ياريف فيشمان، كبير مسؤولي المنتج في ديب إنستينكت – سلسلة المقابلات

ياريف فيشمان هو كبير مسؤولي المنتج (CPO) في ديب إنستينكت، وهو مدير منتج ذو خبرة تزيد عن 20 عامًا في إدارة المنتجات عبر العلامات التجارية العالمية للشركات. شغل فيشمان مناصب بارزة، بما في ذلك مناصب قيادية في مايكروسوفت حيث قاد مجموعة منتجات أمان التطبيقات السحابية وشرع في برنامج شركاء الأمان والشركاء، ورئيس إدارة المنتج، أمان السحابة وأمان إنترنت الأشياء في تشيك بوينت. يحمل درجة البكالوريوس في هندسة الأنظمة المعلوماتية من جامعة بن غوريون ودرجة الماجستير في الإدارة من التخنيون، معهد إسرائيل للتكنولوجيا.

ديب إنستينكت هي شركة أمن سيبراني تطبق التعلم العميق على أمن السيبرانية. تطبق الشركة الذكاء الاصطناعي لمهام منع واكتشاف البرمجيات الخبيثة.

يمكنك أن تخبرنا عن رحلتك في صناعة أمن السيبرانية وكيف شكلت نهجك لإدارة المنتج؟

على مدار مسيرتي المهنية التي تزيد عن 20 عامًا، عملت في عدة منظمات عالمية للشركات، بما في ذلك شركة تشيك بوينت سوفتوير تكنولوجيز ومايكروسوفت، حيث قاد إدارة المنتج والاستراتيجية وبني خبرتي في أمن السيبرانية عبر السحابة العامة ونقاط النهاية والشبكات وتطبيقات السحابة.

على طول الطريق، تعلمت ممارسات أفضل مختلفة – من كيفية إدارة فريق إلى كيفية إعلام الاستراتيجية المناسبة – التي شكلت كيفية قيادي في ديب إنستينكت. العمل في عدة شركات أمن سيبراني من مختلف الأحجام سمح لي بالحصول على نظرة شاملة على أنماط الإدارة وتعلم كيفية إنشاء عمليات تدعم الفرق التي تتحرك بسرعة. لقد رأيت أيضًا كيفية إصدار المنتجات والتخطيط لتناسب السوق، وهو أمر حاسم لنجاح الأعمال.

ما الذي جذبك للانضمام إلى ديب إنستينكت، وكيف تطور دورك منذ أن بدأت ككبير مسؤولي المنتج؟

كخبير في الصناعة، نادرًا ما أBecome متحمسًا للتكنولوجيا الجديدة. سمعت عن ديب إنستينكت لأول مرة أثناء عملي في مايكروسوفت. عندما تعلمت عن إمكانيات تكنولوجيا المنع التنبؤي، أدركت بسرعة أن ديب إنستينكت هي الحقيقية وتقوم بشيء فريد. انضممت إلى الشركة لمساعدة فريق إدارة المنتج وبناء العمليات ذات الصلة. الآن، نحن منشغلون بشكل كبير في الاستراتيجية وكيف نسوق قدرات أمان البيانات من النوع الصفري في السوق السريعة والمتغيرة باستمرار.

ديب إنستينكت تستخدم إطارًا فريدًا للتعلم العميق لحلول أمن السيبرانية. يمكنك مناقشة مزايا التعلم العميق على التعلم الآلي التقليدي في منع التهديدات؟

مصطلح “الذكاء الاصطناعي” يستخدم على نطاق واسع كعلاج سحري لتمكين المنظمات في معركة ضد التهديدات من النوع الصفري. ومع ذلك، في حين أن العديد من بائعي أمن السيبرانية يزعمون جلب الذكاء الاصطناعي إلى المعركة، يبقى التعلم الآلي (ML) – وهو شكل أقل تطورًا من الذكاء الاصطناعي – جزءًا أساسيًا من منتجاتهم. التعلم الآلي غير مناسب للمهمة. حلول التعلم الآلي يتم تدريبها على مجموعات بيانات محدودة (عادة 2-5٪)، وتقدم دقة 50-70٪ مع التهديدات غير المعروفة، وتقدم إيجابيات كاذبة. كما أنها تتطلب تدخل بشري لأنها تم تدريبها على مجموعات بيانات أصغر، مما يزيد من فرص التحيز والإrror البشري.

