리한 잘릴, Securiti의 CEO – 인터뷰 시리즈

리한 잘릴은 Securiti.AI의 CEO이며, Mayfield Fund의 벤처 자문가이고, 많은 실리콘 밸리 스타트업의 투자자이자 멘토입니다. 그는 Symantec의 클라우드 보안 부문에서 선임 부사장 및 총괄 매니저를 역임했습니다.

Securiti AI는 기업급 중앙 플랫폼으로, 데이터와 AI의 안전한 사용을 가능하게 합니다. Securiti는 데이터 보안, 개인 정보 보호, 거버넌스 및 규정 준수를 위한 기업의 신뢰할 수 있는 파트너입니다. Securiti는 수많은 산업 및 분석가 상을 수상했으며, 최근 Gartner Peer Insights에서 고객의 선택을 받았으며, GigaOm에서 최고의 DSPM 벤더로 인정받았습니다.

Securiti AI의 Data Command Center 비전에 대해 자세히 설명해 주시겠습니까? 또한, 이 플랫폼은 다른 데이터 관리 플랫폼과 어떻게 차별화되는지 알려주세요.

우리의 비전은 단순明快합니다. 조직이 데이터 자산을 완전히 활용할 수 있도록 하되, 개인 정보, 보안 또는 규정 준수를 손상하지 않도록 하는 것입니다. 이를 위해 조직의 데이터 랜드스케이프(ＳＡＡＳ, ＩＡＡＳ, 클라우드 데이터 레이크 및 웨어하우스 등)를 자동으로 스캔하여 모든 민감한 정보와 AI 시스템에 대한 세부적인 통찰력을 얻습니다. 이러한 통찰력은 고유한 실시간 지식 그래프에 캡처되어 개인 정보 및 보안 제어를 강화하고 규정 준수를 보장합니다. 이 플랫폼은 특히 현대적인 생성형 AI 시스템을 개발하는 데 매우 유용합니다. 이러한 시스템은 데이터, 특히 비정형 데이터를 먹이로 사용합니다. 역사적으로, 조직은 데이터 의무를 처리하기 위해 단편적인 도구를 사용해 왔습니다. 이는 비용이 많이 들고 복잡했습니다. Securiti의統一 플랫폼은 효율성을 높이고 비용을 절감하며 위험을 완화하고 데이터 및 AI의 안전한 사용을 가능하게 합니다.

2019년에 Securiti를 출시할 때 직면한 주요 도전 과제에 대해 설명해 주시겠습니까? 또한, Symantec에서의 경험은 어떻게 접근 방식을 형성했는지 알려주세요.

우리가 Securiti를 출시할 때 직면한 도전 과제 중 하나는 회사 설립 6개월 후에 코로나19 전염병을 만난 것입니다. 초기에 고객을 확보하고 초기 수익을 얻는 것이 중요합니다. 우리는 초기 고객 트랙션과 RSAC 2020에서 가장 혁신적인 스타트업을 수상하는 등 많은 모멘텀을 가지고 있었습니다. 그러나 RSA 상을 수상한 지 일주일 후, 세계는 폐쇄되었고 우리는 불확실한 경제 상황에 직면했습니다. Symantec와 이전 회사에서의 경험을 통해, 저는 세계적인 대기업과 그들의 복잡한 보안 요구 사항에 대해 작업하는 데 매우 익숙했습니다. 우리 팀은 이전에 경제 하락을 경험했습니다. 이러한 경험은 우리에게 전략을 고수하고, 대기업 조직이 직면하는 실제 문제를 해결하기 위해 투자하는 데 자신감을 주었습니다. 그리고 시장의 정상적인 상태로 돌아갈 때까지 기다렸습니다.

Securiti AI는 하이브리드 멀티클라우드 환경에서 민감한 데이터의 보안을 어떻게 보장합니까?

