ORION Security Secures $32M เพื่อ重新กำหนด Data Loss Prevention สำหรับยุค AI

ORION Security ได้ปิดการระดมทุน Series A มูลค่า 32 ล้านดอลลาร์ ซึ่งเป็นก้าวสำคัญสำหรับบริษัทที่มีเป้าหมายในการ重新กำหนดวิธีการที่องค์กรปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน การระดมทุนครั้งนี้ได้รับการนำโดย Norwest โดยมีการเข้าร่วมจาก IBM และนักลงทุนเดิม รวมถึง PICO Venture Partners และ Lama Partners การระดมทุนครั้งนี้ทำให้ ORION มีเงินระดมทุนรวม 38 ล้านดอลลาร์น้อยกว่าหนึ่งปีหลังจากการระดมทุนรอบแรก ซึ่งแสดงถึงการเติบโตในระยะแรกและความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับแนวทางใหม่ในการป้องกันการสูญเสียข้อมูล

ORION กำลัง пози่งตัวเองเป็นทางเลือกสมัยใหม่สำหรับเครื่องมือป้องกันการสูญเสียข้อมูลแบบดั้งเดิม ซึ่งทีมความปลอดภัยหลายทีมมองว่าเป็นเครื่องมือที่ล้าสมัย มีเสียงดัง และยากต่อการบริหารจัดการ เมื่อองค์กรต่างๆ ต้องดิ้นรนกับการใช้ SaaS ที่กระจาย การทำงานระยะไกล และการทำงานที่ใช้ AI บริษัทแย้งว่า DLP ตามนโยบายได้ถึงขีดจำกัดแล้ว

ทำไมการป้องกันการสูญเสียข้อมูลแบบดั้งเดิมจึงล้มเหลวสำหรับองค์กร

เป็นเวลาเกือบสองทศวรรษที่ผลิตภัณฑ์ DLP ได้พึ่งพานโยบายที่เขียนด้วยมือซึ่งออกแบบมาเพื่อขัดขวางหรือติดตามพฤติกรรมที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ในทางปฏิบัติ ระบบเหล่านี้สร้างปริมาณการแจ้งเตือนเท็จจำนวนมากและต้องการการปรับแต่งอย่างต่อเนื่องจากทีมความปลอดภัย แม้จะมีการบำรุงรักษาอย่างหนัก แต่ระบบเหล่านี้มักล้มเหลวในการตรวจจับการสูญเสียข้อมูลจริงๆ เนื่องจากมีข้อจำกัดในการใช้รูปแบบที่ทราบและกฎที่ไม่เปลี่ยนแปลง

ปัญหานี้ได้กลายเป็นเรื่องที่รุนแรงมากขึ้นเมื่อสภาพแวดล้อมขององค์กรมีความหลากหลายมากขึ้น พนักงานย้ายข้อมูลที่ละเอียดอ่อนไปทั่วแอปพลิเคชันคลาวด์ เครื่องมือสำหรับการทำงานร่วมกัน API และระบบ AI ในวิธีที่ยากต่อการสร้างแบบจำลองด้วยนโยบายที่เข้มงวด ในผลที่ตามมา ทีมความปลอดภัยถูกบังคับให้เลือกระหว่างการล็อกระบบให้แน่นจนไม่สามารถทำงานได้หรือผ่อนคลายการควบคุมและยอมรับความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้น

ORION ถูกสร้างขึ้นโดยมีแนวคิดที่ว่าข้อบกพร่องหลักของ DLP ไม่ใช่การดำเนินการที่ไม่ดี แต่เป็นตัวแบบนโยบายเอง

แนวทาง Context-Driven และ Autonomous สำหรับการปกป้องข้อมูล

แทนที่จะพึ่งพากฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ORION ใช้ตัวแทน AI พิเศษเพื่อทำความเข้าใจบริบทที่สมบูรณ์เบื้องหลังการเคลื่อนไหวของข้อมูลและวัตถุประสงค์ แพลตฟอร์มนี้ประเมินปัจจัยต่างๆ เช่น ความละเอียดอ่อนของข้อมูล อัตลักษณ์ของผู้ใช้ รูปแบบพฤติกรรม การสืบเชื้อสายของข้อมูล และความตั้งใจของสภาพแวดล้อมในเวลาจริง

ความเข้าใจบริบทนี้ช่วยให้ ORION สามารถกำหนดได้ว่าการกระทำใดเป็นการเคลื่อนไหวที่ถูกต้องหรือความเสี่ยงจริงๆ แทนที่จะหลั่งไหลเข้าสู่ทีมด้วยการแจ้งเตือนที่ต้องตรวจสอบด้วยตนเอง ระบบนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อป้องกันการขโมยข้อมูลที่เป็นอันตรายโดยอัตโนมัติ ก่อนที่จะเกิดขึ้น ในขณะที่ยอมให้กิจกรรมทางธุรกิจปกติดำเนินต่อไปโดยไม่มีการหยุดชะงัก

ด้วยการเน้นไปที่ความตั้งใจและบริบทมากกว่ากฎที่ไม่เปลี่ยนแปลง ORION มุ่งหวังที่จะลดการแจ้งเตือนเท็จลงอย่างมาก ในขณะเดียวกันก็ระบุเหตุการณ์ที่เครื่องมือ DLP ในยุคก่อนมักจะพลาดไป บริษัทอธิบายว่านี่คือการเปลี่ยนแปลงจากการบังคับใช้ที่ตอบสนองไปสู่การป้องกันที่มีการป้องกันล่วงหน้า

