पीयूष शर्मा, टस्किरा के सह-संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

पीयूष शर्मा एक अनुभवी साइबर सुरक्षा और उत्पाद नेता हैं, जिनके पास 18 वर्ष से अधिक का अनुभव है जो उद्यम-ग्रेड सुरक्षा प्लेटफार्मों को बनाने और स्केल करने में है। उन्होंने पहले एक्यूरिक्स की सह-स्थापना की, एक क्लाउड-नेटिव सुरक्षा कंपनी जिसे टेनेबल द्वारा अधिग्रहित किया गया था, जहां उन्होंने बुनियादी ढांचे के रूप में सुरक्षा को व्यापक उद्यम पारिस्थितिकी तंत्र में एकीकृत करने में एक प्रमुख भूमिका निभाई। प्रबंधन विज्ञान विभाग (पीयूएमबीए) से पृष्ठभूमि के साथ, पीयूष को उनके लोगों-पहले नेतृत्व शैली और स्थानांतरण-बायें सुरक्षा, डेवसेकओपीएस और एआई-चालित खतरा पता लगाने जैसे क्षेत्रों में विचार नेतृत्व के लिए जाना जाता है।

वह वर्तमान में टस्किरा के सीईओ और सह-संस्थापक हैं, एक एआई-संचालित साइबर सुरक्षा प्लेटफ़ॉर्म जो 150 से अधिक सुरक्षा उपकरणों से टेलीमेट्री को एक सुसंगत सुरक्षा जाल में एकीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। टस्किरा जेनएआई-आधारित एजेंटों और एक गतिशील डिजिटल ट्विन का उपयोग करके वास्तविक दुनिया के हमलों का अनुकरण करता है, उपयोगिता को मान्य करता है, कार्रवाई योग्य जोखिमों को प्राथमिकता देता है और वास्तविक समय में सुरक्षा को स्वचालित रूप से सुधारता है। मौजूदा उपकरणों की प्रभावशीलता बढ़ाने और अलर्ट थकान को कम करने से यह प्लेटफ़ॉर्म उद्यमों को प्रतिक्रियात्मक से प्रोएक्टिव, एक्सपोज़र-चालित सुरक्षा संचालन में स्थानांतरित करने में मदद करता है।

आइए आपके संस्थापन दृष्टि से शुरू करें—आपको टस्किरा लॉन्च करने के लिए क्या प्रेरित किया और आप शुरू से ही किस मूलभूत सुरक्षा समस्या का समाधान करने के लिए निर्धारित थे?

एआई की ताकत बड़ी मात्रा में डेटा विश्लेषण करने में निहित है, और साइबर सुरक्षा परंपरागत रूप से एक डेटा समस्या रही है। वातावरण गतिशील हैं, आपके ग्राहक अनुप्रयोग गतिशील हैं, और बड़े हिस्से हैं जो लगातार बदलते रहते हैं। टस्किरा के साथ लक्ष्य एआई का लाभ उठाकर इन वातावरण में उत्पन्न होने वाली जटिल समस्याओं का समाधान करना था, जबकि मानव हस्तक्षेप की मात्रा को कम किया जा सके।

आपके पास साइबर सुरक्षा उद्यमों को बनाने और बाहर निकालने का अनुभव है। आपके अनुभव एक्यूरिक्स, टेनेबल और सिमेंटेक में आपके दृष्टिकोण को कैसे आकार देते हैं एक एआई-मूल सुरक्षा प्लेटफ़ॉर्म का निर्माण करने में?

