Ryan Schonfeld, spoluzakladatel a CEO společnosti HiveWatch – rozhovor

Ryan Schonfeld je spoluzakladatel a CEO společnosti HiveWatch, bezpečnostní technologické firmy zaměřené na zlepšení způsobu, jakým organizace spravují a reagují na fyzické bezpečnostní hrozby. Díky zkušenostem jako bezpečnostní konzultant, policejní důstojník a uživatel z řad firem Fortune 500 získal první ruku zkušeností s provozními výzvami, kterým čelí bezpečnostní týmy, což jej nakonec vedlo k vytvoření HiveWatch.

HiveWatch poskytuje cloudovou platformu, která spojuje nástroje, jako je video dohled, přístupový kontrolní systém, poplachy a správa incidentů, do jediného operačního panelu. Tato platforma, nazvaná HiveWatch GSOC Operating System, umožňuje organizacím monitorovat činnost napříč zařízeními, vyšetřovat incidenty a koordinovat reakce, zatímco využívá automatizaci a analýzu poháněnou umělou inteligencí ke zlepšení efektivity a snížení falešných poplachů.

Co vás vedlo ke spoluzaložení HiveWatch a jaká omezení tradiční fyzické bezpečnosti činí umělou inteligenci správnou volbou od samého začátku?

Strávil jsem roky řízením globálních bezpečnostních a bezpečnostních technologií v globálních organizacích a naše schopnost efektivně využívat technologii byla znepokojivá. Bezpečnost byla špičková, ale museli jsme používat infrastrukturu, která byla fragmentovaná, pomalá, reaktivní a lidsky orientovaná. Proto jsem založil RAS Consulting, aby pomohl organizacím modernizovat své bezpečnostní operace, plánování, vzdělávání, řízení rizik a odpovědnosti. Vyvinuli jsme technologicky orientované programy pro rychle rostoucí společnosti, které potřebovaly rychle expandovat.

Ale i tak jsem neustále viděl stejný problém: moji klienti byli zahlceni výstrahami, pohřbeni pod nespojenými systémy, reagovali na vše a nic nepředpovídali. Zákazníci RAS Consulting potřebovali proaktivní bezpečnost, ale neměli znalosti ani lidi, aby si ji sami vytvořili. Pandemie to zhoršila. Najednou všichni museli přehodnotit, jak chrání lidi a majetek, ale používali nástroje vytvořené pro jinou éru.

To je důvod, proč jsme vytvořili HiveWatch. Potřebovali jsme platformu, která by mohla učinit naše vlastní bezpečnostní týmy více informované, propojené, předvídavé a informované. Chtěli jsme to vše navíc k tomu, aby byly rychlejší a lepší v řízení incidentů. Umělá inteligence nebyla funkcí, kterou jsme přidali později, ale byla to jediná praktická možnost, jak sjednotit data pro nejlepší a nejinformovanější rozhodování. Můžeme to udělat bez ohledu na to, jaké systémy naše zákazníky mají. Takže nyní můžeme snadno proniknout skrze falešné poplachy a pomoci týmům přejít z reaktivního na proaktivní. Cokoliv jiného je jen kosmetické změny starých problémů.

Jak vaše pozadí jako policejního důstojníka a vyšetřovatele ovlivnilo způsob, jakým jste navrhli umělou inteligenci pro podporu reálných bezpečnostních operací?

Seděl jsem v křesle, když se incidents rozvíjely v bezpečnostních operačních centrech, a byl jsem na místě během vysokorizikových incidentů, řízení hrozeb v reálném čase. Tato zkušenost mě naučila, že jak lidé, tak technologie jsou důležité v těch okamžicích, že únava nebo vyhoření může ovlivnit rozhodování v nouzi. Také mě naučila, co funguje, co nefunguje a co lidi ohrožuje, když systémy selhávají. To je perspektiva, z níž jsme vytvořili HiveWatch.

Používaje zkušenosti z této práce, naše platforma umělou inteligencí nebyla vytvořena pouze na základě bílé tabule. Navrhli jsme ji uvnitř bezpečnostních operačních center. Lidé, kteří ji vytvořili, strávili kariéru zíráním na obrazovky plné šumu, snažící se najít skutečné hrozby, ale neměli nástroje, aby viděli jasně nebo jednali dostatečně rychle.

