Yariv Fishman, Chief Product Officer ve společnosti Deep Instinct – Rozhovorová série

Yariv Fishman je Chief Product Officer (CPO) ve společnosti Deep Instinct, je zkušený produktový manažer s více než 20 lety zkušeností v vedení globálních B2B značek. Fishman zastával několik prominentních pozic, včetně vedoucích pozic ve společnosti Microsoft (MSFT ), kde vedl produktový portfólium Cloud App Security a inicioval program MSSP a bezpečnostních partnerů, a Head of Product Management, Cloud Security & IoT Security ve společnosti CheckPoint. Vystudoval bakalářský titul v oboru Informační systémy na Ben Gurion University a MBA na Technion, Israel Institute of Technology.

Deep Instinct je společnost pro kybernetickou bezpečnost, která aplikuje hluboké učení na kybernetickou bezpečnost. Společnost využívá umělou inteligenci k prevenci a detekci malwaru.

Můžete nám říci o své cestě v oblasti kybernetické bezpečnosti a jak to formovalo váš přístup k produktovému managementu?

Během své 20leté kariéry jsem pracoval v několika globálních B2B organizacích, včetně Check Point Software Technologies (CHKP ) a Microsoftu, kde jsem vedl produktový management a strategii a budil svou zkušenost v oblasti kybernetické bezpečnosti napříč veřejným cloudem, koncovými body, sítěmi a aplikacemi SaaS.

Po cestě jsem se naučil různé nejlepší postupy – od toho, jak vést tým, až po to, jak informovat správnou strategii – které formovaly, jak vedu ve společnosti Deep Instinct. Práce pro numerous kybernetické společnosti různých velikostí mi umožnila získat holistický pohled na styly managementu a naučit se, jak nejlépe vytvářet procesy, které podporují rychlé týmy. Také jsem viděl na vlastní oči, jak vydávat produkty a plánovat produktový trh, což je kritické pro obchodní úspěch.

Co vás přivedlo k tomu, abyste se připojili k Deep Instinct, a jak se vaše role vyvinula od té doby, co jste začal jako Chief Product Officer?

Jako zkušený odborník v oboru zřídka dostanu nadšení z nové technologie. První informace o Deep Instinct jsem získal, když jsem pracoval v Microsoftu. Když jsem se dozvěděl o možnostech prediktivní prevence, rychle jsem si uvědomil, že Deep Instinct je skutečná věc a dělá něco jedinečného. Připojil jsem se k společnosti, abych pomohl produktovat její rámec hlubokého učení, vytvořit trh a použít případy pro toto první řešení zero-day datové bezpečnosti.

Od té doby, co jsem se připojil k týmu před třemi lety, se моя role změnila a vyvinula spolu s našim byznysem. Zpočátku jsem se soustředil na budování našeho produktového managementu a relevantních procesů. Nyní se soustředíme na strategii a to, jak marketovat naše zero-day datové bezpečnostní schopnosti v dnešním rychlém a stále více nebezpečném trhu.

Deep Instinct používá jedinečný rámec hlubokého učení pro svá kybernetická bezpečnostní řešení. Můžete diskutovat o výhodách hlubokého učení oproti tradičnímu strojovému učení v prevenci hrozeb?

Pojem „AI“ je široce používán jako všelék na vybavení organizací v boji proti zero-day hrozbám. Nicméně, zatímco mnoho kybernetických dodavatelů tvrdí, že přinášejí AI do boje, strojové učení (ML) – méně sofistikovaná forma AI – zůstává jádrem jejich produktů. ML není vhodné pro úkol. ML řešení jsou trénována na omezených podmnožinách dostupných dat (obvykle 2-5%), nabízejí pouze 50-70% přesnost s neznámými hrozbami a zavádějí falešné pozitivy. Také vyžadují lidskou intervenci, protože jsou trénována na menších datových sadách, což zvyšuje šance na lidskou chybu.

Ne všechny AI jsou stejné. Hluboké učení (DL), nejvíce pokročilá forma AI, je jedinou technologií, která je schopná předcházet a vysvětlovat známé a neznámé zero-day hrozby. Rozdíl mezi ML a DL-založenými řešeními se stává zřejmým, když se zkoumá jejich schopnost identifikovat a předcházet známým a neznámým hrozbám. Na rozdíl od ML je DL postaveno na neuronových sítích, což mu umožňuje samo-seznamovat a trénovat na surová data. Tato autonomie umožňuje DL identifikovat, detekovat a předcházet komplexním hrozbám. S jeho pochopením základních komponent maliciozních souborů DL umožňuje týmům rychle stanovit a udržovat robustní bezpečnostní postavení, odrazení další hrozby, než se vůbec materializuje.

Deep Instinct nedávno spustil DIANNA, první generativní AI-pohoný kybernetický bezpečnostní asistent. Můžete vysvětlit inspiraci za DIANNA a její klíčové funkcionality?

