Qevlar AI привлекла $30 млн для трансформации центров безопасности с помощью автономного ИИ

Стартап в области кибербезопасности Qevlar AI привлекла $30 млн в новом раунде финансирования для расширения своей автономной платформы ИИ, предназначенной для трансформации того, как центры безопасности (SOC) обрабатывают угрозы и улучшают общую безопасность.

Раунд был совместно возглавлен Partech и Forgepoint Capital International, с участием EQT Ventures & Growth, поскольку предприятия все чаще ищут способы управления подавляющими объемами сигналов безопасности без значительного увеличения штата.

Основанная в 2023 году, Qevlar AI разрабатывает платформу SOC на основе ИИ, которая автономно исследует сигналы безопасности, коррелирует доказательства из различных инструментов и определяет, являются ли инциденты злонамеренными или безобидными. Технология компании предназначена для того, чтобы помочь аналитикам выйти за рамки повторяющихся задач расследования и сосредоточиться на стратегических оборонительных инициативах.

Решение проблемы перегрузки сигналами

Команды безопасности сталкиваются с растущей операционной проблемой. Современная инфраструктура генерирует огромные объемы сигналов безопасности в системах управления информацией и событиями (SIEM), обнаружения и реагирования на угрозы на конечных точках (EDR) и других средствах безопасности.

Расследование этих сигналов часто занимает большую часть времени SOC. Платформа Qevlar AI направлена на устранение этой瓶颈 путем автономного обогащения данных, выявления закономерностей и генерации отчетов о расследовании.

По данным компании, организации, развернувшие платформу, увидели:

• Уменьшение времени расследования в 10 раз, сокращая анализ до примерно трех минут
• Автоматическое расследование сигналов 24/7
• 100% сигналов безопасности исследованы с полным контекстом
• Возможность для аналитиков сосредоточиться на поиске угроз и реагировании на инциденты, а не на рутинную сортировку

Этот сдвиг предназначен для того, чтобы переместить команды SOC из реактивного управления сигналами в сторону улучшения безопасности.

Переход от обработки сигналов к безопасности на основе данных

Хотя многие средства безопасности на основе ИИ в первую очередь фокусируются на сортировке сигналов, Qevlar AI позиционирует свою платформу как более широкий слой интеллекта для операций SOC.

Система автоматически исследует сигналы, а затем анализирует закономерности в этих расследованиях, чтобы выявить основные уязвимости, неправильные конфигурации или повторяющиеся методы атак. Эти данные могут помочь командам безопасности устранить коренные причины и сократить количество сгенерированных сигналов со временем.

Ахмед Аччак, сооснователь и генеральный директор Qevlar AI, говорит, что цель компании – фундаментально изменить то, как измеряется производительность SOC.

Вместо того, чтобы отслеживать, насколько быстро сигналы решаются, он утверждает, что более осмысленной метрикой является то, действительно ли команды безопасности улучшают безопасность своей организации, понимая, почему происходят инциденты, и предотвращая их повторение.

Растущее внедрение в предприятиях и MSSP

Qevlar AI сообщает о сильном внедрении как среди крупных предприятий, так и среди поставщиков управляемых услуг безопасности (MSSP). Среди клиентов – глобальные организации, такие как Mercedes-Benz (MBG.DE ) и Sodexo, а также поставщики услуг кибербезопасности, включая Orange Cyberdefense, ECI и Atos.

Эти организации все чаще принимают платформы SOC на основе ИИ, поскольку команды безопасности борются с растущей сложностью современных ИТ-сред и глобальной нехваткой талантов в области кибербезопасности.

Платформа интегрируется с существующими средствами безопасности, автоматически собирая и коррелируя данные, чтобы определить, представляют ли сигналы реальные угрозы. Затем она может производить структурированные отчеты о расследовании и рекомендовать действия по устранению для аналитиков.

Расширение автономного видения SOC

С новым финансированием Qevlar AI планирует ускорить разработку своей автономной платформы ИИ SOC, расширяя ее возможности за пределы расследования для включения более глубоких процессов обнаружения и реагирования.

Инвесторы говорят, что подход компании отражает более широкий сдвиг в кибербезопасности: переход от автоматизации на основе правил к автономным агентам ИИ, способным проводить расследования независимо и учиться на закономерностях в инцидентах.

По мере того, как среды безопасности продолжают становиться более сложными, платформы, которые сокращают ручные рабочие нагрузки, одновременно предоставляя действенные данные, становятся все более центральными для стратегий кибербезопасности предприятий.