ORION Security、AI エラ時代のデータ ロス防止を再定義するために 3,200 万ドルを調達

ORION Security は、企業が機密データを保護する方法を再定義することを目的とした会社であり、3,200 万ドルのシリーズ A ラウンドを調達しました。このラウンドは、Norwest が主導し、IBM と既存の投資家である PICO Venture Partners と Lama Partners が参加しました。ORION の総調達額は、シードラウンドからわずか 1 年で 3,800 万ドルに達し、強い初期の勢いと、データ ロス防止に対する新しいアプローチの需要の増加を示しています。

ORION は、従来のデータ ロス防止ツールの現代的な代替手段として自己を位置付けていると考えられています。多くのセキュリティ チームは、従来のデータ ロス防止ツールを旧式、ノイズが多く、管理が難しいと見なしています。組織は SaaS の使用、リモート ワーク、AI ポowered ワークフローと闘っている間、会社は、ポリシーベースの DLP は限界に達したと主張しています。

従来のデータ ロス防止が企業に失敗する理由

約 20 年間にわたり、データ ロス防止 (DLP) 製品は、事前に定義された動作をブロックまたはフラグするように設計された手動で書かれたポリシーに依存してきました。実践では、これらのシステムは大量の誤検知を生成し、セキュリティ チームによる定期的な調整が必要です。重いメンテナンスにもかかわらず、実際のデータの流出を検知することができません。なぜなら、それらは既知のパターンと静的なルールに限定されているからです。

この問題は、企業環境がよりダイナミックになったため、より深刻になりました。従業員は、機密情報をクラウド アプリ、コラボレーション ツール、API、AI システムの間で移動させています。これらの動きは、厳格なポリシーでモデル化するのが難しいです。結果として、セキュリティ チームは、システムをロックダウンして生産性を損なうか、または制御を緩和してリスクを増大させるかのいずれかを選択しなければなりません。

ORION は、DLP の根本的な欠陥は、実行が不十分であるのではなく、ポリシー モデル自体にあるという考えに基づいて構築されています。

コンテキスト ドリブン、自律的なデータ保護へのアプローチ

事前に定義されたルールに依存するのではなく、ORION は、データが移動する背景と理由を完全に理解するために特殊な AI エージェントを使用します。プラットフォームは、データの機密性、ユーザー ID、動作パターン、データの連携、環境の意図などの要素をリアルタイムで評価します。

このコンテキストの理解により、ORION は、行動が合法的なワークフローであるか、または実際のリスクであるかを判断できます。チームにレビューが必要なアラートでフラッドするのではなく、システムは、有害なデータの流出を自動的に防止するように設計されていますが、通常のビジネス活動は中断されません。

静的なルールではなく、意図とコンテキストに焦点を当てることで、ORION は、誤検知を大幅に削減し、従来の DLP ツールが通常見逃すインシデントを特定することを目指しています。会社は、これを、反応的な施行から予防的な防止への移行と説明しています。

ハイステークス業界での初期のトラクション

会社によると、ORION は、金融、ヘルスケア、テクノロジーなどの分野で、企業の顧客によって既に使用されています。これらの業界は、厳しい規制圧力に直面し、機密性の高い大量のデータを扱っているため、より高度なセキュリティ モデルを早期に採用することになります。

新しい資金調達は、ORION の独自のエンドツーエンド アーキテクチャの開発を加速し、AI およびセキュリティ エンジニアのチームを拡大し、成長する企業の需要に応えるためにマーケティング活動を拡大するために使用される予定です。IBM からの戦略的な参加は、将来の統合と企業パートナーシップの可能性も示唆しています。

Norwest のパートナーである Dave Zilberman は、ORION が企業がデータを保護する方法を再定義していることを強調し、自律的なコンテキスト ドリブンの保護は、漸進的な改善ではなく、構造的な変化を表していると述べました。

セキュリティと製品のベテランによって構築

ORION は、2024 年に CEO の Nitay Milner と CTO の Jonathan Kreiner によって設立されました。Milner は以前、Epsagon の製品リーダーとして務めていました。Epsagon は Cisco に買収されました。Kreiner は WalkMe (WKME ) でアプリケーション セキュリティの取り組みを主導しました。彼らのバックグラウンドは、観察可能性、セキュリティ、およびエンタープライズ ソフトウェアにあり、ORION の自動化、精度、運用のシンプリシティへの焦点を形作りました。

会社は、最初から、ポリシーの不断な調整と人間の介入の必要性を排除することを目指しました。その設計哲学は、セキュリティ チームがフルタイムのルール作成者として行動する必要なく、バックグラウンドで継続的に動作し、進化する動作に適応するように設計されたプラットフォームに反映されています。

データ セキュリティのより広範な意味

ORION のアプローチは、企業のセキュリティ全体で起こっているより広範な変化を反映しています。データは、予測できない方法でクラウド プラットフォーム、コラボレーション ツール、API、および AI システムの間で継続的に移動しています。この環境では、静的なルールと事前に定義された仮定に基づいて構築されたセキュリティ モデルは、ますます緊張しています。

AI が日常のワークフローに組み込まれるにつれて、データ保護 は、ポリシーを施行するのではなく、コンテキストと意図を解釈できるシステムに向かって進化しています。予め受け入れられるすべてのアクションを指定するのではなく、将来のセキュリティ プラットフォームは、通常の動作を学習し、通常の動作から大きく逸脱するときに介入することに焦点を当てる可能性があります。これは、サイバーセキュリティにおける以前の移行と同様です。ここでは、動作ベースの検出が厳格なシグネチャ ドリブンのアプローチに取って代わられました。

より広範な意味は、セキュリティ チームの運用方法の変化です。ルールのメンテナンスとアラートの追跡に費やされる時間は減り、自動化システムの管理とリスクの管理に費やす時間は増えます。このモデルがより一般的になるにつれて、データ ロス防止は、反応的なコントロールから、継続的な適応型レイヤーへの進化が予想され、現代の組織が実際にどのように機能するかとよりよく一致します。