Présentation de Nova AI
Exabeam a lancé Nova AI en avril 2025 comme agent d’investigation limité à des tâches ponctuelles. La mise à jour d’octobre 2026 le transforme en enquêteur persistant sur la plateforme cloud New‑Scale. L’agent collecte en continu le contexte d’un incident, crée des profils d’entités et déclenche des recherches secondaires sans intervention humaine directe. Cette évolution repose sur le même moteur de corrélation comportementale qui alimente les alertes de sécurité, mais il applique désormais les règles d’analyse à chaque étape du cycle de vie d’un incident.
Fonctionnalités d’enquête persistante
Le nouveau module Related Cases, disponible en accès anticipé depuis juillet, regroupe automatiquement les incidents liés en fonction de leurs attributs communs. Cette agrégation permet aux analystes de visualiser l’ensemble d’une campagne d’attaque dès les premiers signaux. Selon Eduardo Sulvarán Velázquez d’E‑Global, l’agent aide à prioriser les dossiers en attribuant des scores de risque basés sur la fréquence d’apparition des entités et la gravité des comportements détectés. L’agent ne remplace pas le jugement humain ; il fournit plutôt un filtrage préliminaire qui réduit le nombre de tickets à examiner.
Mise à jour de LogRhythm et intégrations IA
Parallèlement, Exabeam a enrichi la version on‑premises de LogRhythm avec des collecteurs capables d’ingérer les flux d’activité générés par ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google) et Copilot (GitHub). Les données restent confinées dans l’infrastructure du client grâce à un serveur « Model Context Protocol » qui orchestre les appels aux modèles génératifs locaux. La migration interne d’Elasticsearch vers OpenSearch, réalisée sans interruption, améliore la latence des requêtes et la capacité de mise à l’échelle, selon les ingénieurs d’Exabeam. Un moteur de reporting en libre‑service, doté de gouvernance IA, produit des rapports d’audit prêts à être soumis aux exigences de conformité.
Analyse des impacts et limites
Ces ajouts renforcent la vision d’un « agentic SOC » où les agents automatisés exécutent la majorité du travail d’investigation sous supervision. L’intégration de Claude d’Anthropic via le Guided Investigation Skills Pack introduit des commandes en langage naturel, mais elle dépend de la disponibilité d’un modèle de langage fiable et d’une connexion réseau stable. Le déplacement vers OpenSearch, bien que bénéfique en performance, impose aux équipes de gérer les différences de syntaxe de requête entre les deux moteurs. Enfin, la capacité de garder les données sensibles en interne repose sur la bonne configuration du serveur de protocole ; une mauvaise implémentation pourrait exposer les flux d’IA à des interceptions externes. En résumé, les nouvelles fonctions offrent une automatisation plus profonde, mais elles exigent une maîtrise accrue des environnements IA et des dépendances logicielles sous‑jacentes.
