 27 lug. (askanews) – Round da 5 milioni di euro per Gyala, startup del deeptech italiana specializzata in cybersecurity. A guidare l’aumento di capitale è CDP Venture Capital, tramite il Fondo Evoluzione, con un parterre di co-investitori che comprende Azimut Libera Impresa e un club deal di Italian Angels for Growth. I capitali raccolti sono destinati all’implementazione del piano industriale che prevede un aumento dell’organico del team e investimenti nel marketing per rafforzare l’azienda sul mercato.


La startup, guidata da Gian Roberto Sfoglietta, Nicola Mugnato e Andrea Storico, trova origini in progetti di ricerca e sviluppo effettuati nell’ambito del Piano Nazionale della Ricerca Militare (Pnrm). Gyala ha sviluppato una piattaforma che è in grado di integrare e operare in diversi ambiti di difesa informatica. Una soluzione che copre end to end le esigenze di sicurezza informatica delle aziende, con algoritmi intelligenza artificiale e machine learning analizza e blocca automaticamente i comportamenti inusuali delle componenti dell’infrastruttura informatica.



“L’ingresso di investitori altamente qualificati dimostra la forza della nostra intuizione”, ha detto Andrea Storico, presidente e co-fondatore di Gyala. “Il nostro obiettivo è posizionare Gyala tra i principali vendor nazionali, e non solo, di soluzioni di cybersecurity”, ha aggiunto. “Investire in Gyala significa sostenere la ricerca del nostro Paese in un settore altamente strategico come la sicurezza informatica”, ha commentato Mario Scuderi, Responsabile Fondo Evoluzione di CDP Venture Capital. “La società nasce con un team molto solido, con un know how che proviene dalla ricerca militare e sviluppa una soluzione completamente italiana, basata sull’intelligenza artificiale e machine learning che lavorano su algoritmi predittivi di valutazione dinamica dei rischi provenienti dalle esperienze nelle infrastrutture critiche”.




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