एक्यूरिक्स, टेनेबल और सिमेंटेक में मेरे अनुभव ने मुझे यह समझने में मदद की कि नए खतरे कहां से उत्पन्न होंगे और वे कैसे विकसित होंगे। साइबर सुरक्षा में, भविष्य की भविष्यवाणी करना अनुमान लगाना नहीं है, यह पैटर्न पहचान है जो वर्षों से हमलावरों के विचारों और अनुकूलन के संपर्क में आने से उत्पन्न होती है। यह अंतर्दृष्टि का स्तर केवल डोमेन में महत्वपूर्ण समय बिताने से ही आता है।

साइबर सुरक्षा एक पारंपरिक सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग क्षेत्र नहीं है जहां आप अनुभव के बिना कूद सकते हैं और कुछ बना सकते हैं। यह कहा गया है कि आपको साइबर सुरक्षा में अनुभव की आवश्यकता नहीं है तो आप साइबर संस्थापक बन सकते हैं। सच्चाई अधिक सूक्ष्म है। जबकि मजबूत उत्पाद प्रवृत्ति महत्वपूर्ण है, वास्तव में प्रभावी साइबर सुरक्षा प्लेटफ़ॉर्म को उत्पाद-बाजार फिट से अधिक की आवश्यकता होती है, उन्हें खतरे के परिदृश्य और इसके वास्तविक समय में बदलाव की गहरी समझ की आवश्यकता होती है।

साइबर सुरक्षा ग्राहक की समस्या का समाधान करने के बारे में है, न कि एक ऐसी कथा बनाने के बारे में जो लोग सुनना चाहते हैं। यह तरह की अंतर्दृष्टि केवल डोमेन गहराई से आती है, और यही अंततः आपको ऐसे समाधान बनाने में सक्षम बनाती है जो सिद्धांत में नहीं बल्कि हमारे ग्राहकों के सामने आने वाले अप्रत्याशित, विरोधी वातावरण में काम करते हैं।

एक हालिया गार्टनर अध्ययन भविष्यवाणी करता है कि 2027 तक एआई से संबंधित डेटा उल्लंघनों में से 40% दुरुपयोग से उत्पन्न होंगे। आपके विचार में, सुरक्षा टीमें वर्तमान में एआई का सबसे आम तरीके से दुरुपयोग कैसे कर रही हैं?

मैंने जिस तरह से सुरक्षा टीमें एआई का दुरुपयोग करती हैं, वह है संगठनात्मक डेटा का विश्लेषण करने के लिए सार्वजनिक संस्करणों का उपयोग करना, जैसे कि चैटजीपीटी, एंथ्रोपिक या माइक्रोसॉफ्ट कोपायलट। इससे अनजाने में गोपनीय जानकारी लीक हो सकती है।

कंपनियों को संवेदनशील जानकारी को संगठन से बाहर निकलने से रोकने के लिए फ़ाइन-ग्रेनेड, निजी एलएलएम की आवश्यकता है। ये निजी मॉडल जानकारी के साथ जाने और कौन इसका उपयोग कर सकता है, पर बहुत अधिक नियंत्रण प्रदान करते हैं। इसके अलावा, सार्वजनिक मॉडल की वैधता निजी लोगों की तुलना में बहुत कठिन है और संभावित रूप से जानकारी को समझौता कर सकती है।

साइबर सुरक्षा में एआई से अर्थपूर्ण और सुरक्षित परिणाम उत्पन्न करने के लिए किस प्रकार के डेटा इनपुट सबसे महत्वपूर्ण हैं, और टीमें सही संदर्भ प्रदान करने के लिए क्या कर सकती हैं?

एआई को अर्थपूर्ण परिणाम उत्पन्न करने के लिए सुरक्षित और अच्छी तरह से लेबल वाले सुरक्षा डेटा की आवश्यकता होती है। यह hundreds से अधिक टूल्स से डेटा को एकीकृत करना और फिर इसे और भी अधिक एआई के लिए समझने योग्य बनाना मुश्किल है। हालांकि, उचित डेटा फिल्टरेशन के बिना, एआई ठीक से काम नहीं कर पाएगा।

एआई को सुरक्षा नियंत्रणों, आईटी नियंत्रणों और बुनियादी ढांचे के उपकरणों से डेटा की आवश्यकता होती है। सुरक्षा टीमों को एक व्यापक डेटा रणनीति की आवश्यकता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि डेटा सेट तैयार, लेबल और एआई के लिए सबसे अनुकूल संरचना में है।

टस्किरा खुद को “एजेंटिक एआई” के रूप में वर्णित करता है। इसका व्यावहारिक अर्थ एक सुरक्षा टीम के लिए क्या है, और यह पारंपरिक स्वचालन या यहां तक कि जेनएआई-संचालित उपकरणों से कैसे अलग है?

