Ameesh Divatia, Baffleの共同創設者＆CEO – インタビュー・シリーズ

Ameesh Divatiaは、Baffleの共同創設者兼CEOです。Baffleは、クラウドデータ保護を簡素化し、データ漏洩の影響を最小限に抑えるために、データパイプラインのあらゆる側面にデータセキュリティを統合することに焦点を当てた会社です。

そのプラットフォームは、パフォーマンスに影響を与えたり、アプリケーションの変更を必要とせずに、機密データを保護するための、コード不要で簡単にデプロイできるソリューションを提供しています。Baffleのテクノロジーは、AWS、Azure、IBM、GCPなどの主要なクラウドプロバイダーと互換性があります。フォーチュン25社を含む幅広いクライアントにサービスを提供し、Baffleは、システムインテグレーターと協力して効率的なデプロイを行うことで、世界中で100億を超えるレコードを保護しています。

あなたがBaffle、Inc.の共同創設者になった動機とは何ですか？また、あなたの前の起業家経験は会社の初期段階でどのように役立ったのですか？

私の前の会社が売却された後、私は次に何をするかを考えるために必要な休暇を取りました。私は常に会社を作ることを愛しているので、私の初期段階のVC友人と会話を始めました。彼は私をPriyadarshan “PD” Kolteに紹介しました。彼は私に興味深い質問をしました。質問は、「データから価値を得るために、データを保護する方法は？」でした。その質問に私は惹かれました。難しい問題を解決することが私の使命です。データ保護、特に暗号化の簡素化とデータの保護に関する明らかなギャップがありました。9年後、ここに私たちはBaffleでその質問に答えます。

ジェネレーティブAIの台頭に伴い、企業はAIテクノロジーの利点を活かしながら、データのセキュリティを確保する方法は何ですか？

これは、AIに興味を持つすべての企業が質問すべきことです。セキュリティとイノベーションは、しばしば相反する力のように感じられますが、必ずしもそうではありません。鍵は、プライバシー強化コンピューティング（PEC）と呼ばれる革新的な技術で、暗号化から始まります。データをAIモデルに渡す前に、機密データを暗号化し、次にPECを使用してデータを処理することで、セキュリティを損なうことなく必要な洞察を得ることができます。これは、ゲームを先に進めること、セキュリティプロトコルを更新すること、Baffleのようなツールを使用してリスクを軽減することです。イノベーションを犠牲にしてセキュリティを確保する必要はありません。

AI生成データとモデルを保護する際の暗号化の特定の役割について説明できますか？これは従来のデータ保護方法とどのように異なりますか？

AIデータの暗号化は、貴重な資産をバブルラップで包むようなものです。どれだけ扱われても、保護されたままです。データを使用中にロックすることと考えてください。従来の方法は、データが使用されていないとき（休止中）または移動中のときのデータを保護することに焦点を当てています。ただし、AIの場合、データをモデルで処理するときに暗号化されたままにしなければならないため、複雑性が増します。Baffleは、「データ使用中」の保護に焦点を当て、パフォーマンスに影響を与えずにセキュリティを犠牲にしないようにしています。

Baffleは最近、GenAIプロジェクト用のデータ保護ソリューションを立ち上げました。このソリューションの詳細についてはどうでしょうか？また、市場でこれが何がユニークであるかについてはどうでしょうか？

私たちのGenAIソリューションは、AIでさえも暗号化を簡単かつ効率的に行えるように設計されています。AIパイプラインに接続して、データが取り込まれるときにデータを保護します。その後、リアル・クエリ可能な暗号化と呼ばれる機能を使用して、データを公開せずにデータを処理します。最も重要なことは、AIパイプラインに変更を加える必要がないことです。コードの書き直し、面倒なことはありません。ただし、プラグインして実行するだけです。私たちは、使いやすさとセキュリティがイノベーションの邪魔をしないように焦点を当ててきました。これが、顧客がこのソリューションを見つける理由です。

