Onit Security, Siber Savunmayı Yavaşlatan Engeli Ortadan Kaldırmak İçin 11 Milyon Dolar Yatırım Aldı

Onit Güvenliği 11 milyon dolarlık bir başlangıç ​​yatırım turuyla gizlilik perdesini araladı. Hetz Girişimleri ve Brightmind OrtaklarıSiber güvenlikte giderek büyüyen bir değişimin merkezine yerleşerek, tespitten otonom iyileştirmeye doğru bir geçişi hedefliyor.

Şirketin kuruluş öyküsü, gerçek dünyadaki bir başarısızlığa dayanmaktadır. Kurucu ortak tarafından yönetilen önceki bir işletme... Ofer Amitai Bilinen bir güvenlik açığının uzun süredir çözüm bekleyen sorunlar arasında kaybolması sonucu ortaya çıkan ihlal, sektör genelinde sistemik bir sorunu gözler önüne serdi. Günümüzde kuruluşlar on binlerce çözülmemiş güvenlik açığıyla boğuşurken, saldırganların bu açıklardan faydalanması sadece birkaç dakika sürüyor.

Güvenlik Açığı Yönetimi Neden Çöküyor?

Asıl sorun araç eksikliği değil. Sorun, riski belirlemek ile onu gerçekten ortadan kaldırmak arasındaki giderek büyüyen uçurum.

Güvenlik platformları, güvenlik açıklarını ortaya çıkarmada son derece etkili hale geldi, ancak düzeltme süreci yavaş, manuel ve parçalı olmaya devam ediyor. Ekipler, sorumluluğu belirlemeli, iş üzerindeki etkisini değerlendirmeli ve departmanlar arası koordinasyon sağlamalıdır; bu da genellikle birbirinden bağımsız sistemler aracılığıyla gerçekleşir. Bu süreç haftalar sürebilirken, saldırganlar neredeyse gerçek zamanlı olarak faaliyet gösterir.

Sorunun boyutu giderek büyüyor. Güvenlik açığı veritabanlarının on yılın sonuna kadar bir milyon girişi aşması bekleniyor; bu da zaten yönetilemez durumda olan birikmiş iş yükünü daha da artıracak.

Ortaya çıkan şey yapısal bir dengesizliktir: savunmacılar hala daha yavaş bir döneme göre tasarlanmış iş akışlarıyla çalışırken, saldırganlar giderek daha fazla otomasyona yöneliyor.

Biletlerden Otonom Onarıma

Onit Security, risk yönetiminin temel düzeyde nasıl işlediğini yeniden düşünerek bu açığı kapatmaya çalışıyor.

Platform, bilet oluşturmak ve insan koordinasyonuna güvenmek yerine, tüm çözüm yaşam döngüsünün sorumluluğunu üstlenmek için yapay zeka ajanlarını kullanıyor. Amaç, tekrarlayan önceliklendirme ve sınıflandırma işlemlerini, tek bir insan tanımlı eylemin binlerce benzer sorunu otomatik olarak çözebileceği karar tabanlı bir modelle değiştirmektir.

Bu yaklaşım birkaç önemli değişikliği beraberinde getiriyor:

• İş bağlamına göre önceliklendirme: Güvenlik açıkları, genel puanlama sistemleri yerine gerçek dünyadaki etkilerine göre sıralanır.
• Otomatik sahiplik eşleştirmesi: Platform, parçalanmış iç verileri analiz ederek her bir varlıktan kimin sorumlu olduğunu belirler.
• Orkestrasyon değil, uygulama: Yapay zekâ ajanları, sadece görev atamak yerine, iyileştirme adımlarını gerçekleştirir.
• Bileşik çözelti: Bir çözüm stratejisi tanımlandıktan sonra, bu strateji gelecekte benzer risklere karşı tekrar kullanılır.

Sonuç olarak, bu sistem sadece iş yükünü azaltmakla kalmıyor, aynı zamanda güvenlik açığı yönetiminin tekrarlayan doğasını tamamen ortadan kaldırmayı hedefliyor.

Ajan Tabanlı Güvenliğin Yükselişi

Onit Güvenliği daha geniş bir hareketin parçasıdır ajan yapay zekaBurada sistemler sadece verileri analiz etmekle kalmıyor, aynı zamanda aktif olarak harekete geçiyor.

Siber güvenlikte bu değişim özellikle önemlidir. Yapay zeka ajanları, ortamları sürekli olarak izleyebilir, tehdit istihbaratı toplayabilir ve saldırganlarla daha uyumlu bir hızda düzeltmeler önerebilir veya uygulayabilir. Uygulamada, çoğu kurulumda son onay için hala bir insan yer almaktadır; bu da hem teknik hem de organizasyonel ihtiyatlılığı yansıtmaktadır.

Değişen şey insan operatörünün rolü. Bireysel uyarıları yönetmek yerine, ekipler yapay zeka sistemlerinin büyük ölçekte uygulayacağı politikalar ve kararlar tanımlıyor.

Kendini Onaran Güvenlik Sistemlerinin Geleceği

Bu model etkili olursa, kuruluşların siber güvenliğe bakış açısını temelden değiştirebilir.

Sistemler, güvenlik açıklarını sürekli büyüyen ve önceliklendirilmesi gereken sorunlar kuyruğu olarak ele almak yerine, normal operasyonların bir parçası olarak sürekli olarak bu açıkları giderebilir. Bu sayede, risklerin keşfedildikleri anda neredeyse aynı hızda ele alındığı dinamik bir ortam oluşarak, birikmiş sorunlar ortadan kalkmaya başlayabilir.

Bu durum, verimliliğin ötesinde daha geniş kapsamlı sonuçlar doğuruyor. Güvenlik ekipleri, reaktif yangın söndürme yaklaşımından stratejik denetime geçerek, bireysel sorunların peşinden koşmak yerine politikaları tanımlamaya, uç durumları değerlendirmeye ve sistemik riski anlamaya odaklanabilirler. Aynı zamanda, kuruluşlar neredeyse anında çözüm bulmayı istisna değil, standart olarak beklemeye başlayabilirler.

Ayrıca, birikimsel bir etki de söz konusu. Yapay zeka sistemleri her iyileştirme eyleminden ders çıkardıkça, ortamlar genelinde ölçeklenebilen kurumsal bilgi birikimi oluşturuyorlar. Zamanla bu, yalnızca kendi kendini onaran değil, aynı zamanda orantılı personel artışına gerek kalmadan giderek daha dirençli hale gelen bir altyapıya yol açabilir.

Uzun vadeli gidişat, tespit, önceliklendirme ve düzeltmenin sürekli bir döngüye sıkı bir şekilde entegre edildiği otonom güvenlik mimarilerine doğru işaret ediyor. Bu dünyada avantaj, en çok şeyi görebilen kuruluşlara değil, en hızlı hareket edebilen kuruluşlara geçiyor.

Görünürlüğü artırmak için on yıllarca çaba harcayan ancak uygulama sorunlarını çözmeyen bir sektör için bu değişim, şimdiye kadarki en önemli değişim olabilir.