रॉन रीटर, सेंट्रा के सीटीओ और सह-संस्थापक – साक्षात्कार श्रृंखला

रॉन रीटर, सेंट्रा के सीटीओ और सह-संस्थापक, एक अनुभवी उद्यमी और साइबर सुरक्षा विशेषज्ञ हैं जिन्हें गहरी क्लाउड विशेषज्ञता है, जिन्होंने अपने दो दशक से अधिक के सॉफ्टवेयर विकास में अभिनव प्रौद्योगिकी समाधान बनाए हैं; उन्होंने सेंट्रा की सह-स्थापना की और प्रौद्योगिकी का नेतृत्व किया, जो एक डेटा साइबर सुरक्षा फर्म है जो उद्यमों को उनके क्लाउड डेटा को सुरक्षित करने में मदद करने पर केंद्रित है, और पहले क्रॉसवाइज (ओरेकल द्वारा 50 मिलियन डॉलर में अधिग्रहित) की सह-स्थापना की, जबकि ओरेकल/क्रॉसवाइज में छह साल से अधिक समय तक इंजीनियरिंग निदेशक के रूप में कार्य किया, जिसमें ओरेकल डेटा क्लाउड उत्पादों और टीमों की देखरेख की।

सेंट्रा एक क्लाउड-मूल डेटा सुरक्षा प्लेटफ़ॉर्म है जो संगठनों को क्लाउड, हाइब्रिड और ऑन-प्रिमाइसेस वातावरणों में संवेदनशील डेटा पर पूर्ण दृश्यता और नियंत्रण प्रदान करने के लिए एआई-ड्राइवन खोज, वर्गीकरण और संदर्भ विश्लेषण का उपयोग करता है, जो उन्हें जोखिम का मूल्यांकन करने, शासन लागू करने, अनुपालन को पूरा करने और आधुनिक बहु-क्लाउड और एआई कार्य प्रवाहों में पैमाने पर डेटा एक्सपोजर को रोकने में मदद करता है।

आपने साइबर सुरक्षा और डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर में कई कंपनियों की स्थापना की है। सेंट्रा बनाने के लिए आपको क्या प्रेरित किया, और क्रॉसवाइज और ओरेकल में आपका अनुभव कंपनी के शुरुआती दिशा को कैसे प्रभावित किया?

मुझे सेंट्रा शुरू करने के लिए जो बात प्रेरित की, वह एक पैटर्न था जो मैं बार-बार देखता था। क्रॉसवाइज और बाद में ओरेकल में, डेटा हमेशा गुरुत्वाकर्षण का केंद्र था। यह वह जगह थी जहां मूल्य रहता था, लेकिन जहां जोखिम भी जमा होता था। फिर भी, अधिकांश सुरक्षा उपकरण डेटा को एक स्थिर चीज़ के रूप में मानते थे, जिसे एक बार खोजा जाता था और फिर यह मान लिया जाता था कि यह नियंत्रण में है।

क्लाउड अपनाने के त्वरण और संगठनों द्वारा एआई के साथ प्रयोग करने के साथ, वह धारणा टूटने लगी। डेटा लगातार चलता था, कॉपी किया जा रहा था, परिवर्तित किया जा रहा था और उन प्रणालियों द्वारा एक्सेस किया जा रहा था जिन्हें कोई पूरी तरह से ट्रैक नहीं करता था। मैं एक कंपनी बनाना चाहता था जो डेटा को एक जीवित संपत्ति के रूप में शुरू करे, जिसे लगातार समझा और शासित किया जा सकता है, न कि कुछ ऐसा जिसे एक बार इन्वेंट्री किया जाता है और फिर भूल जाते हैं। वह विचार सेंट्रा को दिन एक से आकार देता है।

सेंट्रा संगठनों को अपने क्लाउड डेटा पर पूर्ण नियंत्रण और दृश्यता प्रदान करने पर केंद्रित है। जब आप प्लेटफ़ॉर्म को वास्तुकला बनाना शुरू करते हैं, तो आप सबसे अधिक निर्धारित करने वाले कोर समस्या को हल करने के लिए क्या थे?

मुख्य समस्या झूठी आत्मविश्वास थी। कई संगठनों को लगता था कि वे अपने डेटा पोस्चर को समझते हैं, लेकिन वह आत्मविश्वास आंशिक दृश्यता पर आधारित था। उन्हें पता था कि कुछ संवेदनशील डेटा कहां रहता था, लेकिन सभी नहीं, और उन्हें शायद ही कभी यह स्पष्ट तस्वीर मिलती थी कि वह डेटा कैसे एक्सेस किया जा रहा था या समय के साथ कैसे पुन: उपयोग किया जा रहा था।

हमने उस अंतर को बंद करने का फैसला किया। न केवल डेटा की खोज करके, बल्कि यह समझने के लिए कि क्या डेटा मौजूद है, यह कितना संवेदनशील है और कौन या क्या इसे एक्सेस कर सकता है, इसका लगातार समझना। बिना उस आधार के, सुरक्षा में सब कुछ प्रतिक्रियात्मक हो जाता है।

आपने आधुनिक डेटा सुरक्षा में सटीकता के महत्व के बारे में बात की है। बड़े क्लाउड स्केल पर उच्च सटीकता प्राप्त करना इतना चुनौतीपूर्ण क्यों है, और आपकी टीम ने उस समस्या को अलग तरह से कैसे हल किया?

