Mark Gazit, CEO de ThetaRay – Entrevistas de ciberseguridad

Mark Gazit es el CEO de ThetaRay, una empresa de ciberseguridad y análisis de big data que proporciona una plataforma para la detección de amenazas y riesgos desconocidos para proteger la infraestructura crítica y los servicios financieros.

Mark Gazit tiene más de dos décadas de experiencia en la industria de alta tecnología, con un historial de maximizar los ingresos, las ganancias netas y el valor para los accionistas de organizaciones de startup, reestructuración y crecimiento rápido en mercados y economías emergentes.

Antes de unirse a ThetaRay como CEO, Mark se desempeñó como Director de Gestión de Nice Cyber & Intelligence Solutions, una división autónoma de Nice Systems Ltd. Entre 2002 y 2010, se desempeñó como Presidente y CEO de SkyVision, una empresa de telecomunicaciones global que llevó desde la etapa de startup a una empresa internacional que sirve a más de 50 países en todo el mundo.

¿Podría compartir la historia detrás de ThetaRay?

Hace 15 años, dos profesores de matemáticas, Ronald Coifman de Yale y Amir Averbuch de la Universidad de Tel Aviv, que pasaron diez años en el Centro de Investigación T.J. Watson de IBM, Yorktown Heights, NY, decidieron investigar un nivel avanzado de inteligencia artificial. Fueron pioneros en el desarrollo de algoritmos que van más allá del aprendizaje automático para imitar la forma en que funciona la intuición humana, el sentido común y la sensación instintiva. Su idea era ayudar a los médicos, investigadores y ejecutivos en el proceso de toma de decisiones. Y funcionó. Así que establecieron ThetaRay, y me uní como CEO. Rápidamente demostramos que la tecnología es buena tanto para proteger la infraestructura crítica contra los ciberataques como para ayudar a las aerolíneas, pero luego encontramos que la mayor necesidad y el dolor más fuerte se sentían en las instituciones financieras, porque el paso a los servicios financieros digitales había creado un aumento exponencial en las transacciones de alto riesgo y las amenazas. Así que tomamos esos algoritmos, los convertimos en productos bien definidos y empaquetados, y comenzamos a ayudar a las grandes instituciones financieras a resolver estos problemas.

¿Cómo ha cambiado el mundo del crimen financiero en la última década?

Ha cambiado dramáticamente y de manera permanente. De hecho, experimentó un cambio tectónico incluso antes de Covid-19, debido al crecimiento de los servicios financieros digitales. De repente, la gente no tuvo que visitar físicamente un banco para realizar transacciones o abrir una cuenta. Esto fue muy conveniente para los consumidores, pero se convirtió en una pesadilla para los bancos y creó oportunidades para los malos. Ya no tenían que llevar un arma a una sucursal bancaria para robar dinero. En su lugar, podían poner un servidor en algún otro país, utilizarlo para piratear el banco y acceder a cientos de millones de cuentas bancarias, robar una cantidad relativamente pequeña de cada una, mover ese dinero alrededor del mundo y luego apagar el servidor y desaparecer para siempre. Y no solo son los piratas informáticos los que lo hacen; los gobiernos también se han subido al carro. Corea del Norte robó $81 millones del Banco de Bangladesh pirateando la red SWIFT. Irán utiliza pirateos de ciberseguridad para robar dinero. Y hace poco se informó que Hezbolá utilizó bancos franceses para financiar actividades terroristas en Líbano. Cuando llegó Covid-19, simplemente empeoró una mala situación. La gente ya no podía ir al banco, así que incluso abrir una cuenta se convirtió en un ejercicio digital. En el pasado, los bancos podían obligar a la gente a presentarse físicamente. Ahora es posible sin siquiera visitar una sucursal.

¿Por qué los sistemas existentes ya no funcionan para luchar contra el crimen financiero?

Fueron desarrollados para proteger los sistemas bancarios basados en la sabiduría que había existido durante cientos de años. Sin embargo, el mundo bancario experimentó una transformación muy rápida y brusca en la última década, por lo que los sistemas existentes no estaban preparados. No importa si se basan en reglas, modelos o aprendizaje automático simple, todavía requieren algún tipo de experiencia previa para anticipar lo que harán los malos y crear las soluciones adecuadas. Este enfoque ya no funciona porque la mayoría de los ataques de hoy en día no existían ni siquiera hace un año, por lo que una solución que se basa en la experiencia previa no es suficiente. Además, el tiempo de respuesta es bastante lento. A un banco le toma un promedio de cuatro meses crear un nuevo modelo, pero a los malos solo les toma cuatro segundos crear un vector de ataque. De hecho, en muchos casos, están realizando pruebas A/B, intentando dos o tres vectores de ataque simultáneamente para ver cuál es el más exitoso. Este nuevo mundo de crimen financiero requiere un nuevo mundo de soluciones tecnológicas.

ThetaRay ha diseñado un sistema que funciona más como la intuición humana, ¿podría explicar cómo funciona esta inteligencia artificial intuitiva?

ThetaRay imita la forma en que trabajan los investigadores experimentados. Cuando tomas a alguien experimentado en su campo, tiene la capacidad de discernir cuándo algo no está bien. Piensa en las sensaciones instintivas que tenemos en nuestra vida diaria: cuando conduces un coche nuevo, es posible que no entiendas nada de ingeniería mecánica, pero cuando escuchas un ruido extraño, sabes que algo está mal con el coche. Cuando un niño va a la escuela, sabe después de un día quiénes son los buenos y los malos. Así es como funciona el sistema de ThetaRay. Examina las interdependencias de muchas características diferentes a lo largo del tiempo y, al igual que los investigadores experimentados, llega a las conclusiones correctas. La diferencia es que nuestros sistemas pueden digerir 50 años de experiencia en unas pocas horas. Y cuando instalamos nuestros sistemas, no solo detectan problemas que son difíciles de detectar para otras soluciones, sino que también aseguran que las alertas sean relevantes reduciendo las falsas alarmas en un 99%.

