Bloom Security émerge de la clandestinité avec 20 millions de dollars pour sécuriser le point de terminaison natif AI

Bloom Security émerge de la clandestinité avec 20 millions de dollars en financement initial pour répondre à un point aveugle croissant dans la cybersécurité d’entreprise : la collection en expansion d’agents AI, d’extensions de navigateur, de plugins, de packages de code et d’automatisations locales fonctionnant sur les appareils des employés.

Le cycle a été mené par Glilot Capital Partners, avec la participation de Ten Eleven Ventures, Okta Ventures et Runtime Ventures. Les investisseurs providentiels incluent les fondateurs de sociétés de cybersécurité Dig Security, Demisto, Snyk et Talon. Bloom lance avec une équipe de 30 personnes et affirme que sa plateforme est déjà déployée chez des dizaines d’entreprises importantes aux États-Unis et en Europe.

Le point de terminaison d’entreprise devient de plus en plus difficile à définir

La sécurité des points de terminaison traditionnelle a été conçue pour les appareils gérés exécutant des logiciels approuvés, avec des outils de détection et de réponse aux points de terminaison se concentrant principalement sur les logiciels malveillants et les processus suspects.

L’AI générative a perturbé ce modèle. Les employés peuvent maintenant ajouter des assistants de codage, des agents AI, des extensions de navigateur, des packages open source et des automatisations locales en dehors des canaux de approvisionnement traditionnels. Les navigateurs et les environnements de développement sont devenus des marchés de logiciels, tandis que les agents peuvent installer des dépendances de manière indépendante.

En conséquence, les points de terminaison évoluent en écosystèmes de logiciels en constante évolution. Les équipes de sécurité doivent désormais évaluer non seulement si un outil est malveillant, mais également si un outil légitime est approprié pour un utilisateur, un appareil et un environnement de données particuliers.

Une extension de navigateur peut être à faible risque sur un ordinateur portable mais dangereuse sur l’appareil d’un dirigeant. De même, un agent AI approuvé peut devenir surprivilegié s’il peut accéder à des informations d’identification de production, des données client ou des dossiers financiers.

Construire un inventaire de ce qui est réellement en cours d’exécution

La plateforme de Bloom maintient un inventaire continu des logiciels à travers la flotte de points de terminaison d’une organisation, y compris les applications, les extensions de navigateur, les plugins d’environnement de développement, les outils AI, les serveurs de protocole de contexte de modèle et les bibliothèques de code locales.

Le protocole de contexte de modèle, ou MCP, permet aux agents AI de se connecter à des outils externes, des sources de données et des systèmes d’entreprise. Bien que ces connexions étendent ce que les agents peuvent faire, elles peuvent également exposer des informations sensibles ou permettre des actions au nom d’un utilisateur.

Bloom analyse chaque composant développeur, origine, autorisations, configuration et accès aux ressources d’entreprise. Il suit également les modifications au fil du temps, aidant les équipes de sécurité à identifier les logiciels introduits via les marchés, les gestionnaires de packages, les mises à jour en arrière-plan ou l’activité automatique des agents.

Ceci est particulièrement pertinent dans le développement de logiciels, où un agent de codage peut sélectionner des frameworks et installer plusieurs dépendances avant qu’un développeur examine l’application résultante.

Évaluer les risques dans le contexte

Au-delà de l’identification des logiciels, Bloom évalue le contexte dans lequel chaque composant fonctionne. La plateforme combine l’intelligence de marché, l’analyse statique et le sandboxing comportemental pour évaluer les configurations, les autorisations, l’accès aux données, les packages vulnérables, les contournements de stratégie et les interactions entre les outils.

Le risque est mesuré en fonction de facteurs tels que le rôle de l’employé, la sensibilité des données accessibles et les systèmes connectés à l’appareil. Une extension qui est acceptable pour un utilisateur peut présenter un risque plus élevé sur l’ordinateur portable d’un dirigeant, tandis qu’un agent AI fonctionnant dans un environnement de test présente moins de risque qu’un agent ayant accès à des informations d’identification de production.

