रोहन साथे, नाइटफॉल के सह-संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

शुरुआती दिनों में, हमने मशीन लर्निंग का उपयोग करके संवेदनशील डेटा को खोजने और सुरक्षित करने के लिए इसका उपयोग करना चाहा था, जहां यह क्लाउड ऐप्स और आधुनिक कार्य प्रवाह में रहता है। जब हम 2019 में स्टील्थ से बाहर आए, तो हमने खुद को क्लाउड-मूल, एमएल-संचालित सास डीएलपी समाधान के रूप में स्थिति दी और क्लाउड डेटा के लिए ‘नियंत्रण विमान’ बनाने का दृष्टिकोण रखा। जब हम सास से परे फैले और एंडपॉइंट्स और जेनरेटिव एआई को कवर करने के लिए आगे बढ़े, तो ‘एआई-मूल डीएलपी’ हमारा छतरी शब्द बन गया।

नाइटफॉल शुरू करने से पहले, आप उबर ईट्स में एक संस्थापक इंजीनियर थे, जहां आपने देखा कि डेटा सास और क्लाउड टूल्स में कैसे फैलता है। आपके अनुभवों ने आपके दृष्टिकोण को डेटा सुरक्षा के बारे में कैसे आकार दिया, और कौन से विशिष्ट क्षण या चुनौतियों ने नाइटफॉल के लिए विचार को उत्तेजित किया?

उबर ईट्स में, मैं बैकेंड टीमों का नेतृत्व कर रहा था और लागू एमएल सेवाओं का निर्माण कर रहा था – जैसे कि ईटीए और आपूर्ति-मांग पूर्वानुमान। हम पेटाबाइट-स्तर के डेटा से निपट रहे थे जो कई अलग-अलग प्रणालियों में फैला हुआ था, जो एक ऐसा वातावरण है जहां संवेदनशील जानकारी अक्सर तेजी से और अक्सर अदृश्य रूप से चलती है। उबर के 2016 के उल्लंघन जैसे अनुभव, जहां हमलावरों ने जीएच के कोड में उजागर किए गए प्रमाण-पत्रों का लाभ उठाया और एएवाई डेटा तक पहुंच प्राप्त की, ने वास्तव में इस बात पर प्रकाश डाला कि डेटा फैलाव, प्रमाण-पत्र और क्लाउड बुनियादी ढांचे का यह संयोजन बिना बेहतर पता लगाने और सुरक्षा के बिना असमान जोखिम पैदा करता है। ये वास्तविकताएं नाइटफॉल के फोकस को संदर्भ-जागरूक खोज और रोकथाम की ओर मोड़ दिया।

नाइटफॉल ने 2019 में सार्वजनिक रूप से लॉन्च किया था, जिसमें श्रृंखला ए फंडिंग थी। क्या आप हमें लॉन्च से पहले के शुरुआती सफर के बारे में बता सकते हैं, जिसमें कोई भी प्रमुख परिवर्तन बिंदु शामिल हैं?

हमने लगभग एक साल तक गुप्त रूप से काम किया, फिर 7 नवंबर, 2019 को बेन कैपिटल वेंचर्स और वेनरॉक द्वारा नेतृत्व वाले $20.3 मिलियन के फंडिंग के साथ आधिकारिक तौर पर लॉन्च किया। शुरुआती परिवर्तन बिंदु वास्तव में ब्रॉड सास एकीकरण का निर्माण और उच्च-सटीकता वाली एमएल-आधारित सामग्री वर्गीकरण विकसित करने के इर्द-गिर्द घूमते थे जो विरासत डीएलपी समाधानों द्वारा प्लेग वाले झूठे सकारात्मक परिणामों को कम कर सकते थे।

शैडो एआई का उल्लेख करते हुए, जो अक्सर कार्यस्थल में चैटजीपीटी, जेमिनी और कोपायल जैसे टूल्स के अनियंत्रित उपयोग को संदर्भित करता है, जो अक्सर अदृश्य डेटा लीक का कारण बनता है। आप शैडो एआई को कैसे परिभाषित करते हैं, और यह आधुनिक संगठनों के लिए इतनी बढ़ती चिंता क्यों है?

