DataBahn.ai は、AI 主導のデータアーキテクチャとパイプライン管理の最前線に立つ企業であり、最近、高速セキュリティテレメトリの膨大な量を、必要な時に必要な場所で実用的なインテリジェンスに変換するように設計された、画期的なソリューションである Reef を発表しました。
未活用のセキュリティデータの課題
今日のデジタル環境において、組織はセキュリティ関連のデータを大量に蓄積しており、そのサイズはペタバイトに達することも珍しくありません。このデータには、IT インフラストラクチャ全体のさまざまなソースからのログ、アラート、テレメトリが含まれます。しかし、現実には、このデータのごく一部、通常は 5% 未満しか分析されていません。これにより、潜在的に重要な情報の大部分が未利用のままとなり、重要なセキュリティシグナルを見逃すリスクが高まります。
問題は、データの量と複雑さです。セキュリティチームは、絶え間ないアラートとログの流れに圧倒されることが多く、最も重要なイベントを特定して優先順位を付けるのが困難になっています。従来のセキュリティ情報およびイベント管理 (SIEM) システムは、データのペースと量に対応するのに苦労することが多く、その結果、アラート疲労と脅威の見逃しが発生します。
さらに、コンテキストの欠如により、個々のイベントの重要性を理解することが困難になります。さまざまなソースからのデータを関連付け、関連情報で強化する機能がなければ、セキュリティアナリストはパズルを手動で組み立てる必要があり、時間のかかる、エラーが発生しやすいプロセスになります。
Reef：データを実用的なインテリジェンスに変換
DataBahn.ai の Reef は、セキュリティデータから実用的なインテリジェンスを抽出するための包括的なソリューションを提供することで、これらの課題に対応します。Reef はインテリジェントなフィルターとして機能し、ノイズをふるい分け、最も価値のあるデータをリアルタイムで特定して優先順位を付けます。このデータをコンテキスト情報で強化し、セキュリティアナリストがイベントの重要性を理解し、適切なアクションを実行しやすくします。
Reef の主な機能は次のとおりです。
- インテリジェントフィルタリング: Reef は機械学習アルゴリズムを使用して、関連性と潜在的な影響に基づいて、価値の高いデータを特定して優先順位を付けます。これにより、セキュリティチームは最も重要なイベントに集中し、アラート疲労を軽減し、脅威に対応する能力を向上させることができます。
- コンテキストの強化: Reef は、脅威インテリジェンスフィード、資産データベース、ユーザーディレクトリなど、さまざまなソースからのコンテキスト情報でセキュリティデータを強化します。これにより、セキュリティアナリストはイベントのより完全な全体像を把握し、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。
- リアルタイム分析: Reef はセキュリティデータをリアルタイムで分析し、潜在的な脅威に関する即時の洞察をセキュリティチームに提供します。これにより、インシデントに迅速に対応し、より大きな問題にエスカレートするのを防ぐことができます。
- シームレスな統合: Reef は、SIEM システム、データレイク、その他のセキュリティツールなど、既存のセキュリティインフラストラクチャとシームレスに統合します。これにより、組織は Reef を既存のセキュリティワークフローに簡単に組み込むことができます。
Model Context Protocol (MCP) サーバーのパワー
Reef の中心にあるのは、DataBahn.ai の Model Context Protocol (MCP) サーバーです。MCP サーバーは、コンテキスト情報の中央リポジトリとして機能し、Reef にセキュリティイベントを強化し、意味のある洞察を提供するために必要なデータを提供します。
MCP サーバーは、次のようないくつかの手法を使用して、コンテキスト情報を収集および維持します。
- データ統合: MCP サーバーは、脅威インテリジェンスフィード、資産データベース、ユーザーディレクトリなど、さまざまなデータソースと統合して、コンテキスト情報を収集します。
