平均検出時間はデータアクセスの問題である

セキュリティ運用指標は近年洗練されてきたが、データはアナリストが分析よりもデータ収集に不均衡な時間を費やしていることを示している。不審なアラートの調査には複数のソースからのログ取得、ユーザーIDの相互参照、資産情報の確認などが必要で、各データ取得には異なるシステムと構文が求められる。これが平均検出時間（MTTD）を長期化させている。DatabricksのLakewatchとGenieは、セキュリティ、IT、ビジネスデータを統一データレイクに集約し、アナリストが自然言語で質問できるようにすることで、自律エージェントがペタバイト級データを数秒で検索、要約、関連付けを行う。GenieはAnthropic Claudeの推論能力を活用し、防御エージェント群を調整して人間主導から機械速度の防御へと移行する。RSA基調講演によると、ゼロデイ悪用のウィンドウは2018年の2年から1.3日に短縮され、従来のSIEMでは対応不能である。Lakewatchは防御エージェント群を展開し、検出、トリアージ、調査を自動化してMTTDを数ヶ月から数分に短縮する。主な指標はMTTD、MTTR、MTTC、MTTIであり、MTTIは断片化システム間での手動データ結合によるアナリストのボトルネックを浮き彫りにする。Genieの差別化要因は、統一セキュリティデータレイク、タイムライン再構築、エンティティコンテキスト、ロールベースのアクセス制御である。