אדיטיה קיי סוד, סגן נשיא הנדסת אבטחה ואסטרטגיית AI, Aryaka – סדרת ראיונות

אדיטיה קיי סוד (Ph.D) הוא סגן נשיא הנדסת אבטחה ואסטרטגיית AI ב-Aryaka. עם יותר מ-16 שנות ניסיון, הוא מספק הנהגה אסטרטגית באבטחת מידע, המכסה מוצרים ותשתיות. ד”ר סוד מעוניין בבינה מלאכותית (AI), אבטחת ענן, אוטומציה וניתוח מלוורים, אבטחת יישומים ועיצוב תוכנה בטוח. הוא כתב מספר מאמרים לכתבי עת ומגזינים שונים, כולל IEEE, Elsevier, Crosstalk, ISACA, Virus Bulletin ו-Usenix.

Aryaka מספקת פתרונות רשת ואבטחה, המציעה Unified SASE כשירות. הפתרון תוכנן לשלב ביצועים, גמישות, אבטחה ופשטות. Aryaka תומכת בלקוחות בשלבים שונים של מסע הגישה הבטוחה לרשת, ועוזרת להם למודרניזציה, אופטימיזציה והפיכת סביבות הרשת והאבטחה.

האם אתה יכול לספר לנו יותר על המסע שלך באבטחת סייבר ו-AI, וכיצד הוא הוביל אותך לתפקידך הנוכחי ב-Aryaka?

המסע שלי לתוך אבטחת סייבר ו-AI החל עם התעניינות בפוטנציאל של הטכנולוגיה לפתור בעיות מורכבות. בתחילת הקריירה שלי, התמקדתי באבטחת סייבר, מודיעין איומים והנדסת אבטחה, מה שנתן לי בסיס מוצק בהבנת איך מערכות מתקשרות והיכן עלולות להיות נקודות תורפה. החשיפה הזו הובילה אותי בטבעיות להיכנס עמוק יותר לאבטחת סייבר, שם הבנתי את החשיבות הקריטית של הגנה על נתונים ורשתות בעולם המחובר באופן הולך וגובר. כאשר טכנולוגיות AI התפתחו, ראיתי את הפוטנציאל העצום שלהן להפוך את אבטחת הסייבר – מאוטומציה של גילוי איומים ועד ניתוחים מוקדמים.

הצטרפותי ל-Aryaka כסגן נשיא הנדסת אבטחה ואסטרטגיית AI הייתה התאמה מושלמת בגלל ההובלה שלה ב-Unified SASE כשירות, פתרונות WAN ראשונים בענן ומוקד החדשנות. תפקידי מאפשר לי לשלב את התשוקה שלי לאבטחת סייבר ו-AI כדי לפתור אתגרים מודרניים כגון עבודה היברידית בטוחה, אופטימיזציה של SD-WAN וניהול איומים בזמן אמת. השילוב של Aryaka של AI ואבטחת סייבר מאפשר לארגונים להישאר מרחוק מאיומים בעודם מספקים ביצועי רשת יוצאי דופן, ואני שמח להיות חלק ממשימה זו.

כמנהיג מחשבה באבטחת סייבר, כיצד אתה רואה את AI משנה את נוף האבטחה בשנים הקרובות?

AI עומדת בסף עידן חדש של הפיכת נוף האבטחה, מרפה מאיתנו את עומס המשימות השוטפות ומאפשרת לנו להתמקד באתגרים מורכבים יותר. יכולתה לנתח סטים עצומים של נתונים בזמן אמת מאפשרת למערכות אבטחה לזהות אנומליות, דפוסים ואיומים חדשים בקצב שעוקף יכולות אנושיות. מודלים של AI/ML מתפתחים באופן רציף, משפרים את דיוקם בזיהוי ועקיפת השפעותיהם של איומים מתמשכים מתוחכמים (APTs) ונקודות תורפה של יום אפס. בנוסף, AI עומדת להפוך את תגובת האירוע (IR) על ידי אוטומציה של משימות חוזרות ושבועות, כגון בידוד מערכות מושפעות או בלוקים של פעילויות תוקפניות, מה שמקטין את זמני התגובה ומפחית את הנזק הפוטנציאלי.

