Snowflake Startup Spotlight : DeepTempo

Bienvenue au Startup Spotlight de Snowflake, où nous découvrons d’incroyables entreprises qui développent leur activité avec Snowflake. Dans cette édition, découvrez comment Evan Powell, fondateur et CEO de DeepTempo, exploite l'IA aux côtés d'une équipe d'experts en sécurité qualifiés pour protéger le monde numérique contre des cyberattaques, toujours plus sophistiquées.

Décrivez votre entreprise en une phrase :

DeepTempo se défend contre les attaquants de plus en plus sophistiqués et implacables grâce au deep learning, qui a fait ses preuves pour détecter les attaques avancées que les systèmes de génération précédente ratent, tout en réduisant les coûts grâce à peu de faux positifs et à notre partenariat avec Snowflake.

Qu’est-ce qui vous inspire en tant que fondateur ?

Je veux protéger le monde numérique, exploiter la défense collective et le deep learning pour la cybersécurité et reprendre l'initiative des attaquants. 

Quel est votre conseil le plus précieux pour gérer une start-up ? 

C’est ma sixième start-up axée sur l’entreprise. Plus je fais ce travail, plus je pense que le succès dépend des gens. Établir des relations de confiance avec une équipe et un réseau étendu de partisans – et même de critiques – est essentiel. De la confiance viennent les meilleures recrues, mais aussi les meilleurs clients et partenaires. 

L’IA est dans tous les esprits. Quel impact cela a-t-il eu sur votre start-up ? 

Nous sommes natifs de l’IA. Tout ce que nous faisons, y compris notre produit de base, est basé sur l’IA et plus particulièrement sur le deep learning et les Log Language Models (LogLM). L’IA nous permet de réinventer les flux de travail de nos clients et de résoudre les défis qui ont longtemps tourmenté tout le monde en matière de cybersécurité. Grâce à l’IA, nous pouvons également évoluer beaucoup plus rapidement que les entreprises génératives précédentes. 

Quel problème DeepTempo vise-t-elle à résoudre et pourquoi votre équipe est-elle la bonne pour le résoudre ? 

Nous sommes tous attaqués. De plus en plus, les attaquants professionnels innovants se frayent un chemin à travers nos défenses de cybersécurité, souvent à l'aide de l'IA. Les systèmes vieillissants basés sur des règles ne parviennent pas à détecter efficacement les attaques. Parallèlement, les coûts de licence, d'exploitation et de maintenance liés à la cybersécurité augmentent constamment, alors même que ces systèmes s'avèrent inefficaces et sont au bord de l'obsolescence. 

Notre application Tempo est disponible en tant que Snowflake Native App inédite sur la Marketplace Snowflake. Tempo aide ses clients à identifier les incidents de sécurité et à analyser leur portée et leur gravité. L'application a été pré-entraînée à l'aide d'énormes quantités de journaux de sécurité et est particulièrement axée sur le schéma des événements, y compris le temps relatif et absolu. Elle s’est avérée extrêmement précise, avec un faible taux de faux positifs et de faux négatifs. La Banque de New York est un soutien important et nous avons terminé son programme Ascent et une démonstration de faisabilité.

Surtout, chez DeepTempo, nous avons rassemblé un mélange unique d'experts en deep learning et de data scientists, dont beaucoup ont travaillé en tant qu'analystes de centre d’opérations de sécurité (SOC) et ingénieurs de détection. Notre profondeur technique n'a d'égale que celle de notre expérience de la gestion de la sécurité et d'autres opérations techniques à grande échelle. 

Pourquoi avoir choisi Snowflake ?

Nous avons choisi Snowflake parce qu’elle nous permet de nous concentrer sur la protection de l’entreprise au lieu de nous enliser dans la collecte, l’approbation et le transfert de données dans notre système pour analyse. 

Le Snowflake Native App Framework nous a aidés à accélérer considérablement notre transition. Au lieu d’essayer de transférer toutes les données dans un système de sécurité de boîte noire pour les analyser, notre approche rapproche le « cerveau », ou l’intelligence, des données. Le paradigme de Snowflake Native App nous permet de nous appuyer sur le travail de gouvernance de Snowflake, ce qui signifie que les équipes de sécurité peuvent commencer à tester et à utiliser l'outil immédiatement, au lieu de passer quatre à cinq mois sur les approbations internes. L’impact est énorme : elles peuvent l’intégrer facilement à leurs outils existants, tels qu’Anvilogic ou Splunk, en quelques minutes seulement. 

Elle réduit également la dépendance à des fournisseurs, offrant aux entreprises la liberté d’utiliser Snowflake comme plateforme principale tout en sélectionnant les outils les plus adaptés à leurs besoins. Cette combinaison de flexibilité et de rapidité a un impact considérable. Beaucoup de CIO pensent réellement à cette dépendance : après tout, ils ont aidé leur entreprise à adopter l’open source. Je pense que l’avantage de la capacité de Snowflake et des Snowflake Native Apps à réduire la puissance des fournisseurs tout en augmentant l’adoption des meilleures applications est sous-estimé.  

Comment tirer parti de Snowflake pour vous aider à repousser les limites de votre secteur d’activité ?

Nous avons créé ce que nous appelons des Log Language Models, ou LogLM. Ils savent mieux repérer les problèmes de sécurité réels sans émettre trop de fausses alertes. Ils commencent à travailler immédiatement, s’adaptant aux nouvelles configurations en quelques heures ou jours au lieu de plusieurs mois avec le ML de génération précédente. Et ils sont plus faciles à comprendre, de sorte que l'équipe de sécurité est toujours au courant et en contrôle de ce qui se passe. L’utilisation de Snowflake pour stocker et gérer les données de ces modèles permet de gagner beaucoup d’argent et de temps. 

Que diriez-vous à ceux qui envisagent de créer des applications sur Snowflake ?

Rien de tel que l’environnement Snowflake Native App pour les entreprises aujourd’hui. Les LLM et l’IA peuvent dépasser les systèmes SaaS propriétaires traditionnels, ce qui donne aux entreprises natives de l’IA un gain de productivité considérable. L’approche Snowflake Native App vous permet de vous concentrer sur votre cas d’usage spécifique plutôt que de gaspiller des ressources à réinventer la roue et à développer votre propre infrastructure de données. 

Je dirais aux autres d’examiner de nouveaux cas d’usage et modèles commerciaux rendus possibles par les Snowflake Native Apps. L’amélioration des cas d’usage existants n’est qu’un début. Que peuvent faire vos utilisateurs qui était auparavant impossible et comment cela pourrait-il changer leur activité ? Pensez aux effets de second ordre et à l’impact à long terme.

Découvrez comment DeepTempo transforme la cybersécurité avec le deep learning de pointe sur deeptempo.ai et explorez sa collaboration dynamique avec Snowflake sur deeptempo.ai/snowflake. Vous pouvez également essayer vous-même l’application Tempo.