Mike Bruchanski, HiddenLayer のチーフプロダクトオフィサー – インタビューシリーズ

Mike Bruchanski、HiddenLayer のチーフプロダクトオフィサーは、製品開発およびエンジニアリングに 20 年以上の経験をもたらします。彼の役割では、Bruchanski は HiddenLayer の製品戦略を形作り、開発パイプラインを監督し、組織が生成および予測 AI を採用するためのイノベーションを推進しています。

HiddenLayer は、AI のセキュリティを提供するリーディング プロバイダーです。セキュリティ プラットフォームは、企業が機械学習モデルを最も重要な製品の背後で保護するのに役立ちます。HiddenLayer は、モデルに不要な複雑さを追加せず、生のデータやアルゴリズムへのアクセスを必要とせずに、AI 用のターンキー セキュリティを提供する唯一の会社です。セキュリティと ML に深いルーツを持つチームによって設立された HiddenLayer は、推論、バイパス、抽出攻撃、およびモデル盗難からエンタープライズ AI を保護することを目指しています。

あなたのキャリアは、製品管理と AI セキュリティの分野で印象的なものです。HiddenLayer に参加するきっかけは何ですか? また、この役割はあなたの個人的および職業的な目標とどのように一致していますか?

私は常に新しい複雑な問題を解決することに惹かれてきました。特に、最先端のテクノロジーが実用的な応用と出会う場所です。私のキャリアは、航空宇宙、サイバーセキュリティ、産業自動化にわたっており、AI の革新的な使用法を先駆的に導入し、それに伴うユニークな課題に立ち向かう機会を持ってきました。

HiddenLayer では、それら 2 つの世界 — AI イノベーションとセキュリティ — が、重要で興奮する形で交差しています。私は、AI の潜在力は変革的であるが、その脆弱性はしばしば軽視されることを認識しました。HiddenLayer では、私は専門知識を活用してこのテクノロジーを保護し、組織が自信を持って責任を持ってそれを展開できるようにしています。これは、私の技術的背景と、影響力のあるスケーラブルなソリューションを推進する私の情熱の完璧な一致です。

現在、AI システムを標的とする最も重大な敵対的脅威は何ですか? また、組織はこれらのリスクを予防的に軽減することができますか?

AI の急速な採用により、新しいサイバー脅威の機会が生まれました。同様のことが、接続されたデバイスの台頭で見られました。これらの脅威には、モデル盗難や逆転攻撃があり、攻撃者が機密情報を抽出または AI モデルを逆コンパイルして、独自のデータまたは知的財産を公開する可能性があります。

これらのリスクを予防的に対処するには、組織は AI ライフサイクルのすべての段階でセキュリティを組み込む必要があります。これには、データの完全性を確保し、モデルを悪用から保護し、AI システムの機能やパフォーマンスを損なわないソリューションを採用することが含まれます。セキュリティは AI とともに進化し、今日の予防措置は明日の脅威に対する最良の防御です。

HiddenLayer の AI セキュリティ アプローチは、従来のサイバーセキュリティ方法とどのように異なりますか? また、生成 AI モデルにとってはなぜ特に有効なのでしょうか?

従来のサイバーセキュリティ方法は、主にネットワークとエンドポイントのセキュリティに焦点を当てています。HiddenLayer では、AI システム自体がユニークで貴重な攻撃面を表すことを認識しています。従来のアプローチとは異なり、HiddenLayer は AI モデルを直接セキュリティ保護し、モデル逆転、データ汚染、敵対的操作などの脆弱性に対処します。このターゲット化された保護により、コア アセット — AI 自体 — が保護されます。

さらに、HiddenLayer は現実世界の課題に合わせたソリューションを設計しています。私たちの軽量化された非侵襲的なテクノロジーは、シームレスに既存のワークフローに統合され、モデルが保護されるだけでなく、パフォーマンスも損なわれません。このアプローチは、特に生成 AI モデルに対して特に有効です。生成 AI モデルは、データ漏洩や無許可の操作などの高いリスクに直面しています。AI 自体に焦点を当てることで、HiddenLayer は機械学習の将来をセキュリティ保護するための新しい基準を設定しています。

組織が AI セキュリティを既存のサイバーセキュリティ インフラストラクチャに統合する際に直面する最大の課題は何ですか?

組織は、AI セキュリティを既存のフレームワークに統合する際にいくつかの重大な課題に直面しています。まず、多くの組織は、AI システムとその脆弱性の複雑さを理解するために、専門の知識が不足していることがあります。2 番目に、AI を迅速に採用して競争力を維持する圧力がありますが、セキュリティ対策を適切に講じずにソリューションを展開すると、長期的な脆弱性につながる可能性があります。最後に、セキュリティの必要性とモデル パフォーマンスのバランスをとることは、繊細な課題です。組織は、AI システムの機能や精度に悪影響を与えることなく、セキュリティ対策を実施する必要があります。

これらの課題に対処するには、組織は教育、戦略的計画、および専門ツールへのアクセスが必要です。HiddenLayer は、AI ライフサイクルのセキュリティをシームレスに統合するソリューションを提供し、組織がイノベーションに焦点を当てることができるようにし、不必要なリスクにさらされることを防ぎます。

HiddenLayer は、AI モデルに対する軽量で非侵襲的なソリューションを提供することをどのように実現していますか?

