크리스 조인트, 시큐리티 AI의 제품 마케팅 디렉터 – 인터뷰 시리즈

크리스 조인트, 시큐리티 AI의 제품 마케팅 디렉터는 데이터와 AI 분야에서 15년 이상의 경력을 가지고 있으며, 판매에서 솔루션 및 제품 마케팅까지 다양한 역할을 수행해 왔습니다. 이러한 광범위한 경험은 현재 AI 분야에 대한 그의 관점을 형성합니다. 그의 여정은 IBM에서 빅데이터를 판매하는 것으로 시작하여 AutoML 스타트업을 성장시키고 IoT 및 스트리밍 데이터 플랫폼에서 머신러닝을 연구한 후 현재 시큐리티 AI에서 AI 보안 및 거버넌스를 주도하고 있습니다.

데이터 전쟁의 베테랑인 크리스는 복잡한 기술을 이해하기 쉽고 가치 있는 것으로 만들어주는 것을 좋아하며, 이는 복잡한 개념을 설득력 있는 이야기로 전환하는 것입니다. 기술以外에 그는 헌신적인 아버지이며 무에타이와 축구를 지도합니다.

내가 데이터 전쟁을 통해 개발한 기본 원칙은 기술에 적용하는 것입니다. 새로운 혁신이 나타날 때마다 그것이 우리가 기대하는 결과를 자동으로 주지는 않습니다. 한 가지 주요 문제를 해결하지만, 우리는 모두 그 기술을 채택함으로써 “하드 파트”가 다른 곳으로 이동한 것을 발견합니다.

예를 들어, 하둡과 NoSQL이 등장했을 때, 조직은大量의 비정형 데이터를 저장할 수 있었습니다. 그러나 모두가 데이터를 저장하는 것이 아니라, “이 데이터를 사용하는 애플리케이션과 도구를 어떻게 구축할 것인가?”라는 문제를 발견했습니다. AutoML이 모델 구축을 상용화했을 때, 비즈니스 문제를 구조화된 데이터로 표현하는 것이 어려운 문제가 되었습니다. 현재 AI 기술은 매우 핫하며, 이유가 있습니다. 하지만 새로운 하드 파트는 어떻게 하면 제대로된 컨트롤을 넣어 내가 자산 데이터를 안전하게 사용할 수 있을까입니다. 시큐리티 AI는 다른 사람들이 실현하기 전에 이미 솔루션을 구축하기 시작했습니다.

읽기자들이 아직 익숙하지 않은 경우, AI 신뢰, 위험, 보안 관리(TRiSM)에 대한 시큐리티 AI의 핵심 초점을 설명해 주시겠습니까? 그리고 왜 이것이 중요한 카테고리가 되는가요?

AI TRiSM, 즉 신뢰, 위험, 보안 관리입니다. AI는 매우 강력한 기술로巨大한 보상을 약속하지만, 또한 위험을 가지고 있습니다. 컴플라이언스 문제, 브랜드 손상, 데이터 누출, 사이버 취약성 등이 AI의 추진력을 완전히 방해할 수 있습니다. TRiSM은 이러한 위험을 예방적으로 해결하여 AI를 안전하게 채택하고 지속 가능하게 하는 전략적 능력을 개발하는 것입니다. 신뢰는 AI 채택을 추진하는 것입니다. TRiSM 모델이 훌륭한 점은 계층화된 모델이라는 것입니다.

TRiSM은 정보 거버넌스를 기반으로 하는 런타임 가드레일 레이어와 최종적으로 가시성 및 거버넌스를 지원합니다. 시큐리티 AI는 이 모델에 매우 잘 맞으며, 정보 거버넌스와 데이터 보안을 우선하는 계층화된 접근 방식을 지원합니다. 런타임 가드레일은 가시성을 생성하여 규제 및 모범 사례 프레임워크에 대한 제어를 테스트할 수 있으므로 데이터가 안전하다는 확신을 줍니다.

시큐리티 AI의 TRiSM 접근 방식은 보안 태세를 개선하고, 민감한 데이터 누출의 위험을 줄이고, 브랜드 평판과 지적 재산을 보호하며, AI 사용에 대한洞察력을 향상시키고, AI 자산의 안전한 재사용을 가능하게 합니다.

