セントラのヨアブ・レゲブCEO兼共同創設者 – インタビューシリーズ

ヨアブ・レゲブ、共同創設者兼CEOは、20年以上の経験を持つベテランのサイバーセキュリティ専門家です。彼はイスラエルの軍事情報部門でサイバー部門を率いてきました。現在は、クラウドとデータセキュリティの現代的な課題に取り組むセントラを率いています。

セントラは、クラウドネイティブのAI駆動型データセキュリティプラットフォームです。IaaS、PaaS、SaaS、およびオンプレミス環境全体で、構造化および非構造化データを発見、分類、監視します。顧客のデータを自社のインフラストラクチャ内に保持し、ポリシーの適用、異常検出、最小特権アクセス、およびコンプライアンスの保証を強化して、漏洩を減らし、機密資産を保護します。

イスラエルのエリートユニット8200で20年以上の経験を持つ中で、サイバー部門の責任者として働きました。そこでの経験がサイバーセキュリティに対するあなたの哲学をどのように形作ったのか、それがセントラの創設につながったのかについてお話しください。

ユニット8200でのサイバー作戦のリーダーとしての経験から、すべてがデータに帰結することが明らかになりました。データ漏洩、ランサムウェア攻撃、サイバー攻撃など、多くの場合、根本的な原因は同じでした。誰かが自分のデータの場所、誰がアクセスできるか、どのように使用されているかを知らなかったため、システム全体が崩壊することがありました。

その経験が私に残りました。CISO、CIO、セキュリティリーダーと話をすると、同じ課題を抱えていることがわかりました。すべての企業がクラウドを採用し、AIを活用したいと思っていますが、データを完全に理解していないため、進むことができないようです。機密データは何ですか？古いデータは何ですか？保護が必要なデータは何ですか？

データは単なる資産ではありません。会社の良し悪しを決める要因です。しかし、データを制御できなければなりません。セントラは、企業がデータを活用できるように、明確性と制御を提供するために作られました。自信を持ってイノベーションを行うには、データを理解し、コンテキストを理解し、常に保護する必要があります。

軍事サイバー作戦で見られた特定の課題やパターンは、企業のAIおよびデータセキュリティの分野でも見られますか？

軍事では、速度が勝因でした。敵よりも速く動く必要がありました。そのためには、常にマッピング、継続的な評価、そして危機になる前に行動する能力が必要でした。

企業では、賭けは異なりますが、課題は似ています。企業は速く進みたいと思っています。特にAIの開発のペースは速いです。データをエッジに送り、モデルにフィードし、決定を下し、エクスペリエンスをパーソナライズしています。しかし、そのスピードはリスクを伴います。

フォーミュラ1レースを考えてみましょう。みんなは車の速さに注目していますが、実際にはブレーキシステムがレースを勝つ鍵です。制御なしのスピードは単なる危険です。AIの場合、制御は能力と同等に重要です。速く進みたいのであれば、システムに入れる前にデータを制御する方法を知る必要があります。そうでなければ、何かが間違ったときに初めて気づくことになります。

伝統的なセキュリティツールは、AIの時代に不十分な理由と、AI駆動型ワークフローおよび生成モデルを保護することの違いについて説明してください。

伝統的なセキュリティツールは、AIのような自律システムのために設計されていません。これらのツールは、人間が決定を確認し、アクセスを管理し、明確な境界を持つ環境のために作られました。

AIはそうではありません。大量のデータを処理し、独立して決定を下します。データがフィードインされると、監視の機会が消えます。これが、AIを危険にさらす根本的な違いです。

生成AIの場合、2回目のチャンスはありません。データが入ったら、取り戻すことはできません。データのインジェスト前の可視性、分類、以及アクセス制御が絶対に必要です。AIは単なるコンピューティングの問題ではありません。コアではデータの問題です。

あなたのプラットフォームは、ペタバイトスケールで95%以上の精度を持つAI駆動型分類を使用しています。どのようにしてAIモデルとセキュリティロジックを組み合わせて、そんな精度を達成していますか？

セントラは、完全に顧客の環境内で動作するように設計されています。データを外部に移動しません。共有しません。那は私たちの基本原則です。すべてが顧客の管理下にあり、私たちのプラットフォームは妥協せずにその要件に適応します。

内部では、AI、LLM技術、および独自のセキュリティロジックの組み合わせを使用して、コンテキストに基づいてデータを分類します。つまり、非構造化ファイル内に機密データポイントが埋もれている場合でも、私たちのモデルはそれを識別し、その目的を伝えることができます。データをソースから除去せずにこれを行うことで、プライバシーとコンプライアンスを維持します。

このアプローチにより、顧客は両方の利点を得ることができます。精度と信頼性。私たちは、自動化されたデータ理解と意思決定を高い精度で実現し、セキュリティやデータの露出を犠牲にすることはありません。

シャドウデータとマルチクラウドスプレッドの急速な拡大について、企業がデータの可視性について持つ最大の盲点は何ですか？セントラはどのようにしてそのギャップを埋めていますか？

最大のギャップは可視性です。多くの企業は、機密データがどこにあるかを知っているつもりですが、実際には部分的な情報しか見えていません。AIツール、クラウド移行、SaaSプラットフォームは、正式な管理外で大量のデータを生成しています。これが私たちがシャドウデータと呼ぶものです。

