Aditya K Sood, Wakil Presiden Teknik Keamanan dan Strategi AI, Aryaka – Seri Wawancara

Aditya K Sood (Ph.D) adalah Wakil Presiden Teknik Keamanan dan Strategi AI di Aryaka. Dengan lebih dari 16 tahun pengalaman, ia memberikan kepemimpinan strategis dalam keamanan informasi, mencakup produk dan infrastruktur. Dr. Sood tertarik dengan Kecerdasan Buatan (AI), keamanan cloud, otomatisasi dan analisis malware, keamanan aplikasi, dan desain perangkat lunak yang aman. Ia telah menulis beberapa makalah untuk berbagai majalah dan jurnal, termasuk IEEE, Elsevier, Crosstalk, ISACA, Virus Bulletin, dan Usenix.

Aryaka menyediakan solusi jaringan dan keamanan, menawarkan Unified SASE sebagai Layanan. Solusi ini dirancang untuk menggabungkan kinerja, kelenturan, keamanan, dan kesederhanaan. Aryaka mendukung pelanggan pada berbagai tahap perjalanan akses jaringan yang aman, membantu mereka dalam memodernisasi, mengoptimalkan, dan mengubah lingkungan jaringan dan keamanan mereka.

Apakah Anda bisa memberi tahu kami lebih lanjut tentang perjalanan Anda di bidang keamanan siber dan AI, serta bagaimana itu membawa Anda ke peran Anda saat ini di Aryaka?

Perjalanan saya di bidang keamanan siber dan AI dimulai dengan ketertarikan akan potensi teknologi untuk memecahkan masalah kompleks. Awal dalam karir saya, saya fokus pada keamanan siber, intelijen ancaman, dan rekayasa keamanan, yang memberi saya landasan yang kuat dalam memahami bagaimana sistem berinteraksi dan di mana kerentanan mungkin terletak. Ini secara alami membawa saya untuk lebih dalam memahami keamanan siber, di mana saya mengakui pentingnya melindungi data dan jaringan dalam dunia yang semakin terhubung. Ketika teknologi AI muncul, saya melihat potensi besar mereka untuk mengubah keamanan siber – dari otomatisasi deteksi ancaman hingga analitik prediktif.

Bergabung dengan Aryaka sebagai Wakil Presiden Teknik Keamanan dan Strategi AI adalah kesempatan yang tepat karena kepemimpinannya dalam Unified SASE sebagai Layanan, solusi WAN cloud-first, dan fokus inovasi. Peran saya memungkinkan saya untuk menyintesis passion saya untuk keamanan siber dan AI untuk mengatasi tantangan modern seperti pekerjaan hibrid yang aman, optimasi SD-WAN, dan manajemen ancaman waktu nyata. Konvergensi AI dan keamanan siber di Aryaka memungkinkan organisasi untuk tetap mendahului ancaman sambil menyajikan kinerja jaringan yang luar biasa, dan saya sangat senang menjadi bagian dari misi ini.

Sebagai pemimpin pemikiran di bidang keamanan siber, bagaimana Anda melihat AI mengubah lanskap keamanan dalam beberapa tahun ke depan?

 AI berada di ambang mengubah lanskap keamanan siber, membebaskan kita dari beban tugas rutin dan memungkinkan kita untuk fokus pada tantangan yang lebih kompleks. Kemampuannya untuk menganalisis dataset besar dalam waktu nyata memungkinkan sistem keamanan untuk mengidentifikasi anomali, pola, dan ancaman yang muncul dengan kecepatan yang melampaui kemampuan manusia. Model AI/ML terus berkembang, meningkatkan akurasi mereka dalam mendeteksi dan menghindari dampak ancaman persisten lanjutan (APTs) dan kerentanan zero-day. Selain itu, AI akan merevolusi respons insiden (IR) dengan mengotomatisasi tugas berulang dan sensitif waktu, seperti mengisolasi sistem yang dikompromikan atau memblokir aktivitas berbahaya, secara signifikan mengurangi waktu respons dan meminimalkan kerusakan potensial. AI juga akan membantu menjembatani kesenjangan keterampilan keamanan siber dengan mengotomatisasi tugas rutin dan meningkatkan pengambilan keputusan manusia, memungkinkan tim keamanan untuk fokus pada tantangan yang lebih kompleks.