हम शैडो एआई को कर्मचारियों द्वारा एआई टूल्स के अनधिकृत या अनियंत्रित उपयोग के रूप में परिभाषित करते हैं – जैसे कि स्रोत कोड या ग्राहक डेटा को चैटबॉट में पेस्ट करना – जो आईटी शासन के बाहर जोखिम के संपर्क में लाता है। यह परिभाषा आईबीएम और स्प्लंक जैसे अन्य उद्योग के खिलाड़ियों से मेल खाती है। शैडो एआई मूल रूप से एआई का उपयोग है जो अनुमोदन या पर्यवेक्षण के बिना किया जाता है, जो अंधे धब्बे और संभावित डेटा निकासी जोखिम पेश करता है। जेनरेटिव एआई ऐप्स का आसान उपयोग और उचित नियंत्रण की कमी का संयोजन यह समस्या इतनी तेजी से बढ़ रही है।

आपने बताया है कि नाइटफॉल का शैडो एआई के लिए दृष्टिकोण पारंपरिक डीएलपी से कैसे भिन्न है। इन विशेषताओं में से कौन सी – चाहे वह संदर्भ-जागरूक निगरानी, डेटा वंशावली, या वास्तविक समय में अवरुद्ध करना हो – आपके ग्राहकों के लिए सबसे प्रभावी साबित हुई है?

जो हमें लगातार ग्राहकों से सुनने को मिलता है, वह यह है कि दो मुख्य लीवर हैं जो सबसे बड़ा अंतर लाते हैं। पहला प्री-सबमिशन नियंत्रण है – वास्तव में संवेदनशील सामग्री को एआई टूल्स या वेब पर पोस्ट किए जाने से पहले पकड़ना। दूसरा हमारा एआई-मूल पता लगाना है जो विरासत पैटर्न-मिलान से परे जाता है ताकि डेटा वंशावली और संदर्भ को समझा जा सके।

वास्तव में शक्तिशाली यह है कि हमारी निरंतर सीखने के माध्यम से शोर में कमी आती है। हमारी प्रणाली सामग्री और फ़ाइल वंशावली को समझती है, उपयोगकर्ता अनोटेशन और क्रियाओं से सीखती है, और सुरक्षित कार्य प्रवाह की पहचान करती है ताकि कम जोखिम वाली गतिविधि को दबा दिया जा सके। यह विरासत डीएलपी समाधानों की तुलना में झूठे सकारात्मक परिणामों को काफी कम कर देता है। हम एलएलएम, ट्रांसफॉर्मर और कंप्यूटर विजन का उपयोग करके वास्तविक समय में खतरे का पता लगाने और जोखिम प्राथमिकता के लिए भी करते हैं, जिसमें बुद्धिमत्ता संपत्ति और उच्च मूल्य वाले दस्तावेजों की गति को उजागर करने के लिए कस्टम फ़ाइल और संवेदनशीलता वर्गीकरणकर्ता हैं। हमारे ग्राहक हमें बताते हैं कि वे अलर्ट थकान से लेकर केंद्रित, उच्च-प्रभाव वाली सुरक्षा कार्रवाई तक का परिवर्तन देख रहे हैं।

नाइटफॉल की ब्राउज़र-आधारित और एंडपॉइंट-मूल पता लगाने वाली प्रणाली लीक को रोकने में कैसे मदद करती है और यह प्रस्तुति के बाद ही उल्लंघन का पता लगाने वाली विरासत डीएलपी प्रणालियों से कैसे भिन्न है?