シャドウデータは、攻撃者が標的にするものです。機密で保護されていない、そしてほとんどのツールでは見えません。セントラは、企業にクラウド、SaaS、オンプレミス、AIシステム全体でリアルタイムのデータマップを提供することでこれを解決します。私たちはそのデータを機密性に基づいて分類し、セキュリティチームがリスクのある場所を優先し、修正し、コンプライアンスを維持するのに役立ちます。

国際パートナーとの仕事から得たユニークなクロスボーダー視点を持ちながら、グローバルデータガバナンスと規制フレームワークはセントラのプラットフォーム戦略にどのように影響していますか？

国際パートナーと仕事をすることで、コンプライアンスは単なるチェックボックスではありません。信頼の核心機能であることが明らかになりました。国によって規則は異なりますが、1つのことだけは共通です。制御が必要です。データがどこにあるか、誰が使用しているかを知る必要があります。

セントラはそれらの要件を満たすように設計されています。私たちは、GDPR、HIPAA、CCPA、および新しいAI関連法規制を含む規制要件をサポートしています。顧客にコンプライアンスを示し、ポリシーを適用するためのツールを提供します。国境を越えて、システム全体で行います。

あなたは反応的なものではなく、攻撃的なセキュリティ戦略を重視しています。そうした考え方は製品にどのように現れていますか？また、現在のAI脅威の状況では、それが何故重要なのかについて説明してください。

セントラは、攻撃的なセキュリティ哲学に基づいて構築されています。私たちは、企業がインシデントを起こすのを待つべきではないと考えています。その代わりに、企業がどこにでも存在する機密データを発見し、リアルタイムで異常を監視し、リスクが検出されたときにすぐに対応できるように支援します。

私たちのプラットフォームは、環境を継続的にスキャンし、機密情報を分類し、セキュリティツールと統合して自動的に修復を開始します。そうした前向きなアプローチが、攻撃的なセキュリティを定義します。AIが普及する世界では、その前向きなアプローチはもう選択肢ではありません。

セントラはIaaS、PaaS、SaaS、およびAIコピロットと統合します。最近、どのような驚くべきまたはリスクの高い行動を見たことがありますか？

エージェントAIは、重大な新しいリスクをもたらします。システムが機密データにアクセス、処理、または共有することを許可し、セキュリティチームに複雑さを加える可能性があります。

LLMは、内部コンテンツを要約するように求められたとき、または既存のデータ保護プロトコルとアクセス許可制御をバイパスする方法で使用されたときに、機密情報を公開する可能性があります。これらのツールには適切なガイドラインがなければ、データ漏洩や不適切な開示のための意図しないベクターになる可能性があります。

企業での生成AIの急速な普及について、1つのセキュリティ神話を否定し、1つの重要な警告をもっと多くのリーダーが真剣に受け止めて欲しいと考えています。どのようなものですか？

聞くことができる最大の神話の1つは、AIシステムがデフォルトでセキュアであるというものです。複雑さがそれらを侵害することを困難にします。しかし、サイバーセキュリティでは、複雑さはしばしば敵です。システムがより複雑になるほど、ミスコンフィギュレーション、盲点、または過剰なアクセス許可の機会が増えます。

現実は、AIシステム、特に機密データにアクセスできるシステムは、適切に管理されなければ、重大な脆弱性になる可能性があるということです。

1つの重要な警告は、AIシステムをブラックボックスのように扱わないことです。最初から最小特権を適用してください。これらのモデルは、機能を実行するために必要なデータのみにアクセスを許可する必要があります。そうでなければ、機密データが過度に露出されたり、不正に使用されたり、漏洩したりする可能性があります。AIは独立して、または連鎖的に動作する可能性があるため、漏洩は人々が気づくよりも速く拡大する可能性があります。

今後3〜5年で、AI、サイバーセキュリティ、コンプライアンスの交差点はどのように進化すると思いますか？セントラはその将来のためにどのように準備していますか？

AI特有の規制の最初の波が形作られ始めています。コロラド州は、消費者保護に焦点を当てたランドマークのAI法を制定しました。2025年だけで、米国の議会議員は700以上のAI関連法案を提出しました。GDPRやCCPAと同様に、世界中で同様の勢いが増すと予想しています。メッセージは明確です。AIガバナンスは理論的なものではなく、コンプライアンスの義務です。

企業にとって、これは2つのことを意味します。1つは、AIシステムが機密データとどのようにやり取りするかについて、より深い可視性が必要です。2つは、データレイヤーでコントロールを適用してリスクを軽減するためのツールが必要です。組織はそれをシステム全体で行う必要があります。

セントラでは、その未来に向けて今から構築しています。私たちのData Security for AI Agentsソリューションにより、企業は環境全体で使用されているAIツールを発見し、アクセスするデータをマッピングし、機密性に基づいてデータを分類し、漏洩や不正使用を防ぐために出力を監視できます。

私たちは、データの発見、分類、リスクの軽減における私たちのコアの強みをさらに拡大しながら、機能を拡大し続けます。AIは巨大な潜在能力を持っていますが、セキュアに、責任を持って採用する必要があります。その結果が、私たちが顧客に支援するものです。

素晴らしいインタビュー、詳しく知りたい読者はセントラを訪問してください。