Namun, penjahat siber dengan cepat mengeksploitasi kemampuan yang sama yang membuat AI menjadi alat pertahanan yang kuat. Penjahat siber semakin menggunakan AI untuk mengembangkan ancaman yang lebih canggih, seperti serangan phishing deepfake, teknik sosial yang adaptif, dan malware yang didorong AI. Kecenderungan ini akan menyebabkan ‘perlombaan senjata AI’, di mana organisasi harus terus berinovasi untuk mendahului ancaman yang berkembang.

Apa tantangan jaringan utama yang dihadapi perusahaan saat menggelar aplikasi AI, dan mengapa Anda percaya masalah-masalah ini menjadi lebih kritis?

Saat perusahaan memasuki aplikasi AI, mereka menghadapi tantangan jaringan yang mendesak. Sifat aplikasi AI yang menuntut, yang melibatkan transfer dan pemrosesan dataset besar dalam waktu nyata, terutama untuk tugas pemrosesan dan pembelajaran, menciptakan kebutuhan mendesak akan bandwidth tinggi dan latensi ultra-rendah. Misalnya, aplikasi AI waktu nyata seperti sistem otonom atau analitik prediktif sangat bergantung pada pemrosesan data instan, di mana bahkan sedikit keterlambatan dapat mengganggu hasilnya. Kebutuhan ini sering melampaui kemampuan infrastruktur jaringan tradisional, menyebabkan bottleneck kinerja yang sering.

Skalabilitas adalah tantangan kritis dalam penerapan AI. Sifat dinamis dan tidak terduga dari beban kerja AI memerlukan jaringan yang dapat dengan cepat beradaptasi dengan kebutuhan sumber daya yang berubah. Perusahaan yang menggelar AI di lingkungan hybrid atau multi-cloud menghadapi kompleksitas tambahan karena data dan beban kerja didistribusikan di berbagai lokasi. Kebutuhan akan transfer data yang mulus dan penskalaan di seluruh lingkungan ini jelas, tetapi kompleksitas mencapai hal ini tanpa solusi jaringan canggih juga jelas. Ketersediaan juga sangat penting – sistem AI sering mendukung tugas kritis, dan bahkan sedikit downtime atau kehilangan data dapat menyebabkan gangguan atau hasil AI yang rusak.

Keamanan dan integritas data lebih mempersulit penerapan AI. Model AI bergantung pada jumlah data sensitif yang besar untuk pelatihan dan inferensi, membuat transfer data yang aman dan perlindungan terhadap pelanggaran atau manipulasi menjadi prioritas utama. Tantangan ini terutama akut di industri dengan persyaratan kepatuhan yang ketat, seperti perawatan kesehatan dan keuangan, di mana organisasi perlu memenuhi kewajiban regulasi bersama dengan kebutuhan kinerja.

Saat perusahaan semakin mengadopsi AI, tantangan jaringan ini menjadi lebih kritis, menekankan kebutuhan akan solusi jaringan canggih yang siap AI, yang menawarkan bandwidth tinggi, latensi rendah, skalabilitas, dan keamanan yang kuat.

Bagaimana platform Aryaka menangani kebutuhan bandwidth dan kinerja yang meningkat dari beban kerja AI, terutama dalam mengelola beban yang disebabkan oleh pergerakan data dan kebutuhan akan pengambilan keputusan yang cepat?

Aryaka, dengan manajemen jaringan cerdas, fleksibel, dan dioptimalkan, secara unik dilengkapi untuk menangani kebutuhan bandwidth dan kinerja yang meningkat dari beban kerja AI. Pergerakan dataset besar antara lokasi terdistribusi, seperti perangkat edge, pusat data, dan lingkungan cloud, sering menghasilkan beban besar pada jaringan tradisional. Solusi Aryaka memberikan bantuan dengan mengarahkan lalu lintas secara dinamis melalui jalur yang paling efisien dan tersedia, menggunakan beberapa pilihan koneksi untuk mengoptimalkan bandwidth dan mengurangi latensi.

Salah satu keunggulan utama solusi Aryaka adalah kemampuannya untuk memprioritaskan lalu lintas AI yang terkait melalui pengaturan aplikasi. Dengan mengidentifikasi dan memprioritaskan beban kerja yang sensitif terhadap latensi, seperti analisis data waktu nyata atau inferensi model pembelajaran mesin, Aryaka memastikan bahwa aplikasi AI menerima sumber daya jaringan yang diperlukan untuk pengambilan keputusan yang cepat. Selain itu, solusi Aryaka mendukung alokasi bandwidth dinamis, memungkinkan perusahaan untuk dengan percaya diri menskalakan sumber daya ke atas atau ke bawah berdasarkan kebutuhan beban kerja AI, mencegah bottleneck, dan memastikan kinerja konsisten bahkan selama penggunaan puncak.

