セントラのCTO兼共同創設者ロン・ライター – インタビュー・シリーズ

ロン・ライター、セントラのCTO兼共同創設者は、クラウドの深い専門知識を持つ経験豊富の起業家およびサイバーセキュリティの専門家であり、20年以上のソフトウェア開発のキャリアの中で革新的なテクノロジー・ソリューションを構築してきました。彼はセントラを共同創設し、技術を牽引しています。セントラは、企業がクラウド・データをセキュアにするのを支援するデータ・サイバーセキュリティ・ファームです。また、クロスワイズ（オラクルが5,000万ドルで買収）を共同創設し、オラクル/クロスワイズで6年以上エンジニアリング・ディレクターとして働き、オラクル・データ・クラウドの製品やチームを担当しました。

セントラは、クラウド・ネイティブのデータ・セキュリティ・プラットフォームで、AI駆動の発見、分類、コンテキスト分析を使用して、組織がクラウド、ハイブリッド、オンプレミス環境全体で機密データを完全に可視化および制御できるようにします。組織は、リスクを評価し、ガバナンスを施行し、コンプライアンスを満たし、モダンなマルチクラウドおよびAIワークフロー全体でデータの漏洩を防ぐことができます。

サイバーセキュリティとデータ・インフラストラクチャをまたいだ複数の企業を創業しました。セントラを創業した動機は何ですか?また、クロスワイズおよびオラクルでの経験が会社の初期の方向性にどのように影響しましたか?

セントラを創業した動機となったのは、繰り返し出会ったパターンでした。クロスワイズおよびオラクルでの経験では、常にデータが重心でした。価値が存在し、リスクも蓄積していました。しかし、多くのセキュリティ・ツールは、データを静的なものとして扱い、1回発見してから制御下にあると想定していました。

クラウドの採用が進み、組織がAIを使用し始めると、その想定は持続できなくなりました。データは常に移動し、コピーされ、変換され、誰も完全に追跡できないシステムによってアクセスされていました。私は、データを静的なものとして扱うのではなく、継続的に理解し、統治する会社を創業したかったのです。その考えがセントラの創業当初から形作られました。

セントラは、組織がクラウド・データを完全に制御および可視化できるようにします。プラットフォームを設計する際に解決しようとした主な問題は何ですか?

主な問題は、誤った自信でした。多くの組織は、データのポストを理解している、と考えていました。しかし、その自信は部分的な可視性に基づいていたのです。彼らは、機密データの一部がどこにあるかを知っていましたが、すべてを知っていたわけではありませんでした。また、データがどのようにアクセスされたか、または時間の経過とともにどのように再利用されたかについては、明確な理解が得られませんでした。

私たちは、そのギャップを埋めようとしました。データを発見するだけでなく、継続的にデータが存在すること、どれほど機密性があるか、誰または何がアクセスできるかについての理解を維持する必要がありました。その基盤がないと、セキュリティの他のすべては反応的なものになります。

現代のデータ・セキュリティにおける精度の重要性について話されていました。クラウドの大量のスケールで高い精度を達成するのはなぜ難しいですか?また、チームはその問題にどのように対処しましたか?

精度は、コンテキストが重要になるため、スケールで難しくなります。環境が成長すると、データは構造化されず、ビジネスが実際にどのように運営されるかに特有のものになります。シンプルなパターン・マッチングと汎用的なモデルは、小規模な環境では妥当に機能しますが、データ・ボリュームが増加し、ユース・ケースが複雑になるにつれて、効果が低下します。

私たちは、エンタープライズの評価でそのことを実感しました。顧客がテラバイトからペタバイトの構造化されていないデータに移行すると、精度が低下しました。私たちのアプローチは、分類をコンテキストを中心に設計し、効率性に厳格であることでした。小規模な環境または大量のコンピューティングを必要とする精度は、実際のエンタープライズ環境では役に立ちません。

分散クラウド環境全体でデータをスキャンおよびセキュアにすることは有名な難しい作業です。セントラが複数のクラウドおよびデータ・ストアで効率的に動作できるようにするアーキテクチャ上の決定は何ですか?

私たちは、顧客が複数のクラウド、SaaSプラットフォーム、およびハイブリッド環境で運用することを前提としていました。そのため、データの大量移動や常にフルスキャンに依存する設計を避けることにしました。

代わりに、環境が変化するにつれて可視性を維持し、不要なオーバーヘッドを最小限に抑えることに焦点を当てました。その設計上の選択は、信頼性とコストの予測可能性に表れています。特に大規模で複雑な環境ではそうです。

AIエージェント、コパイロット、自動化されたワークフローがエンタープライズ・システムに組み込まれるにつれて、企業がまだ過小評価しているデータ・セキュリティ・リスクの新しいカテゴリは何ですか?

