アメーシュ・ディヴァティア、Baffleの共同創設者兼CEO – インタビュー・シリーズ

アメーシュ・ディヴァティアは、Baffleの共同創設者兼CEOです。Baffleは、データのセキュリティをデータ・パイプラインのあらゆる側面に統合し、クラウド・データの保護を簡素化し、データ・ブリーチの影響を最小限に抑えることに焦点を当てた会社です。

同社のプラットフォームは、パフォーマンスに影響を与えず、また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ノー・コード、簡単にデプロイ可能な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社から中小企業まで、幅広いクライアントをサポートし、世界中で100億以上のレコードを保護しています。また、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実現しています。

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、あなたの以前の起業家としての経験は、会社の初期段階でどのようにあなたのアプローチを形作ったのでしょうか。

私の前の会社の買収後、私は充電して次に何をするかについて考えるために必要な休暇を取りました。私は常に会社を築くことが大好きでしたので、私の初期段階のVCの友人と会話を始めました。彼は私にPriyadarshan “PD” Kolteを紹介しました。彼は私と一緒にBaffleを共同創設することになりました。彼は私たちに興味深い質問をしました。質問は、「データから価値を引き出しながらそれを保護するにはどうすればよいのか」というものでした。その質問に私はHookされました。難しい問題を解決することが私の生きがいです。データ保護、特に暗号化の簡素化と「使用中」のデータの保護における明白なギャップがありました。9年後、私たちはここにあり、Baffleでその質問に答えています。

生成可能なAIの台頭により、企業はAIテクノロジーの利点を活用しながらデータを安全に保つことができますか？

これは、AIに取り組むすべての企業が尋ねるべき質問です。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ーション（PEC）という革新的な技術で、暗号化から始まります。データを保護するには、データをAIモデルに渡す前に暗号化し、PECを使用してそれを処理します。そうすれば、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。ゲームチェンジャーです。特に金融やヘルスケアなどの機密データを扱う会社にとって、コンプライアンスは交渉の余地がありません。

AI生成データとモデルの保護における暗号化の具体的な役割について説明してください。伝統的な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。データが使用されているときに、それをロックするということです。伝統的な方法は、データが使用されていないとき（休止中）または移動中（転送中）にセキュリティを確保することに焦点を当てています。ただし、AIの場合、データを使用している間にセキュリティを維持する新しい複雑さが追加されます。Baffleは、「使用中」のデータ保護に重点を置いています。パフォーマンスに影響を与えずにセキュリティを確保することを保証します。

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。詳細についてはどうでしょうか？市場でこれがユニークである理由は何ですか。

私たちのGenAIソリューションは、AIを使用する場合でも暗号化を簡単かつ効率的にすることに重点を置いています。AIパイプラインに接続してデータを保護します。重要な機能の1つは、リアル・クエリ可能な暗号化です。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。コードの書き換えは不要です。面倒はありません。接続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妨げにならないように重点を置いています。つまり、顧客はこのソリューションを見つけやすい理由です。

あなたのプラットフォームはデータ保護の実装のために「ノー・コード」の変更を強調しています。特に大規模で複雑なデータ・パイプラインを持つ企業にとって、このアプローチの利点は何ですか。

誰も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「ノー・コード」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・ムーバー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の大きな利点です。複雑なデータ・パイプラインを持つ企業は、既存のインフラストラクチャを変更せずにセキュリティを強化できます。より迅速で、より簡単で、多くの頭痛を取り除きます。

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？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。伝統的な暗号化では、データを分析する前にデータをストアから復号化する必要があります（そしてそれを公開します）。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。ケーキを食べることができますが、セキュリティを損なうことはありません。これは、特に金融やヘルスケアなどの機密データを扱う会社にとって、ゲームチェンジャーです。コンプライアンスは交渉の余地がありません。

「使用中」のデータ保護はBaffleプラットフォームの重要な機能です。特にGDPRなどのデータ保護規制の文脈において、企業にとってこれが重要である理由について説明してください。

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、最も脆弱です。リアルタイムで保護することが重要です。特に「設計によるデータ保護」という姿勢を要求する規制であるGDPRの場合です。私たちのプラットフォームは、データが処理されている間も暗号化されていることを保証します。このアプローチにより、データ漏洩が発生する可能性のあるリスクのある公開ウィンドウを排除し、企業がコンプライアンスを維持し、安全性を確保するのに役立ちます。

AIモデルがより複雑になるにつれて、敵対的な攻撃からこれらのモデルを保護する上での主な課題は何ですか？Baffleはこれらの課題に対処する方法を説明してください。

AIモデルはより賢くなりますが、攻撃者も賢くなります。敵対的な攻撃 – 悪意のあるアクターがAIモデルの出力を影響するデータを操作しようとする – は増加する懸念事項です。私たちはデータ側に焦点を当てています。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難しくしています。AIモデルにロックされたデータの金庫を与えるようなものです。誰も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説明してください。

マルチテナント・クラウド環境では、RBACは必須です。多くの人が同じクラウドインフラストラクチャを共有していることを想像してください。RBACがなければ、すべての人が建物全体へのアクセス権を持つことになります。私たちのプラットフォームはRBACを統合しているため、ロールまたは資格情報に基づいて承認された人だけが機密データにアクセスできます。セキュリティを厳格にし、漏洩のリスクを減らします。

Baffleは最近の年間で顕著な成長を遂げ、収益が前年比で2倍になりました。この成長の理由と今後の成長計画についてはどうでしょうか。

正しい問題に対する正しいソリューションを構築したことです。成長は1つのことから生じています。私たちは企業が直面する問題 – 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、企業は機能するソリューションを私たちに求めています。リアル・クエリ可能な暗号化と使いやすさに重点を置いたことにより、大きな理由となっています。今後は、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ための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。

素晴らしいインタビュー、詳しく知りたい読者はBaffleを訪れてください。