M&A 거래는 조직에巨大한 데이터 위험을 노출시킵니다. 시큐리티 AI의 플랫폼은 어떻게 하면 회사들이 이러한 위험을 거래 전, 중, 후에 식별하고 중화할 수 있나요?

시큐리티 AI는 자동으로 데이터를 스캔하고 매핑하여 민감한 정보, 숨겨진 “다크 데이터”, 중복 또는 위험한 데이터 세트를 식별합니다. 이러한 가시성으로 조직은 문제를 조기에 식별하고, 데이터 액세스 제어를 강화하며, 데이터 책임을 최소화할 수 있습니다.

자동 발견 및 분류를 통해 시큐리티 AI는 ROT(중복, 구식, 사소한) 데이터를 해결하고, 모든 중요 지적 재산, 규제 개인 데이터 및 데이터가 큰 개인 정보 또는 보안 위험을 가진 데이터를 보호합니다. 결과는 거래의 모든 단계에서 더 빠르고, 더 안전하고, 더 컴플라이언트한 전환입니다.

시큐리티 AI는 souvent “거버넌스 전환 팀”을 지원한다고 말합니다. 회사의 기술은 어떻게 하면 IT, 법률, 컴플라이언스 그룹 사이의 협력을 지원할 수 있나요?

시큐리티 AI의 데이터+AI 커맨드 센터는 데이터와 위험에 대한 단일 진실을 생성하여 IT, 법률, 컴플라이언스 팀이 분리된 스프레드시트와 가정을 사용하지 않도록 합니다. 데이터, 사용자, 시스템 및 정책 간의 관계를 데이터 흐름으로 시각화하여 위험에 대한 더 직관적인 이해를 제공하고, 이러한 이해관계자에게 공통 언어를 제공합니다. 위험을 볼 수 있고, 정책을 개선하고, 데이터 시스템에 수정 사항을 푸시할 수 있는 단일 플랫폼을 갖는 것은 크로스 기능 팀을 매우 효과적으로 만듭니다.

시큐리티 AI의 솔루션에서 AI는 어떤 역할을 하나요? 예를 들어, 민감한 데이터를 매핑하는 것, 아이덴티티 컨트롤을 자동화하는 것, 컴플라이언스 위험을 감지하는 것 등이 있습니다.

AI는 데이터 인텔리전스와 보안을 구현하는 핵심입니다. 데이터+AI 커맨드 센터는 자동으로 민감한 데이터를 발견하고 분류합니다. 이는 고객에게 민감한 데이터가 없는지에 대한 확신을 줍니다. AI 방화벽(또는 가드레일)은 또한 민감한 데이터, 유해한 콘텐츠 또는 악의적인 지침을 탐지하여 컴플라이언스를 위반하거나 데이터를 노출하지 않도록 합니다.

AI를 사용하면 고객이 데이터와 AI 시스템의 거버넌스를 확장할 수 있으며, 환경이 더 복잡해지더라도 제어를 유지할 수 있습니다.

많은 회사들이 중복, 구식, 사소한(ROT) 데이터로 어려움을 겪고 있습니다. 시큐리티 AI는 어떻게 하면 조직이 데이터 풋프린트를 줄이고 보안 태세를 개선하며 비용을 낮출 수 있나요?

ROT 데이터는 비용을 증가시키고, 컴플라이언스 위험을 만들며, 공격 표면을 확대하는 시간 폭탄입니다. 시큐리티 AI의 데이터+AI 커맨드 센터를 사용하면 조직은 자동으로 멀티클라우드 및 SaaS 환경에서 데이터를 발견하고 중앙 집중화하고, 중복 또는 구식 파일을 기준으로 플래그를 지정할 수 있습니다. 시큐리티 AI는 민감한 데이터를 분류하여 보존 위반을 식별하고, 데이터를 안전하게 삭제 또는 격리하기 위한 연방 자동 수정 정책을 적용할 수 있습니다. 이러한 자동화는 비용을 낮추고, GDPR 및 CPRA와 같은 글로벌 규제에 대한 컴플라이언스를 강화하며, 공격 표면을 축소합니다.