टस्किरा एक एआई-मूल प्लेटफ़ॉर्म है जो एआई एसओसी एजेंटों का लाभ उठाता है जो गहराई से दफनाए गए खतरों का पता लगाने, मूल्यांकन करने और प्रतिक्रिया देने में सक्षम हैं। आपके सुरक्षा उपकरण प्रतिदिन बहुत सारे डेटा बनाते हैं। इस डेटा को समझना एक मशीन-स्तरीय समस्या है। एजेंटिक एआई डेटा से मान को निकालने, फसल और उत्पादन करने में सक्षम एजेंट प्रदान करता है, और यही टस्किरा एक मूल प्लेटफ़ॉर्म के रूप में प्रदान करता है।

सुरक्षा टीमें इन एआई एजेंटों को अपने अनुकूलित वांछित परिणामों के लिए उपयोग कर सकती हैं। एजेंट परिणाम-चालित हैं और ग्राहकों और सुरक्षा टीमों के वास्तविक समय के संदर्भ में हैं। पारंपरिक स्वचालन में, स्वचालन स्क्रिप्ट द्वारा अनुसरण किए जाने वाले कदमों के लिए मानवों को प्लेबुक लिखने की आवश्यकता होती है। एआई एजेंट इस धारणा को बदल देते हैं, क्योंकि उन्हें अपने दिमाग और फ़ाइन-ट्यून मॉडल हैं जो उन्हें अपनी प्लेबुक बनाने, निष्पादित करने और मान्य करने की अनुमति देते हैं, और यदि पिछली प्लेबुक काम नहीं करती है तो इसे पुनः बनाते हैं।

टस्किरा का प्लेटफ़ॉर्म मानव हस्तक्षेप के बिना परिणाम प्रदान करने, अपनी योजना की पहचान करने और निर्णय लेने में सक्षम है। यह पारंपरिक स्वचालन में संभव नहीं है।

टस्किरा का प्लेटफ़ॉर्म एक डिजिटल ट्विन में वास्तविक दुनिया के हमलों का अनुकरण करता है। यह अनुकरण प्रक्रिया उन खतरों की पहचान करने में कैसे मदद करती है जो अन्यथा अविश्वसनीय हो सकते हैं?

टस्किरा में, हमने एक प्लेटफ़ॉर्म बनाया है जो खतरों के उभरने की प्रतीक्षा नहीं करता है, यह उन्हें सक्रिय रूप से ढूंढता है। हमारी डिजिटल ट्विन प्रौद्योगिकी आपके वातावरण की वास्तविक समय की प्रतिलिपि बनाती है, जिससे हमारे एआई एजेंट विभिन्न हमलों का अनुकरण कर सकते हैं, जिनमें एपीआई और डीएनएस शोषण से लेकर आपूर्ति श्रृंखला घुसपैठ तक, वे उत्पादन में पहुंचने से पहले ही।

यह अनुकरण काल्पनिक नहीं है। यह आपकी वास्तविक प्रणालियों, कॉन्फ़िगरेशन और डेटा प्रवाह की प्रतिकृति बनाता है, जिससे हम उन दुर्वलताओं का पता लगा सकते हैं जो न केवल शोषण योग्य हैं, बल्कि असुरक्षित भी हैं, जिन्हें पारंपरिक स्कैनर अक्सर याद करते हैं। मौजूदा नियंत्रणों को बायपास करने के लिए कौन से कमजोरियों को मान्य करने से, हम अज्ञात जोखिमों को ज्ञात, कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में बदलते हैं।

