Rob Gurzeev, Tumuaki me te Kai-whakarewa o CyCognito - Rangatū Uiui

Ko Rob Gurzeev, Tumuaki me te Kaihanga Kaihanga o CyCognito, kua arahi i te whakawhanaketanga o nga otinga haumarutanga kino mo nga umanga motuhake me nga tari mohio.

I mua i te whakaturanga o CyCognito, ko ia te Kaiwhakahaere o te Haumarutanga Offensive me te upoko o te R&D i te C4 Security (i riro ia Elbit Systems) me te CTO o te Tari Hua o te 8200 Israeli Intelligence Corps. Ko nga honore i whakawhiwhia ki a ia hei Apiha Ope Taua o Iharaira ko te Tohu mo te Kairangi, ko te Tohu Whakaaro Whakapaipai me te Tohu Puna o te Ora.

CyCognito i whakaturia e nga hoia o nga tari mohio a motu e mohio ana ki te mahi a nga kaiwhaiwhai i nga waahi matapo me te hono atu e nga kaiwhakahaere mohio mai i etahi o nga kamupene haumaru ipurangi.

He aha koe i kukume tuatahi ki te haumaru ipurangi?

I te tuatahi ka aro atu ahau ki te hangarau i nga tau 13, 14 ranei. I timata ahau ki te uru atu ki nga hongere IRC me nga tangata e mohio ana ki te hangarau me te mea i kiia ko "hacking" i tera wa.

Ko nga tangata o tera wa e whakamatautau ana i nga momo mea whakamere katoa penei i te tuhinga tuhi i roto i nga taupānga karere. I whakamatauria ano e ratou te tiritiri kōnae. Kei te tawai nga tamariki i o raatau hoa ma te tuku i tetahi konae ka taea te mahi ka puta he mahi rorirori. Mena ka whakaarohia e koe, koinei te putake mo nga mea e kiia nei e tatou i enei ra ko nga whakaeke 'social engineering'.

Na tenei katoa i whakaaro ahau: he aha mena ka mau te tangata whai whakaaro kino ki tenei hangarau mo nga kaupapa kino? 

Ko enei wheako tuatahi i timata i taku mahi i roto i te haumarutanga. I te mutunga ka u ahau ki te Israeli Unit 8200 Intelligence Force e mahi ana i nga mahi tirotiro, i muri mai ka whakatuu tahi a CyCognito. 

Ka taea e koe te tiri i te korero whakapapa i muri o CyCognito?

I hangaia a CyCognito i runga i te mohio kei mua tonu nga kaiwhaiwhai i nga kaiwawao. He maamaa, he pukumahi, he rapu tonu i te huarahi o te aukati iti. A ahakoa ko nga kaiwhaiwhai katoa e hiahia ana kotahi he waahi ngoikore ki te pakaru, me mau nga roopu haumaru nga te waahi ka uru ki roto i te mata whakaeke e tipu haere tonu ana. Ko te tino wero. 

Hei whakahuihui i te raru, ko te nuinga o nga whakahaere he waahi urunga kaore e kitea e nga roopu haumaru engari ka kitea e nga kaiwhakaari riri.

I tetahi ra, ka noho tahi ahau me taku Kai-whakarewa, a Dima Potekhin, a ka anga matou ki te huri i te paradigm i reira hei utu mo te tuku apiha, ki te ako ranei i tetahi matawai tauranga ki te matawai i etahi awhe IP e mohiotia ana, ka hangaia e matou he otinga e rite ana ki te ao. -Kaiwhakaeke karaehe, ko te tikanga ka timata te mohio ki te ingoa o te kamupene anake ka haere tonu ki te tautuhi i nga rawa e tino morearea ana me nga huarahi tuwhera tino whakamatautauria. 

I pirangi matou ki te whakataurite i te mahi kino a te kaitukino, timata mai i te taahiraa tuatahi, kei te mohio te kaitukino ki te ingoa o te kamupene e whaaia ana ko ta raatau whainga kia uru atu ki nga raraunga tairongo.

No reira, I te tau 2017, ka mau matou i to matou wheako umanga mohiotanga motu, ka timata ki te whakatutuki i tenei me te kaupapa ki te awhina i nga whakahaere ki te aukati i nga pakaru, ma te mapi tonu i o raatau waahi matapo o waho me te rapu i nga huarahi o te aukati ki o raatau whatunga o roto. Ko tenei me kaha ki te whakamahi i nga matauranga ipurangi kino, engari ano hoki nga hangarau hou e tino uaua ana ki te whakamahi i roto i o taatau umanga, penei i nga tauira ako miihini Bayesian, LLM, NLP, me nga tauira raraunga kauwhata.

I tenei ra, ka awhina matou i nga kamupene puta noa mai i te Ao 100 ki te whakapumau i o raatau papa whakaeke mai i te tipu o te riri. Ko etahi o a maatau kaihoko ko Colgate-Palmolive, State of California, Berlitz, Hitachi, Tesco, hei whakaingoa noa i etahi.

