Kovr.ai의 CTO 및 공동 창립자 Sri Iyer – 인터뷰 시리즈

Sri Iyer, Kovr.ai의 CTO 및 공동 창립자는 인공 지능, 데이터 분석, 양자 컴퓨팅, 자동화 분야에서 혁신을 주도하는 경험豊富한 기술 리더입니다. Kovr.ai를 공동 창립하기 전에, 그는 Amazon (AMZN ), Guidehouse, PwC, Raytheon에서 선임 역할을 맡았으며, 공공 및 민간 부문에서 차세대 솔루션을 개발하는 팀을 이끌었습니다. 십여 년의 신흥 기술 경험과 수많은 산업 인증을 보유한 Iyer는 조직이 복잡한 비즈니스 및 보안 문제를 해결하기 위해 파괴적인 도구를 활용하는 데 도움을 주는 것으로 명성을 쌓았습니다.

Kovr.ai는 클라우드 및 하이브리드 환경을 위한 AI 네이티브 플랫폼을 통해 사이버 규정 준수를 재정의하고 있습니다. 이 회사는 FedRAMP 및 CMMC와 같은 복잡한 규제 프레임워크를 코드 기반 지능을 사용하여 실시간으로 자동화하여, 기업이 15분 이내에 운영 승인(Authorization to Operate, ATO)을 얻을 수 있도록 합니다. 전통적인 수동 컨설팅 및 유연하지 않은 규정 준수 도구를 대체함으로써, Kovr.ai는 규정 준수를 위한 확장 가능하고 적응 가능한 접근 방식을 제공하여,高度 규제된 조직이 안전하고 규정 준수하며 지속적인 변화에 대비할 수 있도록 합니다.

AWS, PwC, 및 다양한 연방 정부에 중점을 둔 스타트업에서 선임 역할을 맡기 전에, 개인적 또는 전문적인 경험은 연방 IT 규정 준수를 다루는 더好的 방법이 있다고 깨닫게 하였으며, 결국 Kovr.ai를 설립하게 되었습니다.

저는 연방 IT 규정 준수 도전을 두 가지 관점에서 경험했습니다. 첫 번째는 국방부를 위한 대규모 플랫폼을 구축하는 시스템 소유자로서, 두 번째는 AWS에서 클라우드 및 AI 이니셔티브를 이끄는 것으로서, 한 시스템을 개발하는데 수년이 걸렸으며, 규정 준수를 위해 더 오랜 시간이 걸렸습니다. 그沮敗는 전환점이 되었습니다.

AWS에서 저는 FedRAMP 및 유사한 규정 준수 프로세스를 거치는 서비스를 지원하는 팀을 이끌었습니다. Amazon의 광범위한 자원을 보유하고 있음에도 불구하고, 새로운 지역에서 서비스 승인을 얻는 데 최대 3년이 걸릴 수 있습니다. 그 규모에서도, 가장好的 내부 솔루션은 기본적으로 Quip 또는 Google Docs와 같은 스프레드시트였으며, 프로세스를 추적하고 관리하는 데 사용되었습니다. 비효율성은 압도적이었습니다. 대부분의 기관이 동일한 문제에 직면하고 있음을 직접 보았습니다.

수년 동안, 저는 더好的 방법이 있다고 믿었지만, 코드베이스와 문서에 대한 수천 개의 컨트롤을 매핑하는 복잡성이 진정한 자동화를 cảm覺하게 만들었습니다. 그러나 AWS에서 AI/ML 솔루션 아키텍처 팀을 이끌면서, 수동 워크플로우를 변환할 수 있는 생성적 AI를 보면서, 불가능한 것으로 보였던 것을 가능하게 만들었습니다.

일부 실험과 연구 개발을 통해, 저의 현재 공동 창립자와 저는 규정 준수를 추적하는 것뿐만 아니라 의미있게 가속화할 수 있는 플랫폼을 구축할 수 있다고 깨달았습니다. 그 통찰력은 Kovr.ai의 기원이었습니다. 즉, 연방 IT 규정 준수의 부담을 줄이기 위한 AI를 활용하는 방법입니다.

많은 기술 스타트업은 연방 규정 준수 요구사항의 복잡성, 비용, 속도에 어려움을 겪습니다. 초기에 Kovr.ai가 직면한 가장 큰 장애물은 무엇이었으며, Kovr.ai는 어떻게 이러한 도전을 극복하여 жиз력있는 솔루션을 구축할 수 있었나요?

