Mike Bruchanski, Chief Product Officer hos HiddenLayer – Interviewserie

Mike Bruchanski, Chief Product Officer hos HiddenLayer, bringer mere end to årtiers erfaring inden for produktudvikling og -ingeniørarbejde til virksomheden. I sin rol er Bruchanski ansvarlig for at forme HiddenLayers produktstrategi, overvåge udviklingsprocessen og drive innovation for at støtte organisationer, der adopterer generativ og prædiktiv AI.

HiddenLayer er den førende leverandør af sikkerhed til AI. Dens sikkerhedsplatform hjælper virksomheder med at beskytte de maskinlæringsmodeller, der ligger bag deres vigtigste produkter. HiddenLayer er det eneste selskab, der tilbyder en komplet sikkerhedsløsning til AI, der ikke tilføjer unødvendig kompleksitet til modellerne og ikke kræver adgang til rådata og algoritmer. Grundlagt af et hold med dybe rødder i sikkerhed og maskinlæring, har HiddenLayer til formål at beskytte virksomhedens AI mod inference, bypass, extraction-angreb og modeltyveri.

Hvad har inspireret dig til at tilslutte dig HiddenLayer, og hvordan harmonerer denne rol med dine personlige og professionelle mål?

Jeg er altid blevet tiltrukket af at løse nye og komplekse problemer, især hvor cutting-edge-teknologi møder praktisk anvendelse. Gennem min karriere, der har omfattet aerospace, cybersikkerhed og industriautomatisering, har jeg haft mulighed for at bane vejen for innovative anvendelser af AI og navigere i de unikke udfordringer, der følger med.

Hos HiddenLayer mødes de to verdener – AI-innovation og sikkerhed – på en måde, der er både kritisk og spændende. Jeg erkendte, at AI’s potentiale er transformerende, men dets sårbarheder ofte bliver undervurderet. Hos HiddenLayer kan jeg udnytte min ekspertise til at beskytte denne teknologi, samtidig med at jeg giver organisationer mulighed for at udvikle den på en tillidsfuld og ansvarlig måde. Det er den perfekte sammenligning af min tekniske baggrund og min passion for at drive væsentlige, skalerbare løsninger.

Hvad er de mest betydende fjendtlige trusler, der rettes mod AI-systemer i dag, og hvordan kan organisationer proaktivt mindske disse risici?

Den hurtige adoption af AI på tværs af brancher har skabt nye muligheder for cybertrusler, ligesom vi så det med opblomstringen af forbundne enheder. Nogle af disse trusler omfatter modeltyveri og inversion-angreb, hvor angribere udvinder følsomme oplysninger eller omvender AI-modeller, muligvis eksponerende proprietær data eller immaterielle rettigheder.

For at proaktivt imødegå disse risici må organisationer indbygge sikkerhed på hver enkelt fase af AI-livscyklussen. Dette inkluderer at sikre dataintegritet, beskytte modeller mod udnyttelse og adoptere løsninger, der fokuserer på at beskytte AI-systemer uden at underminere deres funktionalitet eller ydeevne. Sikkerhed må udvikle sig parallelt med AI, og proaktive foranstaltninger i dag er den bedste forsvar mod morgendagens trusler.

Hvordan adskiller HiddenLayers tilgang til AI-sikkerhed sig fra traditionelle cybersikkerhedsmetoder, og hvorfor er det særligt effektivt for generative AI-modeller?

Traditionelle cybersikkerhedsmetoder fokuserer primært på at sikre netværk og endpunkter. HiddenLayer tager dog en model-centreret tilgang, der erkender, at AI-systemer selv repræsenterer en unik og værdifuld angrebsflade. I modsætning til konventionelle tilgange sikrer HiddenLayer AI-modellerne direkte, og løser således problemer som modelinversion, datap forgiftning og fjendtlig manipulation. Denne målrettede beskyttelse sikrer, at den centrale aktiver – AI selv – er beskyttet.