אולם, יריבים מנצלים במהירות את אותן היכולות שהופכות את AI לכלי הגנה חזק. פושעי סייבר משתמשים באופן הולך וגובר ב-AI כדי לפתח איומים מתוחכמים יותר, כגון הונאות דיגיטליות מתוחכמות, הנדסה חברתית אדפטיבית ומלוורים המונעים על ידי AI. מגמה זו תוביל ל’מרוץ חימוש’ של AI, שבו ארגונים חייבים לחדש באופן רציף כדי לעקוף את האיומים המתפתחים.

מהן האתגרים העיקריים ברשת שארגונים פוגשים כאשר הם מפרישים יישומים של AI, ולמה אתה סבור שאתגרים אלו הופכים להיות קריטיים יותר?

כאשר ארגונים נכנסים ליישומים של AI, הם פוגשים אתגרים דחופים ברשת. טבעם הדורשני של עומסי עבודה של AI, הכוללים העברה ועיבוד של סטים עצומים של נתונים בזמן אמת, במיוחד עבור משימות עיבוד ולמידה, יוצר צורך מיידי ברוחב פס גבוה ועיכוב נמוך מאוד. למשל, יישומים של AI בזמן אמת כגון מערכות אוטונומיות או ניתוחים מוקדמים, תלויים בעיבוד מיידי של נתונים, שם אפילו עיכובים קטנים יכולים לשבש תוצאות.

גמישות היא אתגר קריטי בפריסת AI. טבעם הדינאמי והבלתי צפוי של עומסי עבודה של AI דורש רשתות שיכולות להסתגל במהירות לדרישות משאבים משתנות. ארגונים המפרישים AI בסביבות היברידיות או רב-ענניות פוגשים סיבוכיות נוספת, כאשר נתונים ועומסי עבודה מופצים במיקומים שונים. הצורך בהעברת נתונים חסרת הפרעות וגמישות ברחבי סביבות אלו הוא ברור, אך הסיבוכיות של השגת זאת בלי פתרונות רשת מתקדמים היא מובנת. אמינות היא גם עניין חשוב – מערכות AI לעיתים קרובות תומכות במשימות ביקורתיות, ואפילו הפסקות קטנות או אובדן נתונים יכולים לגרום לשבשות משמעותיות או פלטים שגויים של AI.

כאשר ארגונים מאמצים AI באופן הולך וגובר, אתגרים אלו של רשת הופכים להיות קריטיים יותר, מה что מדגיש את הצורך בפתרונות רשת מתקדמים ומוכנים ל-AI, המציעים רוחב פס גבוה, עיכוב נמוך, גמישות ואבטחה חזקה.

כיצד פלטפורמת Aryaka מתמודדת עם דרישות הפס הרחב והביצועים המוגברים של עומסי עבודה של AI, במיוחד בניהול הלחץ הגורם על ידי תנועת נתונים והצורך בקבלת החלטות מהירה?

Aryaka, עם ניהול רשת אינטליגנטי, גמיש ומותאם, מצויד באופן ייחודי לטפל בדרישות הפס הרחב והביצועים המוגברים של עומסי עבודה של AI. תנועת סטים גדולים של נתונים בין מיקומים מפוזרים, כגון התקנים, מרכזי נתונים ושירותי ענן, לעיתים קרובות מטילה לחץ משמעותי על רשתות מסורתיות. פתרון של Aryaka מספק סיוע על ידי ניתוב תעבורה דינאמית דרך הנתיבים היעילים והזמינים ביותר, תוך שימוש באפשרויות חיבור מרובות כדי לאפטימיזציה של רוחב פס והפחתת עיכוב.

