टॉम फाइंडलिंग, कॉनिफ़र्स के सह-संस्थापक और सीईओ - साक्षात्कार श्रृंखला

टॉम फाइंडलिंग गो-टू-मार्केट (GTM), उत्पाद और डेटा विज्ञान में सिद्ध ट्रैक रिकॉर्ड वाले एक रणनीतिक नेता हैं। इंटसाइट्स (जिसे रैपिड7 ने अधिग्रहित किया था) में मुख्य ग्राहक अधिकारी और उसके बाद रैपिड7 में उत्पाद के वरिष्ठ निदेशक के रूप में कार्य करने के बाद, वे बड़े पैमाने पर संचालन के संचालन में रणनीतिक दृष्टि और कार्यान्वयन का एक अनूठा मिश्रण लाते हैं। इसके अतिरिक्त, उन्होंने VMware और SUS में GTM और उत्पाद भूमिकाओं का नेतृत्व किया।

Conifers एक AI-संचालित CognitiveSOC प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है जो मौजूदा उपकरणों के साथ एकीकरण, संगठन के विशिष्ट डेटा और जोखिम प्रोफ़ाइल को ग्रहण करके, और जाँच कार्यप्रवाहों को निरंतर अनुकूलित करके सुरक्षा संचालन केंद्रों की क्षमताओं को बढ़ाता है। यह गहन जाँच-पड़ताल, संस्थागत ज्ञान का मॉडलिंग, और सटीकता को परिष्कृत करने तथा शोर को कम करने के लिए फीडबैक लूप का उपयोग करके अत्यधिक अलर्ट वॉल्यूम, SOC प्रदर्शन की सीमित दृश्यता, और सभी के लिए एक ही आकार वाली प्रणालियों जैसी सामान्य चुनौतियों का समाधान करता है। यह प्लेटफ़ॉर्म मापनीय परिणाम देने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें निवेश पर तीन गुना रिटर्न और जाँच समय में 87% की कमी शामिल है।

आपका साइबर सुरक्षा में लंबा करियर रहा है, इंटसाइट से लेकर रैपिड7 तक - किन अनुभवों ने अंततः आपको कॉनिफर्स की सह-स्थापना करने के लिए प्रेरित किया, और आपने किस समस्या को हल करने का लक्ष्य रखा?

अपने करियर के दौरान, मैंने सुरक्षा संचालन टीमों को ढेर सारे अलर्ट, टूल्स और दबाव के बोझ तले जूझते देखा है। इंटसाइट्ज़ में, मैंने देखा कि इंसानों के लिए तैयार की जा रही खुफिया जानकारी पर अमल करना कितना मुश्किल होता है। रैपिड7 में, मैंने काम करने के तरीके को नया स्वरूप देकर और ज़्यादा कामों के लिए डेटा साइंस को लागू करके, कम लोगों वाली अपनी टीम को एक बड़े ग्राहक आधार तक पहुँचाने की चुनौती ली। तभी मुझे लगने लगा था कि पारंपरिक तरीके से सुरक्षा संचालन केंद्र (SOC) चलाना ज़्यादा समय तक नहीं चलेगा। इसी स्केलिंग समस्या को हल करने के हमारे प्रयासों से कॉनिफ़र्स का जन्म हुआ। हम एक ऐसा समाधान बनाना चाहते थे जो लोगों को परेशान किए बिना, लगातार बढ़ते खतरों और डेटा की मात्रा से निपटने के लिए स्केल कर सके। इसलिए, हमने अपना AI SOC एजेंट प्लेटफ़ॉर्म, कॉग्निटिवSOC बनाया।

कॉनिफ़र्स खुद को "एआई एसओसी बल गुणक" के रूप में स्थापित करता है। आपका कॉग्निटिवएसओसी प्लेटफ़ॉर्म पारंपरिक एसओसी स्वचालन उपकरणों से किस प्रकार भिन्न है?

