Cribl ha anunciado funciones para la observabilidad de IA, ingeniería de detección y detecciones directamente en el flujo de datos. Los datos de telemetría existentes deben convertirse en visibilidad, mejores tasas de detección y respuestas más rápidas a incidentes sin necesidad de plataformas cerradas adicionales.
Cribl, proveedor de una plataforma para el procesamiento de datos de telemetría, ha presentado nuevas funciones de seguridad orientadas al uso de inteligencia artificial. Las ampliaciones incluyen una aplicación de AI Observability, capacidades mejoradas en ingeniería de detección y las denominadas detecciones nativas del flujo (stream-native detections). El objetivo es transformar los datos de telemetría existentes en conocimientos y opciones de actuación sin que las empresas tengan que construir sistemas aislados adicionales o replicar datos.
La rápida difusión de las aplicaciones de IA plantea a muchas organizaciones retos de gobernanza. A menudo faltan respuestas a preguntas básicas: ¿Qué equipos y aplicaciones utilizan qué modelos? ¿Cómo se relaciona el consumo de tokens con los costes? ¿Cuándo se producen picos de demanda? ¿Podrían modelos más pequeños asumir determinadas tareas? ¿Dónde se introducen datos sensibles en los prompts? Al mismo tiempo aumentan los volúmenes de datos de telemetría y la velocidad con la que surgen las amenazas. La respuesta de muchos proveedores hasta ahora ha consistido en introducir herramientas y copias de datos adicionales.
Cribl sitúa sus nuevas funciones como parte de una estrategia de plataforma basada en una infraestructura de telemetría compartida. Clint Sharp, cofundador y CEO de Cribl, declaró: “Los equipos de seguridad nos dicen que ya no quieren resolver cada nuevo problema enviando los mismos datos a aún más cajas cerradas. Quieren una visión transparente del uso de la IA en toda la empresa y de los riesgos existentes, mejores tasas de detección y la flexibilidad de trabajar con las herramientas y entornos que ya tienen.”
La nueva aplicación AI Observability pretende ofrecer una visión general de las actividades de IA a través de modelos, aplicaciones, departamentos y entornos. A partir de los datos de telemetría existentes, los equipos pueden evaluar el uso y el gasto por modelo, aplicación, departamento o carga de trabajo. Pueden ver los picos de demanda, seguir el consumo de tokens e identificar cargas de trabajo para las que podrían bastar modelos más pequeños. También se pueden detectar datos sensibles en prompts y traces, y examinar sesiones completas a lo largo del tiempo. No es necesario duplicar pipelines ni exportar datos de sistemas cerrados.
En el ámbito de la ingeniería de detección, Cribl recurre a funciones procedentes de la adquisición de CardinalOps. La plataforma alinea las detecciones con el marco MITRE ATT&CK, identifica lagunas de cobertura así como reglas defectuosas o que generan demasiadas falsas alarmas, y apoya el mantenimiento continuo del contenido de detección mediante flujos de trabajo asistidos por IA. Los equipos de seguridad obtienen así una visión del grado de cobertura y de las prioridades en un entorno que supera las capacidades de una única solución SIEM.
Además, Cribl introduce mecanismos de detección directamente en el flujo de datos. Los equipos pueden identificar condiciones dependientes de eventos y eventos relevantes para la seguridad a partir de datos de telemetría normalizados y enriquecidos mientras estos atraviesan la pipeline. Los mecanismos se dirigen a indicadores maliciosos conocidos, violaciones de políticas, eventos canary y desencadenantes similares. Los datos sospechosos pueden generar alertas, reenviarse o priorizarse, mientras se reduce el volumen de datos para análisis posteriores más profundos. Los análisis más complejos siguen apoyándose en datos históricos para correlaciones, pruebas retrospectivas, threat hunting e investigaciones forenses.
Chris DePuy, cofundador y analista de 650 Group, comentó: “Con el modelo de plataforma de Cribl, AI Observability y las soluciones SIEM ya no son áreas separadas por muros. Se trata de aplicaciones que pueden asentarse sobre distintos almacenes de datos y ejecutarse sobre la infraestructura de telemetría de Cribl. Así, SIEM se convierte en una aplicación más y deja de ser el centro de la arquitectura.”
Más información está disponible en el sitio de la empresa cribl.io. Cribl se fundó en 2018, cuenta con una plantilla predominantemente remota y mantiene una oficina en San Francisco. Según la empresa, la plataforma es utilizada por organizaciones que incluyen la mitad de las empresas Fortune 100.
El Dr. Jakob Jung es redactor jefe de Security Storage y Channel Germany. Lleva más de 20 años trabajando en el periodismo especializado en TI. A lo largo de su carrera ha colaborado con Computer Reseller News, Heise Resale, Informationweek, Techtarget (almacenamiento y centros de datos) y ChannelBiz. Además, colabora como freelance con numerosas publicaciones del sector de las TI, entre las que se incluyen Computerwoche, Channelpartner, IT-Business, Storage-Insider y ZDnet. Sus temas principales son el canal, el almacenamiento, la seguridad, los centros de datos, los sistemas ERP y CRM.
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