Qevlar AI indsamler 30 millioner dollars til at transformere Security Operations Centers med autonome AI

Cybersecurity-startup Qevlar AI har indsamlet 30 millioner dollars i nyt kapital til at udvide sin autonome AI-platform, der er designet til at transformere, hvordan Security Operations Centers (SOCs) håndterer trusler og forbedrer den overordnede sikkerhedsposition.

Runden blev ledet af Partech og Forgepoint Capital International med deltagelse fra EQT Ventures & Growth, da virksomhederne stadig mere søger efter måder at håndtere overvældende mængder af sikkerhedsadvarsler uden dramatisk at udvide antallet af medarbejdere.

Qevlar AI blev grundlagt i 2023 og udvikler en AI-dreven SOC-platform, der autonomt undersøger sikkerhedsadvarsler, korrelerer beviser på tværs af værktøjer og bestemmer, om incidenter er skadelige eller harmløse. Virksomhedens teknologi er designet til at hjælpe analytikere med at gå beyond repetitive undersøgelsesopgaver og fokusere på strategiske forsvarsinitiativer.

Løsningen på advarsler-overbelastningsproblemet

Sikkerhedsteams står over for en voksende operativ udfordring. Moderne infrastruktur genererer massive mængder af advarsler på tværs af sikkerhedsinformation og event management (SIEM), endpoint detection and response (EDR) og andre sikkerhedsværktøjer.

At undersøge disse advarsler forbruger ofte det meste af en SOCs tid. Qevlar AI’s platform har til formål at fjerne denne flaskehals ved at autonomt berige data, identificere mønstre og generere undersøgelsesrapporter.

Ifølge virksomheden har organisationer, der implementerer platformen, oplevet:

• En 10-gangs reduktion i undersøgelsestid, hvilket bringer analysen ned til cirka tre minutter
• 24/7 automatiseret undersøgelsesdækning
• 100% af advarslerne undersøgt med fuld kontekst
• Evnen for analytikere til at fokusere på trusselsjagt og incidentrespons i stedet for rutine-triage

Denne ændring er tiltænkt at flytte SOC-team fra reaktiv advarslerhåndtering til proaktive sikkerhedsforbedringer.

Overgang fra advarslerhåndtering til sikkerhedsinsight

Mens mange AI-drevne sikkerhedsværktøjer primært fokuserer på advarselstriage, positionerer Qevlar AI sin platform som en bredere intelligenslag for SOC-operationer.

Systemet undersøger automatisk advarsler og analyserer derefter mønstre på tværs af disse undersøgelser for at identificere underliggende sårbarheder, misKonfigurationer eller gentagne angrebsteknikker. Disse indsigt kan hjælpe sikkerhedsteams med at adresse rodårsagerne og reducere antallet af advarsler, der genereres over tid.

Ahmed Achchak, medstifter og administrerende direktør i Qevlar AI, siger, at virksomhedens mål er at fundamentalt ændre, hvordan SOC-præstation måles.

I stedet for at spore, hvor hurtigt advarsler løses, mener han, at den mere meningsfulde metrik er, om sikkerhedsteams faktisk forbedrer deres organisations sikkerhedsposition ved at forstå, hvorfor incidenter opstår, og forhindre, at de gentager sig.

Voksende adoption på tværs af virksomheder og MSSPs

Qevlar AI rapporterer stærk adoption blandt både store virksomheder og managed security service providers (MSSPs). Kunderne omfatter globale organisationer som Mercedes-Benz (MBG.DE ) og Sodexo, samt cybersecurity-serviceudbydere som Orange Cyberdefense, ECI og Atos.

Disse organisationer adopterer stadig mere AI-drevne SOC-platforme, da sikkerhedsteams kæmper med den voksende kompleksitet i moderne IT-miljøer og en global mangel på cybersecurity-ekspertise.

Platformen integrerer med eksisterende sikkerhedsværktøjer, samler automatisk data og korrelerer dem for at bestemme, om advarsler repræsenterer rigtige trusler. Den kan derefter producere strukturerede undersøgelsesrapporter og anbefale remedieringshandlinger for analytikere.

Udvidelse af den autonome SOC-vision

Med den nye finansiering planlægger Qevlar AI at accelerere udviklingen af sin autonome AI SOC-platform, udvide dens funktioner beyond undersøgelse til at omfatte dybere detection og remedieringsarbejdsgange.

Investorerne siger, at virksomhedens tilgang reflekterer en bredere ændring, der er i gang i cybersecurity: en overgang fra regelbaseret automation til autonome AI-agenter, der kan udføre undersøgelser uafhængigt og lære af mønstre på tværs af incidenter.

Som sikkerhedsmiljøer fortsætter med at blive mere komplekse, bliver platforme, der reducerer manuelle arbejdslaster, samtidig med at de fremhæver handlebare indsigt, mere og mere centrale for virksomhedens cybersikkerhedsstrategier.