Desuden designer HiddenLayer løsninger tilpasset til virkelige udfordringer. Vores letvægts-, ikke-invasiv teknologi integrerer nærmest uden problemer i eksisterende arbejdsgange, og sikrer, at modeller forbliver beskyttede uden at gå på kompromis med deres ydeevne. Denne tilgang er særligt effektiv for generative AI-modeller, der står over for højere risici som data-lækage eller uautoriseret manipulation. Ved at fokusere på AI selv sætter HiddenLayer en ny standard for at sikre fremtiden for maskinlæring.

Hvad er de største udfordringer, organisationer står over for, når de integrerer AI-sikkerhed i deres eksisterende cybersikkerhedsinfrastruktur?

Organisationer står over for flere betydelige udfordringer, når de forsøger at integrere AI-sikkerhed i deres eksisterende rammer. Først og fremmest kæmper mange organisationer med et videnstørrelsesgap, da forståelse af AI-systemers kompleksiteter og deres sårbarheder kræver specialiseret ekspertise, der ikke altid er tilgængelig internt. For det andet er der ofte pres for at adoptere AI hurtigt for at forblive konkurrencedygtig, men en hastig implementering af løsninger uden ordentlige sikkerhedsforanstaltninger kan føre til langsigtede sårbarheder. Til sidst er det en delikat udfordring at balancere behovet for robust sikkerhed med at opretholde modelydeevnen. Organisationer må sikre, at enhver sikkerhedsforanstaltning, de implementerer, ikke negativt påvirker funktionaliteten eller nøjagtigheden af deres AI-systemer.

For at imødegå disse udfordringer har organisationer brug for en kombination af uddannelse, strategisk planlægning og adgang til specialiserede værktøjer. HiddenLayer tilbyder løsninger, der integrerer sikkerhed i AI-livscyklussen, og giver organisationer mulighed for at fokusere på innovation uden at udsætte sig for unødvendig risiko.

Hvordan sikrer HiddenLayer, at deres løsninger forbliver letvægts- og ikke-invasiv, samtidig med at de tilbyder robust sikkerhed for AI-modeller?

Vores designfilosofi prioriterer både effektivitet og operativ enkelhed. HiddenLayers løsninger er API-drevne, hvilket giver mulighed for en let integration i eksisterende AI-arbejdsgange uden betydelig forstyrrelse. Vi fokuserer på at overvåge og beskytte AI-modeller i realtid, undgående ændringer i deres struktur eller ydeevne.

Desuden er vores teknologi designet til at være effektiv og skalerbar, og fungerer nærmest uden problemer på tværs af diverse miljøer, enten på lokalt niveau, i skyen eller i hybride konstellationer. Ved at holde fast i disse principper sikrer vi, at vores kunder kan beskytte deres AI-systemer uden at tilføje unødvendig kompleksitet til deres operationer.

Hvordan strømliner HiddenLayers Automated Red Teaming-løsning sårbarhedstest for AI-systemer, og hvilke brancher har nydt mest af denne?

HiddenLayers Automated Red Teaming udnytter avancerede teknikker til at simulere realverdenens fjendtlige angreb på AI-systemer. Dette giver organisationer mulighed for at:

• Identificere sårbarheder tidligt: Ved at forstå, hvordan angribere måske målretter deres modeller, kan organisationer løse svagheder, før de udnyttes.

• Accelerere testcykler: Automatisering reducerer den tid og de ressourcer, der er nødvendige for omfattende sikkerhedsbedømmelser.

• Tilpasse sig til udviklende trusler: Vores løsning opdaterer løbende for at tage højde for nye angrebsvektorer.

Brancher som finans, sundhedsvesen, fremstilling, forsvar og kritisk infrastruktur – hvor AI-modeller behandler følsomme data eller driver væsentlige operationer – har nydt mest af HiddenLayers tilgang. Disse sektorer kræver robust sikkerhed uden at gå på kompromis med pålidelighed, og HiddenLayers tilgang er særligt effektiv her.

