Cribl da el salto al SIEM y estrena una pasarela para gestionar el consumo de IA
Cribl quiere ampliar su presencia más allá de la gestión de datos de TI y seguridad. Durante su conferencia CriblCon 26, celebrada en Chicago, la compañía ha presentado dos productos que extienden su plataforma hacia el SIEM y la gestión de infraestructura de inteligencia artificial.
El primero es Cribl Detect, con el que entra directamente en un mercado en el que compite con plataformas como Splunk, Microsoft Sentinel o Elastic Security. Su principal argumento es separar el análisis de la ubicación de los datos: puede generar detecciones mientras la telemetría circula y realizar búsquedas federadas sobre información almacenada en diferentes entornos, sin necesidad de centralizarla previamente en el SIEM.
Detect incorpora también gestión de la postura de detección para identificar carencias de cobertura, fuentes de telemetría ausentes o reglas que no funcionan correctamente, además de capacidades de IA para apoyar las investigaciones. Cribl asegura que su arquitectura puede reducir hasta un 50 % el coste frente a otros SIEM, una estimación de la propia compañía.
El lanzamiento continúa la expansión de Cribl hacia las operaciones de seguridad. En los últimos meses adquirió CardinalOps, especializada en ingeniería de detección, y activos de Radiant Security relacionados con el análisis y la resolución de alertas mediante IA.
Controlar qué modelo de IA utilizar
La segunda novedad presentada en CriblCon es StreamAI, una pasarela que traslada una filosofía similar al uso de la inteligencia artificial. En lugar de vincular las aplicaciones a un único modelo, analiza cada petición y puede dirigirla hacia diferentes modelos propietarios o abiertos en función de factores como la tarea, el rendimiento o el coste.
La plataforma permite establecer presupuestos y límites de consumo, así como cambiar de modelo cuando se alcanza el máximo establecido. También incorpora controles para ocultar información sensible, registrar las peticiones y supervisar el consumo de tokens.
Cribl basa parte de esta selección en SecIT Bench, un benchmark desarrollado para comparar modelos en tareas de TI y seguridad. Según sus propias pruebas, algunos ofrecen diferencias relativamente pequeñas en precisión, pero variaciones de hasta 20 veces en el coste.
Con Detect y StreamAI, Cribl traslada a dos nuevos ámbitos la idea sobre la que ha construido buena parte de su negocio: separar los datos de las herramientas que los consumen y decidir dónde procesarlos en función de las necesidades y el coste. En seguridad, esto supone poder detectar e investigar sin llevar necesariamente toda la telemetría al SIEM; en IA, evitar que cada aplicación dependa de un único modelo.
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