यह प्रतिक्रियात्मक रक्षा से प्रोएक्टिव प्रतिरोध में बदलाव है। और यह केवल तभी संभव है जब आपका प्लेटफ़ॉर्म सोच सकता है, परीक्षण कर सकता है और खतरे से आगे कार्य कर सकता है। यही हमने टस्किरा के साथ बनाया है।

आपने 150 से अधिक उपकरणों से टेलीमेट्री को एक एकल सुरक्षा जाल में एकीकृत किया है। इतने बड़े पैमाने पर वास्तव में अंतर-संचालित प्रणाली बनाने में सबसे बड़ी तकनीकी चुनौतियां क्या थीं?

150 से अधिक उपकरणों से डेटा एकत्र करना चुनौती नहीं है; यह चुनौती है कि डेटा को इतना संक्षिप्त और ठीक से लेबल किया जाए कि एआई इसे समझ सके। टस्किरा ने एक एआई-मूल सेमेंटिक परत बनाई है जो विभिन्न प्रारूपों में, सैकड़ों सुरक्षा नियंत्रणों में और एमसीपी सर्वर में डेटा को एक ऐसी संरचना में एकीकृत कर सकती है जिसे एआई मॉडल समझ सकें। यह सभी स्वचालित रूप से चलता है, जहां एआई एजेंट डेटा को संरचना में क्यूरेट और री-नॉर्मलाइज़ करते हैं जो विश्लेषण के लिए सबसे अनुकूल है।

आज अधिकांश सुरक्षा समाधान प्रतिक्रियात्मक हैं – खतरों के प्रकट होने की प्रतीक्षा कर रहे हैं। टस्किरा उद्योग को एक प्रोएक्टिव मॉडल की ओर कैसे बदलता है, और यह संगठनों के लिए किन मापनीय परिणामों को अनलॉक करता है?

अधिकांश आधुनिक समाधान केवल तभी कार्य करते हैं जब प्रणाली को भंग करने का प्रयास करने वाली एक चेतावनी का संकेत दिया जाता है। टस्किरा एक संगठन की रक्षा में सबसे अधिक संवेदनशील क्षेत्रों की पहचान करके प्रतिक्रियात्मक होने के बजाय पहले से ही संभावित उल्लंघनों के लिए जगह भर देता है और आगे के शोषण की संभावना को कम करता है।

टस्किरा के एआई एसओसी एजेंट विभिन्न सुरक्षा उपकरणों से आने वाली चेतावनियों का विश्लेषण करते हैं, उन्हें सबसे अधिक शोषण योग्य कमजोरियों के साथ सहसंबंधित करते हैं, और अपनी रक्षा परत को अनुकूलित करके उचित कार्रवाई करते हैं। हमले की स्थिति में, टस्किरा यह माप सकता है कि क्या कार्रवाई की आवश्यकता है या क्या हमलावर मौजूदा रक्षा को भंग करने के साधनों का अभाव है।

आपके पास साइबर सुरक्षा में एक दर्जन से अधिक पेटेंट हैं। क्या आप टस्किरा के भीतर एक हालिया नवाचार साझा कर सकते हैं जिस पर आप विशेष रूप से गर्वित हैं, और यह किस समस्या का समाधान करता है?