Lebih lanjut, platform Aryaka menyediakan kemampuan pemantauan dan analitik proaktif, menawarkan visibilitas ke kinerja jaringan dan perilaku beban kerja AI. Pendekatan proaktif ini memungkinkan perusahaan untuk mengidentifikasi dan memecahkan masalah kinerja sebelum mereka mempengaruhi operasi sistem AI, memastikan operasi yang tidak terganggu. Digabungkan dengan fitur keamanan canggih seperti CASB, SWG, FWaaS, enkripsi ujung-ke-ujung, ZTNA, dan lain-lain, platform Aryaka melindungi integritas data AI.

Bagaimana adopsi AI memperkenalkan kerentanan atau permukaan serangan baru dalam jaringan perusahaan?

Adopsi AI memperkenalkan kerentanan dan permukaan serangan baru dalam jaringan perusahaan karena cara unik sistem AI beroperasi dan berinteraksi dengan data. Salah satu risiko signifikan datang dari jumlah data sensitif yang besar yang diperlukan sistem AI untuk pelatihan dan inferensi. Jika data ini diintersep, dimanipulasi, atau dicuri selama transfer atau penyimpanan, itu dapat menyebabkan pelanggaran, korupsi model, atau pelanggaran kepatuhan. Selain itu, algoritma AI rentan terhadap serangan adversarial, di mana aktor berbahaya memperkenalkan input yang dirancang dengan hati-hati (misalnya, gambar atau data yang diubah) untuk menyesatkan sistem AI agar membuat keputusan yang salah. Serangan ini dapat mengompromikan aplikasi kritis seperti deteksi penipuan atau sistem otonom, menyebabkan kerusakan operasional atau reputasi yang signifikan. Adopsi AI juga memperkenalkan risiko yang terkait dengan otomatisasi dan pengambilan keputusan. Aktor berbahaya dapat mengeksploitasi sistem pengambilan keputusan yang diotomatisasi dengan memberi mereka data palsu, menyebabkan hasil yang tidak diinginkan atau gangguan operasional. Misalnya, penyerang dapat memanipulasi aliran data yang digunakan oleh sistem pemantauan yang didorong AI, menyembunyikan pelanggaran keamanan atau menghasilkan peringatan palsu untuk mengalihkan perhatian.

Sebuah tantangan lain muncul dari kompleksitas dan sifat terdistribusi dari beban kerja AI. Sistem AI sering melibatkan komponen yang terhubung di perangkat edge, platform cloud, dan infrastruktur. Jaringan kompleks ini secara signifikan memperluas permukaan serangan, karena setiap elemen dan jalur komunikasi mewakili titik masuk potensial bagi penyerang. Mengompromikan perangkat edge, misalnya, dapat memungkinkan pergerakan lateral di seluruh jaringan atau menyediakan jalur untuk memanipulasi data yang diproses atau dikirim ke sistem AI terpusat. Selain itu, API yang tidak aman, sering digunakan untuk mengintegrasikan aplikasi AI, dapat mengekspos kerentanan jika tidak dilindungi dengan baik.

Saat perusahaan semakin mengandalkan AI untuk fungsi kritis, konsekuensi potensial dari kerentanan ini menjadi lebih parah, menekankan kebutuhan akan langkah-langkah keamanan yang kuat. Organisasi harus bertindak cepat untuk mengatasi tantangan ini, seperti pelatihan adversarial untuk model AI, melindungi pipa data, dan mengadopsi arsitektur zero-trust untuk melindungi lingkungan yang didorong AI.

Apa strategi atau teknologi yang Anda implementasikan di Aryaka untuk mengatasi risiko keamanan khusus AI ini?

Platform Aryaka menggunakan enkripsi ujung-ke-ujung untuk data dalam transaksi dan saat istirahat untuk melindungi jumlah data sensitif yang besar yang sistem AI andalkan. Langkah-langkah ini melindungi pipa data AI, mencegah intersepsi atau manipulasi selama transfer antara perangkat edge, pusat data, dan layanan cloud. Pengaturan lalu lintas dinamis lebih lanjut meningkatkan keamanan dan kinerja dengan mengarahkan lalu lintas AI yang terkait melalui jalur yang aman dan efisien sambil memprioritaskan beban kerja kritis untuk meminimalkan latensi dan memastikan pengambilan keputusan yang dapat diandalkan.

