DataBahn.ai, AI-आधारित डेटा आर्किटेक्चर आणि पाइपलाइन व्यवस्थापनातील एक अग्रणी कंपनी आहे, ज्याने ‘रीफ’ (Reef) सादर केले आहे. हे एक नविनतम सोल्यूशन आहे, जे मोठ्या प्रमाणात वेगाने वाढणाऱ्या सुरक्षा टेलीमेट्री डेटाला (security telemetry data) कृती करण्यायोग्य माहितीमध्ये रूपांतरित करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे. जेव्हा आणि जिथे गरज असेल तिथे अचूक माहिती पुरवते.
न वापरलेल्या सुरक्षा डेटाचे आव्हान
आजच्या डिजिटल युगात, संस्था मोठ्या प्रमाणात सुरक्षा-संबंधित डेटा जमा करतात, जो आकारात पेटाबाइट्सपर्यंत पोहोचतो. या डेटामध्ये त्यांच्या IT इन्फ्रास्ट्रक्चरमधील (IT infrastructure) विविध स्त्रोतांकडून लॉग, अलर्ट आणि टेलीमेट्री डेटा (telemetry data) समाविष्ट असतो. परंतु, वस्तुस्थिती अशी आहे की या डेटाचा फक्त काही भाग, सामान्यतः 5% पेक्षा कमी भाग विश्लेषित केला जातो. यामुळे संभाव्य गंभीर माहितीचा एक महत्त्वपूर्ण भाग न वापरलेला राहतो, ज्यामुळे महत्त्वाचे सुरक्षा धोके (security signals) चुकण्याची शक्यता वाढते.
या समस्येचे कारण डेटाचे प्रचंड प्रमाण आणि जटिलता आहे. सुरक्षा टीम्स सतत येणाऱ्या अलर्ट आणि लॉगमुळे त्रस्त असतात, त्यामुळे सर्वात महत्त्वाच्या घटनांना ओळखणे आणि प्राधान्य देणे कठीण होते. पारंपरिक सुरक्षा माहिती आणि इव्हेंट व्यवस्थापन (SIEM) प्रणाली डेटाचा वेग आणि प्रमाण राखण्यासाठी संघर्ष करतात, परिणामी अलर्टमुळे थकवा येतो आणि धोके चुकतात.
शिवाय, संदर्भाच्या अभावामुळे (lack of context) वैयक्तिक घटनांचे महत्त्व समजून घेणे कठीण होते. विविध स्त्रोतांकडून डेटा एकत्रित करण्याची आणि त्याला संबंधित माहितीने समृद्ध करण्याची क्षमता नसल्यामुळे, सुरक्षा विश्लेषकांना (security analysts) व्यक्तिचलितपणे माहिती जोडावी लागते, जी वेळखाऊ आणि त्रुटी-प्रवण प्रक्रिया आहे.
रीफ: डेटाचे कृती करण्यायोग्य माहितीमध्ये रूपांतरण
DataBahn.ai चे रीफ सुरक्षा डेटापासून कृती करण्यायोग्य माहिती (actionable intelligence) काढण्यासाठी एक व्यापक उपाय प्रदान करून या आव्हानांना सामोरे जाते. रीफ एक बुद्धिमान फिल्टर म्हणून कार्य करते, आवाज कमी करते आणि रिअल टाइममध्ये (real time) सर्वात मौल्यवान डेटा ओळखते आणि त्याला प्राधान्य देते. हे या डेटामध्ये संदर्भित माहिती (contextual information) समाविष्ट करते, ज्यामुळे सुरक्षा विश्लेषकांना घटनांचे महत्त्व समजून घेणे आणि योग्य ती कारवाई करणे सोपे होते.
रीफची मुख्य वैशिष्ट्ये:
- बुद्धिमान फिल्टरिंग (Intelligent Filtering): रीफ मशीन लर्निंग अल्गोरिदमचा (machine learning algorithms) वापर करून उच्च-मूल्याचा डेटा त्याच्या प्रासंगिकतेवर (relevance) आणि संभाव्य परिणामावर आधारित ओळखतो आणि त्याला प्राधान्य देतो. हे सुरक्षा टीम्सना सर्वात गंभीर घटनांवर लक्ष केंद्रित करण्यास, अलर्टमुळे येणारा थकवा कमी करण्यास आणि धोक्यांना प्रतिसाद देण्याची त्यांची क्षमता सुधारण्यास मदत करते.
- संदर्भात्मक समृद्धता (Contextual Enrichment): रीफ विविध स्त्रोतांकडून संदर्भित माहितीसह सुरक्षा डेटा समृद्ध करते, जसे की थ्रेट इंटेलिजन्स फीड्स (threat intelligence feeds), ॲसेट डेटाबेस (asset databases) आणि युजर डिरेक्टरीज (user directories). हे सुरक्षा विश्लेषकांना घटनांचे अधिक संपूर्ण चित्र प्रदान करते, ज्यामुळे त्यांना अधिक माहितीपूर्ण निर्णय घेता येतात.
