ハイブウォッチのRyan Schonfeld氏、共同創設者兼CEO – インタビューシリーズ

Ryan Schonfeld氏は、ハイブウォッチの共同創設者兼CEOです。ハイブウォッチは、物理的なセキュリティ脅威に対する組織の管理と対応を改善することに焦点を当てたセキュリティ技術会社です。セキュリティコンサルタント、法執行官、フォーチュン500企業のエンドユーザーとしての経験から、セキュリティチームが直面する運用上の課題について第一手の理解を得ました。これが最終的にハイブウォッチの創設につながりました。

ハイブウォッチは、ビデオ監視、出入制御、警報、インシデント管理などのツールを1つの運用ダッシュボードにまとめたクラウドベースのプラットフォームを提供しています。ハイブウォッチGSOCオペレーティングシステムと呼ばれるこのプラットフォームにより、組織は施設全体の活動を監視し、インシデントを調査し、対応を調整しながら、自動化とAI駆動の分析を使用して効率性を向上させ、誤報を減らすことができます。

ハイブウォッチの共同創設者となったきっかけは何ですか？また、伝統的な物理的なセキュリティの限界は何ですか？AIは最初から基盤となる技術でしたが、その理由は何ですか？

世界的な組織でのグローバルセキュリティ＆セーフティ技術プログラムの責任者を務めていましたが、技術を効果的に活用する能力が不足していることに業を煮やしました。セキュリティは一流でしたが、断片化された、遅い、反応的な、人間中心のインフラストラクチャを使用しなければなりませんでした。そこで、RASコンサルティングを設立して、組織がセキュリティ運用を近代化するのを支援しました。急成長している企業が急速に拡大するために必要な、技術を先導するプログラムを構築しました。

しかし、それでも同じ問題に直面していました。私のクライアントのオペレーターは、アラートに溺れ、断片化されたシステムに埋もれ、すべてに反応し、何も予測していませんでした。RASコンサルティングの顧客は、プロアクティブなセキュリティが必要でしたが、自分で構築する知識や人員が不足していました。パンデミックにより状況は悪化しました。突然、すべての人が人々と資産を保護する方法を再考する必要がありましたが、異なる時代のために構築されたツールを使用していたのです。

そのため、ハイブウォッチを作りました。私たちのセキュリティチームがより意識し、接続し、予測し、情報に基づいたものになるプラットフォームが必要でした。すべてのシステムで機能し、インシデントの管理が速くなるプラットフォームが必要でした。AIは、後から追加した機能ではありませんでした。データを統合して、最も情報に基づいた決定を下す唯一の実用的な方法でした。私たちの顧客がどのようなシステムを持っているかに関係なく、それを行うことができます。したがって、誤報を簡単に排除し、チームが反応的なものからプロアクティブなものに移行するのを支援できます。そうでない場合、古い問題を少し美しくするだけです。

警察官および調査官としての経験は、セキュリティ運用におけるAIの設計にどのように影響しましたか？

インシデントが発生しているセキュリティ運用センターで席を占め、ハイリスクインシデントの際に現場で脅威を管理していました。この経験から、人と技術が重要であることを学び、緊急事態での判断力に影響を与えることができること、システムの故障が人々を危険にさらすことができることを知りました。セキュリティ運用センター内で作業した人々が、ノイズに満ちたスクリーンを眺め、本当の脅威を見つけようとしているのを見てきましたが、スクリーンを見て速やかに行動するためのツールが不足していました。そうした経験から、ハイブウォッチを作りました。

この経験から得た知識を使用して、私たちのAIプラットフォームは白紙から作成されたものではありませんでした。セキュリティ運用センター内から設計されました。作成した人々は、キャリアを通じてノイズに満ちたスクリーンを見て、本当の脅威を見つけるために必要なツールがなかった人々です。

業界は、反応的なインシデント対応を売り、イノベーションと呼んでいました。チームが必要としているのは、予測的な物理的なセキュリティへのシフトを可能にするAIです。

多くの組織はまだ反応的に運営しています。AIは、物理的なセキュリティをプロアクティブで予測的なものに変えるのにどのように役立ちますか？

反応的なセキュリティは、戦略的な問題ではなく、断片化されたシステムの管理問題です。通信の崩壊やインシデント発生時の優先順位付けの欠如もあります。チームは、コンテキストのない誤報によって生成されるノイズに溺れています。そこですべてが崩壊します。

私たちの顧客は、施設、ワークフロー、チームの動作を学習するカスタムAIオペレーターを使用します。1日に数百から数千のガベージアラートではなく、重要なアラートのみを表示します。ビデオとコンテキストで、理由を示します。

ノイズをカットし、本当のパターンを浮き彫りにすると、チームは昨日の問題を追跡するのを止め、明日の脅威に先んじて対応できるようになります。セキュリティプログラムを効果的に構築するために必要な明確性を得ることができます。

実際の企業環境で予測的なセキュリティとはどのようなものですか？

水晶球ではありません。パターン認識を高速で行うことです。

開けられたままのドア、通常と異なる動き、または通常とは異なる時間帯に異なる場所での活動などです。AIがそれを検出して、オペレーターに何が起こっているのか、どのように対応するべきかを通知します。

すでに持っているカメラ、センサー、出入制御と接続して、2つのシステムが通信していないために何かが漏れることがありません。結果として、より鋭い、より速い、より効果的なセキュリティ運用が実現します。

