Databricks finalise l'acquisition de Panther : accélérer l'ère du lakehouse de sécurité

Aujourd'hui, nous sommes ravis d'annoncer que Databricks a officiellement finalisé l'acquisition de Panther, une plateforme SOC IA conçue pour les opérations de sécurité modernes. La cybersécurité s'est fondamentalement transformée en un problème de gestion des données et d'IA. La capacité de collecter, de conserver et d'analyser des données à grande échelle et en temps réel est désormais le facteur limitant de la rapidité avec laquelle un SOC peut détecter et répondre aux menaces. Les attaquants exploitent l'automatisation et l'IA pour agir plus rapidement, se cacher au sein de volumes massifs de données complexes et lancer des attaques multi-étapes de plus en plus sophistiquées dans les environnements cloud, d'identité et SaaS. Pour défendre les entreprises modernes, les équipes de sécurité ont besoin d'une architecture capable de traiter des pétaoctets de télémétrie avec un contexte continu et une intelligence automatisée.

Les SIEM existants ont été conçus il y a plus d'une décennie autour d'une ingestion de données limitée, de compromis d'échantillonnage stricts, d'architectures de calcul rigides et d'un tri manuel des alertes. Contrainte par des coûts de calcul élevés et une puissance de traitement rigide, cette approche héritée ne peut tout simplement pas s'adapter pour se défendre contre les menaces basées sur l'IA et les attaques zero-day rapides. Le secteur a besoin d'un nouveau paradigme. Databricks a établi ce paradigme avec le lakehouse de sécurité : un lakehouse ouvert et gouverné qui unifie les données de sécurité, d'IT et d'entreprise en un seul endroit afin que les équipes SOC puissent exécuter la détection, l'investigation et la réponse directement sur ces données.

Plus tôt cette année, Databricks a présenté Lakewatch comme notre SIEM agentique basé sur le lakehouse de sécurité. Aujourd'hui, l'ajout de Panther accélère considérablement la vision du lakehouse de sécurité en apportant des flux de travail SOC opérationnels matures et éprouvés ainsi que plus de 100 intégrations prêtes à l'emploi directement sur la base de données ouverte de Lakewatch.

Pourquoi les SIEM existants ne sont pas à la hauteur à l'ère agentique

Depuis des années, les équipes de sécurité sont contraintes à un compromis impossible. Tout ingérer et absorber l'escalade des coûts des SIEM et des résultats bruyants, ou ingérer moins pour contrôler les coûts et laisser des lacunes dans la couverture. Lorsque des alertes se déclenchent, les analystes doivent jongler entre des outils déconnectés, assemblant manuellement les journaux des services cloud, des terminaux, des fournisseurs d'identité et des applications SaaS.

Le lakehouse de sécurité élimine ce compromis en brisant les silos de données et en unissant la télémétrie de sécurité, d'IT et d'entreprise dans une architecture ouverte et gouvernée. Avec Lakewatch et Panther, les équipes de sécurité n'ont plus à choisir entre une grande échelle de données et des flux de travail rapides et exploitables. Elles bénéficient des deux dès le premier jour.

Lakewatch : la base de données ouverte

Lakewatch est le produit central qui alimente la base du lakehouse de sécurité, fournissant l'écosystème de données ouvertes haute fidélité requis pour opérationnaliser un SOC agentique. Il permet aux organisations de collecter, gouverner et analyser de manière transparente la télémétrie de sécurité à l'échelle du pétaoctet, aux côtés des données d'IT et d'entreprise, dans un format lakehouse ouvert. Avec Lakewatch et Panther travaillant en tandem, les équipes de sécurité ne se contentent plus de collecter des données. Elles déploient des agents IA autonomes éprouvés qui trient activement les alertes, mènent des recherches de menaces et affinent continuellement la logique de détection.

En s'exécutant nativement sur la plateforme Databricks Data + AI, Lakewatch offre :

• Rétention à l'échelle du pétaoctet : conservez des mois ou des années de télémétrie haute fidélité sans pénalités de licence SIEM prohibitives ni échantillonnage forcé des données, offrant ainsi aux agents IA la profondeur historique complète requise pour détecter les attaques complexes et multi-étapes.
• Contexte unifié : corrélez les événements de sécurité directement avec le contexte de l'entreprise, tel que les dossiers RH, les inventaires d'actifs et les données d'entreprise. En intégrant les agents IA de Panther directement dans Lakewatch, ce contexte riche alimente un tri approfondi et automatisé, offrant une meilleure qualité de signal et moins de faux positifs.
• Standards ouverts : conservez la propriété et la gouvernance des données de sécurité de votre organisation à l'aide d'OCSF, Spark, Unity Catalog, Delta, Parquet et SQL. Cela évite le verrouillage propriétaire tout en garantissant que votre télémétrie est instantanément accessible via vos outils d'IA.
• Prêt pour les agents : les données de sécurité, d'IT et d'entreprise coexistent dans des formats ouverts, ce qui rend les données gouvernées en temps réel immédiatement exploitables par les agents IA prêts pour la production de Panther afin d'automatiser les investigations, de générer des détections sous forme de code (detection-as-code) et de rationaliser les opérations du SOC dès aujourd'hui.

