ORION Security Забезпечує $32M для Перевизначення Захисту Від Втрати Даних для Ери Штучного Інтелекту

ORION Security завершила раунд фінансування серії А на суму $32 мільйона, що є значним кроком вперед для компанії, яка має на меті перевизначити спосіб захисту підприємствами конфіденційних даних. Раунд був очолюваний Norwest, з участю IBM та існуючих інвесторів, включаючи PICO Venture Partners та Lama Partners. Цей раунд збільшує загальне фінансування ORION до $38 мільйонів менш ніж за рік після раунду сіяння, що свідчить про сильний початковий імпульс та зростаючий попит на новий підхід до захисту від втрати даних.

ORION позиціонує себе як сучасна альтернатива традиційним інструментам захисту від втрати даних, які багато команд з безпеки розглядають як застарілі, шумні та важкі для управління. Коли організації борються зі зростаючою кількістю програм SaaS, віддаленою роботою та потоками роботи на основі штучного інтелекту, компанія стверджує, що політичний підхід до захисту від втрати даних досяг свого обмеження.

Чому Традиційний Захист Від Втрати Даних Не Діє для Підприємств

Близько двох десятиліть продукти захисту від втрати даних (DLP) ґрунтувалися на ручних політиках, розроблених для блокування або позначення попередньо визначених поведінок. На практиці ці системи генерують величезні об’єми хибних позитивів та вимагають постійного налаштування командами з безпеки. Навіть з інтенсивним технічним обслуговуванням, вони часто не виявляють фактичної витоку даних, оскільки обмежені відомими моделями та статичними правилами.

Ця проблема стала ще більш гострою, оскільки середовища підприємств стали більш динамічними. Працівники тепер переміщують конфіденційну інформацію через хмарі, інструменти співпраці, API та системи штучного інтелекту способами, які важко змоделювати жорсткими політиками. В результаті команди з безпеки змушені вибирати між закриттям систем так тісно, що страждає продуктивність, або послабленням контролю та прийняттям підвищеного ризику.

ORION була створена навколо ідеї, що основний дефект захисту від втрати даних не полягає в поганому виконанні, а саме в політичній моделі.

Контекстно-Залежний, Автономний Підхід до Захисту Даних

Натомість ніж покладатися на попередньо визначені правила, ORION використовує спеціалізовані агенти штучного інтелекту для розуміння повного контексту того, як і чому дані переміщуються. Платформа оцінює такі фактори, як чутливість даних, ідентичність користувача, поведінкові моделі, походження даних та намір середовища в реальному часі.

Цей контекстний розуміння дозволяє ORION визначити, чи представляє дія легітимний робочий процес чи справжній ризик. Замість того, щоб затоплювати команди попередженнями, які вимагають ручного перегляду, система розроблена для автономного запобігання шкідливому витоку даних до того, як це відбувається, дозволяючи нормальну діяльність продовжуватися без перерв.

Зосереджуючись на намірі та контексті, а не на статичних правилах, ORION має на меті суттєво зменшити хибні позитиви, одночасно ідентифікуючи інциденти, яких традиційні інструменти захисту від втрати даних часто не виявляють. Компанія описує це як перехід від реактивного виконання до проактивного запобігання.

Початковий Імпульс у Високих Ставках Індустріях

За словами компанії, ORION вже використовується підприємствами-клієнтами в таких секторах, як фінанси, охорона здоров’я та технології. Ці галузі зазнають інтенсивного регуляторного тиску та обробляють великі об’єми високочутливої інформації, що робить їх ранніми приймачами більш просунутих моделей безпеки.

Нові фінанси будуть використані для прискорення розробки власної архітектури ORION, розширення команди інженерів штучного інтелекту та безпеки, а також масштабування маркетингових зусиль для задоволення зростаючого попиту підприємств. Стратегічна участь IBM також свідчить про потенційні майбутні інтеграції та партнерства підприємств.

Партнер Norwest Дейв Зільберман описав ORION як компанію, яка перевизначає спосіб захисту підприємствами даних, підкресливши, що автономний, контекстно-залежний захист представляє структурний зсув, а не інкрементальне покращення.

Створена Безпековими та Продуктовими Ветеранами

ORION була заснована у 2024 році генеральним директором Нітаем Мілнером та технічним директором Джонатаном Крейнером. Мілнер раніше обіймав посаду лідера продукту в Epsagon, яку придбала Cisco, тоді як Крейнер очолював ініціативи з безпеки застосунків у WalkMe. Їхні спільні знання в галузі спостереження, безпеки застосунків та програмного забезпечення підприємств допомогли сформувати фокус ORION на автоматизації, точності та операційній простоті.

З самого початку компанія мала на меті ліквідувати необхідність постійного налаштування політики та втручання людини. Ця філософія дизайну відображена в платформі, призначеній для безперервної роботи на задньому плані, адаптації до еволюції поведінки без потреби в тому, щоб команди з безпеки працювали як повноцінні письменники правил.

Ширші Імплікації для Безпеки Даних

Підхід ORION відображає ширший зсув, який відбувається в сфері безпеки підприємств, оскільки дані стають більш рухливими та важчими для визначення. Конфіденційна інформація тепер постійно переміщується через хмарі, інструменти співпраці, API та системи штучного інтелекту способами, які часто неможливо передбачити заздалегідь. У такому середовищі моделі безпеки, побудовані навколо статичних правил та попередньо визначених припущень, все більше напружені.

Когда штучний інтелект все більше впроваджується у повсякденні робочі процеси, захист даних переходить до систем, які можуть інтерпретувати контекст та намір, а не просто виконувати політику. Замість того, щоб намагатися визначити кожну прийнятну дію заздалегідь, майбутні платформи безпеки, ймовірно, будуть зосереджені на вивченні нормальної поведінки та втручанні, коли діяльність суттєво відхиляється від неї. Це дзеркально відображає попередні переходи в кібербезпеці, де поведінкове виявлення замінило жорсткі, орієнтовані на підписи підходи.

Ширша імплікація полягає у зміні того, як працюють команди з безпеки. Менше часу витрачається на підтримку правил та переслідування попереджень, а більше часу витрачається на нагляд за автоматизованими системами та управління ризиком на вищому рівні. Коли ця модель стає більш поширеною, захист від втрати даних може еволюціонувати від реактивного контролю до безперервного, адаптивного шару, який краще відповідає тому, як сучасні організації насправді працюють.