सटीकता स्केल पर कठिन हो जाती है क्योंकि संदर्भ महत्वपूर्ण है। जैसे ही वातावरण बढ़ते हैं, डेटा अधिक असंरचित हो जाता है और व्यवसाय के संचालन के लिए अधिक विशिष्ट हो जाता है। सरल पैटर्न मिलान और सामान्य-उद्देश्य मॉडल छोटे वातावरण में काफी अच्छा काम करते हैं, लेकिन वे बड़े होने पर टूट जाते हैं और उपयोग के मामले अधिक जटिल हो जाते हैं।

हमने यह पहले उद्यम ग्राहकों के मूल्यांकन में देखा, जहां सटीकता गिर जाती है क्योंकि ग्राहक दसों टेराबाइट से पेटाबाइट तक असंरचित डेटा तक जाते हैं। हमारा दृष्टिकोण संदर्भ के चारों ओर वर्गीकरण को डिज़ाइन करना और कुशलता के बारे में अनुशासित होना था। जो सटीकता केवल छोटे पैमाने पर काम करती है या अत्यधिक कम्प्यूट की आवश्यकता होती है, वह वास्तविक उद्यम वातावरण में उपयोगी नहीं है।

वितरित क्लाउड वातावरण में डेटा को स्कैन और सुरक्षित करना कठिन है। सेंट्रा को कई क्लाउड और डेटा स्टोर्स में कुशलता से संचालित करने देने वाले वास्तुकला निर्णय क्या हैं?

हमने शुरू से ही मान लिया था कि ग्राहक कई क्लाउड, सास प्लेटफ़ॉर्म और हाइब्रिड वातावरण में संचालित करेंगे। यह हमें डिज़ाइनों से बचने के लिए प्रेरित करता है जो भारी डेटा आंदोलन या निरंतर पूर्ण पुनः स्कैन पर निर्भर करते हैं, जो वातावरण के बढ़ने पर अच्छा प्रदर्शन नहीं करते हैं।

इसके बजाय, हम दृश्यता बनाए रखने और अनावश्यक ओवरहेड को कम करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। वह डिज़ाइन विकल्प विश्वसनीयता और लागत की भविष्यवाणी में दिखाई देता है, खासकर बड़े और जटिल वातावरण में।

एआई एजेंट, कोपायलट और स्वचालित कार्य प्रवाह उद्यम प्रणालियों में एम्बेड होने के साथ, आप किन नए श्रेणियों के डेटा-सुरक्षा जोखिम को कम आंकते हैं जो उद्यमों के लिए हैं?

सबसे बड़ा अंधा धब्बा गैर-मानव एक्सेस है। एआई एजेंट, एकीकरण और स्वचालित कार्य प्रवाह संवेदनशील डेटा तक लगातार पहुंचते हैं, अक्सर मानव उपयोगकर्ताओं के लिए डिज़ाइन किए गए नियंत्रणों के बाहर।

इन प्रणालियों में लॉग इन नहीं होता है और वे पारंपरिक अलर्ट नहीं करते हैं। उन्हें किसी अन्य उपयोगकर्ता के रूप में इलाज करना एक गलती है। उद्यमों को यह समझने की आवश्यकता है कि इन प्रणालियों में क्या एक्सेस है और सुनिश्चित करें कि वे अनुमतियां इरादे के साथ संरेखित रहती हैं, अन्यथा जोखिम टीमों की प्रतिक्रिया से तेजी से बढ़ता है।

सेंट्रा एक मॉडल-ड्राइवन दृष्टिकोण का उपयोग संवेदनशील डेटा को वर्गीकृत और सुरक्षित करने के लिए करता है। एंटरप्राइज़ कार्यभार के लिए निर्माण करते समय मॉडल प्रदर्शन, परिचालन लागत और स्केलेबिलिटी के बीच आप कैसे संतुलन बनाते हैं?

संतुलन मॉडल का उपयोग कैसे किया जाता है, इस पर जानबूझकर होने से आता है। हर समस्या के लिए सबसे बड़ा या सबसे सामान्य मॉडल की आवश्यकता नहीं होती है। हम छोटे भाषा मॉडल (एसएलएम) पर ध्यान केंद्रित करते हैं जो वर्गीकरण कार्यों के लिए उपयुक्त हैं और बड़े वातावरण में कुशलता से संचालित हो सकते हैं।

यह हमें मजबूत सटीकता बनाए रखने की अनुमति देता है, जबकि संचालन लागत कम और भविष्यवाणी योग्य रखता है। एंटरप्राइज़ सुरक्षा टीमों के लिए, स्थिरता और विश्वसनीयता क्रude प्रदर्शन के रूप में मायने रखती है।

सीआईएसओ के बीच एआई युग में क्लाउड डेटा को सुरक्षित करने के बारे में आपको सबसे बड़ा गलत धारणा क्या लगता है, और उनकी रणनीतियों को कैसे विकसित होना चाहिए?

