यारिव फिशमैन, डीप इंस्टिंक्ट के चीफ प्रोडक्ट ऑफिसर – साक्षात्कार श्रृंखला

यारिव फिशमैन डीप इंस्टिंक्ट में चीफ प्रोडक्ट ऑफिसर (सीपीओ) हैं, जो 20 से अधिक वर्षों के नेतृत्व अनुभव के साथ एक अनुभवी उत्पाद प्रबंधन कार्यकारी हैं। फिशमैन ने कई प्रमुख भूमिकाएं निभाई हैं, जिनमें माइक्रोसॉफ्ट में क्लाउड ऐप सिक्योरिटी उत्पाद पोर्टफोलियो का नेतृत्व करना और एमएसएसपी और सुरक्षा भागीदार कार्यक्रम शुरू करना शामिल है, और चेकपॉइंट में क्लाउड सिक्योरिटी और आईओटी सिक्योरिटी के लिए उत्पाद प्रबंधन के प्रमुख। उन्होंने बेन गुरियन विश्वविद्यालय से सूचना प्रणाली इंजीनियरिंग में बीएससी और इस्राइल प्रौद्योगिकी संस्थान से एमबीए किया है।

डीप इंस्टिंक्ट एक साइबर सुरक्षा कंपनी है जो साइबर सुरक्षा में गहरे शिक्षण को लागू करती है। कंपनी मैलवेयर को रोकने और पता लगाने के कार्य में एआई को लागू करती है।

क्या आप हमें साइबर सुरक्षा उद्योग में अपनी यात्रा के बारे में बता सकते हैं और यह आपके उत्पाद प्रबंधन के दृष्टिकोण को कैसे आकार देता है?

मेरे 20 वर्षों के करियर में, मैंने कई वैश्विक बी2बी संगठनों में काम किया है, जिनमें चेक पॉइंट सॉफ्टवेयर टेक्नोलॉजीज और माइक्रोसॉफ्ट शामिल हैं, जहां मैंने उत्पाद प्रबंधन और रणनीति का नेतृत्व किया और सार्वजनिक क्लाउड, एंडपॉइंट, नेटवर्क और सास एप्लिकेशन सुरक्षा में साइबर सुरक्षा अनुभव प्राप्त किया।

रास्ते में, मैंने विभिन्न सर्वोत्तम प्रथाओं को सीखा है – एक टीम को प्रबंधित करने से लेकर उचित रणनीति को सूचित करने के लिए – जो मुझे डीप इंस्टिंक्ट में नेतृत्व करने के लिए सिखाया गया है। विभिन्न आकारों की कई साइबर सुरक्षा कंपनियों में काम करने से मुझे प्रबंधन शैलियों का एक समग्र दृष्टिकोण मिला है और मुझे यह सीखने में मदद मिली है कि तेजी से आगे बढ़ने वाली टीमों के लिए प्रक्रियाओं को कैसे बनाया जाए। मैंने यह भी देखा है कि उत्पादों को कैसे जारी किया जाए और उत्पाद-मार्केट फिट के लिए कैसे योजना बनाई जाए, जो व्यवसायिक सफलता के लिए महत्वपूर्ण है।

आपको डीप इंस्टिंक्ट में शामिल होने के लिए क्या आकर्षित किया, और जब से आप चीफ प्रोडक्ट ऑफिसर के रूप में शुरू हुए हैं, आपकी भूमिका कैसे विकसित हुई है?

एक उद्योग के दिग्गज के रूप में, मुझे नए प्रौद्योगिकी के बारे में शायद ही कभी उत्साहित किया जाता है। मैंने माइक्रोसॉफ्ट में काम करते हुए पहली बार डीप इंस्टिंक्ट के बारे में सुना। जैसे ही मैंने भविष्यसूचक रोकथाम प्रौद्योगिकी की संभावनाओं के बारे में जाना, मुझे जल्दी से एहसास हुआ कि डीप इंस्टिंक्ट वास्तव में कुछ नया और अनोखा कर रहा था। मैंने कंपनी में शामिल होने का फैसला किया ताकि मैं अपने गहरे शिक्षण ढांचे को उत्पादक बनाने में मदद कर सकूं, बाजार में फिट हो सकूं और इस पहले-से-अपनी तरह के शून्य-दिन डेटा सुरक्षा समाधान के लिए उपयोग के मामलों को बना सकूं।