יתרון מרכזי של פתרון Aryaka הוא יכולתו לייעד תעבורה ביקורתית הקשורה ל-AI דרך ניתוב יישום-מודע. על ידי זיהוי וייעוד עומסי עבודה רגישים לעיכוב, כגון ניתוח נתונים בזמן אמת או הסקה של מודלים, Aryaka מבטיחה שיישומי AI מקבלים את משאבי הרשת הנדרשים לקבלת החלטות מהירה. בנוסף, פתרון של Aryaka תומך באפטימיזציה דינאמית של רוחב פס, מאפשר לארגונים להקצאה ביטחון של משאבים על פי דרישות עומסי עבודה של AI, מונעת צווארי בקבוק ומבטיחה ביצועים עקביים, אפילו בעת שיא.

כיצד AI מציגה פגיעויות חדשות או שטחי תקיפה בתוך רשתות של ארגונים?

האמצת AI מציגה פגיעויות חדשות ושטחי תקיפה בתוך רשתות של ארגונים. אחד הסיכונים המשמעותיים בא מהכמויות העצומות של נתונים הרגישים הנדרשים ל-AI. אם נתונים אלו מופרעים, מנותקים או גנובים במהלך העברה או אחסון, זה יכול להוביל להדלפות, פגיעות במודל או הפרות תקנים. בנוסף, אלגוריתמים של AI רגישים להתקפות אדיריאליות, שבהן תוקפים מציגים קלטים מניפולטיביים (כגון תמונות או נתונים משונים) שנועדו לשגות את מערכות AI. התקפות אלו יכולות לפגוע ביישומים קריטיים כגון גילוי הונאות או מערכות אוטונומיות, מה שיכול להוביל לנזקים משמעותיים או פגיעה במוניטין.

האמצת AI גם מציגה סיכונים הקשורים לאוטומציה וקבלת החלטות. תוקפים יכולים לנצל מערכות קבלת החלטות אוטומטיות על ידי הזנתן בנתונים כוזבים, מה שיכול להוביל לתוצאות לא צפויות או שבשות מבצועיות. למשל, תוקפים יכולים להשפיע על זרמי נתונים המשמשים למערכות מעקב AI-מונעות, מה שיכול להסתיר פריצת אבטחה או ליצור אזעקות שווא.

עוד אתגר נובע מהמורכבות והטבע המפוזר של עומסי עבודה של AI. מערכות AI לעיתים קרובות כוללות רכיבים מחוברים ביניהם, המפוזרים על פני התקנים, פלטפורמות ענן ותשתיות. רשת זו של קשרים מרחיבה משמעותית את שטח התקיפה, כאשר כל רכיב ונתיב תקשורת מייצג נקודת כניסה פוטנציאלית לתוקפים. פריצה להתקן קצה, למשל, יכולה לאפשר תנועה לצדדים ברחבי הרשת או לספק נתיב לשיבוש נתונים המעובדים או מועברים למערכות AI מרכזיות. בנוסף, API לא מאובטחים, המשמשים לעיתים קרובות לאינטגרציה של יישומי AI, יכולים לחשוף פגיעויות אם לא יאובטחו באופן מספק.

ככל שארגונים תלויים יותר ב-AI לתפקודים משמעותיים, ההשלכות הפוטנציאליות של פגיעויות אלו הופכות להיות חמורות יותר, מה שמדגיש את הצורך הדחוף באמצעי אבטחה חזקים. ארגונים חייבים לפעול במהירות כדי לטפל באתגרים אלו, כגון אימון אדיריאלי למודלים של AI, הגנה על צנרי נתונים ואימוץ ארכיטקטורות Zero Trust כדי להגן על סביבות AI-מונעות.

מהן האסטרטגיות או הטכנולוגיות שאתה מיישם ב-Aryaka כדי לטפל בסיכונים הספציפיים ל-AI?

פלטפורמת Aryaka משתמשת בהצפנה מקצה לקצה לנתונים במהלך התנועה ובמנוחה כדי להגן על כמויות הנתונים הרגישים העצומות שמערכות AI תלויות בהן. אמצעים אלו מגינים על צנרי נתונים של AI, מונעים יירוט או מניפולציה של נתונים במהלך העברה בין התקנים, מרכזי נתונים ושירותי ענן. ניתוב תעבורה דינאמי עודד את הביטחון והביצועים.