私たちの設計哲学は、有効性と運用のシンプルさを優先しています。HiddenLayer のソリューションは API ドリブンであり、重大な中断なしに既存の AI ワークフローに簡単に統合できます。私たちは、モデルをリアルタイムで監視および保護し、構造やパフォーマンスへの変更を避けることに重点を置いています。

さらに、私たちのテクノロジーは、効率性とスケーラビリティを設計されており、オンプレミス、クラウド、またはハイブリッド環境を問わず、さまざまな環境でシームレスに機能します。私たちの原則に従うことで、顧客が AI システムを保護することができ、同時に運用の複雑さを追加することはありません。

HiddenLayer のオートメーテッド レッド チーミング ソリューションは、AI システムの脆弱性テストをどのように簡素化していますか? また、どの業界が最もこの利点に恵まれていますか?

HiddenLayer のオートメーテッド レッド チーミングは、AI システムに対する現実世界の敵対的攻撃をシミュレートするための先進的なテクニクを利用します。これにより、組織は次のことができます:

• 脆弱性を早期に特定します: モデルが攻撃者によって標的となる方法を理解することで、組織は弱点を悪用される前に対処できます。

• テスト サイクルを加速します: オートメーションにより、包括的なセキュリティ評価に必要な時間とリソースが削減されます。

• 進化する脅威に適応します: 私たちのソリューションは、新たな攻撃ベクトルに対応するために継続的に更新されます。

金融、ヘルスケア、製造、国防、クリティカル インフラストラクチャなどの業界 — ここで AI モデルは機密データを処理したり重要な運用を推進したりします — が、最も大きな利益を得ています。これらのセクターでは、信頼性を損なうことなく堅牢なセキュリティが必要であり、HiddenLayer のアプローチは特に影響力があります。

チーフ プロダクト オフィサーとして、あなたは製品チーム内でデータ ドリブン文化をどのように育みますか? また、それは顧客にとってより優れたセキュリティ ソリューションにどのようにつながりますか?

HiddenLayer では、私たちの製品哲学は 3 つの柱に基づいています:

1. 成果指向の開発: 私たちは、製品が顧客にとって有形の価値を提供することを念頭に置いて開発を進めています。
2. データ ドリブンの意思決定: スタートアップ環境では、感情や意見が高まりやすいです。ノイズを切り抜けるために、私たちは意思決定の指針として経験的証拠に頼り、製品のパフォーマンスや市場の成功を追跡しています。
3. ホリスティック思考: 私たちはチームに、製品ライフサイクルをシステムとして見ることを奨励しています。開発からマーケティング、セールスまで、すべてを考慮に入れています。

これらの原則を取り入れることで、私たちは関連性、有効性、適応性を優先する文化を作り出しています。これは、私たちの製品オファリングを改善するだけでなく、顧客が直面する現実世界のセキュリティ課題に対処することを保証します。

セキュリティの懸念により AI の採用をためらっている組織に、あなたはどのようなアドバイスをしますか?

セキュリティの懸念により AI を採用することをためらっている組織にとって、戦略的かつ慎重なアプローチが重要です。まず、データの完全性とプライバシーを確保するための堅固なデータ パイプラインとガバナンス プラクティスを構築します。小規模なプロジェクトから始め、AI が測定可能な価値をもたらす特定のコントロールされたユース ケースで AI を展開しますが、クリティカル システムを公開しないようにします。AI 特有のセキュリティ ニーズに対処し、内部の知識のギャップを埋めるために、信頼できるパートナーの専門知識を活用します。最後に、イノベーションと慎重さのバランスをとり、AI の利点を活かしながら潜在的なリスクを効果的に管理します。適切な準備が整うと、組織はセキュリティを損なうことなく AI を自信を持って採用できます。

最近の米国大統領令「AI セーフティ」および EU AI 法は、HiddenLayer の戦略と製品オファリングにどのような影響を与えますか?

最近の規制措置、たとえば EU AI 法は、責任ある AI の展開に対する重視の増大を強調しています。HiddenLayer では、これらの進化する規格に沿ったソリューションを提供するために、積極的に取り組んでいます。私たちのツールは、包括的な監視とレポートを通じて、AI セーフティ要件への準拠を示すことができます。

さらに、規制機関と協力して、業界標準を形作り、AI に固有のリスクに対処しています。規制トレンドの先頭に立つことで、顧客が責任を持ってコンプライアンスを維持し、複雑化する環境でイノベーションを続けることができます。

現在の AI セキュリティ ランドスケープに存在する、緊急に解決する必要があるギャップは何ですか? HiddenLayer はこれらのギャップに対処するためにどのようにしますか?

AI セキュリティ ランドスケープには 2 つの緊急なギャップがあります。まず、AI モデルは貴重な資産であり、盗難、逆コンパイル、操作から保護する必要があります。HiddenLayer は、これらの脅威からモデルを保護するための革新的なソリューションをリードしています。2 番目に、従来のセキュリティ ツールは、AI 特有の脆弱性に対処するために適切に設計されていないことが多く、特殊な脅威検出機能の必要性が生じています。

これらの課題に対処するために、HiddenLayer は、最先端の研究と継続的な製品開発、および市場教育に重点を置いています。モデル保護とカスタマイズされた脅威検出に焦点を当てることで、組織は AI をセキュリティ保護して自信を持って展開するために必要なツールを提供することを目指しています。

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