Po příliš dlouhou dobu prodávala bezpečnostní průmysl reaktivní reakci na incidenty a nazýval ji inovací. Co týmy skutečně potřebují, je schopnost vidět, co se blíží, a my jsme pro to vytvořili HiveWatch.

Mnohé organizace stále operují reaktivně. Jak umělá inteligence umožňuje přechod k proaktivní a předvídavé fyzické bezpečnosti?

Reaktivní bezpečnost není problémem strategie, ale problémem, který zahrnuje řízení fragmentovaného systému, který může vést k rozpadu komunikace. Také zahrnuje nedostatek prioritizace, když dojde k incidentům. Týmy jsou také zahlceny hlukem vytvářeným neustálými falešnými poplachy, které jsou často vytvořeny bez kontextu. To je místo, kde vše selhává.

Naši zákazníci používají přizpůsobeného operátora umělou inteligencí, který se skutečně učí jejich zařízení — layout, pracovní postupy, jak jejich týmy fungují. Místo stovek nebo tisíců zbytečných výstrah denně vidí pouze ty, které jsou důležité, s videem a kontextem, které ukazují přesně proč.

Když odstraníte hluk a objevíte skutečné vzorce, něco se změní. Týmy přestanou honit včerejší problémy a začnou se připravovat na zítřejší hrozby. Jsou lépe schopni mít jasnou hlavu, aby mohli vytvořit bezpečnostní programy, které skutečně fungují.

Jak vypadá prediktivní bezpečnost v reálném podnikovém prostředí?

Není to křišťálová koule. Je to rozpoznávání vzorců na vysoké úrovni.

To může vypadat jako otevřené dveře, které by neměly být otevřené. Nebo pohyb na kameře, který se neshoduje s normou. Nebo aktivita, která se nikdy nestala v tomto místě v tomto čase. Umělá inteligence to chytí, označí a řekne operátorovi, co se děje, proč je to důležité a co dělat dál.

Propojuje se s kamerami, senzory a přístupovými kontrolami, které již máte, takže nic neunikne, protože dva systémy nemluví spolu. Výsledkem je bezpečnostní operace, která je ostřejší, rychlejší a skutečně navržená k ochraně lidí ve velkém měřítku.

Jaké typy signálů rizik, chování nebo vzorců umělá inteligence pravidelně odhaluje, které lidské týmy často přehlížejí?

Lidé jsou skvělí, když něco zjevného jde špatně. Umělá inteligence je skvělé v odhalování všeho, co tiše jde špatně.

Mluvíme o jemných odchylkách. Věcech, které nevyvolávají tradiční výstrahu, ale absolutně by měly. Umělá inteligence neustále učí, co “normální” vypadá pro každé konkrétní prostředí, takže když se něco změní, všimne si toho. V prostředí s vysokým objemem operací, kde váš tým spravuje tisíce signálů, jsou to rizika, která tendenci unikají. Přidání něčeho jako operátora umělou inteligencí přináší posun směrem k prioritizaci výstrah, aby operátoři reagující na incidenty věděli, co je kritické (a byli vedení, jak účinně reagovat).

Jak umělá inteligence mění rozhodování uvnitř bezpečnostního operačního centra, když je čas a informace omezené?

Při živém incidentu je mezera mezi “co se děje?” a “co děláme?” Tato mezera je místem, kde žijí špatné výsledky.

Používání umělou inteligencí tuto mezeru uzavírá. Taťka kontext z celých integrovaných systémů, jako je video, přístupový kontrolní systém, senzory, komunikace, zpravodajství a umístí ho před vašeho operátora s doporučeným dalším krokem. Už nemusí přepínat mezi 15 kartami. Nemusí hádat. Váš tým přechází z výstrahy na akci v sekundách místo minut.

Realita je, že většina bezpečnostních operačních center je nedostatečně obsazená a zahlcená. Umělá inteligence to nevyřeší přidáním nových zaměstnanců; řeší to tak, že zajistí, aby každý člověk v místnosti se soustředil na to, co skutečně záleží, s informacemi, které potřebují k tomu, aby udělali správnou volbu, právě teď.

Velké události, jako jsou významné sportovní události nebo ceremoniály, vytvářejí extrémní složitost. Jak umělá inteligence pomáhá koordinovat reakci pod tlakem?

Velké události mohou rozbití tradiční bezpečnost. Objem signálů exploduje, riziko se mnohonásobně zvyšuje a legacy nástroje nedokáží držet krok.