Aryaka’s AI Observe פועלת על ידי ניתוח לוגים לפעילות חשודה. יכולות הראייה והניתוח המרכזיות המסופקות על ידי Aryaka מאפשרות לארגונים לפקח על ביצועים ואבטחה של עומסי עבודה של AI, לזהות ולטפל בפעילויות חשודות או התנהגויות בסיכון הקשורות למשתמשים סופיים, כולל שרתים קריטיים והוסטים. AI Observe משתמשת באלגוריתמים של AI/ML כדי לגרום להתראות אבטחה על פי חומרה המחושבת באמצעות משתנים ופרמטרים שונים לקבלת החלטות.

Aryaka’s AI>Secure, המתוכנן להשקה במחצית השנייה של 2025, תאפשר לארגונים לנתח את התעבורה בין משתמשים סופיים לנקודות קצה של שירותי AI (כגון ChatGPT, Gemini, copilot וכו’) כדי לחשוף התקפות כגון הזרקת פרומפטים, אובדן מידע והפרות גבולות. בנוסף, מדיניות קפדנית יכולה להיות מיושמת כדי להגביל תקשורת עם שירותים ויישומים של GenAI שאינם מאושרים. Aryaka פועלת לטפל בסיכונים הספציפיים ל-AI על ידי יישום אסטרטגיות מתקדמות המשלבות רשתות ואמצעי אבטחה חזקים. אחת הגישות החשובות היא אימוץ גישת Zero Trust Network Access (ZTNA), המאכפת אימות חמור לכל משתמש, התקן ויישום המנסה לגשת לעומסי עבודה של AI. היא חיונית בסביבות AI מפוזרות, שבהן עומסי עבודה משתרעים על פני התקנים, פלטפורמות ענן ותשתיות, מה שהופך אותם לפגיעים לגישה לא מורשית ותנועה לצדדים של תוקפים.

באמצעות יישום אמצעים מקיפים אלו, Aryaka עוזרת לארגונים להגן על סביבות AI שלהם מפני סיכונים מתפתחים, בעודה מאפשרת פריסה וביצועים יעילים של AI.

האם אתה יכול לשתף אותנו בדוגמאות של כיצד AI משמשת הן לשיפור אבטחה והן ככלי לפריצת רשת?

AI ממלאת תפקיד חשוב באבטחת סייבר. היא מהווה כלי חזק לשיפור אבטחת רשת וכלי שאויבים יכולים לנצל להתקפות מתוחכמות. הכרה ביישומים האלו מהדגישה את הפוטנציאל המהפכני של AI בנוף האבטחה ומאפשרת לנו לנווט את הסיכונים שהיא מציגה.

AI מהפכת אבטחת רשת דרך גילוי ומניעת איומים מתקדמים. מודלים של AI ניתוחים כמויות גדולות של תעבורת רשת בזמן אמת, מזהים אנומליות, התנהגות חשודה או מדדים של פגיעות (IOCs) שיכולים לעבור מתחת לרדאר של שיטות מסורתיות. למשל, מערכות AI-מונעות יכולות לגלות ולמנוע התקפות DDoS על ידי ניתוח דפוסי פרוטוקול רשת ותגובה אוטומטית לבידוד מקורות תוקפניים. בנוסף, הפוטנציאל של AI בניתוח התנהגותי הוא משמעותי, יוצר פרופילים של התנהגות משתמש רגילה כדי לגלות איומים מבפנים או פריצות לחשבונות. אך יישומה החזק ביותר הוא בניתוחים מוקדמים, שבהם מערכות AI מנבאות פגיעויות פוטנציאליות או וקטורים של התקפה, מאפשרות הגנה מוקדמת לפני שאיומים ממשים.