Kovr.ai는 초기에 연방 규정 준수를 위한 기술 스타트업을 위한 몇 가지 주요 장애물에 직면했습니다.

• 복잡성 및 수동 프로세스: 스타트업은 연방 규정 준수가 너무 복잡하여 수동으로 처리해야 하며, 스프레드시트와 같은 도구를 사용하여 프로세스를 추적해야 합니다. 이는 규정 준수를 느리게 만들며, 오류가 발생하기 쉽고, 자원을 많이 소모합니다.
• 느린 피드백 및 반복: 전통적인 규정 준수 프로세스는 팀과 컨설턴트 간의 오랜 주기적인 피드백을 요구하여, 진행 상황을 알기 어렵고, 다음에 무엇을 수정해야 하는지 알기 어렵습니다.
• 높은 비용 및 자원 부담: 스타트업은 규정 준수를 위해 시간과 돈을 투자해야 하며, 이는 제품 로드맵을 지연시킬 수 있습니다.

우리는 자동화, 유연한 입력, 빠른 반복, 및 깊은 워크플로우 통합을 통해 규정 준수를 더 접근하기 쉽게 만들었습니다. 플랫폼은 문서, 코드, 클라우드 환경을 자동으로 스캔하여 규정 준수 컨트롤과 즉각적인 갭 평가를 제공합니다. 또한 사용자 피드백을 강조하여 실제로 관련이 있는지 확인합니다. 규정 준수 체크를 개발 파이프라인에 통합함으로써, Kovr.ai는 팀이 규정 준수를 매끄럽게 통합할 수 있도록 도와줍니다.

OSCAL(Open Security Controls Assessment Language)과 같은 기계가 읽을 수 있는 규정 준수 형식의 전환은 벤더와 기관이 보안을 접근하는 방식을 어떻게 변경했나요?

OSCAL은 규정 준수를 더 자동화하고 효율적으로 만들 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 현재는 벤더와 기관 모두의 채택 속도에 의해 제한됩니다. 더 많은 당사자가 OSCAL을 사용할수록, 규정 준수 프로세스에서 자동화와 표준화의 이점이 증가할 것입니다. Kovr.ai는 OSCAL을 기반으로 구축되어, 규정 준수 정보를 이 형식으로 전송하고 처리할 수 있습니다. 그러나 더 많은 이해 관계자가 OSCAL 기반 워크플로우를 채택할 때, 더 많은 이점이 실현될 것입니다.

Kovr.ai를 “규정 준수 코파일럿”으로 설명했습니다. 실제로 문서화에서 감사 준비까지 어떤 모습일까요? 어떤 프로세스가 더 빠르고 쉽게 만들까요?

Kovr.ai는 자동화와 AI를 사용하여 수동 작업을 제거하고 즉각적인 피드백을 제공하며, 규정 준수 문서를 최신 상태로 유지하여, 문서화에서 감사 준비까지의 전체 프로세스를 더 빠르고 쉽게 만듭니다.

사용자는 이미 가지고 있는 규정 준수 아티팩트를 어떤 형식이든 가져올 수 있습니다. Kovr.ai는 모든 문서, 코드베이스, 환경을 자동으로 스캔하여, 관련 보안 컨트롤에 매핑하고, 사용자의 규정 준수 환경에 대한 포괄적인 지식 그래프를 구축합니다.

그런 다음 시스템은 각 컨트롤을 평가하고, 갭을 식별하고, 수정을 위한 조치 가능한 권고를 생성합니다. 사용자는 이러한 갭을 해결하기 위해 환경이나 문서를 업데이트하고 Kovr.ai에 다시 업로드할 수 있으며, Kovr.ai는 문제가 해결되었는지에 대한 즉각적인 피드백을 제공합니다. 이 프로세스는 필요한 만큼 반복할 수 있으며, 사용자가 규정 준수 상태를 빠르고 자동화된 피드백으로 개선할 수 있도록 합니다.

Kovr.ai는 또한 FedRAMP SSP와 같은 정부 템플릿을 포함한 모든 필요한 규정 준수 문서를 생성할 수 있습니다.

