ORION Security Obține 32 De Milioane De Dolari Pentru A Redefini Prevenirea Pierderii De Date Pentru Era Inteligenței Artificiale

ORION Security a închis un tur de finanțare Seria A de 32 de milioane de dolari, marcând un pas important pentru o companie care își propune să redefinească modul în care întreprinderile protejează datele sensibile. Runda a fost condusă de Norwest, cu participarea IBM și a investitorilor existenți, printre care PICO Venture Partners și Lama Partners. Ridicarea fondurilor aduce finanțarea totală a ORION la 38 de milioane de dolari, mai puțin de un an de la runda de seed, ceea ce indică o puternică impulsie inițială și o cerere în creștere pentru o abordare nouă a prevenirii pierderii de date.

ORION se poziționează ca o alternativă modernă la instrumentele tradiționale de prevenire a pierderii de date, pe care multe echipe de securitate le consideră învechite, zgomotoase și greu de gestionat. Pe măsură ce organizațiile se luptă cu utilizarea extinsă a SaaS, munca la distanță și fluxurile de lucru bazate pe inteligență artificială, compania argumentează că prevenirea pierderii de date bazată pe politici a atins limitele sale.

De Ce Prevenirea Tradițională A Pierderii De Date Eșuează În Întreprinderi

Pentru aproape două decenii, produsele de prevenire a pierderii de date (DLP) s-au bazat pe politici scrise manual, proiectate pentru a bloca sau a semnala comportamente predefinite. În practică, aceste sisteme generează volume masive de false pozitive și necesită o întreținere constantă din partea echipelor de securitate. Chiar și cu o întreținere intensă, ele adesea nu reușesc să detecteze exfiltrarea reală a datelor, deoarece sunt limitate la modele cunoscute și reguli statice.

Această problemă a devenit și mai acută pe măsură ce mediile întreprinderilor au devenit mai dinamice. Angajații mută acum informații sensibile prin aplicații cloud, unelte de colaborare, API-uri și sisteme de inteligență artificială în moduri care sunt greu de modelat cu politici rigide. Ca urmare, echipele de securitate sunt obligate să aleagă între blocarea sistemelor astfel încât productivitatea să sufere sau relaxarea controlului și acceptarea unui risc crescut.

ORION a fost creat în jurul ideii că defectul de bază în DLP nu este o execuție slabă, ci modelul de politică în sine.

O Abordare Autonomă, Bazată Pe Context, Pentru Protecția Datelor

În loc să se bazeze pe reguli predefinite, ORION utilizează agenți de inteligență artificială specializați pentru a înțelege contextul complet din spatele modului și motivului pentru care datele se mută. Platforma evaluează factori precum sensibilitatea datelor, identitatea utilizatorului, modelele de comportament, linia de proveniență a datelor și intenția mediului în timp real.

Această înțelegere contextuală permite ORION să determine dacă o acțiune reprezintă un flux de lucru legitim sau un risc real. În loc să inunde echipele cu alerte care necesită revizuire manuală, sistemul este proiectat să prevină autonom exfiltrarea dăunătoare a datelor înainte de a se întâmpla, permițând activității normale de afaceri să continue fără întrerupere.

Prin focalizarea pe intenție și context, mai degrabă decât pe reguli statice, ORION își propune să reducă dramatic falsele pozitive, identificând incidente pe care instrumentele DLP legacy le omit în mod regulat. Compania descrie acest lucru ca o schimbare de la aplicarea reactivă la prevenirea proactivă.

Tracțiune Timpurie În Industrii Cu Risc Ridicat

Conform companiei, ORION este deja utilizat de clienți întreprinderi din sectoare precum finanțe, sănătate și tehnologie. Aceste industrii se confruntă cu o presiune regulamentară intensă și manipulează volume mari de date extrem de sensibile, făcându-le adoptatori timpurii ai unor modele de securitate mai avansate.

Noul fond va fi utilizat pentru a accelera dezvoltarea arhitecturii proprii de la capăt la capăt a ORION, pentru a extinde echipa de ingineri de securitate și inteligență artificială și pentru a scala eforturile de marketing pentru a satisface cererea în creștere a întreprinderilor. Participarea strategică a IBM sugerează, de asemenea, posibile integrări și parteneriate viitoare de întreprindere.

Partenerul Norwest, Dave Zilberman, a descris ORION ca redefinind modul în care întreprinderile protejează datele, subliniind că protecția autonomă, bazată pe context, reprezintă o schimbare structurală, mai degrabă decât o îmbunătățire incrementală.

Construit De Veteranii Securității Și Produsului

ORION a fost fondat în 2024 de CEO Nitay Milner și CTO Jonathan Kreiner. Milner a servit anterior ca lider de produs la Epsagon, care a fost achiziționat de Cisco, în timp ce Kreiner a condus inițiative de securitate a aplicațiilor la WalkMe. Experiența lor combinată în observabilitate, securitatea aplicațiilor și software-ul de întreprindere a ajutat la modelarea focusului ORION pe automatizare, acuratețe și simplitate operațională.

Din start, compania a urmărit să elimine nevoia de reglare constantă a politicilor și intervenția umană. Această filozofie de proiectare se reflectă într-o platformă destinată să funcționeze continuu în fundal, adaptându-se la comportamentele în evoluție fără a necesita ca echipele de securitate să acționeze ca scriitori de reguli full-time.

Implicațiile Mai Largi Pentru Securitatea Datelor

Abordarea ORION reflectă o schimbare mai largă care are loc în securitatea întreprinderilor, pe măsură ce datele devin mai fluide și mai greu de definit. Informațiile sensibile se mută acum constant prin platforme cloud, unelte de colaborare, API-uri și sisteme de inteligență artificială, adesea în moduri care nu pot fi prezise în avans. În acest mediu, modelele de securitate bazate pe reguli statice și ipoteze predefinite sunt din ce în ce mai tensionate.

Pe măsură ce inteligența artificială devine încorporată în fluxurile de lucru de zi cu zi, protecția datelor se îndreaptă spre sisteme care pot interpreta contextul și intenția, mai degrabă decât a impune pur și simplu politici. În loc de a încerca să specifice fiecare acțiune acceptabilă dinainte, platformele de securitate viitoare se vor concentra probabil pe învățarea comportamentului normal și pe intervenția atunci când activitatea se abate semnificativ de la acesta. Acest lucru reflectă tranzițiile anterioare în securitatea cibernetică, unde detectarea bazată pe comportament a înlocuit abordările rigide, bazate pe semnături.

Implicația mai largă este o schimbare a modului în care echipele de securitate operează. Mai puțin timp este petrecut pentru întreținerea regulilor și urmărirea alertelor, iar mai mult timp este alocat supravegherii sistemelor automate și gestionării riscului la un nivel superior. Pe măsură ce acest model devine mai comun, prevenirea pierderii de date poate evolua de la un control reactiv la un strat continuu, adaptiv, care se aliniază mai bine cu modul în care organizațiile moderne funcționează în realitate.