Cette approche permet à Bloom de dépasser les politiques d’approbation ou de blocage simples. Elle est particulièrement pertinente pour les extensions de navigateur, qui peuvent avoir des autorisations étendues pour lire les données du site Web, interagir avec les onglets et communiquer avec des services externes, créant des voies potentielles vers les systèmes d’entreprise que les outils axés sur les logiciels malveillants peuvent négliger.

Passer de la visibilité à l’application

Bloom est également conçu pour passer de la détection des risques à l’application directe des points de terminaison. La plateforme peut bloquer les composants vulnérables avant leur installation, supprimer les outils à risque, révoquer les autorisations, corriger les configurations non sécurisées et afficher aux administrateurs quels employés seront affectés par un changement de stratégie.

Les stratégies peuvent être appliquées à des outils, des équipes ou des utilisateurs spécifiques à travers des canaux tels que npm, le Chrome Web Store et Open VSX. Les garde-fous AI de Bloom peuvent également restreindre ce que les agents sont autorisés à accéder, exécuter ou transmettre tout en corrigeant les configurations de protocole de contexte de modèle trop permissives.

L’objectif est de remplacer les restrictions globales par des contrôles plus ciblés qui réduisent les risques sans perturber inutilement les flux de travail légitimes. L’efficacité de Bloom dépendra finalement de sa capacité à maintenir cette précision dans des environnements d’entreprise complexes.

Une équipe fondatrice avec une expérience de sécurité d’entreprise

Bloom a été fondé par le PDG Itay Keren, le directeur des produits Ofir Balassiano et le directeur technique Itay Frishman.

Keren occupait précédemment des postes de direction en ingénierie et en ingénierie commerciale chez Palo Alto Networks (PANW ), Dig Security et Demisto. Dig Security et Demisto ont été acquis par Palo Alto Networks.

Balassiano a dirigé la recherche pour Cortex Cloud Posture Security chez Palo Alto Networks, en se concentrant sur l’AI, l’identité et la sécurité des données. Il a précédemment travaillé chez Dig Security et XM Cyber.

Frishman a aidé à développer des produits de gestion de la posture de sécurité AI et de gestion de la posture de sécurité des données chez Palo Alto Networks et Dig Security. De nombreux employés actuels de Bloom ont également travaillé ensemble chez Dig Security.

Cette expérience partagée donne à l’entreprise une expérience dans la création de produits de sécurité pour les grandes organisations, bien que Bloom entre sur un marché concurrentiel où la sécurité des points de terminaison, la sécurité du navigateur, la gouvernance AI, la sécurité de la chaîne d’approvisionnement de logiciels et la protection des données se chevauchent de plus en plus.

Financer une nouvelle couche de sécurité des points de terminaison

La signification plus large du lancement de Bloom Security est que la sécurité des points de terminaison peut nécessiter de s’étendre au-delà de la détection des logiciels malveillants à mesure que les agents AI, les extensions de navigateur et les outils autonomes deviennent plus courants sur le lieu de travail.

Les équipes de sécurité devront de plus en plus comprendre non seulement quels logiciels sont en cours d’exécution, mais également quels données ils peuvent accéder, quels actions ils peuvent effectuer et comment leur risque change en fonction de l’utilisateur et de l’appareil. Cela pourrait pousser la sécurité des points de terminaison plus près de la gestion des identités, de la surveillance de la chaîne d’approvisionnement de logiciels, de la sécurité du navigateur et de la gouvernance AI.

Il reste incertain si la protection des points de terminaison natifs AI va se développer en une catégorie de cybersécurité distincte ou faire partie des plateformes de sécurité existantes. Dans tous les cas, les fournisseurs devront faire face à la pression pour fournir des contrôles plus contextuels sans s’appuyer sur des restrictions globales qui réduisent la productivité ou encouragent les employés à contourner les systèmes approuvés.