あなたのプラットフォームは、データ保護を実装するために「コード不要」のアプローチを強調しています。このアプローチは、特に大規模で複雑なデータパイプラインを持つ企業にどのような利点がありますか？

誰もがすでに機能しているものを壊したくありません。私たちの「コード不要」のアプローチでは、企業は既存のアプリケーションやデータ移動を分解して暗号化を追加する必要はありません。これは、大規模な組織にとって大きな利点です。なぜなら、セキュリティを強化するために中断する必要がないからです。これは、より迅速で、より簡単で、通常新しいテクノロジーを統合するときに発生する多くの頭痛を取り除くものです。

Baffleのリアル・クエリ可能な暗号化は他の暗号化方法とどのように異なりますか？また、大規模なデータ分析を扱う企業にとってどのような利点がありますか？

リアル・クエリ可能な暗号化は私たちの秘密のソースです。従来の暗号化では、データを分析する前にデータストアでデータを復号化する必要があります（そしてそれによりデータを公開します）。しかし、私たちは、暗号化されたデータ自体に対してクエリを実行できるようにします。これは、ケーキを食べることと同時にケーキを保持することのようなものです。セキュリティを損なうことなく、必要な洞察を得ることができます。これは、金融やヘルスケアなどの機密データを大量に扱う企業にとって、特にコンプライアンスが非交渉である場合に、ゲームチェンジャーです。

「データ使用中」の保護は、Baffleのプラットフォームの重要な機能です。GDPRやその他のデータプライバシー規制の文脈で、企業にとってこれが何を意味するかについて説明できますか？

データが使用されているとき（システムによって処理されているとき）は、通常、最も脆弱です。そのため、リアルタイムで保護することが重要です。特に、GDPRなどの規制では、「設計によるデータ保護」と呼ばれる姿勢が必要です。私たちのプラットフォームは、データが処理されているときでも暗号化されたままであることを保証します。このアプローチにより、データ漏洩が頻繁に発生する、データの露出のリスクのある時間枠が除去され、企業はコンプライアンスを維持し、安全に保つことができます。

AIモデルがより複雑になるにつれて、企業はこれらのモデルを攻撃者からの攻撃から保護する上で、どのような課題に直面していますか？また、Baffleはこれらの課題に対処する方法は何ですか？

AIモデルは賢くなっていますが、攻撃者も賢くなっています。攻撃者がAIモデルの出力を影響するデータを操作しようとする、攻撃者による攻撃は、増大する懸念事項です。私たちは、データ側に焦点を当ててこれに対処しています。AIモデルが依存するデータを暗号化することで、誰かがモデルの完全性を操作することを非常に困難にします。AIモデルにロックされた金庫のデータを与えるようなものです。誰もが鍵なしでは入ることができません。

ロールベースのアクセス制御（RBAC）の重要性について、特にマルチテナント・クラウド環境を使用する組織にとってはどうでしょうか？

マルチテナント・クラウド環境では、RBACは必須です。クラウドインフラストラクチャを共有する多数のユーザーを想像してください。RBACがなければ、全員に全ビルのアクセス権を与えるのと同じです。私たちのプラットフォームは、RBACを統合しています。つまり、ロールまたは資格情報に基づいて、承認された人物のみが機密データにアクセスできるようになり、セキュリティが強化され、漏洩のリスクが軽減されます。

Baffleは最近、収益が前年比2倍になりました。この成長をどのように見ており、将来的にもこの成長を維持する計画は何ですか？

私たちは、適切な問題に対する適切なソリューションを構築したことで、需要の波に乗っています。私たちの成長は1つのことから生じています。私たちは、すべての企業が直面する問題、つまりデータ保護を解決しています。サイバー脅威が増加し、規制が厳しくなっているため、企業は私たちに機能するソリューションを求めています。リアル・クエリ可能な暗号化と使いやすさに焦点を当てたことが、大きな理由です。将来的には、イノベーションの境界を押し広げ、製品を拡大し、新しい市場に進出する強力なパートナーシップを構築することを計画しています。

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