पिछले तीन वर्षों में, मेरी भूमिका बदल गई है और व्यवसाय के साथ विकसित हुई है। शुरुआत में, मैंने अपनी उत्पाद प्रबंधन टीम और प्रासंगिक प्रक्रियाओं का निर्माण किया। अब, हम रणनीति और आज के तेजी से बदलते और अधिक खतरनाक बाजार में हमारी शून्य-दिन डेटा सुरक्षा क्षमताओं को कैसे बाजार में लाएं, इस पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं।

डीप इंस्टिंक्ट एक अद्वितीय गहरे शिक्षण ढांचे का उपयोग अपने साइबर सुरक्षा समाधानों के लिए करता है। क्या आप खतरे की रोकथाम में गहरे शिक्षण के लाभों पर चर्चा कर सकते हैं?

“एआई” शब्द का उपयोग व्यापक रूप से संगठनों को शून्य-दिन के खतरों के खिलाफ लड़ाई में लैस करने के लिए एक पैनेसिया के रूप में किया जाता है। हालांकि, जबकि कई साइबर विक्रेता दावा करते हैं कि वे लड़ाई में एआई ला रहे हैं, मशीन लर्निंग (एमएल) – एआई का एक कम परिष्कृत रूप – अभी भी उनके उत्पादों का एक मूलभूत हिस्सा है। एमएल खतरे की रोकथाम के लिए उपयुक्त नहीं है। एमएल समाधानों को उपलब्ध डेटा (आम तौर पर 2-5%) के सीमित उपसेट पर प्रशिक्षित किया जाता है, जो अज्ञात खतरों के साथ केवल 50-70% सटीकता प्रदान करता है और झूठे सकारात्मक परिणाम प्रस्तुत करता है। वे मानव हस्तक्षेप की भी आवश्यकता होती है क्योंकि वे छोटे डेटा सेट पर प्रशिक्षित होते हैं, जो मानव पूर्वाग्रह और त्रुटि की संभावना को बढ़ाता है।

सभी एआई समान नहीं हैं। गहरा शिक्षण (डीएल), एआई का सबसे उन्नत रूप, शून्य-दिन खतरों की रोकथाम और व्याख्या करने में सक्षम एकमात्र प्रौद्योगिकी है। एमएल और डीएल-आधारित समाधानों के बीच अंतर तब स्पष्ट हो जाता है जब उनकी अज्ञात खतरों की पहचान और रोकथाम की क्षमता की जांच की जाती है। एमएल के विपरीत, डीएल तंत्रिका नेटवर्क पर बनाया गया है, जो इसे स्व-शिक्षित और कच्चे डेटा पर प्रशिक्षित करने में सक्षम बनाता है। यह स्वायत्तता डीएल को जटिल खतरों की पहचान, पता लगाने और रोकथाम करने में सक्षम बनाती है। अपने दुर्भाग्यपूर्ण फ़ाइलों के मूल घटकों की समझ के साथ, डीएल टीमों को जल्दी से एक मजबूत डेटा सुरक्षा मुद्रा स्थापित करने और बनाए रखने में सक्षम बनाता है, जो अगले खतरे से पहले ही उसे रोक देता है।

डीप इंस्टिंक्ट ने हाल ही में डीआईएएनएनए लॉन्च किया, जो पहला जनरेटिव एआई-संचालित साइबर सुरक्षा सहायक है। क्या आप डीआईएएनएनए के पीछे प्रेरणा और इसकी मुख्य कार्यक्षमता के बारे में बता सकते हैं?

