Le Moteur de Connaissances de Crogl : Une Avancée Majeure de l'IA qui Pourrait Remodeler la Cybersécurité
Le Principal Goulot d'Étranglement de la Cybersécurité : Pourquoi le Moteur de Connaissances de Crogl, Basé sur l'IA, Est Important
Les équipes de cybersécurité sont submergées d'alertes. Les entreprises font face à un déluge de plus de 4 500 alertes de sécurité par jour, mais les solutions automatisées ne permettent aux analystes d'en examiner qu'une fraction. Résultat ? Des menaces critiques passent entre les mailles du filet, et les équipes de sécurité se retrouvent dépassées, inefficaces et exposées.
Crogl, une startup spécialisée dans la gestion des risques de cybersécurité, est entrée dans la bataille avec un potentiel atout majeur : un moteur de connaissances qui examine de manière autonome chaque alerte à grande échelle, libérant ainsi les analystes de sécurité pour des opérations stratégiques. Soutenue par un nouveau tour de financement de série A de 25 millions de dollars mené par Menlo Ventures, Crogl se positionne comme un multiplicateur de force essentiel dans les opérations de sécurité.
Comment Fonctionne le Moteur de Connaissances de Crogl
Les solutions de sécurité traditionnelles se concentrent sur le filtrage des alertes, laissant des milliers d'entre elles sans analyse. L'approche de Crogl est différente : elle examine chaque alerte, automatisant le processus grâce à une IA qui apprend continuellement les processus de sécurité uniques d'une organisation. Voici ce qui la distingue :
- Aucune Normalisation de Schéma Requise : Contrairement aux solutions existantes, le système de Crogl ne nécessite pas de codage manuel ni de création de playbooks.
- IA Contrôlée par l'Entreprise : Contrairement aux solutions SaaS qui exigent que les organisations envoient des données à des serveurs externes, Crogl permet aux entreprises de conserver le contrôle total de leur posture de sécurité.
- Documentation Auditée et Automatisée : Chaque action est enregistrée, assurant la conformité et maintenant la connaissance institutionnelle.
- Intégration Inter-Outils : Le moteur de connaissances crée une couche sémantique unifiée à travers des outils de sécurité et des sources de données disparates, éliminant ainsi la fragmentation.
Pourquoi les Leaders de la Sécurité S'y Intéressent
Selon Paul Criscuolo, vice-président de l'ingénierie de la sécurité chez Workday, le moteur de connaissances de Crogl permet aux analystes juniors de gérer des flux de travail de sécurité complexes qui nécessitaient auparavant l'expertise de seniors. Ce changement est crucial alors que les organisations sont confrontées à une pénurie de talents en cybersécurité, tandis que les cybermenaces gagnent en complexité.
Le cofondateur et PDG de Crogl, Monzy Merza, décrit la technologie comme une "armure Iron Man" pour les analystes de sécurité. "Filtrer les alertes n'est pas la solution. Chaque alerte doit être analysée", déclare Merza. "Notre produit agit comme un multiplicateur de force, permettant aux équipes de sécurité de gérer les incidents à une échelle sans précédent."
Comment Crogl Se Compare à Ses Concurrents
Crogl entre dans un domaine concurrentiel où l'automatisation de la sécurité pilotée par l'IA est un foyer d'innovation. Des acteurs majeurs comme Splunk, IBM, CrowdStrike et Palo Alto Networks ont déjà investi massivement dans l'automatisation SOC basée sur l'IA. Parallèlement, des startups telles que Protect AI et TrojAI émergent avec des solutions de sécurité similaires alimentées par l'IA.
Où Crogl vise à se différencier :
- Sans Code, Sans SaaS : Contrairement à la plupart des outils de sécurité pilotés par l'IA, Crogl n'exige pas des clients qu'ils envoient des données à des clouds tiers ou qu'ils créent des playbooks de codage complexes.