हमारा ब्राउज़र एक्सटेंशन और एंडपॉइंट एजेंट वास्तव में प्रोम्प्ट और फ़ाइलों को सबमिट करने से पहले स्कैन करते हैं। हम जोखिम भरे सामग्री को वास्तविक समय में हटा या ब्लॉक कर सकते हैं – इसलिए, उदाहरण के लिए, एक चैटजीपीटी प्रोम्प्ट भेजने से पहले। हम वंशावली का भी पता लगा रहे हैं ताकि सुरक्षा टीमें जानें कि क्या एक फ़ाइल एक कॉर्पोरेट प्रणाली में उत्पन्न हुई थी। हम मैकओएस और विंडोज़ पर तैनात करते हैं और क्रोम और फ़ायरफ़ॉक्स एक्सटेंशन के साथ जो इस पहले-आप-सभमित रिडैक्शन और अपलोड ब्लॉकिंग कार्यक्षमता प्रदान करते हैं। यह विरासत डीएलपी से एक काफी तेज़ विपरीत है, जो मुख्य रूप से事-पर-उल्लंघन का पता लगाने के बारे में है।

नाइटफॉल का विस्तार काफी समय से हो रहा है। उद्यम सुरक्षा की जरूरतें इस दौरान कैसे विकसित हुई हैं, और आपका उत्पाद इन बदलावों के जवाब में कैसे बदला है?

परिदृश्य वास्तव में नाटकीय रूप से बदल गया है। हमने 2020-2021 के आसपास सास स्कैनिंग के साथ शुरुआत की – जैसे स्लैक और गूगल ड्राइव। फिर 2023 में जेनरेटिव एआई गार्डरेल्स महत्वपूर्ण हो गए, और अब हम स्वायत्त, बुद्धिमान खतरे की रोकथाम की तत्काल आवश्यकता देख रहे हैं जो संगठनात्मक विकास के साथ स्केल कर सकती है।

सुरक्षा संचालन टीमें जटिल उपकरणों, विरासत पैटर्न-मिलान डीएलपी, निरंतर मैनुअल नीति ट्यूनिंग और अलर्ट थकान से जूझ रही हैं। ये मुद्दे जांच में देरी करते हैं, ओवरहेड बढ़ाते हैं और सुरक्षा प्रभावशीलता को कम करते हैं। हमारे उत्पाद का विकास इस बदलाव के साथ हुआ है – प्रतिक्रियात्मक, मैनुअल संचालन से लेकर प्रोएक्टिव, बुद्धिमान स्वचालन तक। हमने 2023 में जेनरेटिव एआई कवरेज की घोषणा की, 2024 में निकासी रोकथाम, एन्क्रिप्शन और ईमेल सुरक्षा का विस्तार किया, और अब निक्स के साथ, हम डेटा सुरक्षा में एआई के अगले युग की शुरुआत कर रहे हैं – अलर्ट थकान को केंद्रित, उच्च-प्रभाव वाली सुरक्षा कार्रवाई में बदल रहे हैं जो सास, एंडपॉइंट्स और एआई टूल्स में फैली हुई है।

आप最近 नाइटफॉल निक्स की शुरुआत की है, जिसे आप उद्योग के पहले स्वायत्त एआई-मूल डीएलपी प्लेटफ़ॉर्म के रूप में वर्णित करते हैं। यह स्वायत्तता क्या है, और यह सुरक्षा टीमों के लिए कौन सी समस्याओं का समाधान करता है?

नाइटफॉल की एआई पता लगाने वाली प्लेटफ़ॉर्म पहले से ही उच्च सटीकता वाले परिणाम प्रदान करती है – 95% सटीकता विरासत पैटर्न-मिलान डीएलपी के 5-30% की तुलना में। इस आधार पर, निक्स सुरक्षा टीमों को जांच करने, सहसंबंधित जोखिमों को समझने और समझने में मदद करने वाली एआई-बुद्धिमत्ता परत है।