एक सामान्य गलत धारणा यह है कि एक बार डेटा की खोज करना पर्याप्त है। वास्तव में, क्लाउड और एआई वातावरण लगातार बदलते रहते हैं। डेटा चलता है, अनुमतियां ड्रिफ्ट होती हैं और नए सिस्टम हर हफ्ते ऑनलाइन आते हैं।

रणनीतियों को आवर्ती मूल्यांकन से निरंतर शासन में स्थानांतरित करने की आवश्यकता है। इसका अर्थ है डेटा सुरक्षा को एक परियोजना के रूप में नहीं, एक अनुशासन के रूप में व्यवहार करना। लक्ष्य केवल जोखिम खोजना नहीं है, बल्कि जोखिम को फिर से दिखाई देने से रोकना है क्योंकि वातावरण विकसित होता है।

डेटा सुरक्षा पोस्चर प्रबंधन (डीएसपीएम) आधुनिक क्लाउड-सुरक्षा स्टैक की एक केंद्रीय परत बन गया है। आपके दृष्टिकोण से, एक वास्तव में परिपक्व डीएसपीएम प्लेटफ़ॉर्म को परिभाषित करने वाली विशेषताएं क्या हैं?

एक परिपक्व डीएसपीएम प्लेटफ़ॉर्म तीन चीजें अच्छी तरह से करता है। यह डेटा को सटीक रूप से समझना चाहिए, यह बड़े पैमाने पर विश्वसनीय रूप से संचालित करना चाहिए, और यह रिपोर्टिंग के बजाय कार्रवाई का समर्थन करना चाहिए।

जो हम देख रहे हैं वह यह है कि कई प्लेटफ़ॉर्म पीओवी या शुरुआती तैनाती में मजबूत दिखाई देते हैं, लेकिन वे बड़े होने पर संघर्ष करते हैं और एक्सेस पैटर्न अधिक गतिशील हो जाते हैं। स्कैन धीमे हो जाते हैं, लागत बढ़ जाती है और सटीकता कम हो जाती है, विशेष रूप से असंरचित डेटा के साथ। एक परिपक्व डीएसपीएम प्लेटफ़ॉर्म वह है जिस पर सुरक्षा टीमें तब भी विश्वास करती हैं जब डेटा की मात्रा उत्पादन स्केल तक पहुंच जाती है और एआई सिस्टम लगातार डेटा तक पहुंचते हैं। पैमाने पर विश्वास वह है जो उपयोगी प्लेटफ़ॉर्म को सिद्धांतकारों से अलग करता है।

आपने साइबर सुरक्षा स्टार्टअप में भी निवेश किया है। उस दृष्टिकोण से, साइबर सुरक्षा उद्योग में सफल होने वाले संस्थापकों को उन लोगों से क्या अलग करता है जो संघर्ष करते हैं?

जो संस्थापक सफल होते हैं वे वास्तविक ग्राहक दर्द के बहुत करीब होते हैं। वे बाज़वॉर्ड या एज केस के पीछे चलने के प्रलोभन का विरोध करते हैं, और इसके बजाय उत्पादन वातावरण में बार-बार दिखाई देने वाली समस्याओं का समाधान करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं।

वे जल्दी से स्थिरता के बारे में सोचते हैं। सुरक्षा में, एक प्रूफ़ ऑफ़ कॉन्सेप्ट जीतना आसान है। वर्षों तक बड़े पैमाने पर विश्वसनीय रूप से चलना बहुत कठिन है। जो संस्थापक शुरू से ही उस वास्तविकता के लिए डिज़ाइन करते हैं, वे आमतौर पर टिके रहते हैं।

2026 और उसके बाद, डेटा-सुरक्षा आवश्यकताओं को कैसे बदलने की उम्मीद है क्योंकि संगठन विकेन्द्रीकृत वास्तुकला, स्वायत्त एआई प्रणाली और जटिल डेटा प्रवाह को अपनाते हैं?

डेटा सुरक्षा स्थानों की रक्षा से डेटा की गति को नियंत्रित करने की ओर बढ़ेगी। जैसे ही वास्तुकला विकेन्द्रीकृत होती है और एआई प्रणालियां स्वायत्त रूप से कार्य करती हैं, प्रश्न यह नहीं होगा कि डेटा कहां बैठता है, बल्कि यह कि यह कैसे प्रवाहित होता है और कौन या क्या इसका उपयोग कर सकता है।

संगठनों को डेटा के साथ यात्रा करने वाली निरंतर दृश्यता और नीति प्रवर्तन की आवश्यकता होगी। जो ऐसा नहीं कर पाते हैं वे अपनी एआई पहल को जोखिम और अनुपालन चिंताओं से धीमा पाएंगे। जो ऐसा कर सकते हैं वे अधिक आत्मविश्वास के साथ तेजी से आगे बढ़ेंगे।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें सेंट्रा पर जाना चाहिए।