Solusi AI Observe Aryaka memantau lalu lintas jaringan dengan menganalisis log untuk aktivitas mencurigakan. Visibilitas dan analitik terpusat yang disediakan oleh Aryaka memungkinkan organisasi untuk memantau keamanan dan kinerja beban kerja AI, proaktif mengidentifikasi tindakan berbahaya dan perilaku berisiko yang terkait dengan pengguna akhir, termasuk server dan host kritis. AI Observe menggunakan algoritma AI/ML untuk memicu notifikasi insiden keamanan berdasarkan tingkat keparahan yang dihitung menggunakan berbagai parameter dan variabel untuk pengambilan keputusan.

Solusi AI>Secure Aryaka yang akan datang pada paruh kedua tahun 2025 akan memungkinkan organisasi untuk menganalisis lalu lintas antara pengguna akhir dan titik akhir layanan AI (ChatGPT, Gemini, copilot, dll.) untuk mengungkap serangan seperti injeksi prompt, kebocoran informasi, dan pengawalan abuse. Selain itu, kebijakan ketat dapat ditegakkan untuk membatasi komunikasi dengan layanan dan aplikasi AI yang tidak disetujui dan dilarang. Selain itu, Aryaka mengatasi risiko keamanan khusus AI dengan mengimplementasikan strategi canggih yang menggabungkan jaringan dan langkah-langkah keamanan yang kuat. Salah satu pendekatan kritis adalah adopsi Akses Jaringan Zero Trust (ZTNA), yang menegakkan kontrol akses berbasis identitas untuk setiap pengguna, perangkat, dan aplikasi yang mencoba berinteraksi dengan beban kerja AI. Ini sangat penting dalam lingkungan AI yang terdistribusi, di mana beban kerja melintasi perangkat edge, platform cloud, dan infrastruktur on-premises, membuatnya rentan terhadap akses tidak sah dan pergerakan lateral oleh penyerang.

Dengan mengimplementasikan langkah-langkah komprehensif ini, Aryaka membantu perusahaan melindungi lingkungan AI mereka dari risiko yang berkembang sambil memungkinkan penerapan AI yang efisien dan dapat diskalakan.

Apakah Anda bisa membagikan contoh tentang bagaimana AI digunakan baik untuk meningkatkan keamanan dan sebagai alat untuk kompromi jaringan potensial?

AI memainkan peran kritis dalam keamanan siber. Ini adalah alat yang kuat untuk meningkatkan keamanan jaringan dan sumber daya yang dapat dieksploitasi oleh penyerang untuk serangan yang canggih. Mengakui aplikasi ini menekankan potensi transformasional AI dalam lanskap keamanan siber dan memungkinkan kita untuk menavigasi risiko yang diperkenalkannya.

AI merevolusi keamanan jaringan melalui deteksi ancaman dan pencegahan yang canggih. Model AI menganalisis jumlah lalu lintas jaringan yang besar dalam waktu nyata, mengidentifikasi anomali, perilaku mencurigakan, atau indikator kompromi (IOCs) yang mungkin tidak terdeteksi oleh metode tradisional. Misalnya, sistem AI yang didorong dapat mendeteksi dan mitigasi serangan Denial of Service (DDoS) dengan menganalisis pola protokol jaringan dan merespons secara otomatis untuk mengisolasi sumber berbahaya. Selain itu, potensi AI dalam analitik perilaku sangat signifikan, membuat profil perilaku pengguna normal untuk mendeteksi ancaman insider atau kompromi akun. Namun, aplikasi paling kuatnya adalah analitik prediktif, di mana sistem AI memprediksi kerentanan atau vektor ancaman potensial, memungkinkan pertahanan proaktif sebelum ancaman muncul.

