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La nouvelle application AI Observability, les fonctionnalités d’ingénierie de détection et les détections natives des flux permettent aux entreprises de tirer davantage parti de leur télémétrie existante, sans ajouter une nouvelle pile technologique fermée

Cribl, la plateforme d’IA dédiée à la télémétrie, annonce de nouvelles capacités de sécurité conçues pour aider les entreprises à mieux comprendre leurs usages de l’IA, renforcer leurs capacités de détection et accélérer leurs opérations de sécurité à partir de leur télémétrie existante. La nouvelle application AI Observability aide les organisations à mieux maîtriser la consommation de tokens, les dépenses, l’adoption des modèles et les risques associés aux usages de l’IA dans les différentes équipes et applications. Les capacités étendues d’ingénierie de détection améliorent la couverture, tandis que les détections directement intégrées aux flux permettent d’identifier plus tôt des menaces identifiées avec un haut niveau de confiance, sans dupliquer la télémétrie ni reconstruire l’infrastructure sous-jacente à chaque nouvel outil.

« Les équipes de sécurité nous expliquent qu’elles ne veulent plus résoudre chaque nouveau problème en envoyant les mêmes données vers davantage de systèmes fermés », déclare Clint Sharp, cofondateur et CEO de Cribl. « Elles veulent disposer d’une visibilité sur les usages et les risques liés à l’IA en entreprise, renforcer leurs détections et conserver la flexibilité nécessaire pour travailler avec les outils et les environnements qu’elles utilisent déjà. Notre nouvelle approche consiste à maintenir les données ouvertes, appliquer les capacités de sécurité au-dessus de cette infrastructure et offrir aux équipes une voie d’évolution sans avoir à reconstruire leur pile technologique à chaque changement du marché. »

L’adoption de l’IA passe du stade de l’expérimentation à celui de l’infrastructure critique, plus rapidement que les entreprises ne parviennent à la gouverner. Beaucoup d’entreprises peinent encore à identifier les équipes et les applications qui utilisent chaque modèle, à mesurer l’impact de la consommation de tokens sur les coûts, à anticiper les pics de demande, à déterminer si certaines tâches pourraient être confiées à des modèles plus petits et moins coûteux, ou encore à repérer l’introduction de données sensibles dans les prompts. Les équipes de sécurité sont confrontées à une problématique similaire avec davantage de télémétrie, des menaces plus rapides et un nombre croissant d’outils déconnectés. La réponse par défaut du marché reste pourtant l’ajout d’un nouveau collecteur, d’une nouvelle copie des données et d’une nouvelle plateforme fermée.

À l’inverse, les nouvelles capacités de Cribl constituent une étape clé de la stratégie de plateforme de l’entreprise. Elles s’appuient sur l’AI Platform for Telemetry comme couche d’infrastructure fondamentale afin de proposer des applications directement accessibles aux clients, capables de répondre dès maintenant aux problèmes urgents des entreprises.

Comprendre les usages, les coûts et les risques liés à l’IA dans l’entreprise

La nouvelle application AI Observability de Cribl offre aux organisations une vue unifiée de l’activité liée à l’IA entre les modèles, les applications, les départements et les environnements. À partir de la télémétrie qui transite déjà par Cribl ou qui est conservée ailleurs, les équipes peuvent comparer les usages et les dépenses par modèle, application, département ou charge de travail. Elles peuvent également identifier les pics de demande, analyser la consommation de tokens entre les applications et repérer les charges de travail qui pourraient être confiées à un modèle plus petit et moins coûteux. Les équipes peuvent également détecter l’exposition de données sensibles dans les prompts et les traces, analyser les usages et les coûts, puis analyser des sessions complètes dans la durée. Ces opérations sont réalisées sans dupliquer les pipelines, sans payer pour extraire à nouveau les données de plateformes fermées et sans créer une dépendance supplémentaire à une pile technologique propriétaire.

Améliorer en continu l’ingénierie de détection entre les environnements

Les nouvelles capacités d’ingénierie de détection permettent à Cribl d’identifier plus intelligemment les événements pertinents au sein des données de télémétrie. S’appuyant sur la récente acquisition de CardinalOps par Cribl, elles associent les détections au cadre MITRE ATT&CK, révèlent les lacunes de couverture, identifient les règles défectueuses ou générant trop de bruit avant que leurs dysfonctionnements ne passent inaperçus et appliquent des workflows assistés par l’IA. Les contenus de détection peuvent ainsi être maintenus et améliorés au fil du temps, au lieu de perdre progressivement en efficacité. Les équipes bénéficient d’une vision plus claire de ce qui est couvert, de ce qui ne fonctionne plus et des domaines sur lesquels concentrer leurs efforts à l’échelle d’un environnement de sécurité plus large que celui qu’un seul SIEM peut observer.

Générer des signaux de sécurité à haut niveau de confiance directement dans les flux

Cribl introduit des détections natives des flux dans Cribl Stream, afin de permettre aux équipes d’identifier des événements et des conditions à haut niveau de confiance à partir d’une télémétrie normalisée et enrichie au fil de son passage dans le pipeline. Conçues pour détecter notamment des indicateurs connus comme malveillants, des violations de politiques, des événements canaris et d’autres signaux élémentaires, ces détections permettent de générer des alertes, d’orienter les données vers les bons outils ou d’accélérer le traitement des informations critiques, tout en réduisant les volumes envoyés vers les niveaux d’analyse les plus coûteux.

« Avec le modèle de plateforme de Cribl, les solutions d’AI Observability et de SIEM ne constituent pas des environnements fermés et distincts. Ce sont des applications capables de s’appuyer sur différents environnements de stockage, au-dessus de l’infrastructure de télémétrie de Cribl », déclare Chris DePuy, cofondateur et analyste chez 650 Group. « Le SIEM devient une application parmi d’autres plutôt que le centre de l’architecture, tandis que l’application AI Observability représente à elle seule une activité d’une ampleur suffisante pour constituer une entreprise à part entière. »

Les détections plus complexes continuent de s’appuyer sur un historique complet afin d’assurer la corrélation contextuelle des événements, les tests rétrospectifs, le threat hunting et les investigations. Les équipes gagnent ainsi en rapidité lorsque cela est nécessaire, sans renoncer au contexte indispensable à des décisions fiables.