การได้รับการยอมรับในระยะแรกในอุตสาหกรรมที่มีความเสี่ยงสูง

ตามที่บริษัทระบุ ORION ได้ถูกใช้โดยลูกค้าองค์กรในภาคส่วนต่างๆ เช่น การเงิน การดูแลสุขภาพ และเทคโนโลยี อุตสาหกรรมเหล่านี้ต้องเผชิญกับความกดดันจากกฎระเบียบที่เข้มงวดและมีการจัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในปริมาณมาก ทำให้พวกเขาเป็นผู้นำในการนำรูปแบบความปลอดภัยที่ทันสมัยมาใช้

เงินระดมทุนใหม่จะถูกใช้เพื่อเร่งพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานแบบ end-to-end ที่เป็นเอกลักษณ์ของ ORION ขยายทีมวิศวกร AI และความปลอดภัย และเพิ่มความพยายามในการตลาดเพื่อตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นขององค์กร การมีส่วนร่วมเชิงกลยุทธ์จาก IBM ยังชี้ให้เห็นถึงการรวมระบบและความร่วมมือในอนาคต

Dave Zilberman พันธมิตรของ Norwest อธิบาย ORION ว่าเป็นการ重新กำหนดวิธีการที่องค์กรปกป้องข้อมูล โดยเน้นย้ำว่าการป้องกันที่มีการขับเคลื่อนด้วยบริบทและอัตโนมัตินั้นเป็นการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างมากกว่าการปรับปรุงเชิงลึก

สร้างโดยผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยและผลิตภัณฑ์

ORION ก่อตั้งขึ้นในปี 2024 โดย CEO Nitay Milner และ CTO Jonathan Kreiner Milner曾ดำรงตำแหน่งผู้นำผลิตภัณฑ์ที่ Epsagon ซึ่งถูกซื้อโดย Cisco ในขณะที่ Kreiner นำการริเริ่มด้านความปลอดภัยของแอปพลิเคชันที่ WalkMe (WKME ) ประวัติความร่วมมือของทั้งสองในด้านการตรวจสอบ การรักษาความปลอดภัยของแอปพลิเคชัน และซอฟต์แวร์องค์กรช่วยกำหนดจุดมุ่งเน้นของ ORION ในด้านการทำงานอัตโนมัติ ความแม่นยำ และความเรียบง่ายในการปฏิบัติงาน

ตั้งแต่เริ่มต้น บริษัทตั้งเป้าที่จะกำจัดความจำเป็นในการปรับแต่นโยบายและ干预ของมนุษย์ ปรัชญาการออกแบบนี้สะท้อนให้เห็นในแพลตฟอร์มที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อทำงานอย่างต่อเนื่องในพื้นหลัง โดยปรับตัวเข้ากับพฤติกรรมที่เปลี่ยนแปลงไปโดยไม่ต้องมีการดำเนินการจากทีมความปลอดภัย

ผลกระทบในวงกว้างต่อความปลอดภัยของข้อมูล

ORION มีการ 접근ที่สะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงที่กว้างขึ้นในด้านความปลอดภัยขององค์กร เนื่องจากข้อมูลมีความคล่องตัวและยากต่อการกำหนดมากขึ้น ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนกำลังเคลื่อนไหวอย่างต่อเนื่องผ่านแพลตฟอร์มคลาวด์ เครื่องมือสำหรับการทำงานร่วมกัน API และระบบ AI ในวิธีที่ไม่สามารถคาดการณ์ได้ล่วงหน้า ในสภาพแวดล้อมนี้ โมเดลความปลอดภัยที่สร้างขึ้นโดยอาศัยกฎที่ไม่เปลี่ยนแปลงและสมมติฐานที่กำหนดไว้ล่วงหน้ากำลังเผชิญกับความตึงเครียดที่เพิ่มขึ้น

เมื่อ AI ถูกฝังอยู่ในกระบวนการทำงานประจำวัน การ ปกป้องข้อมูล กำลังเคลื่อนไปสู่ระบบที่สามารถตีความบริบทและความตั้งใจมากกว่าการบังคับใช้นโยบายเพียงอย่างเดียว แทนที่จะพยายามกำหนดการกระทำที่ยอมรับได้ทั้งหมดล่วงหน้า แพลตฟอร์มความปลอดภัยในอนาคตมีแนวโน้มที่จะเน้นไปที่การเรียนรู้พฤติกรรมปกติและแทรกแซงเมื่อกิจกรรมที่แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญจากพฤติกรรมปกติ ซึ่งสะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงในด้านความปลอดภัยไซเบอร์ในยุคก่อนหน้านี้ โดยการตรวจจับพฤติกรรมแทนที่การตรวจจับที่ขับเคลื่อนด้วยลายเซ็น

ผลกระทบในวงกว้างคือการเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของทีมความปลอดภัย น้อยลงในการบำรุงรักษากฎและไล่ตามการแจ้งเตือน และมุ่งเน้นไปที่การดูแลระบบอัตโนมัติและจัดการความเสี่ยงในระดับที่สูงกว่า เมื่อโมเดลนี้กลายเป็นที่นิยมมากขึ้น การป้องกันการสูญเสียข้อมูลอาจพัฒนาไปสู่ชั้นการป้องกันที่ต่อเนื่องและปรับเปลี่ยนได้ ซึ่งเข้ากันได้ดีกับวิธีการทำงานขององค์กรสมัยใหม่