Di sisi lain, penjahat siber menggunakan AI untuk mengembangkan serangan yang lebih canggih. Kode berbahaya yang didorong AI dapat beradaptasi untuk menghindari mekanisme deteksi tradisional dengan mengubah karakteristiknya secara dinamis. Penyerang juga menggunakan AI/ML untuk meningkatkan kampanye phishing, membuat email atau pesan palsu yang persuasif yang disesuaikan dengan target individu melalui pengumpulan dan analisis data. Salah satu tren yang mengkhawatirkan adalah deepfake dalam teknik sosial. Audio atau video AI yang dihasilkan dapat meniru eksekutif atau individu tepercaya untuk memanipulasi karyawan agar mengungkapkan informasi sensitif atau mengotorisasi transaksi curang. Selain itu, serangan AI adversarial menargetkan sistem AI lainnya secara langsung, memperkenalkan data yang dimanipulasi untuk menyebabkan prediksi yang salah atau keputusan yang dapat mengganggu operasi kritis yang bergantung pada otomatisasi yang didorong AI.

Kegunaan ganda AI dalam keamanan siber menekankan pentingnya strategi keamanan yang proaktif dan berlapis-lapis. Sementara organisasi harus memanfaatkan potensi AI untuk meningkatkan pertahanan mereka, juga sangat penting untuk tetap waspada terhadap potensi penyalahgunaan.

Bagaimana Unified SASE sebagai Layanan Aryaka berbeda dari solusi jaringan dan keamanan tradisional?

Solusi Unified SASE sebagai Layanan Aryaka dirancang untuk berkembang dengan bisnis Anda. Tidak seperti sistem warisan yang bergantung pada alat terpisah untuk jaringan (seperti MPLS) dan keamanan (seperti firewall dan VPN), Unified SASE mengintegrasikan fungsi-fungsi ini, menawarkan solusi yang mulus dan dapat diskalakan. Integrasi ini menyederhanakan manajemen dan menyediakan kebijakan keamanan dan kinerja yang konsisten untuk pengguna, terlepas dari lokasi. Dengan menggunakan arsitektur cloud-native, Unified SASE menghilangkan kebutuhan akan perangkat keras on-premises yang kompleks, mengurangi biaya, dan memungkinkan bisnis untuk beradaptasi dengan cepat dengan lingkungan kerja hybrid modern.

Salah satu pembeda utama Aryaka adalah kemampuannya untuk mendukung prinsip Zero Trust (ZT) dalam skala besar. Ini menegakkan kontrol akses berbasis identitas untuk setiap pengguna, perangkat, dan aplikasi yang mencoba berinteraksi dengan beban kerja AI. Digabungkan dengan kemampuan seperti Secure Web Gateways (SWG), Cloud Access Security Broker (CASB), Sistem Pencegahan Intrusi (IDPS), Firewall Generasi Berikutnya (NGFW), dan fungsi jaringan, Aryaka menyediakan perlindungan yang kuat terhadap ancaman sambil melindungi data sensitif di seluruh lingkungan yang terdistribusi. Kemampuan integrasi AI lebih lanjut meningkatkan deteksi dan respons ancaman, memastikan mitigasi yang lebih cepat dan efektif dari insiden keamanan.

Aryaka juga meningkatkan pengalaman pengguna dan kinerja. Unified SASE menggunakan Jaringan Area Luas yang Didefinisikan dengan Perangkat Lunak (SD-WAN) untuk mengoptimalkan pengaturan lalu lintas, memastikan koneksi latensi rendah dan kecepatan tinggi. Ini sangat kritis untuk organisasi yang mengadopsi aplikasi cloud dan pekerjaan jarak jauh. Dengan menyajikan keamanan dan kinerja dari platform yang terintegrasi, Unified SASE meminimalkan kompleksitas, meningkatkan skalabilitas, dan memastikan bahwa organisasi dapat memenuhi tuntutan lanskap IT modern yang dinamis.

Apakah Anda bisa menjelaskan bagaimana arsitektur OnePASS™ Aryaka mendukung beban kerja AI sambil memastikan transmisi data yang aman dan efisien?

Arsitektur OnePASS™ Aryaka mendukung beban kerja AI dengan mengintegrasikan konektivitas jaringan yang aman dan berkinerja tinggi dengan fitur keamanan dan optimasi data yang kuat. Beban kerja AI sering mengirimkan volume data besar antara lingkungan yang terdistribusi, seperti perangkat edge, pusat data, dan platform AI berbasis cloud. OnePASS™ memastikan bahwa aliran data ini efisien dan aman dengan menggunakan tulang punggung pribadi global Aryaka dan kemampuan Secure Access Service Edge (SASE).

