ORION Security получила 32 миллиона долларов для переопределения предотвращения потери данных в эпоху ИИ

ORION Security завершила раунд финансирования серии А на сумму 32 миллиона долларов, что стало значительным шагом вперед для компании, целью которой является переопределение того, как предприятия защищают конфиденциальные данные. Раунд был возглавлен компанией Norwest, с участием IBM и существующих инвесторов, включая PICO Venture Partners и Lama Partners. Этот раунд финансирования увеличивает общую сумму финансирования ORION до 38 миллионов долларов менее чем через год после раунда финансирования на этапе семян, что указывает на сильную初期ную динамику и растущий спрос на новый подход к предотвращению потери данных.

ORION позиционирует себя как современная альтернатива традиционным инструментам предотвращения потери данных, которые многие команды безопасности считают устаревшими, шумными и трудными в управлении. Поскольку организации борются со все более широким использованием SaaS, удаленной работой и рабочими процессами на основе ИИ, компания утверждает, что политика, основанная на предотвращении потери данных, достигла своих пределов.

Почему традиционное предотвращение потери данных не справляется с задачами предприятий

Почти два десятилетия продукты предотвращения потери данных (DLP) полагались на политики, написанные вручную, предназначенные для блокировки или пометки предопределенных поведений. На практике эти системы генерируют огромные объемы ложных срабатываний и требуют постоянной настройки командами безопасности. Даже с интенсивным обслуживанием они часто не могут обнаружить реальную эксфильтрацию данных, поскольку они ограничены известными шаблонами и статическими правилами.

Эта проблема стала еще более острой, поскольку среды предприятий стали более динамичными. Сотрудники теперь перемещают конфиденциальную информацию через облачные приложения, инструменты сотрудничества, API и системы ИИ способами, которые трудно смоделировать с помощью жестких политик. В результате команды безопасности вынуждены выбирать между блокировкой систем так сильно, что страдает производительность, или ослаблением контроля и принятием повышенного риска.

ORION была создана вокруг идеи о том, что основной недостаток DLP заключается не в плохой реализации, а в самой модели политики.

Контекстно-ориентированный, автономный подход к защите данных

Вместо того, чтобы полагаться на предопределенные правила, ORION использует специализированные агенты ИИ для понимания полного контекста того, как и почему данные перемещаются. Платформа оценивает такие факторы, как чувствительность данных, идентификатор пользователя, поведенческие закономерности, происхождение данных и намерение окружающей среды в режиме реального времени.

Это контекстное понимание позволяет ORION определить, представляет ли действие законную рабочий процесс или реальный риск. Вместо того, чтобы наводнить команды предупреждениями, которые требуют ручного рассмотрения, система предназначена для автономного предотвращения вредной эксфильтрации данных до того, как она произойдет, а также позволяет обычной деловой деятельности продолжаться без перерывов.

Сосредоточившись на намерении и контексте, а не на статических правилах, ORION стремится значительно сократить количество ложных срабатываний, одновременно выявляя инциденты, которые традиционные инструменты DLP обычно пропускают. Компания описывает это как сдвиг от реактивного обеспечения соблюдения политики к проактивному предотвращению.

Ранний успех в отраслях с высокими ставками

По словам компании, ORION уже используется предприятиями в таких секторах, как финансы, здравоохранение и технологии. Эти отрасли сталкиваются с интенсивным регулирующим давлением и обрабатывают большие объемы высокочувствительных данных, что делает их ранними采用ющими более продвинутые модели безопасности.

Новое финансирование будет использовано для ускорения разработки проприетарной архитектуры ORION от конца до конца, расширения команды инженеров ИИ и безопасности, а также для масштабирования маркетинговых усилий для удовлетворения растущего спроса предприятий. Стратегическое участие IBM также предполагает потенциальные будущие интеграции и партнерства с предприятиями.

Партнер Norwest Дэйв Зильберман описал ORION как компанию, переопределяющую то, как предприятия защищают данные, подчеркивая, что автономная, контекстно-ориентированная защита представляет собой структурный сдвиг, а не инкрементальное улучшение.

Создана командой ветеранов безопасности и продукта

ORION была основана в 2024 году генеральным директором Нитаем Милнером и техническим директором Джонатаном Крейнером. Милнер ранее занимал должность лидера продукта в Epsagon, которая была приобретена Cisco, а Крейнер возглавлял инициативы по безопасности приложений в WalkMe. Их совокупный опыт в области наблюдаемости, безопасности приложений и программного обеспечения для предприятий помог сформировать фокус ORION на автоматизации, точности и операционной простоте.

С самого начала компания поставила целью исключить необходимость постоянной настройки политик и человеческого вмешательства. Эта философия проектирования отражена в платформе, предназначенной для непрерывной работы в фоновом режиме, адаптации к эволюционирующим поведениям без необходимости для команд безопасности выступать в качестве полноценных писателей правил.

Более широкие последствия для безопасности данных

Подход ORION отражает более широкий сдвиг, происходящий в области безопасности предприятий, поскольку данные становятся более жидкими и труднее определяемыми. Конфиденциальная информация теперь перемещается постоянно через облачные платформы, инструменты сотрудничества, API и системы ИИ способами, которые часто невозможно предсказать заранее. В этой среде модели безопасности, построенные на статических правилах и предопределенных предположениях, все больше напрягаются.

По мере того, как ИИ становится неотъемлемой частью повседневных рабочих процессов, защита данных переходит к системам, которые могут интерпретировать контекст и намерение, а не просто обеспечивать соблюдение политик. Вместо того, чтобы пытаться заранее определить каждое допустимое действие, будущие платформы безопасности, вероятно, будут сосредоточены на обучении нормальному поведению и вмешательстве, когда деятельность существенно отклоняется от него. Это отражает предыдущие переходы в области кибербезопасности, где поведенческое обнаружение заменило жесткие, основанные на сигнатурах подходы.

Более широкое последствие заключается в сдвиге того, как работают команды безопасности. Меньше времени тратится на поддержание правил и преследование предупреждений, и больше времени тратится на надзор за автоматизированными системами и управление рисками на более высоком уровне. По мере того, как эта модель становится более распространенной, предотвращение потери данных может эволюционировать из реактивного контроля в непрерывный, адаптивный слой, который лучше соответствует тому, как современные организации фактически работают.