Rehan Jalil, Securiti의 CEO – 인터뷰 시리즈

Rehan Jalil은 Securiti.AI의 CEO이며, Mayfield Fund의 벤처 고문이자 실리콘 밸리의 많은 스타트업의 투자자이자 멘토입니다. 그는 Symantec의 클라우드 보안 부문에서 선임 부사장 및 총괄 매니저를 역임했습니다.

Securiti AI는 데이터와 AI의 안전한 사용을 가능하게 하는 엔터프라이즈급 중앙 플랫폼으로, Data+AI Command Center의 개척자입니다. 기업들은 데이터 보안, 개인 정보 보호, 거버넌스 및 규정 준수를 위해 Securiti에 의존합니다. Securiti는 수많은 산업 및 분석가 상을 수상했으며, 최근에는 Gartner Peer Insights에서 DSPM의 고객 선택으로 인정받았으며, GigaOm에서 최고의 DSPM 벤더로 선정되었습니다.

Securiti AI의 Data Command Center 비전과 다른 데이터 관리 플랫폼과 어떻게 차별화되는지 자세히 설명해 주시겠습니까?

우리의 Data Command Center 비전은 간단합니다. 우리는 조직이 개인 정보, 보안 또는 규정 준수를 위협하지 않고 데이터 자산을 완전히 활용할 수 있도록 하기 위해 노력합니다. 이는 조직의 데이터 랜드스케이프(ＳＡＡＳ, ＩＡＡＳ, 클라우드 데이터 레이크 및 웨어하우스 등)를 자동으로 스캔하여 모든 민감한 정보와 AI 시스템에 대한 세부 정보를 얻는 것을 통해 달성됩니다. 이러한 정보는 고유한 실시간 지식 그래프에 캡처되어 개인 정보 및 보안 제어를 적용하고 데이터 규정 준수를 보장합니다. 이 플랫폼은 특히 현대적인 생성 AI 시스템을 개발하는 데 매우 유용합니다. 이러한 시스템은 데이터, 특히 비정형 데이터를 먹이로 사용합니다. 역사적으로, 기업들은 데이터 의무를 해결하기 위해 단편적인 도구를 사용해 왔습니다. 이는 비용이 많이 들고 복잡했습니다. Securiti의 통합 플랫폼은 효율성을 높이고 비용을 절감하며 위험을 완화하고 데이터 및 AI의 안전한 사용을 가능하게 합니다.

2019년에 Securiti를 출시하면서 직면한 주요 도전 과제는 무엇이었으며, Symantec에서의 경험은 어떻게 접근 방식을 형성했습니까?

우리가 Securiti를 출시하면서 직면한 도전 과제 중 하나는 회사 설립 6개월 후에 코로나19 전염병에 직면한 것이었습니다. 초기에 회사 설립과 초기 고객 및 수익을 얻는 것이 중요합니다. 우리는 초기 고객 수신과 RSAC 2020에서 가장 혁신적인 스타트업을 수상하는 등 많은 모멘텀을 가지고 있었습니다. RSA 상을 수상한 지 일주일 후, 세계는 폐쇄되고 경제가 불확실해졌습니다. Symantec 및 이전 회사에서의 경험을 통해, 저는 세계最大의 조직에서 복잡한 보안 요구 사항을 해결하는 데 매우 익숙했습니다. 팀으로서, 우리는 이전에 경제 하강을 경험한 적이 있습니다. 이러한 경험으로, 우리는 전략을 고수하고, 대형 기업에서 직면하는 실제 문제를 해결하기 위해 계속 투자하며, 시장의 정상적인 상태로 돌아가기를耐心히 기다렸습니다.

Securiti AI는 하이브리드 멀티클라우드 환경에서 민감한 데이터의 보안을 어떻게 보장합니까?

하이브리드 멀티클라우드 환경에서 민감한 데이터의 보안을 보장하는 것은 종합적인 접근 방식을 요구합니다. Securiti는 조직의 전체 데이터 랜드스케이프에서 데이터를 자동으로 발견하고 분류하는 고급 기술을 사용합니다. Securiti는 이 정보를 데이터에 대한 깊은 컨텍스트 정보로 풍부하게 합니다. 이는 데이터의 소유자, 액세스 자격, 적용되는 규정, 데이터의 위치 등에 대한 실시간 지식 그래프를 구축하는 것을 포함합니다. 이러한 기초는 민감한 정보를 보호하고 관련 규정을 준수하기 위해 자동화된 제어를 적용하는 데 중요합니다. 예를 들어, 플랫폼은 데이터 매핑, 데이터 주체 요청 및 평가와 같은 개인 정보 보호 의무를 자동화합니다. 또한 데이터 보안 의무를 해결합니다. 이는 데이터 액세스 지능 및 거버넌스, 데이터 보안 포스트 관리, 데이터 최소화 및 침해 관리를 포함합니다. 현재 관심을 끌고 있는 것은 비정형 데이터를 거버넌스하고 AI 시스템을 안전하게 개발하는 것입니다. 이는 그림자 AI를 식별하고, 민감한 데이터가 AI 모델에 공급되지 않는지 확인하고, AI 시스템의 위험을 카탈로그하고 모니터링하고, LLM 방화벽을 사용하여 AI 시스템을 오남용이나 오용으로부터 보호하는 것을 포함합니다. 우리의 Data Command Center는 데이터와 AI의 안전한 사용을 가능하게 하는 비할 데 없는 가시성과 제어를 제공합니다.