מצד שני, פושעי סייבר מנצלים AI כדי לפתח התקפות מתוחכמות יותר. קוד תוקפני המונע על ידי AI יכול להסתגל כדי לחמוק ממנגנוני גילוי מסורתיים על ידי שינוי אופיו באופן דינאמי. תוקפים גם משתמשים ב-AI/ML כדי לשפר מסעות דיגיטליים, יוצרים דוא”ל מזויף או הודעות מותאמות ליעדים ספציפיים דרך גילוי וניתוח נתונים. אחת המגמות המודאגות היא דיפ-פייקים בהנדסה חברתית. אודיו או וידאו המיוצרים על ידי AI יכולים לחקות באופן משכנע אנשי מפתח או אישים מהימנים כדי לתמרן עובדים לחשוף מידע רגיש או לאשר עסקאות מזויפות. בנוסף, התקפות אדיריאליות של AI כוונות ישירות למערכות AI אחרות, מציגות נתונים מניפולטיביים כדי לגרום לחוסר דיוק או החלטות שגויות, מה שיכול לשבש פעולות קריטיות המסתמכות על אוטומציה AI-מונעת.

היישומים הדו-כיווניים של AI באבטחת סייבר מדגישים את החשיבות של אסטרטגיית אבטחה פעילה ורב-שכבתית. בעוד שארגונים חייבים לנצל את הפוטנציאל של AI לחיזוק הגנותיהם, חשוב להישאר ערניים נגד הסיכונים הפוטנציאליים.

כיצד פלטפורמת Aryaka’s Unified SASE עומדת בראש הפתרונות המסורתיים לרשת ואבטחה?

פלטפורמת Aryaka’s Unified SASE עוצבה לצמיחה עם עסקים. לעומת מערכות מורשת שתלויות בכלים נפרדים לרשת (כגון MPLS) ואבטחה (כגון חומות אש ו-VPNs), Unified SASE משלבת את הפונקציות האלו, מציעה פתרון שילובי וגמיש. האינטגרציה הזו מפשטת ניהול, מספקת מדיניות אבטחה עקבית וביצועים למשתמשים, ללא קשר למיקומם. על ידי ניצול ארכיטקטורה עננית, Unified SASE מבטלת את הצורך בחומרה מורכבת באתר, מקטינה עלויות ומאפשרת לעסקים להסתגל במהירות לסביבות עבודה היברידיות מודרניות.

אחד המאפיינים הייחודיים של Aryaka הוא יכולתה לתמוך בעקרונות Zero Trust (ZT) בקנה מידה. היא אוכפת בקרות גישה מבוססות זהות, מאמתת באופן רציף את אמינותם של משתמשים, התקנים ויישומים המנסים לגשת למשאבים. בשילוב עם יכולות כגון Secure Web Gateways (SWG), Cloud Access Security Broker (CASB), Intrusion Detection and Prevention Systems (IDPS), Next-Gen Firewalls (NGFW) ופונקציות רשת, Aryaka מספקת הגנה רב-שכבתית נגד איומים בעודה מגינה על נתונים רגישים ברחבי סביבות מפוזרות. היכולת שלה לשלב AI משפרת עוד יותר את גילוי ותגובת האבטחה, מבטיחה מיטיבות ויעילות רבה יותר במניעת אירועי אבטחה.

Aryaka משפרת את חוויית המשתמש והביצועים. Unified SASE מנצלת SD-WAN כדי לאפטימיזציה של ניתוב תעבורה, מבטיחה עיכוב נמוך וחיבורים במהירות גבוהה. היא קריטית במיוחד עבור ארגונים המאמצים יישומים ענניים ועבודה רחוקה. על ידי מתן אבטחה וביצועים מפלטפורמה אחת, Unified SASE מקטינה מורכבות, משפרת גמישות ומבטיחה שארגונים יכולים לעמוד בדרישות של נוף IT דינאמי ומודרני.

האם אתה יכול להסביר כיצד ארכיטקטורת OnePASS™ של Aryaka תומכת בעומסי עבודה של AI בעודה מבטיחה העברת נתונים בטוחה ויעילה?

ארכיטקטורת OnePASS™ של Aryaka תומכת בעומסי עבודה של AI על ידי אינטגרציה של חיבור רשת בטוח וביצועים גבוהים עם תכונות אופטימיזציה ואבטחת נתונים. עומסי עבודה של AI לעיתים קרובות מעבירים כמויות גדולות של נתונים בין סביבות מפוזרות, כגון התקנים, מרכזי נתונים ופלטפורמות AI המבוססות ענן. OnePASS™ מבטיחה שזרימות הנתונים האלו הן יעילות ובטוחות.