시큐리티 AI를 다른 보안 및 거버넌스 솔루션과 비교했을 때, 무엇이 다르며, 기업이 TRiSM 솔루션을 평가할 때 어떻게 하면 시큐리티 AI를 선택할 수 있나요?

시큐리티 AI는 데이터 보안, 프라이버시, 컴플라이언스 및 AI 거버넌스를 하나의 플랫폼으로 통합합니다. 데이터+AI 커맨드 센터는 그래프 기술을 기반으로 하여 하이브리드 환경에서 데이터, 위험, 자격, AI 활동에 대한 연결된 뷰를 제공합니다.

이 基盤을 통해 우리는 세 가지를 달성합니다. 첫째, 우리는 기준 인텔리전스를 제공하여 모델, 민감한 데이터, 파일 수준의 권한 및 전체 데이터 및 AI 재산을 자동으로 분류합니다. 둘째, 우리는 실시간 AI 보호를 제공하여 유출, 중독 및 기타 공격을 차단합니다. 셋째, 우리는 상위 가시성 및 제어를 제공하여 데이터 및 AI 자산을 규제 프레임워크에 대해 지속적으로 테스트하고, 컴플라이언스 보고서를 자동화합니다.

결과는 AI 위험으로부터 기업을 보호하는 것뿐만 아니라, 안전한 배포를 가속화하는 전체적인 TRiSM 솔루션입니다. 고객들은 보안, 컴플라이언스, 비즈니스 팀을 걸쳐서 커버리지의 폭, 자동화 및 사용성은 시큐리티 AI를 다른 솔루션과 구별한다고 말합니다.

규제 변경의 속도는 전 세계적으로 가속화되고 있습니다. 시큐리티 AI는 어떻게 하면 고객이 복잡한 거래 중에 새로운 컴플라이언스 요구 사항을 앞서갈 수 있나요?

데이터+AI 커맨드 센터는 데이터를 글로벌 및 국가별 미국 관할 구역의 규제 의무에 지속적으로 매핑하여 기업이 컴플라이언스 격차가 나타날 수 있는 위치를 정확히 볼 수 있도록 합니다. 높은 압力的 이벤트 중에, 우리는 고객이 법률을 따라가지 않고 거래를 느리게 하지 않도록 자동화된 제어 및 보고서를 제공합니다.

M&A를 넘어서서, 고객들은 현재 시큐리티 AI의 AI 보안 솔루션을 어디에 사용하고 있나요? 예를 들어, 클라우드 마이그레이션, 분할, AI 모델 거버넌스 등이 있습니다.

고객들은 시큐리티 AI의 AI 보안 솔루션을 사용하여 그림자 AI를 감지하고, 데이터 및 AI 사용을 매핑하고, 권한 인식 엔터프라이즈 AI 어시스턴트를 배포하고, 훈련 및 미세 조정을 위한 위생 데이터 세트를 큐레이팅하고, RAG 시스템 취약성을 보호하고, 민감한 데이터 및 사용자를 보호하기 위한 가드레일을 시행하고, 프롬프트 주입 및 기타 공격을 방지하고, 컴플라이언스 및 위험 관리를 위한 보고서를 생성합니다.

앞으로 3~5년 동안, 시큐리티 AI는 어디에 위치할 것으로 보시나요? 그리고 회사는 AI 신뢰 및 데이터 보안의 미래를 어떻게 형성할 것으로 보시나요?

시큐리티 AI는 현재 매우 잘 위치하고 있습니다. AI는 프로세스와 경험에 더 깊숙이 통합되고埋め込まれます. 사용자와 데이터를 보호하고, AI가 신뢰할 수 있는지 확인하는 능력은 전략적 능력이 될 것입니다. 시큐리티 AI가 추출하는 컨텍스트 인텔리전스는 분류 및 그래핑을 통해 점점 더 귀중해질 것입니다. AI 에이전트가 더 많은 자율성, 의사 결정 권한 및 도구 및 데이터에 대한 액세스를 얻을수록, 3~5년 내에 멀티 에이전트 시스템은 복잡한 프로세스를 처리할 수 있지만, 그 성공은 데이터 컨텍스트를 관리하고, 신뢰를 제공하기 위한 가드레일을 구축하는 조직의 능력에 달려 있을 것입니다.

감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 시큐리티 AI를 방문하시기 바랍니다.