He aha te Whakahaere Mata Whakaeke o waho?

Ko te whakamaarama pukapuka pukapuka mo te Whakahaerenga Mata o waho (EASM) e pa ana ki nga tukanga me nga hangarau e whakamahia ana hei tautuhi, hei aromatawai, hei whakahaere hoki i te whakaaturanga o nga rawa matihiko o tetahi whakahaere e waatea ana, e kitea ana mai i te ipurangi. 

He nui, he uaua nga papa whakaeke o waho. Ka taea e te whakahaere kotahi te rau me te mano o nga punaha, nga tono, nga ahuatanga kapua, nga mekameka tuku, nga taputapu IoT me nga raraunga e kitea ana ki te Ipurangi-i te nuinga o nga wa ka horahia puta noa i nga roopu, nga kapua maha, me nga rawa e whakahaerehia ana e nga tuatoru. 

He iti te kaha o nga roopu haumaru ki te kite i enei rawa. Kua kikii ratou i nga mano matohi, engari karekau he horopaki ki te mohio ko tehea te mea tino nui me te aha hei kaupapa matua. 

Ko te wehe i nga take tino nui i te tuatahi me whai tirohanga puta noa i te mata whakaeke, engari ko te mea nui, me tino mohio ki te horopaki me te kaupapa o nga rawa e pa ana. Ina tau ana tera, ka taea e nga roopu haumaru te tatau i nga huarahi whakaeke me te matapae he aha nga whakatumatuma motuhake e whai take ana—ko era pea ka pa mai te kino o te moni, te ingoa ranei ki te pakihi. Na, ka taea e te whakahaere te whakariterite tika me te whakatika mo te painga nui.

Ka taea e koe te whakapuaki i o whakaaro mo te hiranga o te whakaaro ano he tangata whakaeke ki te kite i nga tupono kaore e mohiotia?

E ai ki te DBIR a Verizon, 82% o nga whakaeke ka ahu mai i waho ki roto. I tua atu, ko te nuinga o nga pakaru e ai ki a Gartner e pa ana ki nga rawa e kore e mohiotia me te kore whakahaere.

Koinei te take he mea nui te tango i tetahi huarahi ki waho ki te arotake i to mata whakaeke mo te aromatawai me te whakahaere i te tupono haumarutanga ipurangi. Ko te kuhu ki roto i nga hu o te kaitukino he tirohanga matakitenga mo nga whakapaipai karauna e noho ana i roto i o punaha, me te mea nui, e kitea ana, e whakaraerae ana. 

Ka rite ki taku korero i mua, ko nga papa whakaeke kei te tipu haere tonu me te uaua. Ko te nuinga o nga roopu haumarutanga karekau he tirohanga whanui ki nga rawa whakaraerae. Kei te mohio nga kaiwhaiwhai ki tenei! A, ka kaha haere ratou ki te torotoro haere i te mata whakaeke, ki te whai i te ara o te aukati iti me te waahi kaore e tirohia e nga roopu haumaru. Kia aroha mai, kotahi te waahi haumaru ko ratou katoa I tenei wa, he uaua te mahi a nga roopu haumaru ki te tautuhi i nga whakaaturanga e whakaraerae ana i a raatau whakahaere, katahi ka mahi ki te tiaki i aua waahi urunga. 

E hia nga wa e tautuhia ana e koe nga whakatumatuma na nga tono o waho me nga API kaore i te tirotirohia, i te whakamatauhia ranei?

He maha ake i ta maatau e pai ai. No tata nei matou i whakahaere rangahau e whakaatu ana i te kapua tūmatanui whakaraerae, tono pūkoro me te paetukutuku e whakaatu ana i nga raraunga tairongo, tae atu ki nga API kore haumaru me nga korero tautuhi whaiaro (PII). Anei etahi o nga kitenga matua:

• 74 paiheneti o nga rawa whai PII he whakaraerae ki tetahi mahi nui e mohiotia ana, a ko tetahi i roto i te 10 he take ngawari ki te whakamahi.
• 70 ōrau o ngā tono tukutuku he āputa haumaru nui, penei i te kore tiaki WAF, he hononga whakamuna ranei penei i te HTTPS, engari ko te 25 ōrau o nga tono tukutuku katoa (taupānga tukutuku) i hapa e rua.
• Ko te hinonga o te ao he neke atu i te 12 mano nga tono tukutuku, kei roto ko nga API, nga tono SaaS, nga kaitoro, me nga papaa raraunga, me etahi atu. Neke atu i te 30 paiheneti o enei taupānga tukutuku—neke atu i te 3,000 rawa—kei te kotahi neke atu te whakaraeraetanga whakaraerae ka taea te whakamahi, te whakaraerae nui ranei. Ko te haurua o enei taupānga paetukutuku whakaraerae kei te manaaki i te kapua.
• Ko te 98 paiheneti o nga taupānga paetukutuku kei te kore e tutuki i te GDPR na te kore whai waahi mo nga kaiwhakamahi ki te whakaputa i nga pihikete.

