Databricks completa la adquisición de Panther: acelerando la era del lakehouse de seguridad

Hoy nos complace anunciar que Databricks ha completado oficialmente la adquisición de Panther, una plataforma de SOC de AI diseñada para operaciones de seguridad modernas. La ciberseguridad se ha transformado fundamentalmente en un problema de gestión de datos y AI. La capacidad de recopilar, retener y analizar datos a escala y en tiempo real es ahora el factor limitante en la rapidez con la que un SOC puede detectar y responder. Los atacantes están aprovechando la automatización y la AI para moverse más rápido, ocultarse dentro de volúmenes masivos de datos complejos y lanzar ataques de múltiples etapas cada vez más sofisticados en entornos de nube, identidad y SaaS. Para defender a las empresas modernas, los equipos de seguridad necesitan una arquitectura capaz de procesar petabytes de telemetría con un contexto continuo e inteligencia automatizada.

Los SIEM heredados se crearon hace más de una década en torno a una ingesta de datos limitada, compensaciones estrictas de muestreo, arquitecturas de computación rígidas y triaje manual de alertas. Limitado por los altos costos de computación y una potencia de procesamiento inflexible, este enfoque heredado simplemente no puede escalar para defenderse de las amenazas impulsadas por AI y los rápidos ataques de día cero. La industria necesita un nuevo paradigma. Databricks estableció ese paradigma con el lakehouse de seguridad: un lakehouse abierto y gobernado que unifica los datos de seguridad, TI y negocio en un solo lugar para que los equipos de SOC puedan ejecutar la detección, investigación y respuesta directamente sobre esos datos.

A principios de este año, Databricks presentó Lakewatch como nuestro SIEM agéntico creado sobre el lakehouse de seguridad. Hoy, la incorporación de Panther acelera drásticamente la visión del lakehouse de seguridad al aportar flujos de trabajo operativos de SOC maduros y probados, y más de 100 integraciones listas para usar directamente sobre la base de datos abiertos de Lakewatch.

Por qué los SIEM heredados se quedan cortos en la era agéntica

Durante años, los equipos de seguridad se han visto obligados a un compromiso imposible: ingestar todo y absorber los crecientes costos de SIEM y los resultados ruidosos, o ingestar menos para controlar los costos y dejar brechas en la cobertura. Cuando se activan las alertas, los analistas tienen que saltar entre herramientas desconectadas, uniendo manualmente registros de servicios en la nube, endpoints, proveedores de identidad y aplicaciones SaaS.

El lakehouse de seguridad elimina este compromiso al romper los silos de datos y unir la telemetría de seguridad, TI y negocio en una arquitectura abierta y gobernada. Con Lakewatch y Panther, los equipos de seguridad ya no tienen que elegir entre una gran escala de datos y flujos de trabajo rápidos y accionables. Obtienen ambos desde el primer día.

Lakewatch: la base de datos abiertos

Lakewatch es el producto principal que impulsa la base del lakehouse de seguridad, proporcionando el ecosistema de datos abiertos y de alta fidelidad necesario para poner en funcionamiento un SOC agéntico. Permite a las organizaciones recopilar, gobernar y analizar sin problemas telemetría de seguridad a escala de petabytes junto con datos de TI y de negocio en un formato de lakehouse abierto. Con Lakewatch y Panther trabajando en conjunto, los equipos de seguridad ya no solo recopilan datos. Despliegan agentes de AI autónomos y probados que realizan activamente el triaje de alertas, llevan a cabo búsquedas de amenazas y perfeccionan continuamente la lógica de detección.

Al ejecutarse de forma nativa en la plataforma Databricks Data + AI, Lakewatch proporciona:

• Retención a escala de petabytes: retenga meses o años de telemetría de alta fidelidad sin penalizaciones de licencia de SIEM de costo prohibitivo ni muestreo de datos forzado, lo que brinda a los agentes de AI la profundidad histórica completa necesaria para detectar ataques complejos de múltiples etapas.
• Contexto unificado: correlacione eventos de seguridad directamente con el contexto empresarial, como registros de HR, inventarios de activos y datos de negocio. Al integrar los agentes de AI de Panther directamente en Lakewatch, este rico contexto impulsa un triaje profundo y automatizado, ofreciendo una mayor calidad de señal y menos falsos positivos.
• Estándares abiertos: mantenga la propiedad y el gobierno de los datos de seguridad de su organización utilizando OCSF, Spark, Unity Catalog, Delta, Parquet y SQL. Esto evita el bloqueo de proveedores propietarios al tiempo que garantiza que su telemetría sea accesible al instante en todas sus herramientas de AI.
• Listo para agentes: los datos de seguridad, TI y negocio conviven en formatos abiertos, lo que hace que los datos gobernados en tiempo real sean inmediatamente accionables para que los agentes de AI listos para producción de Panther automaticen investigaciones, generen detección como código y agilicen las operaciones de SOC hoy mismo.

