Qevlar AI、セキュリティ運用センターを変革するための自律AIプラットフォームに3億ドルを調達

サイバーセキュリティスタートアップのQevlar AIは、セキュリティ運用センター（SOC）が脅威を処理し、全体的なセキュリティ体制を改善する方法を変革することを目的とした自律AIプラットフォームを拡大するために、3億ドルの新規資金調達を実施しました。

このラウンドは、PartechとForgepoint Capital Internationalが共同で牽引し、EQT Ventures & Growthが参加しました。企業は、セキュリティアラートの圧倒的な量をヘッドカウントを大幅に増やすことなく管理する方法を探しているためです。

2023年に設立されたQevlar AIは、セキュリティアラートを自律的に調査し、ツール間の証拠を相関させ、インシデントが悪意のあるものか無害なものかを判断するAI駆動型SOCプラットフォームを開発しています。同社のテクノロジーは、分析者が繰り返しの調査タスクを超えて戦略的な防御イニシアチブに焦点を当てるのを支援することを目的としています。

アラート過負荷問題に対処する

セキュリティチームは、成長する運用上の課題に直面しています。モダンなインフラストラクチャは、セキュリティ情報およびイベント管理（SIEM）、エンドポイント検出および対応（EDR）、およびその他のセキュリティツールを介して大量のアラートを生成します。

これらのアラートを調査することは、SOCの時間のほとんどを消費することがよくあります。Qevlar AIのプラットフォームは、データを自律的に強化し、パターンを特定し、調査レポートを生成することで、このボトルネックを除去することを目的としています。

同社によると、プラットフォームを展開した組織は、以下の点で成果を上げています：

• 調査時間が10倍減少し、分析時間が約3分に短縮された
• 24時間365日自動調査カバー
• 完全なコンテキストで調査されたアラート100%
• 分析者がルーチンなトリアージではなく脅威ハンティングとインシデント対応に焦点を当てる能力

このシフトは、SOCチームが反応的なアラート処理からプロアクティブなセキュリティ体制の改善に移行することを目的としています。

アラート処理からセキュリティインサイトへの移行

多くのAI駆動型セキュリティツールが主にアラートのトリアージに焦点を当てているのに対し、Qevlar AIは、SOC運用のより広範なインテリジェンスレイヤーとしてプラットフォームを位置付けしています。

システムはアラートを自動的に調査し、調査結果を分析して根本的な脆弱性、ミスコンフィギュレーション、または繰り返しの攻撃手法を特定します。これらのインサイトは、セキュリティチームが根本原因に対処し、時間の経過とともに生成されるアラートの数を削減するのに役立ちます。

Ahmed Achchak氏は、Qevlar AIの共同創設者兼CEOであり、同社の目標はSOCのパフォーマンスを測定する方法を根本的に変えることであると述べています。

アラートがどのくらい迅速に解決されるかではなく、セキュリティチームが実際に組織のセキュリティ体制を改善し、インシデントが発生する理由を理解し、インシデントの繰り返しを防ぐことで、より意味のあるメトリックであると主張しています。

企業とMSSPへの展開の拡大

Qevlar AIは、大企業とマネージドセキュリティサービスプロバイダー（MSSP）両方での強力な採用を報告しています。顧客には、メルセデス・ベンツやソデクソなどのグローバル企業、およびオレンジ・サイバーディフェンス、ECI、アトスなどのサイバーセキュリティサービスプロバイダーが含まれます。

これらの組織は、セキュリティチームが現代のIT環境の複雑性とサイバーセキュリティ専門家の世界的な不足に直面しているため、AI駆動型SOCプラットフォームを採用することが増えています。

プラットフォームは既存のセキュリティツールと統合し、自動的にデータを収集して相関させて、アラートが実際の脅威を表すかどうかを判断します。構造化された調査レポートを生成し、分析者に推奨される対応アクションを提供できます。

自律SOCビジョンの拡大

新規資金調達により、Qevlar AIは調査を超えて、より深い検出および対応ワークフローを含む自律AI SOCプラットフォームの開発を加速する予定です。

投資家は、同社のアプローチがサイバーセキュリティで進行中のより広範なシフトを反映しており、ルールベースの自動化から自律AIエージェントへの移行が進んでおり、自律的に調査を実行し、インシデント間のパターンから学ぶことができるエージェントが登場しています。

セキュリティ環境がさらに複雑になるにつれて、手動ワークロードを削減し、実行可能なインサイトを提示するプラットフォームは、企業のサイバーディフェンス戦略の中心となるようになっています。

utonomous AIエージェントが自律的に調査を実行し、インシデント間のパターンから学習することができるようになることで、セキュリティ環境がさらに複雑になるにつれて、手動ワークロードを削減し、実行可能なインサイトを提示するプラットフォームは、企業のサイバーディフェンス戦略の中心となるようになっています。