ليس كل الذكاء الاصطناعي متساويًا. التعلم العميق (DL)، وهو أكثر أشكال الذكاء الاصطناعي تطورًا، هو النوع الوحيد القادر على منع وشرح التهديدات المعروفة والغير معروفة من النوع الصفري. يصبح الفرق بين حلول التعلم الآلي وحلول التعلم العميق واضحًا عند فحص khảية التعرف على التهديدات المعروفة والغير معروفة. على عكس التعلم الآلي، يتم بناء التعلم العميق على شبكات عصبونية، مما يسمح له بالتعلم الذاتي والتدريب على البيانات الخام. هذه الاستقلالية تسمح للتعلم العميق بالتعرف على التهديدات المعقدة والمنع منها. من خلال فهم المكونات الأساسية للملفات الخبيثة، يمنح التعلم العميق الفرق القدرة على إنشاء وتحديث وضع أمان البيانات بسرعة، مما يمنع التهديد التالي قبل أن يظهر.

ديب إنستينكت أطلقت مؤخرًا ديانا، مساعد أمن سيبراني مدعوم بالذكاء الاصطناعي التوليدي. يمكنك شرح الإلهام وراء ديانا ووظائفها الرئيسية؟

ديب إنستينكت هي المزود الوحيد في السوق الذي يمكنه التنبؤ ومنع الهجمات من النوع الصفري. ازدادت الثغرات الأمنية من النوع الصفري في الشركات بنسبة 64٪ في عام 2023 مقارنة بعام 2022، وأطلقنا ديانا لمواجهة هذا الاتجاه المتزايد. ديانا هي أول مساعد أمن سيبراني مدعوم بالذكاء الاصطناعي التوليدي يقدم تحليلًا خبيرًا لملفات البرمجيات الخبيثة وشرحًا للهجمات من النوع الصفري والتهديدات غير المعروفة.

ما يميز ديانا عن الأدوات التقليدية التي تستخدم الذكاء الاصطناعي هو khảية تقديم رؤى حول سبب كون الهجمات غير معروفة خبيثة. اليوم، إذا أراد شخص ما شرح هجوم من النوع الصفري، يجب أن يعرضه في صندوق رمل، مما قد يستغرق أيامًا، وفي النهاية لن يقدم شرحًا متعمقًا أو محددًا. بينما هذه النهج قيمة، فإنها تقدم فقط تحليلًا تقليديًا مع سياق محدود. ديانا لا تحلل فقط الشفرة، بل تفهم النية والإجراءات المحتملة وشرح ما تم تصميم الشفرة لفعله: لماذا هي خبيثة، وكيف قد تؤثر على الأنظمة. هذا الإجراء يسمح لفريق الأمن بالتركيز على التنبيهات والتهديدات التي تهم حقًا.

كيف تختلف khảية ديانا في تقديم تحليل خبير لملفات البرمجيات الخبيثة عن الأدوات التقليدية في سوق أمن السيبرانية؟

ديانا مثل وجود فريق افتراضي من محللي البرمجيات الخبيثة وخبراء الاستجابة للطوارئ في متناول يديك لتقديم تحليل عميق للهجمات المعروفة والغير معروفة، وشرح تقنيات المهاجمين وسلوك الملفات الخبيثة.

الأدوات التقليدية يمكنها فقط التعرف على التهديدات المعروفة ومسارات الهجوم الحالية. ديانا تتجاوز الأدوات التقليدية، وتقدم للمنظمات مستوى غير مسبوق من الخبرة والرؤية في النصوص والوثائق والبيانات الثنائية الخام لتحضير الهجمات من النوع الصفري. بالإضافة إلى ذلك، ديانا تقدم رؤية محسنة في عملية اتخاذ القرارات لنموذج منع ديب إنستينكت، مما يسمح للمنظمات بتعديل وضع أمانها لتحقيق الفعالية القصوى.

