Contexte et problème d’identité
Rig Security, startup israélienne spécialisée en sécurité d’identité, a levé 12 M$ pour lancer une plateforme qui suit les agents d’intelligence artificielle opérant sous les comptes des salariés. Ces agents, tels que les assistants de codage, n’utilisent pas d’identité propre ; leurs actions sont enregistrées comme si elles provenaient de l’ingénieur ou du compte de service qui les a déclenchés, créant ainsi un point aveugle dans les journaux d’audit.
La société, forte d’une équipe de 20 personnes, indique que sa solution analyse déjà des centaines de millions d’événements d’identité et de signaux d’accès chaque mois. Des clients Fortune 200 dans les secteurs financier, assurantiel et de la santé, dont le prêteur hypothécaire New American Funding, utilisent la technologie en production, ce qui montre une adoption précoce dans des environnements à forte contrainte de conformité.
Architecture de la plateforme Rig
Le cœur du produit est le Rig Identity Correlation Engine. Des modèles d’apprentissage automatique croisent les identités observées sur les fournisseurs d’identité, les infrastructures cloud et les systèmes on‑premise. Rig affirme une précision de plus de 96 % pour associer correctement une identité à travers ces sources, ce qui permet de distinguer les comptes humains des agents qui les empruntent.
Les corrélations alimentent un graphe dynamique affichant qui possède quels accès, incluant les personnes, les comptes de service et les agents. Le même moteur alimente la gestion de posture et la détection de menaces, offrant une visibilité en temps réel sur les risques liés aux privilèges excessifs ou aux comportements anormaux.
Analyse de la détection et des performances
La prévention s’effectue au niveau de l’endpoint grâce à un capteur léger. Ce capteur sépare la session d’un agent de celle de l’utilisateur humain et peut interrompre une action dangereuse avant qu’elle ne quitte la machine, sans bloquer l’employé dont l’identité a été détournée. Cette approche évite les interruptions de productivité tout en limitant l’impact d’un agent malveillant.
Mis à part le capteur, le reste de la plateforme ne nécessite aucune installation logicielle supplémentaire. Les clients peuvent déployer les capteurs une fois le service actif, ce qui simplifie le déploiement à grande échelle. La capacité à traiter des centaines de millions d’événements mensuels indique une architecture conçue pour le haut débit, probablement basée sur des pipelines de streaming et des bases de données orientées graphes.
Limites et perspectives
La dépendance à l’exactitude du modèle d’apprentissage automatique introduit un risque de faux positifs ou de faux négatifs, surtout dans des environnements où les comportements humains et d’agent se chevauchent fortement. De plus, le capteur, bien que léger, ajoute une couche supplémentaire qui pourrait engendrer une surcharge CPU ou mémoire sur des postes déjà sollicités.
Rig Security propose déjà son service via l’AWS Marketplace et le CrowdStrike Marketplace, ce qui facilite l’intégration dans les environnements cloud existants. Cependant, la visibilité complète dépendra de l’adoption généralisée du capteur et de l’enrichissement continu des modèles d’identification, notamment pour couvrir de nouveaux fournisseurs d’identité et des agents plus sophistiqués.