하이브리드 멀티클라우드 환경에서 민감한 데이터의 보안을 보장하는 것은 종합적인 접근 방식이 필요합니다. Securiti는 조직의 전체 데이터 랜드스케이프(ＳＡＡＳ, ＩＡＡＳ, 데이터 레이크, 웨어하우스, 온프레미스 시스템 등)를 자동으로 발견하고 분류합니다. Securiti는 이러한 정보를 깊은 컨텍스트 통찰력으로 풍부하게 해, 데이터에 대한 접근 권한, 적용되는 규정, 데이터의 위치 등에 대한 실시간 지식 그래프를 구축합니다. 이러한 기초는 민감한 정보를 보호하고 규정 준수를 자동화하는 데 중요합니다. 예를 들어, 플랫폼은 개인 정보 보호 의무를 자동화합니다. 데이터 매핑, 데이터 주체 요청 및 평가 등이 포함됩니다. 또한, 데이터 보안 의무를 해결합니다. 데이터 접근 지능 및 거버넌스, 데이터 보안 포지션 관리, 데이터 최소화 및 침해 관리 등이 포함됩니다. 현재 관심을 끄는 것은 비정형 데이터를 관리하고, 안전한 AI 시스템을 개발하는 것입니다. 이는 그림자 AI를 식별하고, 민감한 데이터가 AI 모델에 공급되지 않도록 하는 것을 포함합니다. 또한, AI 시스템의 위험을 카탈로그화하고 모니터링하고, 기업 정책에 따라 AI 시스템을 제어하는 데 필요한 제어를 시행합니다. 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 조직이 규정 준수를 유지하고 개인 정보 보호 의무를 효과적으로 관리하는 데 어떻게 도움이 됩니까?

데이터 개인 정보 보호 규정의 복잡한 웹을 탐색하는 것은 어려울 수 있습니다. 새로운 법률이 빠른 속도로 등장하고 있습니다. EU AI 법, 백악관 AI 행정 명령 및 캘리포니아 1047 법안이 몇 개월 내에 등장했습니다. 기업은 새로운 요구 사항을 고려해야 하며, 동시에 NIST의 AI 위험 관리 및 싱가포르의 모델 AI 거버넌스와 같은 프레임워크를 준수해야 합니다. Securiti에는 최신 규정을 연구하는 전문 팀이 있습니다. 이 지식은 우리의 Data Command Center에 구축되어 있습니다. 이는 조직이 최신 규정에 대한 실시간 컨텍스트를 제공하고, 규정 준수를 자동화하는 데 사용할 수 있는 템플릿을 제공합니다. Securiti의 Data Command Center는 개인 정보 보호 규정 준수를 위한 가장 시간이 걸리고 복잡한 작업을 자동화합니다. 데이터 매핑, 개인 정보 영향 평가, 데이터 주체 요청, 국경 간 전송, 침해 관리 및 동의 관리 등이 포함됩니다.

Securiti 플랫폼에서 AI의 역할에 대해 논의해 주시겠습니까? 또한, 데이터 보안 및 거버넌스를 어떻게 강화하는지 알려주세요.

Securiti는 데이터 발견 및 분류에서 더 높은 정확도를 제공하기 위해 고급 기술을 사용하여 AI와 기계 학습을 활용합니다. 이러한 기술은 거짓 양성 결과를 크게 줄이고, 비정형 데이터, 이미지 및 비디오와 같은 도전적인 데이터 세트에서 민감한 콘텐츠를 감지하는 데 도움이 됩니다. 또한, Securiti의 Data Command Center는 조직이 AI 생태계를 관리하고 거버넌스하는 데 중요합니다. 이는 대규모 비정형 및 정형 데이터를 안전하게 처리하고, 민감한 정보나 잘못된 정보가 AI 모델에 공급되지 않도록 하는 것을 포함합니다. 또한, 시스템에 중요한 AI 모델을 프롬프트 주입 및 데이터 유출과 같은 것들로부터 보호하는 데 필요한 완전한 제어가 필요합니다. AI 시스템을围绕하는 완전한 제어를 마련하면 조직이 안전하게 혁신을 도입할 수 있습니다.

Securiti의 LLM Firewall는 어떻게 작동하며, 생성형 AI 애플리케이션을 보호하는 데 어떤 이점을 제공합니까?

우리 컨텍스트 인식 LLM Firewall는 보안 스택의 핵심 빌딩 블록이 되었습니다. 간단히 말해, LLM 방화벽은 사용자 프롬프트를 다중 언어로 이해하고, 멀티미디어 콘텐츠를 분석하며, 데이터 유출, 프롬프트 주입 및 유해 콘텐츠와 같은 다양한 위협에 대한 강력한 보호를 제공합니다. Securiti의 LLM 방화벽은 고유한데, 이는 민감한 콘텐츠와 데이터 周围의 컨텍스트를 실시간으로 이해하는 것입니다. 이는 데이터 랜드스케이프에 대한 실시간 통찰력을 기반으로 지속적인 모니터링 및 보호를 제공합니다. Securiti의 방화벽은 또한 AI 파이프라인의 세 가지 지점을 검사합니다. 사용자 프롬프트와 LLM 모델 사이의 프롬프트 방화벽, LLM 모델과 벡터 데이터베이스 사이의 검색 방화벽, LLM 모델과 사용자 프롬프트 사이의 응답 방화벽이 포함됩니다. 이러한 방화벽은 AI 시스템을 보호하기 위한 포괄적인 실시간 제어를 제공합니다. 이러한 상호 작용은 외부 공격, 악의적 인 액터 및 사용자 오류를 식별하기 위한 실시간 검사를 필요로 합니다.