Hvordan fremmer du en data-dreven kultur i dine produktteams, og hvordan oversætter det sig til bedre sikkerheds løsninger for kunder?

Hos HiddenLayer er vores produktfilosofi baseret på tre søjler:

1. Resultat-orienteret udvikling: Vi starter med slutmålet for øje, og sikrer, at vores produkter leverer konkrete værdier for kunderne.
2. Data-drevet beslutningstagning: Følelser og meninger kan ofte være høje i startup-miljøer. For at skære igennem støjen læner vi os op af empirisk beviser til at guide vores beslutninger, og sporer alt fra produktpræstation til markedsucces.
3. Holistisk tænkning: Vi opmuntrer teams til at se produktlivscyklussen som et system, og tage højde for alt fra udvikling til marketing og salg.

Ved at indbygge disse principper har vi skabt en kultur, der prioriterer relevans, effektivitet og tilpasning. Dette forbedrer ikke blot vores produkttilbud, men sikrer også, at vi konstant løser de reelle sikkerhedsudfordringer, vores kunder står over for.

Hvad ville du råde organisationer, der tøver med at adoptere AI på grund af sikkerhedsbekymringer?

For organisationer, der er betænkelige ved at adoptere AI på grund af sikkerhedsbekymringer, er det vigtigt at tage en strategisk og målrettet tilgang. Begynd med at opbygge en solid grundlag for sikre datakanaler og robuste styreprocesser for at sikre dataintegritet og -privatliv. Start småt, og pilotér AI i bestemte, kontrollerede brugsområder, hvor det kan levere målbart værdi uden at eksponere kritiske systemer. Udnyt ekspertisen fra pålidelige partnere for at løse AI-specifikke sikkerhedsbehov og brokke interne videnlækager. Til sidst skal man balancere innovation med forsigtighed ved at implementere AI på en måde, der både udnytter fordelene og reducerer potentielle risici effektivt. Med den rette forberedelse kan organisationer trygt og tillidsfuldt omfavne AI uden at gå på kompromis med sikkerheden.

Hvordan påvirker den seneste amerikanske executive order om AI-sikkerhed og EU’s AI-lov HiddenLayers strategier og produkttilbud?

Seneste reguleringer som EU’s AI-lov understreger den voksende fokus på ansvarlig AI-udvikling. Hos HiddenLayer har vi proaktivt tilpasset vores løsninger for at støtte overholdelse af disse udviklende standarder. Vores værktøjer giver organisationer mulighed for at demonstrere overholdelse af AI-sikkerheds krav via omfattende overvågning og rapportering.

Vi samarbejder også aktivt med reguleringer for at forme branchestandarder og løse de unikke risici, der er forbundet med AI. Ved at forblive foran reguleringstrends sikrer vi, at vores kunder kan innovere ansvarligt og forblive i overensstemmelse med et stadig mere komplekst landskab.

Hvilke huller i den nuværende AI-sikkerhedslandskab har brug for at blive løst med det samme, og hvordan planlægger HiddenLayer at tackle disse?

AI-sikkerhedslandskabet står over for to kritiske huller. Først og fremmest er AI-modeller værdifulde aktiver, der kræver beskyttelse mod tyveri, omvendelse og manipulation. HiddenLayer leder an i bestræbelserne på at sikre modeller mod disse trusler via innovative løsninger. For det andet er traditionelle sikkerhedsredskaber ofte ude af stand til at løse AI-specifikke sårbarheder, hvilket skaber et behov for specialiserede trusselsdetektionsfunktioner.

For at løse disse udfordringer kombinerer HiddenLayer avanceret forskning med kontinuerlig produktudvikling og markedsuddannelse. Ved at fokusere på modelbeskyttelse og tilpasset trusselsdetektion giver vi organisationer de værktøjer, de har brug for for at udvikle AI på en sikker og tillidsfuld måde.

Tak for det gode interview. Læsere, der ønsker at lære mere, kan besøge HiddenLayer.