Panther: acelerando la visión del lakehouse de seguridad

Panther cierra la brecha entre los datos brutos del lakehouse y la ejecución de seguridad en tiempo real. Diseñado específicamente para equipos modernos y nativos de la nube, Panther combina prácticas de ingeniería de software y una lógica de detección profunda con flujos de trabajo de AI nativos integrados directamente en la capa de datos. En lugar de un resumen básico de alertas, los equipos de seguridad pueden desplegar agentes inteligentes que investigan activamente incidentes, redactan reglas de detección y ejecutan acciones de respuesta a la velocidad de las máquinas.

Capacidades clave que Panther aporta al lakehouse de seguridad:

• Detecciones como código: reemplace las reglas de SIEM gestionadas manualmente y los flujos de trabajo no gobernados centrados en la interfaz de usuario por ingeniería de detección. Los ingenieros de seguridad crean, prueban, controlan versiones y despliegan detecciones como código a través de pipelines de CI/CD estándar, aportando el rigor de la ingeniería de software a la detección de amenazas.
• Más de 100 integraciones listas para usar: los conectores profundamente analizados en los principales proveedores de nube (AWS, Microsoft Azure, Google Cloud), sistemas de identidad (Okta, Entra ID), aplicaciones SaaS y endpoints garantizan un valor inmediato.
• Triaje e investigación nativos de AI: los flujos de trabajo de triaje agénticos y automatizados enriquecen las alertas en tiempo real, transformando las señales de telemetría brutas en un contexto accionable antes de que un analista abra un ticket.
  Mientras que otras herramientas de seguridad tratan a la AI como un chatbot añadido, Lakewatch ofrece flujos de trabajo agénticos verdaderos y nativos: agentes de AI que aprenden continuamente de los comentarios de los analistas, automatizan la optimización de reglas y elevan a su equipo de controladores de alertas a ingenieros estratégicos.

Mejor juntos: reimaginando las operaciones de seguridad

Cuando se combina la base de datos abiertos a escala de petabytes de Lakewatch con la capa de flujo de trabajo impulsada por software de Panther, el impacto práctico en las operaciones de seguridad diarias es transformador. Juntos, Databricks y Panther agilizarán todo el ciclo de vida de detección y respuesta:

• Ingesta y normalización fluidas: en lugar de gestionar pipelines de ETL complejos y personalizados, los equipos de seguridad ahora pueden aprovechar más de 100 conectores listos para usar para alimentar inmediatamente telemetría normalizada directamente en el almacenamiento de datos abiertos de Lakewatch.
• Ingeniería de detección centrada en la seguridad: las detecciones se ejecutan como código directamente contra petabytes de telemetría almacenados en Lakewatch. Los equipos de seguridad pueden escribir, realizar pruebas unitarias, controlar versiones y desplegar detecciones a través de pipelines de CI/CD automatizados, eliminando la carga de mantenimiento de los lenguajes de SIEM propietarios.
• Triaje acelerado de señal a contexto: cuando se detecta una amenaza, las capacidades nativas de SOC agéntico se activan automáticamente en todo el lakehouse de seguridad. Al desplegar agentes de triaje de AI directamente sobre una base de datos a escala de petabytes, la plataforma correlaciona instantáneamente los registros de la nube, las señales de identidad y el contexto de negocio. Los analistas reciben resúmenes de incidentes completamente enriquecidos y accionables en lugar de avalanchas de alertas, lo que reduce drásticamente el tiempo de permanencia y el agotamiento de los analistas.

Anclados en la apertura y el control del cliente

Más allá de las capacidades, Databricks y Panther comparten una creencia fundamental: los clientes deben ser dueños de sus datos. Los proveedores de SIEM heredados mantienen modelos de negocio basados en formatos de datos propietarios y altas tarifas de ingesta. Databricks y Panther están comprometidos con un ecosistema abierto. La telemetría de seguridad almacenada en el lakehouse de seguridad sigue siendo accesible, gobernada e interoperable en toda la pila empresarial. Los equipos de seguridad conservan la propiedad completa de sus datos en formatos abiertos, lo que les permite analizar su telemetría con las mejores herramientas de su clase sin fricciones ni barreras artificiales.

Construyendo juntos el futuro de la seguridad

Juntos, Databricks y Panther ofrecen el modelo completo para el SOC agéntico moderno. Lakewatch proporciona la base de datos abiertos a escala de petabytes, mientras que Panther ofrece el motor de automatización agéntico para actuar sobre ella. El resultado es una organización de seguridad que mejora de forma autónoma y está preparada para la velocidad y la escala de las amenazas modernas.

Al llevar flujos de trabajo agénticos nativos directamente al lakehouse de seguridad, Databricks brinda a los defensores la escala, la automatización y la velocidad necesarias para superar las amenazas modernas. Nos complace dar la bienvenida al equipo de Panther a Databricks mientras redefinimos juntos las operaciones de seguridad para la era agéntica.

(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original