SOC में अधिकांश स्वचालन उपकरण स्थिर प्लेबुक पर आधारित हैं। ये चरणों की एक निश्चित श्रृंखला को क्रियान्वित करते हैं, लेकिन जब हमलावर अप्रत्याशित तरीके से व्यवहार करते हैं या जब परिवेश बदलता है, तो ये विफल हो जाते हैं। CognitiveSOC एक एजेंटिक AI प्लेटफ़ॉर्म है जो बदलते परिवेशों के अनुसार सीख और अनुकूलन कर सकता है। यह डेटा को सहसंबंधित करता है, संस्थागत ज्ञान का उपयोग करता है, और प्रक्रिया के प्रत्येक चरण की स्क्रिप्टिंग किए बिना निष्कर्ष निकालता है। यह प्लेटफ़ॉर्म विश्लेषकों की जगह लेने के बजाय उनका समर्थन करता है और मैन्युअल रखरखाव की आवश्यकता के बजाय फ़ीडबैक और सीखने के माध्यम से लगातार मज़बूत होता जाता है। क्षमता में यह निरंतर वृद्धि ही इसे एक सच्चा बल गुणक बनाती है।

एसओसी टीमें अक्सर अलर्ट थकान और बर्नआउट की शिकायत करती हैं। कॉनिफ़र्स व्यावहारिक रूप से इस चुनौती का समाधान कैसे करता है?

कॉग्निटिवएसओसी विश्लेषक तक पहुँचने से पहले ही शोर को कम करके अलर्ट थकान से निपटता है। यह विभिन्न उपकरणों से आने वाले अलर्ट की निरंतर बाढ़ को लेता है और उन्हें उन जाँचों में समेकित करता है जिनमें पहले से ही प्रासंगिक संदर्भ शामिल होते हैं। विश्लेषक को झिलमिलाते अलार्मों की बाढ़ को घूरने के बजाय, वे जाँचों के एक बहुत छोटे समूह की समीक्षा करते हैं जिसमें ऐतिहासिक संदर्भ, साक्ष्य और संभावित कारण शामिल होते हैं। विश्लेषक तब जानकारी को आत्मसात कर सकते हैं और कच्चे संकेतों का पीछा करने के बजाय निर्णय ले सकते हैं, जिससे थकान और बर्नआउट को कम करने में मदद मिलती है।

साइबर सुरक्षा में विश्वास महत्वपूर्ण है - आपका मानव-इन-द-लूप दृष्टिकोण एआई-संचालित निर्णय लेने में विश्वास कैसे पैदा करता है?

विश्वास की कुंजी पारदर्शिता और नियंत्रण है। विश्लेषक सिस्टम के प्रभारी बने रहते हैं और उन्हें सुझाव और स्पष्टीकरण दिए जाते हैं जिनकी वे पुष्टि कर सकते हैं या उन्हें रद्द करके रेटिंग दे सकते हैं। समय के साथ, जब वे देखते हैं कि सिस्टम सटीक निर्णय ले रहा है, तो वे इसे और अधिक कार्यों को स्वचालित रूप से संभालने की अनुमति दे सकते हैं। यह दृष्टिकोण टीमों को सिस्टम का परीक्षण और सुधार करने में सक्षम बनाता है, जबकि अधिकार मानवीय हाथों में रहता है। हम एआई को एक ऐसे भागीदार के रूप में मानकर विश्वास और स्वीकार्यता का निर्माण करते हैं जो विश्लेषकों से सीखता है, न कि एक ऐसे ब्लैक बॉक्स के रूप में जो अस्पष्ट विकल्प चुनता है।

आपका चरणबद्ध कार्यान्वयन ढाँचा क्रमिक रूप से अपनाने की अनुमति देता है। आपने इसे इस तरह क्यों डिज़ाइन किया, और यह संगठनों को एआई के प्रति प्रतिरोध पर काबू पाने में कैसे मदद करता है?

हम शुरू से ही जानते थे कि एआई को अपनाने में सबसे बड़ी बाधा विश्वास होगा। अगर आप किसी एसओसी में जाएँ और टीम से कहें कि वे अपना संचालन किसी एआई सिस्टम को सौंप दें, तो जवाब 'नहीं' होगा। अपनाने को चरणों में विभाजित करके, हम संगठनों को सीमित उपयोग के मामलों के साथ छोटी शुरुआत करने और समय के साथ उन्हें बढ़ाने की अनुमति देते हैं। प्रत्येक चरण मूल्य प्रदर्शित करता है और विश्वास का निर्माण करता है, जिससे अगले चरण को स्वीकार करना आसान हो जाता है। यह क्रमिक मार्ग विश्वास का निर्माण करता है, झिझक को प्रमाणों से बदल देता है, और यह सुनिश्चित करता है कि टीमें नियंत्रण में महसूस करें।

सुरक्षा में मूल्य सिद्ध करने में मेट्रिक्स एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। स्वायत्त SOC की दिशा में प्रगति मापने के लिए संगठनों को किन KPI पर नज़र रखनी चाहिए?

