リハン・ジャリル、SecuritiのCEO – インタビュー・シリーズ

リハン・ジャリルは、Securiti.AIのCEOであり、Mayfield Fundのベンチャー・アドバイザーであり、多くのシリコンバレーのスタートアップの投資家およびメンターでもあります。彼は、Symantecのクラウド・セキュリティのSVPおよびGMでした。

Securiti AIは、企業向けの集中型プラットフォームであり、データとAIの安全な使用を可能にします。 Securitiは、データのセキュリティ、プライバシー、ガバナンス、およびコンプライアンスのために、企業が頼るプラットフォームです。 Securitiは、多数の業界およびアナリスト賞を受賞しており、最近では、Gartner Peer Insightsによって、DSPMの顧客の選択として認められ、GigaOmによって、DSPMのトップベンダーとして評価されています。

Securiti AIのData Command Centerのビジョンについて説明し、市場の他のデータ管理プラットフォームとどのように違うのかについて説明してください。

　私たちのData Command Centerのビジョンは、企業がデータ資産を完全に活用できるようにすることです。データのプライバシー、セキュリティ、コンプライアンスを損なうことなく、企業のデータ・ランドスケープ（SaaS、IaaS、クラウド・データ・レイク、ウェアハウスなど）を自動的にスキャンし、機密情報とAIシステムに関する詳細な洞察を得ることができます。これらの洞察は、独自のリアルタイム・ノウレッジ・グラフに収集され、プライバシーとセキュリティの制御を施行し、データ規制のコンプライアンスを確保するために使用されます。このプラットフォームは、特に最新のジェネレーティブ・AIシステムの開発において、データを餌としているため、特に貴重です。歴史的に、企業は、データの義務を果たすために、断片化されたツールのシリーズに頼ってきましたが、これはコストがかかり、複雑でした。Securitiの統一プラットフォームは、効率性を高め、コストを削減し、リスクを軽減し、データとAIの安全な使用を可能にします。

Securitiを2019年に立ち上げたときに直面した主な課題について説明し、Symantecでの経験がアプローチをどのように形作ったかについて説明してください。

　私たちがSecuritiを立ち上げたときに直面した課題の1つは、会社を立ち上げて6か月後にコロナウイルス感染症の流行に直面したことです。会社を立ち上げた初期段階では、顧客を獲得し、初期の収益を上げることが重要です。私たちは、初期の顧客のトラクションと収益を獲得し、RSAC 2020で最も革新的なスタートアップ賞を受賞しました。RSAの賞を受賞した1週間後、世界は閉じ込められ、不確実な経済状況に入りました。Symantecおよび以前の会社での経験から、私は、世界的大手企業の複雑なセキュリティ要件に対処することに非常に精通していました。私たちとしては、チームとして、経済の低迷を乗り越えることができました。経験から、私たちに自信を与え、戦略に従い続け、企業が直面している実際の問題を解決するために投資を続け、市場が正常な状態に戻るのを待ちました。

Securiti AIは、ハイブリッド・マルチクラウド・環境全体で機密データのセキュリティをどのように確保していますか。

ハイブリッド・マルチクラウド・環境における機密データのセキュリティを確保するには、総合的なアプローチが必要です。Securitiは、企業の全データ・ランドスケープ（SaaS、IaaS、データ・レイク、ウェアハウス、オンプレミス・システムなど）を自動的に発見および分類するための高度な技術を使用します。Securitiは、この情報を、データの所有者、データへのアクセス権、適用される規制、データの場所など、深いコンテキスト情報で強化し、リアルタイムのノウレッジ・グラフを構築します。この基盤は、機密情報を保護し、関連する規制に従うために、正確な制御を自動化するために不可欠です。たとえば、プラットフォームは、データ・マッピング、データ・サブジェクト・ライツ・リクエスト、評価などのプライバシー義務を自動化します。また、データ・アクセス・インテリジェンス、データ・セキュリティ・ポストゥア・マネジメント、データ・ミニマイゼーション、侵害マネジメントなどのデータ・セキュリティ義務に対処します。現在、特に注目されているのは、構造化されていないデータのガバナンスとAIシステムの安全な開発です。AIシステムのリスクを特定し、機密データがAIモデルに供給されていないことを確認し、AIシステムのリスクをカタログ化および監視し、LLMファイアウォールを使用してAIシステムを誤用または悪用から保護することです。Data Command Centerは、データとAIの安全な使用を可能にする、無比の可視性と制御を提供します。