מבחינת ביטחון, ארכיטקטורת OnePASS™ של Aryaka אוכפת מסגרת Zero Trust, מבטיחה כי כל זרימות הנתונים מאומתות, מוצפנות ונפקחות באופן רציף. תכונות אבטחה משולבות כגון Secure Web Gateway (SWG), Cloud Access Security Broker (CASB) ומערכות מניעת חדירה (IPS) מגינות על עומסי עבודה רגישים של AI מפני איומי סייבר. בנוסף, על ידי אכיפת מדיניות ברמת הקצה, OnePASS™ מקטינה את העיכוב בעודה מבטיחה כי בקרות אבטחה מוחלות באופן עקבי ברחבי סביבות מפוזרות, מספקת תחושת ביטחון בחריפות הפלטפורמה.

ארכיטקטורת OnePASS™ של Aryaka היא פלטפורמה יחידה שאינטגרית את כל הפונקציות האבטחה החיוניות לתוך פלטפורמה אחת. היא מאפשרת ביצועים בזמן אמת של תעבורת רשת, ללא צורך במכשירים אבטחה רבים. שילוב זה של חיבור רשת בטוח, ביצועים גבוהים ואבטחת נתונים מייחד את ארכיטקטורת OnePASS™ של Aryaka לעומסי עבודה מודרניים של AI.

מהן המגמות שאתה רואה ב-AI ואבטחת רשת כאשר אנו נכנסים ל-2025 ואילך?

כאשר אנו מסתכלים ל-2025 ואילך, AI תמשיך לשחק תפקיד מרכזי באבטחת רשת. מערכות AI-מונעות לגילוי איומים ימשיכו להתפתח, מנצלות AI/ML כדי לזהות דפוסים של פעילות תוקפנית עם מהירות ודיוק ללא תקדים. מערכות אלו יצטיינו בזיהוי נקודות תורפה של יום אפס ואיומים מתוחכמים. AI גם תניע אוטומציה בתגובה לאירועים, תוך אפשרות למערכות SOAR (Security Orchestration, Automation, and Response) לנטרל איומים באופן אוטונומי, מה שיקטין את זמני התגובה ויפחית את העומס על אנליסטים אנושיים. בנוסף, עם התפתחות המחשוב הקוונטי, הוא עלול לאיים על תקני ההצפנה הקיימים באבטחת רשת, דוחף את התעשייה לעבר הצפנה קוונטית בטוחה.

אולם, השילוב הגובר של AI באבטחת רשת מציג גם אתגרים. פושעי סייבר ינצלו את כוחה של AI כדי לפתח התקפות מתוחכמות יותר, כולל מסעות דיגיטליים ומלוורים מתוחכמים. בגלל הסיכונים של מודלים מוטים או לא מאומנים כראוי, פגיעויות במודלים של AI, המתייחסות לחולשות בעיצוב או מימוש של מערכות AI, כנראה יגדלו. זה יוביל לניצול מודלים של AI דרך טכניקות חדשות של הרעלת נתונים ומניפולציה של קלט אדיריאלי. בנוסף, האמצת AI תשפר את גילוי פגיעויות אבטחה בספריות וחבילות של שריתות, המשמשות בתוך שריתות תוכנה.

אנו גם צפויים לראות כיצד כלים AI-מונעים מאפשרים שיתוף פעולה טוב יותר בין כלים אבטחה, צוותים וארגונים. פתרונות AI-מונעים ייצרו מודלים אבטחה אישיים, מה שיגרום לקהל להרגיש שצרכי האבטחה שלהם מטופלים. מודלים אלו ייצרו מדיניות אבטחה מותאמות אישית על פי תפקידי משתמש והתנהגות. מדינות ישתפו פעולה בבניית מסגרת גלובלית לאבטחת סייבר עבור טכנולוגיות AI.

תודה על הראיון המעניין, קוראים המעוניינים ללמוד יותר צריכים לבקר ב-Aryaka.