- 機械学習: MCP サーバーは機械学習アルゴリズムを使用して、ログや電子メールなどの構造化されていないデータソースからコンテキスト情報を自動的に抽出します。
- データガバナンス: MCP サーバーはデータガバナンスポリシーを実施して、コンテキスト情報が正確、完全、最新であることを保証します。
MCP サーバーは、包括的で最新のコンテキスト情報のソースへのアクセスを Reef に提供することにより、Reef がセキュリティアナリストに情報に基づいた意思決定を行うために必要な洞察を提供できるようにします。
Cruz AI 統合：データエンジニアリングの合理化
Reef は、データパイプラインの構築と管理のプロセスを自動化するデータエンジニアリングプラットフォームである DataBahn.ai の Cruz AI とシームレスに統合されます。この統合により、ユーザーは単一の命令で構成、インベントリ、および異常情報を簡単に検出できるため、より迅速かつ情報に基づいた意思決定を行うことができます。
Cruz AI は、さまざまなソースから Reef へのデータの抽出、変換、ロード (ETL) プロセスを簡素化します。これにより、データエンジニアの負担が軽減され、より戦略的なタスクに集中できるようになります。
数分から数秒へ：データ検索の高速化
従来のデータ検索プロセスは時間がかかり、必要な情報を取得するのに 5 分から 60 分かかることがよくあります。Reef を使用すると、データ検索時間がわずか数秒に短縮されます。この速度の劇的な向上により、セキュリティアナリストはインシデントを迅速に調査し、タイムリーに脅威に対応することができます。
Reef の速度は、すべてのソースからのテレメトリデータを統合する集中型の検索可能なメタデータレイヤーの使用によるものです。これにより、セキュリティアナリストは、大量のログやアラートを調べることなく、必要なデータをすばやく見つけることができます。
堅牢な基盤の上に構築：セキュリティデータアーキテクチャ
Reef は、セキュリティデータの管理のための統合プラットフォームを提供する DataBahn.ai のモジュール式セキュリティデータアーキテクチャ上に構築されています。このアーキテクチャは、すべてのソースからのテレメトリデータを検索可能なメタデータレイヤーに集中させ、SOC アナリスト、脅威ハンター、インフラストラクチャチーム、監査人、さらには AI システムにとってもアクセス可能で有用なものにします。
セキュリティデータアーキテクチャは、スケーラブルで柔軟性があるように設計されており、組織は特定のニーズに合わせて調整できます。さまざまなデータソースとセキュリティツールをサポートしており、既存のセキュリティ環境への統合が簡単です。
Reef：ログが物語を語る場所
DataBahn.ai は、Reef は単なるデータレイクまたはデータスワンプではなく、受動的なストレージとアクション可能性の欠如を特徴とするものだと強調しています。Reef は信号が存在する場所であり、ログが物語を語り始める場所です。
Reef は、セキュリティアナリストにセキュリティデータから実用的なインテリジェンスを抽出するために必要なツールを提供することにより、脅威を事前に特定して対応するのに役立ちます。これは、組織がセキュリティ侵害のリスクを軽減し、全体的なセキュリティ体制を改善するのに役立ちます。
イノベーションへのコミットメント
DataBahn.ai は、Reef の発売により、セキュリティデータ運用の簡素化と拡大を支援する最先端の AI ソリューションを提供することへのコミットメントを再確認します。Reef は、既存のセキュリティデータアーキテクチャの顧客、および AI を使用して可観測性を最適化し、コストを削減し、セキュリティ成果を向上させようとしている企業向けに、インサイトレイヤーのアドオンとしてすぐに利用できます。
セキュリティインテリジェンスの未来
DataBahn.ai の Reef は、セキュリティインテリジェンスの進化における重要な一歩です。Reef は、大量のセキュリティデータを実用的な洞察に変換することにより、セキュリティチームがより迅速かつ情報に基づいた意思決定を行うことを支援し、最終的にはより安全なデジタル環境につながります。