데이터 개인 정보 보호 규정의 복잡성이 증가함에 따라, Securiti AI는 어떻게 조직이 규정 준수를 유지하고 개인 정보 보호 의무를 효과적으로 관리하도록 도와줍니까?

데이터 개인 정보 보호 규정의 복잡한 웹을 탐색하는 것은 어려울 수 있습니다. 새로운 법률이 빠른 속도로 나오고 있습니다. 예를 들어, EU AI 법, 백악관 AI 행정 명령 및 캘리포니아 법안 1047은 몇 개월 내에 발효됩니다. 기업들은 새로운 요구 사항을 매일 고려해야 하며,同時에 NIST의 AI 위험 관리 및 싱가포르의 모델 AI 거버넌스와 같은 프레임워크를 준수해야 합니다. Securiti에는 최신 규정을 연구하는 전문 연구 팀이 있습니다. 이러한 지식을 Data Command Center에 구축하여 조직이 최신 규정에 대한 실시간 컨텍스트를 강조하고 규정 준수를 자동화하는 템플릿을 제공합니다. Securiti의 Data Command Center는 개인 정보 보호 규정 준수와 관련된 가장 시간이 걸리는 작업과 복잡한 작업을 자동화합니다. 이는 데이터 매핑, 개인 정보 영향 평가, 데이터 주체 요청, 국경 간 전송, 침해 관리 및 동의 관리를 포함합니다.

Securiti 플랫폼에서 AI의 역할과 데이터 보안 및 거버넌스를 향상시키는 방법에 대해 논의해 주시겠습니까?

Securiti는 데이터 발견 및 분류에서 높은 정확도를 제공하기 위해 AI 및 기계 학습을 활용하는 고급 기술을 사용합니다. 이러한 기술은 거짓 양성 결과를 크게 줄이고, 비정형 데이터, 이미지 및 비디오와 같은 도전적인 데이터 세트에서 민감한 콘텐츠를 감지하는 것을增强합니다. 플랫폼에서 AI를 활용하는 것 외에도, Securiti의 Data Command Center는 조직이 AI 생태계를 거버넌스하고 관리하는 데 중요합니다. 이는 대규모 비정형 및 정형 데이터를 안전하게 처리하는 것을 포함합니다. 또한, 민감하거나 잘못된 정보가 AI 모델에 공급되지 않는지 확인하고, 시스템에 중요한 AI 모델을 프롬프트 주입 및 데이터 유출로부터 보호하는 것을 포함합니다. AI 시스템을 둘러싼 포괄적인 제어와 가드레일을 구축하여 조직이 안전하게 혁신을 도입할 수 있도록 합니다.

Securiti의 LLM 방화벽은 어떻게 작동하며, GenAI 애플리케이션을 보호하는 데 어떤 이점을 제공합니까?

우리 컨텍스트 인식 LLM 방화벽은 우리의 보안 스택에서 핵심 구성 요소가 되었습니다. 간단히 말해, LLM 방화벽은 여러 언어에서 사용자 프롬프트를 이해하고, 멀티미디어 콘텐츠를 분석하며, 데이터 유출, 프롬프트 주입 및 유해 콘텐츠와 같은 다양한 위협에 대해 강력한 보호를 제공하는 고급 언어 처리 기능을 갖추고 있습니다. Securiti의 LLM 방화벽은 고유한 점은 컨텍스트 인식이라는 것입니다. 즉, 민감한 콘텐츠와 데이터周围의 컨텍스트에 대한 실시간 이해를 가지고 있으며, 데이터 랜드스케이프에 대한 실시간 통찰력을 기반으로 지속적인 모니터링 및 보호를 제공합니다. Securiti의 방화벽은 또한 AI 파이프라인의 세 가지 다른 지점을 검사합니다. 즉, 사용자 프롬프트와 LLM 모델 사이의 프롬프트 방화벽(악의적인 공격으로부터 보호), LLM 모델과 벡터 데이터베이스 사이의 검색 방화벽(반환되는 데이터를 모니터링), LLM 모델과 사용자 프롬프트 사이의 응답 방화벽(기업 정책에 따라 적절한 응답을 보장)입니다. 이러한 모든 상호 작용에는 외부 공격, 악의적인 행위자 및 사용자 오류를 식별하기 위한 실시간 검사가 필요합니다.

Securiti의 Data Command Center를 사용하여 데이터 지능을 통합하고 실로를 깬 글로벌 기업의 예를 제공해 주시겠습니까?

