Block affirme avoir réduit drastiquement ses délais et augmenté de moitié plusieurs capacités de son centre de sécurité grâce à des workflows alimentés par OpenAI Daybreak. L’entreprise évoque 600 heures récupérées par trimestre et des mécanismes humains pour encadrer l’automatisation, du triage aux enquêtes.
600 heures récupérées et capacités en hausse de 50 %
Block fait savoir que ses processus de détection et de réponse ont abouti à la récupération d’environ 600 heures d’analyste par trimestre, qui étaient auparavant mobilisées pour le tri des faux positifs. La société signale une progression de 50 % en matière de capacité de triage ainsi qu’une hausse de 50 % pour la collecte d’informations et la conduite d’enquêtes, et mentionne également l’émergence d’une fonctionnalité de chasse autonome. Selon James Nettesheim, chaque alerte fait l’objet d’une investigation approfondie, traitée comme si elle était unique dans la journée. Par ailleurs, environ 1 100 heures par trimestre restent consacrées aux enquêtes.
Des délais comprimés : de 18 minutes au correctif proposé à moins d’une heure pour rejouer
Block mesure 18 minutes entre la soumission d’une vulnérabilité de haut niveau et une proposition de correctif automatisée. L’équipe peut aussi rejouer en moins d’une heure un changement de détection contre sept mois de télémétrie. Des tâches comme la révision de bugs logiciels ou l’analyse de journaux, qui prenaient auparavant des jours ou des semaines, sont désormais réalisées en une fraction du temps, avec validation humaine de chaque résultat.
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Orchestration Daybreak, modèles dédiés et contrôle humain
Chaque enquête conserve les preuves de requêtes brutes, ce qui permet d’accélérer le réglage des détections. Auparavant, pour rejouer une modification, il fallait réexaminer manuellement plusieurs centaines de cas, ce qui était rarement effectué en raison du temps nécessaire. L’équipe a optimisé le choix des modèles pour chaque usage et a mis en place un système de sécurité fondé sur Daybreak afin d’assigner chaque traitement au modèle adéquat. Ce système comporte des mécanismes de contrôle, autorisant les analystes à reprendre la main ou permettant à des agents de contrôler le travail de leurs pairs.
Chaînes d’attaque reconstituées et gouvernance déclarée
Block distingue les alertes isolées des scanners traditionnels de ses analyses où le modèle formule des hypothèses et relie des événements en un chemin complet de compromission, ce qui peut révéler des vulnérabilités présentes depuis des années. Un exemple cité concerne une alerte sur un ordinateur portable, initialement perçue comme un simple problème de politique, qui a révélé un ensemble de problèmes plus vaste après que le modèle a suivi un indicateur incident dans les preuves. L’entreprise affirme adopter l’IA de manière responsable, sous la direction de James Nettesheim, qui décrit l’IA comme un coéquipier. Nettesheim voit la possibilité de réduire le nombre de vulnérabilités introduites en amont et estime qu’OpenAI rend ces capacités accessibles aux infrastructures critiques, aux écoles et aux petites entreprises. Block, grande entreprise nord-américaine des secteurs finance et technologie, mentionne également Codex. Avec le temps économisé, l’équipe se consacre à des enquêtes plus approfondies et à la construction d’une automatisation responsable. L’objectif initial était de réduire le temps de correction des vulnérabilités, alors qu’environ 600 heures par trimestre étaient absorbées par le triage des faux positifs.