डीप इंस्टिंक्ट बाजार में एकमात्र प्रदाता है जो शून्य-दिन हमलों की भविष्यवाणी और रोकथाम कर सकता है। उद्यम शून्य-दिन दुर्भाग्यपूर्णता बढ़ रही है। हमने 2023 में 2022 की तुलना में 64% की वृद्धि देखी है शून्य-दिन हमलों में, और हमने इस बढ़ते रुझान से निपटने के लिए डीप इंस्टिंक्ट के आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क असिस्टेंट (डीआईएएनएनए) को जारी किया। डीआईएएनएनए शून्य-दिन हमलों और अज्ञात खतरों के लिए विशेषज्ञ-स्तर के मैलवेयर विश्लेषण और व्याख्या प्रदान करने वाला पहला और एकमात्र जनरेटिव एआई-संचालित साइबर सुरक्षा सहायक है।

पारंपरिक एआई टूल्स की तुलना में डीआईएएनएनए को अलग करने वाली बात यह है कि यह अज्ञात हमलों के लिए क्यों दुर्भाग्यपूर्ण है, इसके बारे में अंतर्दृष्टि प्रदान करने में सक्षम है। आज, यदि कोई शून्य-दिन हमले की व्याख्या करना चाहता है, तो उन्हें इसे एक सैंडबॉक्स में चलाना होगा, जो दिनों तक चल सकता है, और अंत में, यह एक विस्तृत या केंद्रित व्याख्या प्रदान नहीं करेगा। जबकि यह दृष्टिकोण मूल्यवान है, यह केवल संभावित विश्लेषण प्रदान करता है जो सीमित संदर्भ में है। डीआईएएनएनए केवल कोड का विश्लेषण नहीं करता है; यह इरादे, संभावित क्रियाओं को समझता है और यह बताता है कि कोड क्या करने के लिए डिज़ाइन किया गया है: यह दुर्भाग्यपूर्ण क्यों है, और यह प्रणालियों को कैसे प्रभावित कर सकता है। यह प्रक्रिया एसओसी टीमों को उन अलर्ट और खतरों पर ध्यान केंद्रित करने का समय देती है जो वास्तव में महत्वपूर्ण हैं।

डीआईएएनएनए की विशेषज्ञ-स्तर के मैलवेयर विश्लेषण प्रदान करने की क्षमता पारंपरिक साइबर सुरक्षा बाजार में अन्य एआई टूल्स से कैसे भिन्न है?

डीआईएएनएनए एक वर्चुअल टीम के मैलवेयर विश्लेषकों और घटना प्रतिक्रिया विशेषज्ञों के साथ काम करने जैसा है जो ज्ञात और अज्ञात हमलों में गहरा विश्लेषण प्रदान करते हैं, हमलावरों की तकनीकों और दुर्भाग्यपूर्ण फ़ाइलों के व्यवहार की व्याख्या करते हैं।

अन्य एआई टूल्स केवल ज्ञात खतरों और मौजूदा हमले वेक्टरों की पहचान कर सकते हैं। डीआईएएनएनए पारंपरिक एआई टूल्स से परे जाता है, जो संगठनों को अज्ञात स्क्रिप्ट, दस्तावेजों और कच्चे द्विआधारी फ़ाइलों में असाधारण विशेषज्ञता और अंतर्दृष्टि प्रदान करता है ताकि वे शून्य-दिन हमलों के लिए तैयारी कर सकें। इसके अलावा, डीआईएएनएनए डीप इंस्टिंक्ट के रोकथाम मॉडलों के निर्णय लेने की प्रक्रिया में बढ़ी हुई दृश्यता प्रदान करता है, जो संगठनों को अपनी सुरक्षा मुद्रा को अधिकतम प्रभावशीलता के लिए समायोजित करने की अनुमति देता है।

डीआईएएनएनए वर्तमान साइबर सुरक्षा परिदृश्य में, विशेष रूप से अज्ञात खतरों के संबंध में किन प्राथमिक चुनौतियों का समाधान करता है?