Jsem koordinoval ochranu na velkých událostech s týmy výkonné ochrany, bezpečnostními týmy, hostiteli události, místními policejními složkami, zdravotnickými, federálními agenturami. Je to vrstvená bezpečnost na vrcholu vrstvené bezpečnosti. Ale to, co nám posledních několik let naučilo, je, že někdy je hrozba již uvnitř perimetru. Důvěryhodný insider. Akreditovaný host. Někdo, kdo je již za vašimi kontrolními body.

Umělá inteligence vám dává další oči napříč celým prostředím, nejen na vstupních bodech. Monitoruje vzorce, pohyb a anomálie v reálném čase, takže když se něco objeví uvnitř perimetru, bezpečnostní tým ví o tom, než se to zhorší. V těchto případech sekundy záleží a situační povědomí není jen “hezké mít”.

Jak důležité je hluboké systémové propojení napříč videem, přístupovým kontrolním systémem, senzory a komunikacemi, aby umělá inteligence mohla poskytnout skutečnou situační povědomí?

Negociabilní. Umělá inteligence je tak chytrá, jako jsou data, která může vidět. V mnoha případech jsou tyto systémy izolované a pokud nejsou propojené, umělá inteligence nemusí mít úplný obraz (to je místo, kde HiveWatch může udělat skutečný rozdíl, propojením všech těchto systémů do jednoho prostředí).

Když je vše integrované (myslete si: video, přístupový kontrolní systém, senzory, komunikace, zpravodajství), umělá inteligence má úplnou viditelnost, aby doporučila správný postup. Je kritické, aby vaše bezpečnostní operační platforma byla navržena tak, aby fungovala s tím, co již máte. Koupili jste dobré nástroje. Měly by být schopny fungovat společně, abyste nemuseli odstraňovat a nahrazovat, aby jste získali hodnotu.

Jak by měli výkonní manažeři reálně uvažovat o návratu investic, když hodnotí platformy fyzické bezpečnosti poháněné umělou inteligencí?

Začněte s tím, co vám již stojí peníze, protože je to více, než si myslíte.

Falešné poplachy spotřebují hodiny. Nespojené systémy znamenají duplicitní práci. Operátoři, kteří vyhoří a odejdou, znamenají, že musíte neustále najímat a školení. To vytváří vysoké náklady a většina organizací nikdy nekvantifikovala je.

Platformy poháněné umělou inteligencí, jako je naše, mohou snížit počet operátorů potřebných v bezpečnostním operačním centru a jeho bezpečnostních zdrojích, což může vést k významnému návratu investic. Kromě toho, protože technologie snižuje falešné poplachy dramaticky, je potřeba méně lidí k triáži příchozích výstrah. Druhý efekt spočívá v tom, že snížení duplicitních technologií v technologickém balíčku SOC může snížit náklady vynaložené na překrývající se systémy. Nakonec, protože integrujeme s infrastrukturou, kterou již vlastníte, nebudete muset odstraňovat to, co jste strávili roky budováním. Místo toho konečně získáte plnou hodnotu z něj.

Návrat investic není pouze v tom, co ušetříte, ačkoli to může být významné, když vezmete v úvahu snížení nákladů na zdroje potřebné k podpoře vašeho programu (což bylo historicky obtížné pro bezpečnostní lídry). Může to být také odhaleno v tom, co váš tým zabraňuje. Jedna odvrácená událost, jedna rychlejší reakce, jedna hrozba odhalená brzy. Pro vaši radu, zaměstnance a zákazníky je to matematika, která záleží. Týmy, které to chápou, nekoupí novou technologii pro její owní sake. Opravují rozbitý program.

Jak očekáváte, že se vztah mezi lidskými bezpečnostními týmy a systémy umělou inteligencí bude vyvíjet v příštím desetiletí?

Říkejme si to: za několik let nebude umělá inteligence v bezpečnosti volitelná. Bude to základ. Týmy, které ji považují za “hezké mít”, zůstanou pozadu za těmi, které již pracují s ní.

Jak systémy zránou, umělá inteligence přebírá více kognitivní zátěže — filtrování hluku, rozpoznávání vzorců, doporučování akcí — zatímco lidé zůstávají tam, kde patří: v kontrolách úsudku a odpovědnosti. To je partnerství, které bude definovat, jak vypadá moderní fyzická bezpečnost. Týmy, které to první vymyslí, vyhrávají.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit HiveWatch.