最大の盲点は、非人間のアクセスです。AIエージェント、統合、および自動化されたワークフローは、従来のユーザーとは異なり、継続的に機密データにアクセスします。

これらのシステムは、従来のユーザーと同じようにログインしません。また、従来のアラートをトリガーしません。彼らを別のユーザーとして扱うことは間違いです。企業は、これらのシステムがアクセスできるものと、権限が意図と一致していることを確認する必要があります。そうでない場合、リスクはチームが対応できるよりも速く拡大します。

セントラは、モデル駆動型のアプローチを使用して機密データを分類およびセキュアにします。エンタープライズ・ワークロードを構築する際に、モデル・パフォーマンス、運用コスト、スケーラビリティのバランスをとるにはどうしますか?

バランスは、モデルを使用する方法に依存します。すべての問題に最大または最も汎用的なモデルが必要ではありません。小さな言語モデル（SLM）を使用し、分類タスクに適しており、大規模な環境で効率的に動作できるようにしています。

これにより、強力な精度を維持しながら、運用コストを低くし、予測可能に保つことができます。エンタープライズのセキュリティ・チームにとって、信頼性と一貫性は生のパフォーマンスと同等に重要です。

AI時代のクラウド・データのセキュリティについて、CISOが間違っている最大の誤解は何ですか?また、彼らの戦略はどのように進化すべきですか?

一般的な誤解は、データを1回発見すれば十分であるというものです。実際には、クラウドおよびAI環境は常に変化しています。データは移動し、権限は変化し、新しいシステムが毎週オンラインになります。

戦略は、定期的な評価から継続的なガバナンスへの移行する必要があります。つまり、データ・セキュリティをプロジェクトとしてではなく、継続的な規律として扱う必要があります。目標は、リスクを発見することだけではなく、環境が変化するにつれてリスクが再発生しないようにすることです。

データ・セキュリティ・ポストゥア・マネジメント（DSPM）は、モダンなクラウド・セキュリティ・スタックの中心層になりました。真正に成熟したDSPMプラットフォームの特性は何ですか?

成熟したDSPMプラットフォームは3つのことがうまくいきます。データを正確に理解し、大規模な環境で信頼性を持って動作し、報告だけでなく行動をサポートする必要があります。

現在、多くのプラットフォームはPOVまたは初期のデプロイでは強力に見えますが、環境が成長し、アクセス・パターンがよりダイナミックになるにつれて苦労しています。スキャンは遅くなる、コストは上昇し、精度は低下します。特に構造化されていないデータでそうです。成熟したDSPMプラットフォームは、データ・ボリュームが本格的なスケールに達し、AIシステムが継続的にデータにアクセスする場合でも、セキュリティ・チームが信頼できるものです。スケールでの信頼性が、実用的なプラットフォームと理論的なプラットフォームを区別します。

また、複数のサイバーセキュリティ・スタートアップに投資しています。投資家としての視点から、サイバーセキュリティ業界で成功する創業者と苦労する創業者の違いは何ですか?

成功する創業者は、実際の顧客の痛みに非常に近い傾向があります。彼らは、ブズワードを追うことやエッジ・ケースのために過剰に構築する誘惑に抵抗し、代わりに、プロダクション環境で繰り返し発生する問題を解決することに焦点を当てています。

また、彼らは早期から持続可能性について考えています。セキュリティでは、プルーフ・オブ・コンセプトを勝ち取ることは簡単ですが、数年間にわたって大規模な環境で信頼性を持って動作することははるかに難しいです。現実を最初から設計する創業者は、最後まで持続する傾向があります。

2026年以降、企業が分散型アーキテクチャ、自律型AIシステム、および複雑なデータ・フローを採用するにつれて、データ・セキュリティの要件はどのように変化すると思いますか?

データ・セキュリティは、ロケーションの保護からデータの移動の統治へと移ります。アーキテクチャが分散化し、AIシステムが自律的に動作するにつれて、データがどこにあるかという質問ではなく、どのように流れ、誰または何が使用できるかという質問になります。

組織は、データ自体に付随する継続的な可視性とポリシー・エンフォースメントを必要とします。そうでない場合、AIイニシアチブはリスクとコンプライアンスの懸念によって遅れることになります。そうできる場合、自信を持って進むことができます。

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、セントラを訪れてください。