आज शून्य-दिन हमलों के साथ समस्या यह है कि हमले को रोकने और दुर्भाग्यपूर्ण होने के कारण के बारे में जानकारी की कमी है। खतरा विश्लेषकों को यह निर्धारित करने में महत्वपूर्ण समय बिताना होगा कि यह एक दुर्भाग्यपूर्ण हमला था या एक झूठा सकारात्मक परिणाम था। अन्य साइबर सुरक्षा समाधानों के विपरीत, डीप इंस्टिंक्ट ने अपने अनोखे डीएल समाधान के साथ नियमित रूप से शून्य-दिन हमलों को ब्लॉक किया है। हालांकि, ग्राहक विस्तृत व्याख्या के लिए पूछ रहे थे ताकि वे इन हमलों की प्रकृति को बेहतर ढंग से समझ सकें। हमने डीआईएएनएनए को डीप इंस्टिंक्ट की गहरे शिक्षण क्षमताओं को बढ़ाने और ओवरवर्क्ड सेकॉप्स टीमों पर दबाव को कम करने के लिए विकसित किया, और अज्ञात, जटिल खतरों में वास्तविक समय की व्याख्या प्रदान की। हमारी क्षमता जेनएआई मॉडलों को विशिष्ट कलाकृतियों पर केंद्रित करने की अनुमति देती है ताकि हम बाजार में अंतराल को संबोधित करने के लिए एक व्यापक, अभी तक केंद्रित प्रतिक्रिया प्रदान कर सकें।

डीआईएएनएनए उद्योग के लिए एक महत्वपूर्ण प्रगति है और वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने में एआई की क्षमता का एक मूर्त उदाहरण है। यह केवल स्थिर विश्लेषण का उपयोग करके विभिन्न फ़ाइल प्रारूपों के व्यवहार और इरादे की पहचान करने में सक्षम है, जिसमें द्विआधारी, स्क्रिप्ट, दस्तावेज़, शॉर्टकट फ़ाइलें और अन्य खतरे वितरण फ़ाइल प्रकार शामिल हैं। डीआईएएनएनए एक प्रौद्योगिकी प्रगति से अधिक है; यह एक अधिक संवेदनशील, कुशल और प्रभावी साइबर सुरक्षा वातावरण की ओर एक रणनीतिक बदलाव है।

क्या आप बता सकते हैं कि डीआईएएनएनए द्वारा बाइनरी कोड और स्क्रिप्ट को प्राकृतिक भाषा रिपोर्ट में कैसे अनुवादित किया जाता है और सुरक्षा टीमों को इसके लाभ क्या हैं?

यह प्रक्रिया हमारे गुप्त सॉस का हिस्सा है। एक उच्च स्तर पर, हम हमले में मैलवेयर का पता लगा सकते हैं जिसे गहरे शिक्षण ढांचे द्वारा चिह्नित किया गया है और फिर इसे एलएलएम मॉडल में मेटाडेटा के रूप में खिलाया जा सकता है। संवेदनशील जानकारी को उजागर किए बिना मेटाडेटा को निकालने से, डीआईएएनएनए ग्राहकों द्वारा मांगे जा रहे शून्य-दिन व्याख्या और केंद्रित उत्तर प्रदान करता है।

एआई-जनित हमलों के उदय के साथ, आप इन खतरों का मुकाबला करने के लिए एआई को कैसे विकसित होते देखते हैं?

जबकि एआई-आधारित खतरे बढ़ रहे हैं, तेजी से परिष्कृत हमलावरों से आगे रहने के लिए पारंपरिक एआई टूल्स से परे जाने और बेहतर एआई, विशेष रूप से गहरे शिक्षण के साथ नवाचार करने की आवश्यकता है। डीप इंस्टिंक्ट डेटा सुरक्षा प्रौद्योगिकी में गहरे शिक्षण का उपयोग करने वाली पहली और एकमात्र साइबर सुरक्षा कंपनी है ताकि खतरों को पहले ही रोका जा सके और भविष्य के खतरों की भविष्यवाणी की जा सके। डीप इंस्टिंक्ट शून्य-दिन डेटा सुरक्षा समाधान ज्ञात, अज्ञात और शून्य-दिन खतरों को 20 मिलीसेकंड से कम समय में रोक सकता है, जो सबसे तेज़ रैंसमवेयर को एन्क्रिप्ट करने की तुलना में 750 गुना तेज़ है, जो प्रत्येक सुरक्षा स्टैक में एक आवश्यक जोड़ है, जो हाइब्रिड वातावरण में खतरों के खिलाफ पूर्ण, बहुस्तरीय सुरक्षा प्रदान करता है।

धन्यवाद इस शानदार साक्षात्कार के लिए, जो पाठक अधिक जानना चाहते हैं उन्हें डीप इंस्टिंक्ट पर जाना चाहिए।