예를 들어, 우리는 협력한 포춘 500 기업은 데이터 개인 정보 보호, 데이터 보안 및 데이터 거버넌스에 대한 복잡한 요구 사항을 가지고 있었습니다. 우리는 최고 수준의 개인 정보 보호 책임자, 데이터 책임자 및 보안 책임자와 같은 팀의 주요 구성원과 협력했습니다. 그들은 데이터 거버넌스를 얻기 위해 단편적인 도구를 사용해 왔으며, 이러한 도구는 종종 데이터에 대한 일관되지 않은 뷰를 가지고 있었습니다. 이러한 시스템을 함께 연결하여 데이터 의무를 해결하는 것은 복잡하고 비용이 많이 들었습니다. 그들은 데이터 랜드스케이프에 대한 “단일 진실의 원천”을 얻기 위해 우리의 솔루션을 사용하려고 했습니다. 이는 여러 팀에서 사용할 수 있는 데이터의 일관되지 않은 뷰를 제거하고, 그룹 간의 작업을 간소화하여(예: 국경 간 전송 또는 데이터 침해를 처리하는 경우 여러 팀의 입력이 필요함), 효율성을 향상시키고, 복잡한 통합 비용을 줄이고, 모든 팀이 동일한 데이터 세트에서 작업하여 책임과 위험을 완화할 수 있도록 했습니다.

보안에 대한 광범위한 배경을 바탕으로, 데이터 보안 및 거버넌스에서 나타나는 트렌드를 어떻게 보십니까?

기업은 데이터 보안 및 거버넌스 요구 사항을 해결하기 위해 복잡한 제품군을 어려움에 직면하고 있습니다. 하나의 명확한 트렌드는 비용을 줄이고 복잡성을 줄이며 부서 간의 조정을 촉진하는 통합 플랫폼의 등장입니다. 또 다른 트렌드는 이러한 솔루션 내에서 데이터의 폭발적인 증가와 하이브리드 멀티클라우드 및 복잡한 데이터 규정에 대한 확장성을 해결하기 위해 AI 및 자동화를 사용하는 것입니다. 기존의 데이터 발견 및 DLP 솔루션은 더 이상 이러한 요구 사항을 충족하지 못합니다. 마지막으로, 가장 큰 트렌드는 AI, 특히 생성 AI의 사용이 급격히 증가하는 것입니다. 모든 사람이 소비자 AI 솔루션, 예를 들어 Chat GPT를 알고 있지만, 더 매력적인 사용 사례는 기업 AI 솔루션입니다. 이러한 솔루션은真正로 혁신과 경쟁 우위를 창출할 수 있습니다. 기업급 AI 시스템을 성공적으로 구축하려면, 적절한 가드레일을 구축하여 데이터 거버넌스 솔루션을 임베딩하는 것이 필요합니다. 성공적인 조직은 혁신을 안전하게 도입할 수 있도록 하기 위해 AI 보안 및 거버넌스 솔루션의 필요성을 창조할 것입니다.

데이터 관리에서 AI의 증가하는 사용으로 인한 도전 과제와 기회에 대비하여 조직이 어떻게 준비해야 합니까?

AI의 폭발은 흥미롭지만, 기업은 책임감 있는 구현을 우선시해야 합니다. 그렇지 않으면 AI는 재정적 또는 평판상의 책임이 될 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 AI 관행에 우선순위를 두면, 기업과 고객은 높은 수준의 투명성, 위험 제어 및 평판 신뢰를 기대할 수 있습니다. 이는 AI 랜드스케이프를 제어하고, 모델을 편향 및 보안으로 평가하고, 지속적인 모니터링을 수행하며, 윤리적인 데이터 처리를 보장하는 것을 의미합니다. AI는 여러분을 위해 작동해야 합니다. 여러분을 대신하여 작동해서는 안 됩니다.

Securiti AI는 데이터 보안 및 개인 정보 보호를 관리하는 데 자동화를 어떻게 통합합니까? 자동화는 비즈니스에서 효율성 및 규정 준수 측면에서 어떤 이점을 제공합니까?

Securiti AI는 자동화의 기반을 구축하여 효율성을 높이고 인간의 오류 위험을 줄입니다. 데이터 발견, 분류 및 규정 준수 평가와 같은 작업을 자동화함으로써, 우리는 보안 및 개인 정보 보호 팀이 전략적 이니셔티브에 집중할 수 있도록 해줍니다. 자동화 기능은 사고 대응, 위협 탐지 및 복구에까지 확장되므로, 고객은 보안 사고에 신속하게 대응할 수 있습니다. 또한, 자동화는 규정 준수를 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 규정 준수 프로세스를 간소화함으로써, 우리는 기업이 비용을 절감하고 위험을 최소화하며 데이터 보호에 대한 헌신을 보여줄 수 있도록 도와줍니다.

멋진 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 배우고 싶은 독자는 Securiti AI를 방문하십시오.