Imply Lumi geeft SIEM's en AI-agents bredere datatoegang

Imply heeft Imply Lumi gelanceerd, een dataplatform dat het bedrijf omschrijft als de basis voor een "agentic SIEM". Het doel is securityteams te helpen omgaan met groeiende datavolumes, stijgende kosten en de nieuwe eisen van AI-gestuurde onderzoeken, zonder dat ze de SIEM-tools en werkwijzen waarop ze nu vertrouwen hoeven op te geven.

SIEM staat voor security information and event management. Het is de productcategorie die logdata verzamelt en analyseert, zodat analisten dreigingen kunnen opsporen en onderzoeken.

Waarom het klassieke SIEM-model onder druk staat

Volgens Imply zijn SIEM's ontworpen voor een ander tijdperk. Toen kon één platform elke log in hetzelfde systeem binnenhalen, indexeren, opslaan en doorzoeken. Naarmate de datavolumes groeien, wordt het steeds duurder om dat model op te schalen. Securityteams moeten lastige keuzes maken over welke data ze bewaren en hoe lang.

AI voert de druk verder op. Een agent die een alert onderzoekt, stopt niet bij het eerste antwoord. Hij volgt elke bevinding op met nieuwe vragen en grijpt daarbij vaak naar andere databronnen. Ook kijkt hij doorgaans verder terug in de tijd dan een detectieregel zou doen. Dat betekent dat de onderliggende architectuur meer data binnen handbereik moet houden en een zoekvraag moet opvangen die veel moeilijker te voorspellen is.

"De SIEM verdwijnt niet, maar de architectuur eronder moet veranderen," zegt Eric Tschetter, chief architect bij Imply. "De kans ligt niet simpelweg in het goedkoper maken van SIEM, maar in het mogelijk maken dat organisaties aanzienlijk meer securitydata bewaren en kunnen raadplegen, terwijl de tools en werkwijzen waarop analisten al vertrouwen behouden blijven."

Imply wijst erop hoe dataplatforms vergelijkbare problemen hebben opgelost. Zij haalden goedkope objectopslag en rekenkracht uit elkaar, waardoor organisaties veel meer data konden bewaren en hun rekencapaciteit konden afstemmen op de vraag. Voor securityteams gaat het volgens het bedrijf niet alleen om meer data in een security data lake stoppen. Die data moet ook snel toegankelijk en bruikbaar zijn voor bestaande SIEM's en moderne AI-agents, waar ze ook is opgeslagen.

Een gedeelde datalaag onder bestaande tools

Lumi werkt als een gedeelde datalaag die onder bestaande SIEM-tools en AI-agents ligt. Organisaties kunnen de toegang tot hun securitydata verbreden en tegelijk de tools en werkwijzen blijven gebruiken die ze nu hebben.

Securityteams en AI-agents krijgen direct toegang tot data, waar die zich ook bevindt. Het is niet nodig om eerst alles naar de SIEM te verhuizen. Analisten kunnen zowel geïndexeerde data als ongestructureerde logs in objectopslag doorzoeken, met vertrouwde querytalen als SPL en SQL. Volgens Imply komt zo een groter deel van de securitygeschiedenis van een organisatie binnen bereik tijdens onderzoeken, zonder dat teams anders hoeven te werken.

Lumi scheidt opslag, rekenkracht en toegang. Daardoor kunnen organisaties meer securitygeschiedenis bewaren in kostenefficiënte objectopslag en zoekcapaciteit opschalen naar behoefte. Teams houden de tools die ze kennen, terwijl meer van hun data beschikbaar komt voor onderzoeken en AI-gestuurde analyse.

BTG Pactual is een van de organisaties die het platform gebruikt. "Met Imply Lumi kunnen we meer data binnenhalen, die langer bewaren, telemetrie ophalen van andere platforms dan Splunk en toch begrijpen hoe onze kosten zich ontwikkelen naarmate we opschalen," zegt Rafael Hass, security information manager bij BTG Pactual.

Onze kijk

Het verhaal van Imply past in een bredere verschuiving. Securityleveranciers voegen AI niet langer alleen toe aan de voorkant van het SOC. Ze heroverwegen ook de dataleidingen erachter. Recente lanceringen zoals de agentic SOC van Exabeam en Stellar Cyber 7.0 laten dezelfde beweging richting AI-gestuurde onderzoeken zien. Imply stelt dat die agents maar zo goed zijn als de data waar ze bij kunnen.

Voor verdedigers is de belofte van langere bewaartermijnen zonder pieken in SIEM-kosten aantrekkelijk, vooral bij incidenten die pas maanden na de eerste inbraak aan het licht komen. AI-agents een breder bereik geven in de securitygeschiedenis roept wel vragen op over toegangsbeheer, een zorg die wordt onderstreept door onderzoek waaruit blijkt dat AI-agents datatoegang kunnen behouden nadat hun taken zijn afgerond. Het is de moeite waard om in de gaten te houden of klanten voorspelbare kosten zien zodra door agents gestuurde zoekopdrachten opschalen, en hoe platforms als Lumi bepalen wat agents mogen doorzoeken.