Panther : accélérer la vision du lakehouse de sécurité

Panther comble le fossé entre les données brutes du lakehouse et l'exécution de la sécurité en temps réel. Conçu spécifiquement pour les équipes modernes et cloud-natives, Panther associe des pratiques d'ingénierie logicielle et une logique de détection approfondie à des flux de travail d'IA natifs intégrés directement dans la couche de données. Au lieu d'une simple synthèse des alertes, les équipes de sécurité peuvent déployer des agents intelligents qui enquêtent activement sur les incidents, rédigent des règles de détection et exécutent des actions de réponse à la vitesse de la machine.

Principales capacités que Panther apporte au lakehouse de sécurité :

• Detections-as-Code (détections sous forme de code) : remplacez les règles SIEM gérées manuellement et les flux de travail non gouvernés et centrés sur l'interface utilisateur par l'ingénierie de détection. Les ingénieurs en sécurité rédigent, testent, contrôlent les versions et déploient des détections sous forme de code via des pipelines CI/CD standard, apportant la rigueur de l'ingénierie logicielle à la détection des menaces.
• Plus de 100 intégrations prêtes à l'emploi : des connecteurs profondément analysés pour les principaux fournisseurs de cloud (AWS, Microsoft Azure, Google Cloud), les systèmes d'identité (Okta, Entra ID), les applications SaaS et les terminaux garantissent une création de valeur immédiate.
• Tri et investigation natifs de l'IA : des flux de travail de tri automatisés et agentiques enrichissent les alertes en temps réel, transformant les signaux de télémétrie bruts en contexte exploitable avant même qu'un analyste n'ouvre un ticket.
  Alors que d'autres outils de sécurité traitent l'IA comme un chatbot greffé, Lakewatch propose de véritables flux de travail agentiques natifs : des agents IA qui apprennent en continu des commentaires des analystes, automatisent l'optimisation des règles et font passer votre équipe de simples gestionnaires d'alertes à des ingénieurs stratégiques.

Mieux ensemble : réinventer les opérations de sécurité

Lorsque vous associez la base de données ouverte à l'échelle du pétaoctet de Lakewatch à la couche de flux de travail logicielle de Panther, l'impact pratique sur les opérations de sécurité quotidiennes est transformateur. Ensemble, Databricks et Panther rationaliseront l'ensemble du cycle de vie de la détection et de la réponse :

• Ingestion et normalisation transparentes : plutôt que de gérer des pipelines ETL personnalisés et complexes, les équipes de sécurité peuvent désormais exploiter plus de 100 connecteurs prêts à l'emploi pour alimenter immédiatement la télémétrie normalisée directement dans le stockage de données ouvert de Lakewatch.
• Ingénierie de détection centrée sur la sécurité : les détections s'exécutent sous forme de code directement sur des pétaoctets de télémétrie stockés dans Lakewatch. Les équipes de sécurité peuvent écrire, tester unitairement, contrôler les versions et déployer des détections via des pipelines CI/CD automatisés, éliminant ainsi la charge de maintenance des langages SIEM propriétaires.
• Tri accéléré du signal au contexte : lorsqu'une menace est détectée, les capacités SOC agentiques natives se déclenchent automatiquement dans l'ensemble du lakehouse de sécurité. En déployant des agents de tri IA directement sur une base de données à l'échelle du pétaoctet, la plateforme corrèle instantanément les journaux cloud, les signaux d'identité et le contexte de l'entreprise. Les analystes reçoivent des résumés d'incidents entièrement enrichis et exploitables au lieu d'un déluge d'alertes, ce qui réduit considérablement le temps de séjour (dwell time) et l'épuisement professionnel des analystes.

Ancré dans l'ouverture et le contrôle du client

Au-delà des capacités, Databricks et Panther partagent une conviction fondamentale : les clients doivent posséder leurs données. Les fournisseurs de SIEM existants maintiennent des modèles commerciaux basés sur des formats de données propriétaires et des frais d'ingestion élevés. Databricks et Panther s'engagent en faveur d'un écosystème ouvert. La télémétrie de sécurité stockée dans le lakehouse de sécurité reste accessible, gouvernée et interchangeable sur l'ensemble de la pile de l'entreprise. Les équipes de sécurité conservent la pleine propriété de leurs données dans des formats ouverts, ce qui leur permet d'analyser leur télémétrie avec les meilleurs outils du marché, sans friction ni barrière artificielle.

Construire ensemble l'avenir de la sécurité

Ensemble, Databricks et Panther fournissent le modèle complet pour le SOC agentique moderne. Lakewatch fournit la base de données ouverte à l'échelle du pétaoctet, tandis que Panther fournit le moteur d'automatisation agentique pour agir sur celle-ci. Le résultat est une organisation de sécurité auto-améliorée, prête à faire face à la vitesse et à l'échelle des menaces modernes.

En apportant des flux de travail agentiques natifs directement sur le lakehouse de sécurité, Databricks offre aux défenseurs l'échelle, l'automatisation et la rapidité nécessaires pour devancer les menaces modernes. Nous sommes ravis d'accueillir l'équipe de Panther au sein de Databricks alors que nous redéfinissons ensemble les opérations de sécurité pour l'ère agentique.

(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original