टस्किरा में कई समस्याओं का समाधान किया जा रहा है। पहला यह है: आप एक एआई-मूल प्लेटफ़ॉर्म का निर्माण कैसे कर सकते हैं जो उद्यम स्तर पर टेराबाइट्स के डेटा का विश्लेषण कर सकता है? हमारे डेटा प्रबंधन और संक्षिप्ति के आसपास के नवाचारों के माध्यम से, हम उच्च स्केलेबिलिटी के साथ डेटा विश्लेषण करने में सक्षम हैं।

टस्किरा में साइबर सुरक्षा डोमेन के आसपास मॉडल को फ़ाइन-ट्यून करने के लिए दर्जनों पेटेंट हैं। हमने सबसे प्रभावी और उच्चतम प्रभावशीलता वाले परिणाम उत्पन्न करने के लिए एलएलएम मॉडल का एक झुंड बनाया है।

टस्किरा ने पता लगाने और मूल्यांकन के आसपास इन-हाउस गार्ड रेल बनाई है, जिससे हम एजेंट बना सकते हैं जो एक निश्चित अवधि में एक पूर्वानुमानित परिणाम उत्पन्न करते हैं।

पांच साल बाद, आप सोचते हैं कि सुरक्षा संचालन केंद्रों (एसओसी) में एआई की क्या भूमिका होगी? क्या मानव विश्लेषक पुराना हो जाएगा – या कुछ अधिक शक्तिशाली?

पांच साल बाद, एआई एल1, एल2 और एल3 भूमिकाओं पर कब्जा कर लेगा। अधिकांश कार्य एआई एजेंटों के माध्यम से वितरित किए जाएंगे, और मानव एआई के निर्णयों को सही होने की पुष्टि करने और उस निर्णय के स्वचालन में मदद करने पर ध्यान केंद्रित करेंगे।

एआई मानव को प्रतिस्थापित नहीं करेगा; यह मानव को एक बड़े पैमाने पर बढ़ावा देगा। यह एआई का काम है हमलावरों के लिए काम करना मुश्किल बनाना। मानवों का फोकस एआई द्वारा किए जा रहे निर्णयों पर स्थानांतरित हो जाएगा और उन निर्णयों के स्वचालन में मदद करेगा, न कि दिन-प्रतिदिन के कार्यों के लिए जो उन्हें करने होते हैं।

यदि आपको सीआईएसओ को भविष्य के लिए अपनी सुरक्षा वास्तुकला को सुरक्षित करने के लिए एक सलाह देनी है, तो यह क्या होगी?

साइबर सुरक्षा में एक मूलभूत परिवर्तन हो रहा है। आपके पास ऐसे प्लेटफ़ॉर्म हैं जो एआई से पहले बनाए गए थे और अब एआई को रेट्रोफिट कर रहे हैं, और प्लेटफ़ॉर्म जो एआई के मूल से बनाए गए हैं। यह अंतर अधिक मायने रखता है।

यदि मुझे सीआईएसओ को एक सलाह देनी है, तो यह है: बस यह नहीं पूछें कि आपके उपकरण एआई का उपयोग करते हैं या नहीं, बल्कि यह पूछें कि एआई आपके वास्तुकला में कितनी गहराई से निहित है। क्या प्लेटफ़ॉर्म एआई-मूल है, या यह केवल एक बॉक्स को चेक करने के लिए उपनिवेशवादी एकीकरण पर भरोसा कर रहा है?

हम जिन खतरों का सामना कर रहे हैं, और जिस गति से वे विकसित हो रहे हैं, उन्हें ऐसे सिस्टम की आवश्यकता है जो न केवल बुद्धिमान हों, बल्कि स्वाभाविक रूप से अनुकूलनीय हों। सुरक्षा वास्तुकला का निर्माण एआई युग के लिए जमीन से ऊपर से किया जाना चाहिए, जिसमें निरंतर सीखने, अनुकरण और वास्तविक समय में प्रतिक्रिया देने की क्षमता हो। इससे कम कुछ भी ऐसे अंतराल छोड़ देगा जो आप तब तक नहीं देखेंगे जब तक यह बहुत देर नहीं हो जाती। धन्यवाद इस महान साक्षात्कार के लिए, पाठकों को अधिक जानने के लिए टस्किरा पर जाना चाहिए।