Yariv Fishman, Chief Product Officer di Deep Instinct – Seri Wawancara

Yariv Fishman adalah Chief Product Officer (CPO) di Deep Instinct, ia adalah seorang eksekutif manajemen produk berpengalaman dengan lebih dari 20 tahun pengalaman kepemimpinan di berbagai merek B2B global terkenal. Fishman telah memegang beberapa peran penting, termasuk posisi kepemimpinan di Microsoft (MSFT ) di mana ia memimpin portofolio produk Cloud App Security dan memulai program MSSP dan mitra keamanan, serta Kepala Manajemen Produk, Keamanan Cloud & IoT di CheckPoint. Ia memegang gelar B.Sc di Teknik Sistem Informasi dari Universitas Ben Gurion dan MBA dari Technion, Institut Teknologi Israel.

Deep Instinct adalah sebuah perusahaan keamanan siber yang menerapkan pembelajaran mendalam pada keamanan siber. Perusahaan ini menerapkan AI untuk tugas pencegahan dan deteksi malware.

Apakah Anda bisa menceritakan tentang perjalanan Anda di industri keamanan siber dan bagaimana itu membentuk pendekatan Anda terhadap manajemen produk?

Sepanjang karir 20 tahun saya, saya telah bekerja di beberapa organisasi B2B global, termasuk Check Point Software Technologies (CHKP ) dan Microsoft, di mana saya memimpin manajemen produk dan strategi dan membangun pengalaman keamanan siber saya di awan publik, titik akhir, jaringan, dan keamanan aplikasi SaaS.

Di sepanjang jalan, saya telah belajar berbagai praktik terbaik – dari cara mengelola tim hingga cara memberitahu strategi yang tepat – yang telah membentuk cara saya memimpin di Deep Instinct. Bekerja untuk berbagai perusahaan keamanan siber dengan ukuran yang berbeda telah memungkinkan saya untuk mendapatkan pandangan holistik tentang gaya manajemen dan belajar bagaimana membuat proses yang mendukung tim yang bergerak cepat. Saya juga telah melihat langsung bagaimana merilis produk dan merencanakan kesesuaian produk-pasar, yang sangat penting untuk kesuksesan bisnis.

Apa yang membuat Anda bergabung dengan Deep Instinct, dan bagaimana peran Anda berkembang sejak Anda bergabung sebagai Chief Product Officer?

Sebagai seorang veteran industri, saya jarang terkesan dengan teknologi baru. Saya pertama kali mendengar tentang Deep Instinct saat bekerja di Microsoft. Ketika saya belajar tentang kemungkinan teknologi pencegahan prediktif, saya dengan cepat menyadari bahwa Deep Instinct adalah yang nyata dan melakukan sesuatu yang unik. Saya bergabung dengan perusahaan untuk membantu memproduksi kerangka kerja pembelajaran mendalam, membuat kesesuaian pasar dan kasus penggunaan untuk solusi keamanan data zero-day yang pertama dan satu-satunya.

Sejak bergabung dengan tim tiga tahun yang lalu, peran saya telah berubah dan berkembang bersama dengan bisnis kami. Awalnya, saya fokus pada membangun tim manajemen produk dan proses yang relevan. Sekarang, kami sangat fokus pada strategi dan bagaimana kami memasarkan kemampuan keamanan data zero-day kami di pasar yang bergerak cepat dan semakin berbahaya saat ini.

Deep Instinct menggunakan kerangka kerja pembelajaran mendalam yang unik untuk solusi keamanan sibernya. Apakah Anda bisa membahas kelebihan pembelajaran mendalam dibandingkan dengan pembelajaran mesin tradisional dalam pencegahan ancaman?

Istilah “AI” digunakan secara luas sebagai obat penawar untuk mempersenjatai organisasi dalam pertempuran melawan ancaman zero-day. Namun, sementara banyak vendor keamanan siber mengklaim membawa AI ke pertempuran, pembelajaran mesin (ML) – bentuk AI yang kurang maju – tetap menjadi bagian inti dari produk mereka. ML tidak cocok untuk tugas ini. Solusi ML dilatih pada subset data yang terbatas (biasanya 2-5%), hanya menawarkan akurasi 50-70% dengan ancaman yang tidak diketahui, dan memperkenalkan positif palsu. Mereka juga memerlukan intervensi manusia karena dilatih pada set data yang lebih kecil, meningkatkan kemungkinan bias dan kesalahan manusia.

Deep Instinct baru-baru ini meluncurkan DIANNA, asisten keamanan siber yang pertama dan satu-satunya yang ditenagai oleh AI generatif. Apakah Anda bisa menjelaskan inspirasi di balik DIANNA dan fungsionalitas utamanya?

Deep Instinct adalah satu-satunya penyedia di pasar yang dapat memprediksi dan mencegah serangan zero-day. Kerentanan zero-day perusahaan sedang meningkat. Kami melihat peningkatan 64% dalam serangan zero-day pada 2023 dibandingkan dengan 2022, dan kami merilis Asisten Jaringan Saraf Buatan Deep Instinct (DIANNA) untuk melawan tren yang meningkat ini. DIANNA adalah asisten keamanan siber yang pertama dan satu-satunya yang ditenagai oleh AI generatif untuk memberikan analisis malware dan penjelasan tingkat ahli untuk serangan zero-day dan ancaman yang tidak diketahui.

Bagaimana DIANNA menerjemahkan kode biner dan skrip menjadi laporan bahasa alami dan apa manfaatnya bagi tim keamanan?

Proses itu adalah bagian dari “saus rahasia” kami. Pada tingkat tinggi, kami dapat mendeteksi malware yang ditandai oleh kerangka kerja pembelajaran mendalam dalam serangan dan kemudian memberikan metadata ke model LLM. Dengan mengekstrak metadata tanpa mengungkapkan informasi sensitif, DIANNA memberikan penjelasan zero-day dan jawaban yang terfokus yang dicari pelanggan.

Bagaimana Anda melihat AI berkembang untuk mengatasi ancaman yang semakin canggih ini?

Ketika ancaman AI meningkat, tetap di depan para penyerang yang semakin canggih memerlukan lebih dari alat AI tradisional dan inovasi dengan AI yang lebih baik, khususnya pembelajaran mendalam. Deep Instinct adalah perusahaan keamanan siber pertama dan satu-satunya yang menggunakan pembelajaran mendalam dalam teknologi keamanan data untuk mencegah ancaman sebelum mereka menyebabkan pelanggaran dan memprediksi ancaman masa depan. Solusi keamanan data zero-day Deep Instinct dapat memprediksi dan mencegah ancaman yang diketahui, tidak diketahui, dan zero-day dalam waktu kurang dari 20 milidetik, 750 kali lebih cepat dari ransomware tercepat yang dapat mengenkripsi – membuatnya menjadi tambahan penting untuk setiap tumpukan keamanan, menyediakan perlindungan berlapis penuh terhadap ancaman di seluruh lingkungan hybrid.

Terima kasih atas wawancara yang luar biasa, pembaca yang ingin mempelajari lebih lanjut dapat mengunjungi Deep Instinct.