ما هي التحديات الرئيسية التي ت解决ها ديانا في المناظر الحالية لأمن السيبرانية، خاصة فيما يتعلق بالتهديدات غير المعروفة؟

المشكلة مع الهجمات من النوع الصفري اليوم هي عدم وجود معلومات حول لماذا تم إيقاف الحادث واعتباره خبيثًا. يجب على محللي التهديدات قضاء وقت كبير لتحديد ما إذا كان هجومًا خبيثًا أو إيجابيًا كاذبًا. على عكس حلول أمن السيبرانية الأخرى، ديب إنستينكت كانت تمنع بانتظام هجمات من النوع الصفري باستخدام حل التعلم العميق الفريد. ومع ذلك، كان العملاء يطلبون شرحًا مفصلًا لفهم طبيعة هذه الهجمات. قمنا بتطوير ديانا لتعزيز khảيات التعلم العميق لديب إنستينكت، وتقليل العبء على فرق أمن السيبرانية المثقلين، وتقديم شرح في الوقت الفعلي للهجمات غير المعروفة والمعقدة. khảيةنا لتوجيه نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى الملفات المحددة تسمح لنا بتقديم استجابة شاملة ومحددة لتلبية الفجوة في السوق.

ديانا هي تقدم كبير في الصناعة ومثال ملموس على khảية الذكاء الاصطناعي لحل المشاكل الحقيقية. إنها تستخدم فقط التحليل الثابت لتحديد سلوك ونية أنواع الملفات المختلفة، بما في ذلك الملفات الثنائية والبرامج النصية والوثائق وملفات الاختصار وأشكال الملفات الأخرى لتسليم التهديدات. ديانا ليست مجرد تقدم تكنولوجي، بل هي تحول استراتيجي نحو بيئة أمن سيبراني أكثر直觉ًا وفعالية.

يمكنك أن تشرح كيف تترجم ديانا شفرة ثنائية وبرامج نصية إلى تقارير لغة طبيعية و ما هي الفوائد التي ت带ها هذه العملية لفريق الأمن؟

هذا الإجراء هو جزء من صلصة السر الخاصة بنا. على مستوى عال، يمكننا اكتشاف البرمجيات الخبيثة التي يحددها إطار التعلم العميق داخل هجوم ثم إطعامها كبيانات إلى نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي. من خلال استخراج البيانات دون الكشف عن معلومات حساسة، ديانا تقدم شرحًا للهجمات من النوع الصفري والتهديدات غير المعروفة التي يبحث عنها العملاء.

مع زيادة الهجمات التي يتم توليدها بواسطة الذكاء الاصطناعي، كيف ترى تطور الذكاء الاصطناعي لمواجهة هذه التهديدات بشكل أكثر فعالية؟

مع زيادة الهجمات التي يستخدم فيها الذكاء الاصطناعي، يتعين البقاء впередًا من المهاجمين المتطورين بشكل متزايد من خلال التحرك أبعد من الأدوات التقليدية وابتكار أفضل الذكاء الاصطناعي، خاصة التعلم العميق. ديب إنستينكت هي أول شركة أمن سيبراني تستخدم التعلم العميق في تقنيات أمان البيانات لمنع التهديدات قبل أن تسبب خرقًا وتتنبأ بالتهديدات المستقبلية. حل أمان البيانات من النوع الصفري من ديب إنستينكت يمكنه التنبؤ ومنع التهديدات المعروفة والغير معروفة والتهديدات من النوع الصفري في أقل من 20 مللي ثانية، أسرع 750 مرة من سرعة تشفير الفدية – مما يجعله إضافة أساسية لكل حزمة أمنية، وتقديم حماية متعددة الطبقات كاملة ضد التهديدات عبر البيئات الهجينة.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا ديب إنستينكت.