- Évolutivité Sans Complexité : Les solutions d'automatisation traditionnelles nécessitent une personnalisation importante ; L'IA de Crogl apprend et s'adapte au paysage de sécurité unique d'une entreprise sans intervention manuelle.
- Une IA Qui Fonctionne Comme un Analyste Expert : Au lieu de simplement faire surface des anomalies, le moteur de connaissances de Crogl examine activement les alertes, réduisant ainsi le besoin de triage humain.
Point de Vue de l'Investisseur : La Course à l'Armement de la Sécurité de l'IA Ne Fait Que Commencer
Avec 25 millions de dollars de nouveaux fonds, Crogl entre sur un marché de la cybersécurité qui devrait dépasser les 300 milliards de dollars dans les années à venir. Les investisseurs institutionnels parient sur l'automatisation comme prochaine frontière de la cybersécurité.
Pourquoi les Investisseurs Sont Attentifs
- Un Marché Désespéré d'Efficacité : Les équipes de sécurité sont dépassées, et les organisations recherchent des solutions d'automatisation qui ne nécessitent pas une intervention humaine coûteuse.
- Potentiel de ROI Élevé : En réduisant la fatigue liée aux alertes et en augmentant l'efficacité de l'enquête, Crogl offre un retour sur investissement tangible pour les entreprises.
- Accélération de la Pénurie de Talents : La demande d'analystes de sécurité qualifiés dépassant l'offre, les outils alimentés par l'IA qui comblent le déficit d'expertise deviennent indispensables.
Tim Tully de Menlo Ventures, qui a dirigé le cycle de financement, a souligné que la technologie de Crogl va au-delà de l'automatisation - elle "apprend, s'adapte et fonctionne avec l'intelligence collective de tout un SOC".
Quelles Sont les Prochaines Étapes ? Prédictions de l'Impact Futur de Crogl
Le succès de Crogl dépend de sa capacité à prouver que son moteur de connaissances peut gérer les opérations de sécurité à grande échelle tout en apportant des améliorations mesurables en matière de réduction des risques. S'il réussit, voici ce qui pourrait suivre :
1. Un Passage à des SOC Entièrement Autonomes
L'IA gérant davantage de flux de travail de sécurité, les organisations peuvent évoluer vers des SOC pilotés par l'IA où les analystes humains se concentrent exclusivement sur la stratégie et la réponse aux menaces de haut niveau.
2. Pression sur les Titulaires pour S'Adapter
Si le modèle de Crogl s'avère efficace, les fournisseurs de sécurité établis devront accélérer leurs propres efforts d'automatisation pilotés par l'IA, intensifiant ainsi la course à l'armement de la cybersécurité.
3. Cible d'Acquisition ou Géant Indépendant ?
En tant qu'acteur pionnier dans l'enquête sur les alertes pilotée par l'IA, Crogl pourrait devenir une cible d'acquisition de choix pour un géant de la cybersécurité - ou il pourrait se tailler une position dominante en tant qu'acteur indépendant.
4. Expansion Au-Delà de la Cybersécurité
En cas de succès, le modèle de moteur de connaissances de Crogl pourrait être appliqué au-delà de la cybersécurité - en automatisant potentiellement les enquêtes dans la détection des fraudes, la conformité et l'évaluation des risques dans tous les secteurs.
Une Nouvelle Norme pour les Opérations de Cybersécurité ?
Le lancement de Crogl signale un changement de paradigme potentiel dans les opérations de cybersécurité. Si son moteur de connaissances tient ses promesses, il pourrait redéfinir la manière dont les entreprises gèrent les cybermenaces, passant du filtrage réactif des alertes à une enquête proactive pilotée par l'IA. Bien que la concurrence soit féroce, l'approche unique de Crogl en matière d'automatisation, de contrôle total de l'entreprise et d'augmentation des capacités des analystes le positionne comme un concurrent sérieux dans la course à la sécurisation du monde numérique.