データ・プライバシー規制の複雑さが増す中で、Securiti AIはどのようにして企業がコンプライアンスを維持し、プライバシー義務を効果的に管理するのを支援していますか。

　データ・プライバシー規制の複雑なネットワークを航海することは、難しいことです。新しい法律が急速に制定されています。企業には、毎日、新しい要件を考慮する必要があります。また、NISTのAIリスク・マネジメントやシンガポールのモデルAIガバナンスなどのフレームワークにも従う必要があります。Securitiには、最新の規制に関する知識を保持する専門の研究チームがあります。この知識は、Data Command Centerに組み込まれています。これにより、企業は、最新の規制に関するリアルタイムのコンテキストを得ることができ、潜在的なリスクを強調し、コンプライアンスを自動化するためのテンプレートが提供されます。SecuritiのData Command Centerは、データ・マッピング、プライバシー・インパクト・アセスメント、データ・サブジェクト・ライツ・リクエスト、国境を越えた転送、侵害マネジメント、同意マネジメントなどの、プライバシー・コンプライアンスに関連する多くの時間のかかるタスクを自動化します。

SecuritiのプラットフォームにおけるAIの役割について説明し、データ・セキュリティとガバナンスをどのように強化するかについて説明してください。

　Securitiは、データの発見と分類の精度を高めるために、AIとMLの高度な技術を利用しています。これらの技術により、誤った陽性の数を大幅に削減し、構造化されていないデータセットや画像、ビデオなどのチャレンジングなデータセット内の機密コンテンツの検出を強化します。プラットフォーム内でAIを利用することに加えて、SecuritiのData Command Centerは、企業がAIエコシステムを管理およびガバナンスするのに役立つことが重要です。これには、大規模な構造化および非構造化データセットを安全に処理し、機密または不正確な情報がAIモデルに供給されていないことを確認することが含まれます。さらに、システムの重要なAIモデルを、プロンプト・インジェクションやデータ・エクスフィルタレーションなどのものから保護することが重要です。AIシステムを周囲に包括的な制御とガードレールを設置することで、企業はイノベーションを安全に受け入れることができます。

SecuritiのLLMファイアウォールのしくみと、GenAIアプリケーションのセキュリティを確保する利点について説明してください。

　私たちのコンテキスト・オーエント・LLMファイアウォールは、私たちのセキュリティ・スタックの重要な構成要素となっています。簡単に説明すると、LLMファイアウォールは、複数の言語でユーザーのプロンプトを理解し、マルチメディア・コンテンツを分析し、データ・リーク、プロンプト・インジェクション、有害なコンテンツなどのさまざまな脅威から保護するための堅牢な保護を提供します。SecuritiのLLMファイアウォールは、機密コンテンツとデータ・ランドスケープに関するコンテキストをリアルタイムで理解しているため、ユニークです。リアルタイムの洞察に基づいて継続的な監視と保護を提供します。Securitiのファイアウォールは、AIパイプラインの3つの異なるポイントを検査します。プロンプト・ファイアウォール（ユーザー・プロンプトとLLMモデル間、悪意のある攻撃から保護）、リトリーバル・ファイアウォール（LLMモデルとベクター・データベース間、データがフェッチされる方法を監視）、レスポンス・ファイアウォール（LLMモデルとユーザー・プロンプト間、企業のポリシーに基づいて適切なレスポンスが発行されることを確認）。これらは、AIシステムを保護するための包括的なリアルタイム・コントロールを提供します。すべてのこれらの相互作用には、外部の攻撃、悪意のあるアクター、ユーザー・エラーを特定するためのリアルタイムの検査が必要です。