마지막으로, 플랫폼은 모든 규정 준수 정보를 최신 상태로 유지하고, 감사자에게 패키지를 제공할 수 있습니다. 점점 더 많은 감사자는 Kovr.ai에 직접 액세스하여 규정 준수 데이터를 검토하고 쿼리할 수 있습니다. 이는 감사 프로세스를 간소화합니다.

스타트업은 빠르게 움직이고 규정 준수를 지키는 것 사이에서 어려운 거래를 해야 합니다. Kovr.ai를 구축하면서 이러한 거래를 어떻게 접근했으며, 규제된 시장으로 확장하는 다른 혁신가들에게 어떤 조언을 드리겠습니까?

Kovr.ai는 규정 준수와 보안을 고려하여 구축되었습니다. Kovr.ai는 에어 갭 시스템, 강력한 인증, 암호화와 같은 기능을 포함하여 규제된 환경을 지원합니다. 또한 Kovr.ai는 자동화된 규정 준수 체크를 DevOps 파이프라인에 통합하여 초기 문제를 발견하고, 긴 검토를 피할 수 있습니다. 자동화는 또한 수동 오버헤드를 줄여, 빠르고 안전한 개발을 가능하게 합니다.

혁신가들에게는 특히 규제된 시장에서, 제품에 규정 준수와 보안을 처음부터 통합하는 것이 중요합니다. DevOps 파이프라인에 자동화된 규정 준수 체크를 통합하여 초기 문제를 발견하고, 필요한 경우 인간의 규정 준수 전문가를 참여시킵니다. 규정 준수는 기능 개발을 늦출 수 있지만, 궁극적으로는 비용적인 재작업을 피할 수 있습니다.

연방 조달 시스템의 현대화를 필요로 한 부분은 무엇이며, 초기 스타트업이 경쟁하기 더 쉬운 방법은 무엇입니까?

연방 조달 시스템은 느린 조달 주기, 운영을 우선하는 자금, 복잡한 구매 메커니즘으로 인해 구식으로 느껴집니다. 초기 스타트업을 지원하기 위해, 실제적인 개혁은 더 유연하고 혁신에 중점을 둔 자금을 할당하는 것, 더 빠르고 작은 구매에 대한 조달 임계값을 낮추는 것, DOD의 Tradewinds와 같은 조달 차량에 대한 접근을 확대하는 것, 새로운 기술을 발견하고 구매하기 위한 “앱 스토어”와 같은 간소화된 플랫폼을 만드는 것입니다.

회고하면, Kovr.ai를 현재의 위치에 도달하게 한 가장 중요한 결정은 무엇이었나요? 아키텍처, 시장 전략, 또는 채용에 관한 것이었나요?

Kovr.ai를 현재의 위치에 도달하게 한 가장 중요한 결정은 빠른 프로토타입 및 반복, 사용자 중심의 제품 비전, 유연한 생산 전략, 피드백 커뮤니티 구축, 고객의 필요에 대한 강한 집중에 있었습니다. 이러한 선택으로 우리는真正로 연방 규정 준수의 도전에 대처하는 솔루션을 구축할 수 있었습니다.

CTO로서, 어떻게 혁신을 빠르게하고 규정 준수를 철저하게 유지합니까? 이러한 우선순위를 모두 따라갈 수 있도록採用한 프레임워크 또는 내부 관행이 있습니까?

저는 개발의 모든 단계에서 규정 준수를 통합하고, 자동화를 활용하며, 유연한 생산 환경을 유지하며, 사용자와 전문가의 요구에密接하여, 혁신과 규정 준수를 균형있게 유지합니다. 이러한 관행으로, 둘다의 우선순위를 일관되게 충족할 수 있습니다.

향후 Kovr.ai는 어디로 확장할 계획입니까? 연방 정부 규정 준수에 초점을 둔 현재의 범위를 넘어서, 주 및 지방 정부, 기타 규제 산업, 또는 국제 시장으로 확장할 계획입니까?

팀은 연방 정부 규정 준수에 초점을 둔 현재의 범위를 넘어서, 주 및 지방 정부, 기타 규제 산업, 및 국제 시장으로 확장하면서, Kovr.ai 기술을 지속적으로 발전시킬 것입니다. 이는 연방 정부 규정 준수에 대한 지속적이고 자동화된 관리를 위한 Kovr.ai의 확장입니다.

멋진 인터뷰 감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Kovr.ai를 방문할 수 있습니다.