AIが人間のチームが見逃すリスクシグナル、行動、またはパターンをどのように浮き彫りにするのですか？

人間は、明らかな問題が発生したときに優れています。AIは、静かに問題が発生しているすべてのものを検出するのが得意です。

微妙な逸脱について話しています。伝統的なアラートをトリガーしないものですが、絶対に検出されるべきものです。AIは、各環境の「正常」な状態を継続的に学習するため、変化が発生すると検出します。大量の信号を管理する高容量運用では、これらのリスクがチームの視野から逃れることがあります。AIオペレーターを追加することで、アラートの優先順位付けのシフトが起こり、インシデントに対応するオペレーターは、どのような対応が重要か、またどのように対応するべきかを知ることができます。

セキュリティ運用センター内で、時間と情報が限られている状況で、AIは決定をどのように変更しますか？

インシデントが発生している状況では、「何が起こっているのか？」と「どう対応するべきか？」の間にあるギャップがあります。そのギャップが、悪い結果をもたらす場所です。

AIを使用すると、そのギャップを埋めることができます。統合されたシステム全体からコンテキストを取得し、オペレーターに推奨される次のステップを示します。15つのタブを切り替える必要はありません。推測する必要はありません。チームは、数秒でアラートから行動に移行できます。

現実は、ほとんどのSOCは人員が不足しており、圧倒されています。AIは、人員を追加することによってそれを解決するのではなく、部屋にいるすべての人が本当に重要なことに焦点を当て、正しい判断を下すために必要な情報を提供することで解決します。

大規模なイベントでは、セキュリティの対応を調整するためにAIはどのように役立ちますか？

大規模なイベントは、伝統的なセキュリティを破壊する可能性があります。シグナル量が爆発的に増加し、リスク面が増大し、レガシーツールは追いつくことができません。

大規モなイベントの保護を調整したことがあります。会場のセキュリティ、イベントホスト、地元の法執行機関、医療機関、連邦機関など、複数のセキュリティレイヤーを組み込んだことがあります。しかし、過去数年で学んだことは、時には脅威がすでに周囲に存在している可能性があることです。信頼できる内部者、資格のあるゲスト、すでにチェックポイントを通過している誰かです。

テレビで生放送されているインシデント、ファンがバリケードを突破する、政治的なメッセージを持ちながらフィールドに飛び込む人々などを見てきました。私たちが従来描いていた周囲の境界を再考する必要があるかもしれません。

AIは、環境全体に追加の目で注視し、パターン、動き、異常をリアルタイムで監視します。内部で何かが発生すると、セキュリティチームはそれがエスカレートする前に気付きます。そうした状況では、秒が重要であり、状況認識は「いいえ」ということではありません。

AIが実際の状況認識を提供するには、ビデオ、出入制御、センサー、通信などのシステムの統合はどれほど重要ですか？

非交渉です。AIは、見ることができるデータだけが賢いです。多くの場合、これらのシステムはシロ化されており、接続されていないと、AIは全体像を把握できない可能性があります（ここでハイブウォッチが大きな違いをもたらすことができます。すべてのシステムを1つの環境にまとめることができます）。

すべてが統合されている場合（ビデオ、出入制御、センサー、通信、脅威インテリジェンスなど）、AIには正しい行動方針を推奨するための完全な可視性があります。セキュリティ運用プラットフォームは、すでに持っているものと連携するように構築されている必要があります。良いツールを購入しました。それらは一緒に動作する必要があり、価値を得るために交換または置き換える必要はありません。

AI駆動の物理的なセキュリティプラットフォームを評価する際に、経営陣はROIについてどう考えるべきですか？

すでにお金を費やしているものから始めます。費やしているよりも多くの可能性があります。

誤報は時間を食い、断片化されたシステムは重複作業を意味し、オペレーターが焼き尽きて離職することは、人件費の増加を意味します。多くの組織は、これらを量化したことがありません。

私たちのようなAI駆動のプラットフォームは、セキュリティ運用センターとその警備リソースに必要なオペレーターの数を削減できます。その結果、ROIが改善されます。さらに、技術が誤報を大幅に削減するため、受信アラートをトリアージするために必要な人員も減少します。二次的に、SOCのテクノロジースタック全体で重複する技術を削減することで、重複するシステムへの支出を削減できます。最後に、すでに所有しているインフラストラクチャと統合できるため、築き上げてきたものを引き換える必要はありません。代わりに、ようやくその価値を得ることができます。

ROIは、節約額だけではありません。歴史的にセキュリティリーダーにとって難しいことですが、チームが防いだインシデント、迅速な対応、早期の脅威検出など、防いだものの価値もあります。取締役会、従業員、顧客にとって、それが重要な数学です。そうするチームは、新しいテクノロジーを購入するのではなく、壊れたプログラムを修正しています。

将来、人間のセキュリティチームとAIシステムの関係はどのように進化すると思いますか？

明確に言います。数年以内に、セキュリティにおけるAIはオプションではなくなります。基準になります。AIを「望ましい」ものとして扱うチームは、すでにAIと共同で作業しているチームに後れを取ることになります。

システムが成熟するにつれて、AIは認知負荷をより多く負担します。ノイズをフィルタリングし、パターンを検出し、行動を推奨します。一方、人間は判断と説明責任を担うべき場所に留まります。そうしたパートナーシップが、現代の物理的なセキュリティの姿を定義することになります。最初にそれを理解するチームが勝ちます。

素晴らしいインタビュー、詳細についてはハイブウォッチを訪問してください。