グローバル企業がSecuritiのData Command Centerを利用して、シロを打ち破り、統一されたデータ・インテリジェンスを達成する具体的な例について説明してください。

例として、フォーチュン500企業と協力した場合、データ・プライバシー、データ・セキュリティ、データ・ガバナンスに関する複雑な要件がありました。私たちは、CPO、CDO、CISOを含む、これらのチームのトップレベルのメンバーと協力しました。彼らは、データ・ガバナンスを取得するために断片化されたツールを使用しようとしていましたが、これらのツールは彼らのデータに関する一貫性のないビューを持っていました。データをステッチして、彼らのデータに関する義務を満たすことは、複雑で高価でした。彼らは、さまざまなチームが使用できるデータ・ランドスケープの「単一の真実の源」を取得するために、私たちのソリューションを利用したいと考えていました。これにより、操作の効率が向上し、複雑な統合コストが削減され、リスクが軽減され、すべてのチームが同じデータセットを使用して作業することができ、責任とリスクが軽減されました。

セキュリティの豊富なバックグラウンドを考えると、データ・セキュリティとガバナンスの分野で、どのようなトレンドが現れているかについて説明してください。

企業は、データ・セキュリティとガバナンスの要件を満たすために、複雑な製品のアレイに苦労しています。1つの明確なトレンドは、コストと複雑さを削減し、部門間の調整を容易にする統合プラットフォームの出現です。別のトレンドは、これらのソリューション内でAIと自動化の使用の増加です。データの爆発とハイブリッド・マルチクラウドの複雑なアレイに拡大するためにスケールします。レガシーのデータ・ディスカバリーとDLPソリューションは、これらのニーズを満たしていません。最後に、最も大きなトレンドは、AI、特にジェネレーティブ・AIの使用の急速な成長です。消費者向けAIソリューション、たとえば、Chat GPTについては誰でも知っているかもしれませんが、企業向けAIソリューションは、真正にイノベーションを駆り立て、競争上の優位性をもたらす可能性があります。企業グレードのAIシステムを構築するには、適切なガードレールを埋め込むための包括的なコントロールとデータ・ガバナンス・ソリューションが必要です。成功した企業は、革新的なAIソリューションを構築するために積極的に取り組んでいますが、これにより、新しいAIセキュリティとガバナンス・ソリューションの必要性が生まれます。

企業は、データ管理におけるAIの使用の増加によってもたらされる課題と機会にどのように対処すべきですか。

AIの爆発は興奮をもたらしますが、企業は、AIが財務上または評判上の負債になることを避けるために、責任ある実装を優先する必要があります。信頼できるAIの実践を優先することで、企業とその顧客は、高いレベルの透明性、リスクの制御、および評判の信頼性を期待できます。これには、AIのランドスケープを制御し、モデルを偏見とセキュリティに対して評価し、継続的な監視を実施し、倫理的なデータ処理を確保することが含まれます。AIはあなたのために働くべきであり、あなたに反対して働くべきではありません。

Securiti AIは、データ・セキュリティとプライバシーの管理において自動化をどのように統合していますか。また、企業にとって、効率性とコンプライアンスの面でどのような利点がありますか。

Securiti AIは、自動化を基盤として構築されており、効率性を高め、人間のミスのリスクを軽減します。データの発見、分類、コンプライアンス評価などのタスクを自動化することで、セキュリティとプライバシーのチームが戦略的なイニシアチブに集中できるようになります。自動化機能は、インシデント・レスポンス、脅威の検出、対処まで拡大し、顧客はセキュリティ・インシデントに迅速に対応できます。また、自動化は、進化する規制に従うことにおけるコンプライアンスを確保する上で重要な役割を果たします。コンプライアンス・プロセスを合理化することで、企業はコストを削減し、リスクを最小限に抑え、データ・プロテクションへの取り組みを示すことができます。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございます。詳しく知りたい読者は、Securiti AIを訪けてください。