글로벌 기업이 Securiti의 Data Command Center를 사용하여 데이터 인텔리전스를 통합하고 실현하는 예를 제공해 주시겠습니까?

예를 들어, 우리는 Fortune 500 기업과 협력하여 데이터 개인 정보 보호, 데이터 보안 및 데이터 거버넌스에 대한 복잡한 요구 사항을 해결했습니다. 우리는 최고 수준의 팀원, 즉 CPO, CDO 및 CISO와 협력했습니다. 그들은 데이터 거버넌스를 얻기 위해 단편적인 도구를 사용하여 어려움을 겪고 있었습니다. 이러한 도구는 종종 데이터에 대한 일관되지 않은 견해를 가지고 있었습니다. 이러한 시스템을 함께 엮어 데이터 의무를 충족시키는 것은 복잡하고 비용이 많이 들었습니다. 그들은 우리의 솔루션을 사용하여 데이터 랜드스케이프에 대한 “단일 진실”을 얻으려는 데 관심이 있었습니다. 이는 다양한 팀에서 사용할 수 있는 데이터의 일관되지 않은 견해와 운영을 간소화하는 데 도움이 됩니다. 통일된 플랫폼은 운영 효율성을 높이고, 복잡한 통합 비용을 줄이고, 모든 팀이 동일한 데이터 세트에서 작업하여 책임과 위험을 완화하는 데 도움이 됩니다.

보안 분야에서 광범위한 경험을 바탕으로, 데이터 보안 및 거버넌스에서 나타나는趨勢에 대해 논의해 주시겠습니까?

조직은 데이터 보안 및 거버넌스 요구 사항을 충족하기 위해 다양한 제품을 사용하고 있습니다. 하나의 명확한 趨勢는 비용과 복잡성을 줄이고 부서 간의 조정을 쉽게 해주는統一 플랫폼의 등장입니다. 또 다른 趨勢는 이러한 솔루션에서 AI 및 자동화를 사용하여 데이터의 폭발과 복잡한 데이터 규정을 처리하는 것입니다. 기존의 데이터 발견 및 DLP 솔루션은 더 이상 이러한 요구 사항을 충족하지 못합니다. 마지막으로, 가장 큰 趨勢는 AI, 특히 생성형 AI의 빠른 성장입니다. 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 구축하려면, 조직은 포괄적인 제어와 데이터 거버넌스 솔루션을 구축하여 적절한 가드를 마련해야 합니다. 성공적인 조직은 혁신적인 AI 솔루션을 구축하기 위해 열심히 노력할 것입니다. 이는 새로운 AI 보안 및 거버넌스 솔루션의 필요성을 창출할 것입니다.

데이터 관리에서 AI의 증가하는 사용에 따른 도전 과제와 기회를 준비하기 위해 조직이 어떻게 해야 합니까?

AI의 폭발은 흥미롭지만, 기업은 책임 있는 구현을 우선시해야 합니다. 신뢰할 수 있는 AI 관행을 우선시함으로써, 기업과 고객은 높은 수준의 투명성, 위험 제어 및 평판 신뢰를 기대할 수 있습니다. 이는 AI 풍경을 제어하고, 모델을 편향 및 보안을 위해 평가하고, 지속적인 모니터링 및 윤리적 데이터 처리를 보장하는 것을 의미합니다. AI는 당신을 위해 작동해야 합니다. 당신에게 반대해서는 안 됩니다.

Securiti AI는 데이터 보안 및 개인 정보 보호를 관리하는 데 자동화를 어떻게 통합합니까? 또한, 자동화는 비즈니스에 효율성과 규정 준수 측면에서 어떤 이점을 제공합니까?

Securiti AI는 자동화의 기반으로 구축되었습니다. 이는 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 확장됩니다. 따라서 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 감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Securiti AI를 방문하시기 바랍니다.