यहां तक कि जब शोर चला जाता है, तो वास्तविक काम शुरू होता है। बड़े संगठनों में, सेक्योरिटी ऑपरेशन टीमें अभी भी प्रतिदिन सैकड़ों वैध अलर्ट का सामना कर सकती हैं। व्यवसाय-अनुमोदित कार्य प्रवाह और जोखिम भरे डेटा स्वच्छता मुद्दों या अंदरूनी खतरों से उन्हें अलग करने के लिए घंटों का समय लग सकता है। निक्स इस जांच के भारी भार को उठा लेती है – जोखिम की घटनाओं के पार एक्सफिल्ट्रेशन को जोड़ती है, उपयोगकर्ता, डोमेन, डिवाइस, डेटा प्रकार, फ़ाइल नाम, और अधिक – और तुरंत पैटर्न को उजागर करती है। अपने प्राकृतिक-भाषा इंटरफ़ेस के माध्यम से, विश्लेषक पैटर्न पर कार्रवाई कर सकते हैं, निष्कर्षों की जांच कर सकते हैं, रिपोर्ट तैयार कर सकते हैं और सिफारिश की गई कार्रवाइयों को सेकंड में प्राप्त कर सकते हैं। जो कार्य पहले दो घंटे लेते थे, अब दो मिनट में किए जा सकते हैं – एक वास्तविक 20× समय-बचत गेम-चेंजर।

जेनरेटिव एआई का उपयोग कार्यस्थलों में तेजी से बढ़ रहा है और सुरक्षा टीमें इसके साथ तालमेल बिठाने के लिए संघर्ष कर रही हैं। क्या आपको लगता है कि नाइटफॉल जैसे टूल्स उद्यम वातावरण में एक डिफ़ॉल्ट नियंत्रण परत बन जाएंगे?

मुझे लगता है कि ट्रेजेक्टरी सुझाव देती है कि हां। हम व्यापक जेनरेटिव एआई अपनाने की योजनाओं को देख रहे हैं, और माइक्रोसॉफ्ट एन्ट्रा इंटरनेट एक्सेस जैसे प्रमुख प्लेटफ़ॉर्म जेनरेटिव एआई ट्रैफ़िक के लिए इनलाइन, प्री-सबमिशन नियंत्रण रोल आउट कर रहे हैं। जब आप इसके साथ शैडो एआई जोखिमों के उद्योग की सहमति को जोड़ते हैं, तो यह उम्मीद करना उचित लगता है कि प्री-सबमिशन, एआई-जागरूक डीएलपी डिफ़ॉल्ट नियंत्रण परत के साथ-साथ पहचान और एक्सेस प्रबंधन और एंडपॉइंट डिटेक्शन और रेस्पॉन्स के साथ-साथ हो जाएगी।

अंत में, एक ऐसे संस्थापक के रूप में जो इतनी तेजी से बदलते स्थान में बना हुआ है, नाइटफॉल और उद्यम डेटा सुरक्षा में एआई की भूमिका के लिए आपका दीर्घकालिक दृष्टिकोण क्या है?

हमारा दीर्घकालिक दृष्टिकोण लॉन्च पर हमारे द्वारा परिभाषित किए गए पर निर्माण करता है – क्लाउड डेटा के लिए नियंत्रण विमान होने के लिए – लेकिन अब स्वायत्त संचालन और एजेंटिक एआई क्षमताओं के साथ विस्तारित। हम एक भविष्य की कल्पना करते हैं जहां सुरक्षा मुद्रा निरंतर सुधारित होती है बिना विश्लेषकों पर अधिक काम डाले, जहां एआई विशेषज्ञता की आवश्यकता को समाप्त करता है, और जहां संगठन प्रतिक्रियात्मक, मैनुअल सुरक्षा संचालन से लेकर प्रोएक्टिव, बुद्धिमान खतरे की रोकथाम तक स्थानांतरित हो जाते हैं।

व्यवहार में, इसका अर्थ है कि एआई जो न केवल संदर्भ में डेटा को समझता है, बल्कि सास, एंडपॉइंट्स, ईमेल और शैडो एआई में सुरक्षित, बुद्धिमान कार्रवाई करता है – जांच, कोचिंग, रिडैक्शन, ब्लॉकिंग। हम सुरक्षा टीमों को एक हमेशा-चालू बुद्धिमान साथी प्रदान करना चाहते हैं जो हर जांच के साथ अधिक बुद्धिमान हो जाता है और मैनुअल फोरेंसिक के हफ्तों को केंद्रित प्रतिक्रिया के मिनटों में बदल देता है।

धन्यवाद इस शानदार साक्षात्कार के लिए, पाठक जो और जानना चाहते हैं उन्हें नाइटफॉल पर जाना चाहिए।