¿Cuáles son los diferentes tipos de sistemas de aprendizaje automático que se utilizan?

ThetaRay ha desarrollado y utiliza, entre otros, un conjunto de herramientas computacionales propietarias de aprendizaje automático y inteligencia artificial basadas en redes neuronales, análisis armónico, procesamiento estocástico, descomposición de matrices y geometría de la información para descubrir actividades financieras ilegales de manera eficiente, con una tasa de detección alta y falsas alarmas muy bajas, a través de metodologías no supervisadas y semisupervisadas. Estas metodologías provienen de diferentes matemáticas y formas de pensar. Nos permiten tener un análisis forense rápido y rastrear la causa raíz de las características que causan un comportamiento anómalo, por lo que nuestra inteligencia artificial es completamente transparente y no es una “caja negra”.

¿Cómo utilizan los bancos la plataforma de ThetaRay?

La plataforma sirve a muchos bancos y instituciones financieras, incluidas las fintech y las PSP. Se instala en las instalaciones o en la nube; apoyamos todos los servicios de nube principales, incluidos Amazon (AMZN ), Oracle (ORCL ), Microsoft o Google. Monitorea todas las transacciones (sin almacenar la información, por supuesto); cuando todo está bien, el sistema está en silencio, pero si ve una actividad sospechosa, notifica a las personas relevantes. Puede informar transacciones anómalas, entidades sospechosas y delitos financieros sistémicos, que son mucho más difíciles de descubrir. El delito financiero sistémico es aquel que implica no solo una transacción de alguien que roba $10,000, sino miles de transacciones de $5 a $50 que involucran diferentes cuentas y ubicaciones que parecen no relacionadas pero están todas gestionadas por una sola computadora o red. Así que los bancos no solo aumentan su nivel de confiabilidad, sino que también identifican posibles delitos financieros desastrosos mientras reducen significativamente sus tasas de falsas alarmas. Esto aumenta la satisfacción del cliente y disminuye el tiempo de investigación en un 50%. Nuestras soluciones de banca de correspondencia y pagos transfronterizos son innovadoras, lo que permite a los bancos aumentar su rentabilidad y, lo que es más importante, aumentar la inclusión financiera al trabajar con más clientes en más países.

Recientemente, la tecnología de ThetaRay detectó un esquema de tráfico de niños, ¿podría compartir algunos detalles sobre esto?

Uno de los bancos más grandes del mundo descubrió que una subsidiaria en Europa se utilizaba para lavar dinero destinado a financiar el tráfico de niños. Fue un esquema muy sofisticado que involucraba muchas transferencias bancarias transfronterizas relacionadas con “turismo médico” sin actividad comercial clara. Es el tipo de delito que es casi imposible de descubrir a menos que se sepa qué se está buscando. Nuestro sistema lo descubrió en días. El banco presentó inmediatamente un SAR, y una investigación de aplicación de la ley reveló que estaba vinculado al tráfico de niños.

¿Puede darnos otro ejemplo de una historia de éxito con la plataforma de ThetaRay?

Uno de los bancos más grandes del mundo instaló nuestros sistemas y pudo gestionar el riesgo de manera más exitosa. Anteriormente, no podían servir a clientes con pagos transfronterizos a países de alto riesgo en Asia y África, pero cuando instalaron nuestro sistema, pudieron comenzar a servir a esos países. Esto aumentó significativamente su rentabilidad y satisfacción del cliente y, de alguna manera, ayudó a mejorar el mundo al permitir la inclusión financiera para que los residentes de esos países puedan recibir dinero. Anteriormente, las personas que intentaban enviar dinero a esas regiones tenían que pagar comisiones enormes o, en algunos casos, se les prohibía hacerlo.

¿Hay algo más que desee compartir sobre ThetaRay?

Utilizamos un tipo muy único y sofisticado de inteligencia artificial. El profesor Coifman ha recibido premios de DARPA y la Fundación Nacional de Ciencia; él y el profesor Averbuch son matemáticos brillantes. Pero esto hace que algunas personas se pregunten: “¿Es demasiado sofisticado? ¿Es peligroso? ¿Estamos jugando con fuego?” Cada innovación nueva crea temores. Cuando se creó la imprenta, la gente se preocupaba de que significara el fin de la memoria humana. Cuando se inventaron los coches, la gente temía que significara el fin de la unidad familiar, porque la gente podría mudarse a otros lugares. Pero los pros son mucho más fuertes que los contras. En este mundo de crimen financiero, no tenemos más remedio que crear inteligencia artificial poderosa y sofisticada que nos ayude, porque los malos han estado utilizando la inteligencia artificial durante un tiempo y no siguen reglas ni regulaciones. Necesitamos seguir desarrollando guardianes digitales que podamos entrenar, educar y nutrir para ayudarnos a proteger nuestros sistemas contra la inteligencia artificial rogue. Estamos muy orgullosos de ayudar a las instituciones financieras a realizar más transacciones de manera más rentable, al mismo tiempo que desarrollamos un mundo de pagos más seguro y creamos confianza donde no existía antes.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar ThetaRay.