सबसे महत्वपूर्ण मापदंड हैं पता लगाने, प्रतिक्रिया देने और सुधार की गति, साथ ही सार्थक, प्रासंगिक जाँचों के लिए कच्चे अलर्ट की गुणवत्ता और अनुपात। एक अन्य मापदंड यह है कि बिना मानवीय हस्तक्षेप के सिस्टम कितना कार्यभार संभाल सकता है। ये संकेतक दर्शाते हैं कि क्या SOC अधिक कुशल बन रहा है, क्या विश्लेषकों को उच्च-मूल्यवान कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए सशक्त बनाया जा रहा है, और क्या संगठन उस मॉडल के करीब पहुँच रहा है जहाँ AI भारी कार्यभार संभालता है। इन आँकड़ों पर नज़र रखने से प्रगति का स्पष्ट प्रमाण मिलता है।

कॉनिफ़र्स मौजूदा घटना प्रबंधन प्रणालियों के साथ एकीकरण पर ज़ोर देता है। गैर-बाधा को डिज़ाइन का इतना महत्वपूर्ण सिद्धांत क्यों बनाया गया?

सुरक्षा टीमों ने अपने उपकरणों और प्रक्रियाओं में भारी निवेश किया है। ज़्यादातर मौजूदा तकनीकों के लिए SOC टीमों को "संदर्भ परिवर्तन" करना पड़ता है और अलर्ट की समीक्षा और समाधान के लिए दूसरे उपकरण पर जाना पड़ता है। हम विश्लेषकों से उनके मौजूदा स्थान पर मिलकर, उनके द्वारा पहले से इस्तेमाल किए जा रहे उपकरणों के साथ मिलकर इस टकराव को दूर करते हैं।

आज के अर्ध-स्वचालित एसओसी से भविष्य तक चरणबद्ध मार्ग के रूप में आप क्या देखते हैं, जहां एआई एजेंट उपकरणों और डेटा पर अधिक अधिकार रखते हैं?

एक स्वायत्त SOC की ओर बढ़ने का रास्ता संवर्द्धन से शुरू होता है, जहाँ AI मानवीय निगरानी में अलर्ट का विश्लेषण और जाँच करता है। इसके बाद, संगठन प्रत्यायोजन की ओर बढ़ते हैं, जिससे सिस्टम अधिक से अधिक उपयोग के मामलों को स्वायत्त रूप से संभाल सकता है। अंतिम चरण पूर्ण स्वायत्तता है, जहाँ AI एजेंटों पर विभिन्न परिवेशों में पहचान और प्रतिक्रिया का प्रबंधन करने का भरोसा दिया जाता है, जबकि लोग रणनीति का मार्गदर्शन करते हैं और विशिष्ट परिस्थितियों को संभालते हैं। आज, अधिकांश टीमें अभी भी कुछ प्रारंभिक प्रत्यायोजन के साथ संवर्द्धन की प्रक्रिया में हैं, लेकिन नियमित परिदृश्यों को सौंपने में सहजता तेज़ी से बढ़ रही है और यह पूर्ण स्वायत्तता की नींव रखेगी।

अगले पांच वर्षों को देखते हुए, आप कैसे उम्मीद करते हैं कि एआई के परिपक्व होने के साथ एसओसी परिचालन विकसित होगा - प्रौद्योगिकी और विश्लेषक भूमिका दोनों के संदर्भ में?

पाँच सालों में, SOCs ऐसे सिस्टम पर चलेंगे जो डैशबोर्ड की बजाय स्वायत्त एजेंटों जैसे दिखेंगे। ये एजेंट नए खतरों का पता लगाएँगे, उनका जवाब देंगे और उनके अनुसार ढल जाएँगे, साथ ही नीतियों में बदलाव करेंगे और संगठनों के बीच वास्तविक समय में ज्ञान साझा करेंगे। जैसे-जैसे यह क्षमता विकसित होगी, विश्लेषक की भूमिका निगरानी, ​​रणनीति और जटिल जाँच-पड़ताल में बदल जाएगी। काम अंतहीन अलर्ट को साफ़ करने से ज़्यादा, विशेषज्ञता को उन जगहों पर लागू करने पर होगा जहाँ इसका सबसे ज़्यादा प्रभाव पड़ता है। नतीजा एक ऐसा SOC होगा जो कॉल सेंटर से ज़्यादा, मिशन कंट्रोल रूम जैसा लगेगा।

बेहतरीन साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, जो पाठक अधिक जानना चाहते हैं, उन्हें अवश्य आना चाहिए Conifers.