Deep Instinct je jediným poskytovatelem na trhu, který může předpovědět a předcházet zero-day útokům. Podnikové zero-day zranitelnosti jsou na vzestupu. Viděli jsme 64% nárůst zero-day útoků v roce 2023 ve srovnání s rokem 2022, a vydali jsme Deep Instinct’s Artificial Neural Network Assistant (DIANNA), aby bojovali proti této rostoucí tendenci. DIANNA je prvním a jediným generativním AI-pohoným kybernetickým bezpečnostním asistentem, který poskytuje expertní úroveň analýzy malwaru a vysvětlovatelnosti pro zero-day útoky a neznámé hrozby.

Co odlišuje DIANNA od tradičních AI nástrojů, které využívají LLM, je její schopnost poskytovat přehledy o proč neznámé útoky jsou maliciozní. Dnes, pokud někdo chce vysvětlit zero-day útok, musí ho spustit v sandboxu, což může trvat dny a nakonec neposkytne podrobné nebo zaměřené vysvětlení. Zatímco je tato metoda cenná, nabízí pouze retrospektivní analýzu s omezeným kontextem. DIANNA neanalyzuje pouze kód, ale chápe záměr, potenciální akce a vysvětluje, co je kód navržen dělat: proč je to maliciozní a jak by to mohlo ovlivnit systémy. Tento proces umožňuje SOC týmům soustředit se na upozornění a hrozby, které skutečně záleží.

Jak se DIANNA liší od tradičních AI nástrojů na kybernetickém trhu?

DIANNA je jako mít virtuální tým malware analytiků a incident response expertů na dosah ruky, aby poskytoval hlubokou analýzu známých a neznámých útoků, vysvětloval techniky útočníků a chování maliciozních souborů.

Jiné AI nástroje mohou identifikovat pouze známé hrozby a existující útočné vektory. DIANNA jde za hranice tradičních AI nástrojů, nabízejíc organizacím bezprecedentní úroveň odbornosti a přehledů do neznámých skriptů, dokumentů a surových binárních souborů, aby se připravily na zero-day útoky. Kromě toho DIANNA poskytuje zvýšenou viditelnost do rozhodovacího procesu prevence modelů Deep Instinct, což umožňuje organizacím jemně doladit své bezpečnostní postavení pro maximální účinnost.

Jaké jsou hlavní výzvy, kterým DIANNA čelí v současném kybernetickém bezpečnostním prostředí, zejména pokud jde o neznámé hrozby?

Problém s zero-day útoky dnes je nedostatek informací o tom, proč byla incident zastavena a považována za maliciozní. Hrozba analytiků musí strávit významné množství času, aby určili, zda to byl maliciozní útok nebo falešný pozitiv. Na rozdíl od jiných kybernetických řešení Deep Instinct pravidelně blokoval zero-day útoky se svým jedinečným DL řešením. Nicméně, zákazníci žádali podrobné vysvětlení, aby lépe pochopili povahu těchto útoků. Vyvinuli jsme DIANNA, abychom vylepšili hluboké učení Deep Instinct, snížili zátěž na přepracované SecOps týmy a poskytli reálnou vysvětlovatelnost neznámých, sofistikovaných hrozeb. Naše schopnost zaměřit GenAI modely na konkrétní artefakty umožňuje nám poskytnout komplexní, ale zaměřený, odpověď na řešení trhu.

DIANNA je významným pokrokem pro odvětví a hmotným příkladem schopnosti AI řešit reálné problémy. Využívá pouze statickou analýzu k identifikaci chování a záměru různých formátů souborů, včetně binárních souborů, skriptů, dokumentů, zástupných souborů a dalších typů souborů pro doručování hrozeb. DIANNA je více než jen technologický pokrok; je to strategický posun směrem k intuitivnějšímu, efektivnějšímu a efektivnějšímu kybernetickému bezpečnostnímu prostředí.

Můžete vysvětlit, jak DIANNA překládá binární kód a skripty do přirozeného jazyka zpráv a jaké jsou výhody, které to přináší bezpečnostním týmům?

Ten proces je částí našeho tajného receptu. Na vysoké úrovni můžeme detekovat malware, který je označen rámcem hlubokého učení, a poté ho krmit jako metadata do modelu LLM. Extrahováním metadata bez ohrožení citlivých informací DIANNA poskytuje zero-day vysvětlovatelnost a zaměřené odpovědi, které zákazníci hledají.

Jak vidíte budoucnost AI v boji proti AI-generovaným útokům?

Čím více se zvyšují AI-generované útoky, tím více je třeba zůstat před stále více sofistikovanými útočníky a jít za hranice tradičních AI nástrojů a inovovat s lepší AI, zejména hlubokým učením. Deep Instinct je první a jediný kybernetický bezpečnostní dodavatel, který využívá hluboké učení ve své technologii datové bezpečnosti, aby předcházelo hrozbám, než způsobí porušení, a předpovídal budoucí hrozby. Řešení zero-day datové bezpečnosti Deep Instinct může předpovědět a předcházet známým, neznámým a zero-day hrozbám v <20 milisekundách, 750x rychleji, než nejrychlejší ransomware může zašifrovat – což z něj dělá nezbytnou součást každé bezpečnostní sady, poskytující kompletní, víceložiskovou ochranu proti hrozbám napříč hybridními prostředími.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří si chtějí dozvědět více, by měli navštívit Deep Instinct.