Tulang punggung pribadi global menyediakan konektivitas berkinerja tinggi dan latensi rendah, yang kritis untuk beban kerja AI yang memerlukan pemrosesan data waktu nyata dan pengambilan keputusan. Arsitektur ini juga menggunakan teknik optimasi WAN canggih, seperti deduplikasi data dan kompresi, untuk lebih meningkatkan efisiensi dan mengurangi beban pada sumber daya jaringan. Ini ideal untuk dataset besar dan pembaruan model yang sering terkait dengan operasi AI, memberikan kepercayaan pada kinerja sistem.

Dari perspektif keamanan, arsitektur OnePASS™ Aryaka menerapkan kerangka Zero Trust, memastikan semua aliran data diotentikasi, dienkripsi, dan dipantau secara terus-menerus. Fitur keamanan terintegrasi seperti Secure Web Gateway (SWG), Cloud Access Security Broker (CASB), dan sistem pencegahan intrusi (IPS) melindungi beban kerja AI yang sensitif dari ancaman siber. Selain itu, dengan memungkinkan penegakan kebijakan berbasis edge, OnePASS™ meminimalkan latensi sambil memastikan bahwa kontrol keamanan diterapkan secara konsisten di seluruh lingkungan yang terdistribusi, memberikan rasa aman dalam kewaspadaan sistem.

Arsitektur satu langkah Aryaka mengintegrasikan semua fungsi keamanan yang penting ke dalam platform yang terintegrasi. Integrasi ini memungkinkan inspeksi dan pemrosesan lalu lintas jaringan dalam waktu nyata tanpa memerlukan perangkat keamanan yang berbeda. Kombinasi konektivitas yang aman dan berkinerja tinggi serta perlindungan ancaman yang kuat membuat arsitektur OnePASS™ Aryaka unik untuk beban kerja AI modern.

Apa tren yang Anda lihat di AI dan keamanan jaringan saat kita memasuki 2025 dan setelahnya?

Saat kita memandang ke 2025 dan setelahnya, AI akan memainkan peran kunci dalam keamanan jaringan. Sistem deteksi ancaman yang didorong AI akan terus berkembang, menggunakan AI/ML untuk mengidentifikasi pola aktivitas berbahaya dengan kecepatan dan akurasi yang belum pernah terjadi sebelumnya. Sistem ini akan unggul dalam mendeteksi kerentanan zero-day dan serangan yang canggih, seperti ancaman persisten lanjutan (APTs). AI juga akan menggerakkan otomatisasi dalam respons insiden, pengembangan yang seharusnya menenangkan audiens tentang efisiensi sistem keamanan di masa depan. Otomatisasi ini akan memungkinkan sistem Orkestrasi, Otomatisasi, dan Respons Keamanan (SOAR) untuk menetralisir ancaman secara otonom, mengurangi waktu respons dan mengurangi beban pada analis manusia. Selain itu, seiring dengan perkembangan komputasi kuantum, itu bisa mengancam standar enkripsi yang ada dalam keamanan jaringan, mendorong industri menuju kriptografi yang aman kuantum.

Namun, integrasi AI yang meningkat dalam keamanan jaringan membawa tantangan. Penjahat siber menggunakan teknologi AI untuk mengembangkan serangan yang lebih canggih, termasuk skema phishing dan malware yang menghindar. Karena risiko model yang bias atau tidak terlatih dengan baik, kerentanan model AI, yang merujuk pada kelemahan dalam desain atau implementasi sistem AI, kemungkinan akan meningkat. Ini akan menghasilkan eksploitasi model AI melalui teknik manipulasi input adversarial dan pencemaran data yang baru ditemukan. Selain itu, adopsi AI akan meningkatkan deteksi kerentanan keamanan dalam perpustakaan dan paket pihak ketiga yang digunakan dalam rantai pasokan perangkat lunak.

Kami juga antisipasi bahwa alat yang didorong AI akan memungkinkan kolaborasi yang lebih baik antara alat keamanan, tim, dan organisasi. Solusi yang berfokus pada AI akan menciptakan model keamanan yang dipersonalisasi, membuat audiens merasa bahwa kebutuhan keamanan mereka terpenuhi. Model-model ini akan menciptakan kebijakan keamanan yang dipersonalisasi berdasarkan peran dan perilaku pengguna. Negara-negara akan berkolaborasi dalam membangun kerangka keamanan siber global untuk teknologi AI.

Terima kasih atas wawancara yang luar biasa, pembaca yang ingin mempelajari lebih lanjut harus mengunjungi Aryaka.