- रिअल-टाइम विश्लेषण (Real-Time Analysis): रीफ रिअल टाइममध्ये सुरक्षा डेटाचे विश्लेषण करते, ज्यामुळे सुरक्षा टीम्सना संभाव्य धोक्यांबद्दल त्वरित माहिती मिळते. हे त्यांना घटनांना त्वरित प्रतिसाद देण्यास आणि मोठ्या समस्यांमध्ये वाढ होण्यापासून रोखण्यास अनुमती देते.
- सहज एकत्रीकरण (Seamless Integration): रीफ SIEM प्रणाली, डेटा लेक्स (data lakes) आणि इतर सुरक्षा साधनांसह विद्यमान सुरक्षा इन्फ्रास्ट्रक्चरमध्ये (security infrastructure) सहजपणे एकत्रित होते. यामुळे संस्थांना रीफला त्यांच्या विद्यमान सुरक्षा कार्यप्रणालीमध्ये समाविष्ट करणे सोपे होते.
मॉडेल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) सर्व्हरची शक्ती
रीफच्या केंद्रस्थानी DataBahn.ai चा मॉडेल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) सर्व्हर आहे. MCP सर्व्हर संदर्भात्मक माहितीसाठी (contextual information) एक मध्यवर्ती भांडार म्हणून कार्य करतो, रीफला सुरक्षा घटनांना समृद्ध करण्यासाठी आणि अर्थपूर्ण माहिती प्रदान करण्यासाठी आवश्यक डेटा पुरवतो.
MCP सर्व्हर संदर्भात्मक माहिती गोळा करण्यासाठी आणि जतन करण्यासाठी विविध तंत्रांचा वापर करतो, ज्यात खालील गोष्टींचा समावेश आहे:
- डेटा इंटिग्रेशन (Data Integration): MCP सर्व्हर संदर्भात्मक माहिती गोळा करण्यासाठी विविध डेटा स्त्रोतांशी एकत्रित होतो, जसे की थ्रेट इंटेलिजन्स फीड्स, ॲसेट डेटाबेस आणि युजर डिरेक्टरीज.
- मशीन लर्निंग (Machine Learning): MCP सर्व्हर लॉग आणि ईमेलसारख्या असंरचित डेटा स्त्रोतांकडून (unstructured data sources) संदर्भात्मक माहिती स्वयंचलितपणे काढण्यासाठी मशीन लर्निंग अल्गोरिदमचा वापर करतो.
- डेटा गव्हर्नन्स (Data Governance): संदर्भात्मक माहिती अचूक, पूर्ण आणि अद्ययावत आहे याची खात्री करण्यासाठी MCP सर्व्हर डेटा गव्हर्नन्स धोरणे लागू करतो.
MCP सर्व्हर रीफला संदर्भात्मक माहितीचा एक व्यापक आणि अद्ययावत स्त्रोत पुरवून, सुरक्षा विश्लेषकांना माहितीपूर्ण निर्णय घेण्यासाठी आवश्यक असलेली माहिती प्रदान करण्यास सक्षम करतो.
Cruz AI इंटिग्रेशन: डेटा इंजिनिअरिंग सुलभ करणे
रीफ DataBahn.ai च्या Cruz AI सोबत अखंडपणे एकत्रित होते, जे डेटा पाइपलाइन (data pipelines) तयार करण्याची आणि व्यवस्थापित करण्याची प्रक्रिया स्वयंचलित करणारे डेटा इंजिनिअरिंग प्लॅटफॉर्म आहे. हे एकत्रीकरण वापरकर्त्यांना एकट्या सूचनेद्वारे कॉन्फिगरेशन (configuration), इन्व्हेंटरी (inventory) आणि विसंगती (anomaly) माहिती सहजपणे शोधण्याची परवानगी देते, ज्यामुळे त्यांना जलद आणि अधिक माहितीपूर्ण निर्णय घेता येतात.
Cruz AI विविध स्त्रोतांकडून डेटा काढण्याची, रूपांतरित करण्याची आणि रीफमध्ये लोड करण्याची (ETL) प्रक्रिया सुलभ करते. यामुळे डेटा इंजिनिअर्सवरील (data engineers) भार कमी होतो, ज्यामुळे ते अधिक धोरणात्मक कार्यांवर लक्ष केंद्रित करू शकतात.
मिनिटांपासून सेकंदांपर्यंत: डेटा शोधाला गती
पारंपारिक डेटा शोध प्रक्रिया (data search processes) वेळखाऊ असू शकते, आवश्यक माहिती मिळवण्यासाठी 5 ते 60 मिनिटे लागतात. रीफमुळे डेटा शोधण्याचा वेळ काही सेकंदांपर्यंत कमी होतो. गतीमधील हे मोठे सुधार सुरक्षा विश्लेषकांना घटनांची त्वरित तपासणी करण्यास आणि वेळेत धोक्यांना प्रतिसाद देण्यास अनुमती देते.
रीफची गती केंद्रीकृत, शोधण्यायोग्य मेटाडेटा लेयरच्या (metadata layer) वापरामुळे आहे, जी सर्व स्त्रोतांकडून टेलीमेट्री डेटा एकत्रित करते. हे सुरक्षा विश्लेषकांना लॉग आणि अलर्टच्या ढिगाऱ्यातून न जाता आवश्यक डेटा त्वरित शोधण्याची परवानगी देते.
मजबूत पायावर आधारित: सुरक्षा डेटा आर्किटेक्चर
रीफ DataBahn.ai च्या मॉड्यूलर सुरक्षा डेटा आर्किटेक्चरवर (modular security data architecture) आधारित आहे, जे सुरक्षा डेटा व्यवस्थापित करण्यासाठी एक एकीकृत प्लॅटफॉर्म प्रदान करते. हे आर्किटेक्चर सर्व स्त्रोतांकडून टेलीमेट्री डेटा एका शोधण्यायोग्य मेटाडेटा लेयरमध्ये केंद्रीकृत करते, ज्यामुळे तो SOC विश्लेषक (SOC analysts), थ्रेट हंटर्स (threat hunters), इन्फ्रास्ट्रक्चर टीम्स (infrastructure teams), ऑडिटर्स (auditors) आणि AI सिस्टीम्ससाठी (AI systems) देखील प्रवेशयोग्य आणि उपयुक्त ठरतो.
सुरक्षा डेटा आर्किटेक्चर स्केलेबल (scalable) आणि लवचिक (flexible) बनविण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे, ज्यामुळे संस्था त्यांच्या विशिष्ट गरजेनुसार ते स्वीकारू शकतात. हे विविध डेटा स्त्रोतांना आणि सुरक्षा साधनांना समर्थन देते, ज्यामुळे ते विद्यमान सुरक्षा वातावरणात एकत्रित करणे सोपे होते.
रीफ: जिथे लॉग एक कथा सांगतात
DataBahn.ai यावर जोर देते की रीफ हे केवळ डेटा लेक (data lake) किंवा डेटा स्वॅम्प (data swamp) नाही, जे निष्क्रिय स्टोरेज (passive storage) आणि कृतीक्षमतेच्या अभावामुळे दर्शविले जातात. रीफ ते ठिकाण आहे जिथे सिग्नल (signals) असतात, जिथे लॉग एक कथा सांगायला सुरुवात करतात.
सुरक्षा विश्लेषकांना सुरक्षा डेटापासून कृती करण्यायोग्य माहिती काढण्यासाठी आवश्यक साधने पुरवून, रीफ त्यांना धोके ओळखण्यास आणि त्यांना सक्रियपणे प्रतिसाद देण्यास मदत करते. हे संस्थांना सुरक्षा उल्लंघनाचा धोका कमी करण्यास आणि त्यांची एकूण सुरक्षा स्थिती सुधारण्यास मदत करू शकते.
नवोपक्रमासाठी बांधिलकी
रीफच्या लॉन्चसह, DataBahn.ai सुरक्षा डेटा ऑपरेशन्स (security data operations) सुलभ आणि विस्तारित करणारी अत्याधुनिक AI सोल्यूशन्स (AI solutions) प्रदान करण्याच्या आपल्या बांधिलकीची पुष्टी करते. रीफ सध्याच्या सुरक्षा डेटा आर्किटेक्चर ग्राहकांसाठी आणि AI सह निरीक्षणाची क्षमता (observability) ऑप्टिमाइझ (optimize) करू पाहणाऱ्या, खर्च कमी करू पाहणाऱ्या आणि सुरक्षा परिणाम सुधारू पाहणाऱ्या उद्योगांसाठी एक अंतर्दृष्टी स्तर (insights layer) ॲड-ऑन (add-on) म्हणून त्वरित उपलब्ध आहे.
सुरक्षा माहितीचे भविष्य
DataBahn.ai चे रीफ सुरक्षा माहितीच्या उत्क्रांतीमध्ये एक महत्त्वपूर्ण पाऊल दर्शवते. मोठ्या प्रमाणात सुरक्षा डेटाला कृती करण्यायोग्य माहितीमध्ये रूपांतरित करून, रीफ सुरक्षा टीम्सना जलद आणि अधिक माहितीपूर्ण निर्णय घेण्यास सक्षम करते, ज्यामुळे अधिक सुरक्षित डिजिटल वातावरण तयार होते.