I tua atu i a maatau rangahau, he nui nga taunakitanga o enei whakatuma kei reira i tenei ra. Ko te mahi a MOVEit tetahi take, kei te haere tonu. 

Ka taea e koe te korero mo te hiranga o te whakakotahi i nga tikanga me nga taputapu hei whakamatautau me te whakahaere i te mata whakaeke?

Ko te 'Stack bloat' he mate te nuinga o nga umanga. Ka tino whakahuahia i roto i te haumarutanga. Ko te nuinga o nga whakahaere he taputapu haumaru, kua momotuhia. Kua puta tenei mantra i roto i te haumarutanga ka nui ake nga papaaho ka whakakore i nga waahi haumaru. Engari, ka whakatuwherahia te kuaha mo nga hapa a te tangata, nga mahi taapiri, te piki haere o nga kawenga whakahaere, me nga waahi matapo. 

I hangaia a CyCognito ki te mahi i te maha o nga otinga tohu tuku iho. Ka awhina matou i nga kamupene ki te whakakotahi i o raatau puranga kia taea e ratou te aro ki te mahi i a raatau mahi.

He aha etahi huarahi e whakamahia ana e nga kaiwhakaari kino nga LLM me te Generative AI ki te whakatau i nga whakaeke?

Kare ano matou kia kite i nga whakaeke nui ma te whakamahi i nga LLM engari he wa poto noa. Mai i taku tirohanga, ka whai waahi nga LLM ki te whakarato i te tauine nui ake, te whanui, te toronga, me te tere ki nga momo waahanga whakaeke ipurangi. 

Hei tauira, ka kaha nga LLM ki te whakatere i te tirotiro aunoa, ka taea e nga kaiwhaiwhai te mahere me te kite i nga rawa, nga waitohu, me nga ratonga o tetahi whakahaere, me nga korero tairongo penei i nga tohu whaimana. Ka taea hoki e nga LLM te awhina i te whakaraeraetanga whakaraerae, te tautuhi i nga ngoikoretanga i roto i te whatunga kua whaaia, me te whakahaere i nga mahi whakaraeraetanga na roto i nga tikanga penei i te hītinihanga, te whakaeke poka wai ranei ki te uru me te whakamahi whakaraeraetanga whatunga. Ka taea hoki e nga LLM te awhina i te tahae raraunga ma te kape me te tango i nga raraunga tairongo mai i te whatunga.

Ano, ko nga tono a nga kaihoko i runga i nga LLM, ko te ChatGPT te nuinga, he whakatuma i te mea ka taea e nga kaimahi te whakamahi pohehe me te pohehe ki te tuku IP kamupene.

Ka whakaratohia e nga kaupapa mahi hītinihanga tao tetahi atu take whakamahi. Ko te hītinihanga-kounga teitei e ahu mai ana i runga i te maaramatanga hohonu ki te whaainga; Koira te mea ka taea e nga tauira reo nui te mahi, na te mea ka tere te tukatuka i nga pukapuka nui me te whakarite i nga karere. 

Me pehea e taea ai e nga umanga te whakamahi Generative AI hei tiaki i a raatau ano?

Uiui nui. Koira te rongo pai mo enei mea katoa. Mena ka taea e nga kaiwhaiwhai te whakamahi i te gen AI, ka taea ano e nga roopu haumaru. Ka taea e Gen AI te awhina i nga roopu haumaru ki te tirotiro i o raatau ake kamupene me te whakatika i nga whakaraeraetanga. Ka taea e ratou te tere ake, me te utu nui ki te matawai me te mapi i o raatau ake mata whakaeke kia kitea nga rawa tairongo, penei i nga korero tautuhi whaiaro (PII), nga konae, aha atu. 

Ka taea e Gen AI te awhina nui ki te mohio ki te horopaki pakihi o tetahi rawa. Hei tauira, ka taea e ia te mohio ki tetahi putunga korero e pupuri ana i te PII me te whai waahi ki nga whakawhitinga moni. He mea tino nui tera.

Ka taea hoki e Gen AI te whakatau i te kaupapa pakihi o tetahi rawa. Hei tauira, ka taea e ia te wehewehe i waenga i te tikanga utu, te putunga korero nui, me te taputapu matapōkere-me te whakarōpū i tana tohu morearea. Ma tenei, ka taea e nga roopu haumaru te whakatau i te tupono. Ki te kore e kaha ki te whakarite kaupapa matua, me tirotiro nga roopu haumaru i nga whakaraerae mutunga kore e kiia nei he 'tere' inaa ko te nuinga karekau he tino kaupapa. 

He aha te take kia tupato nga hinonga mo te tino whirinaki ki Generative AI mo nga kaupapa arai?

He nui te kaha o Generative AI, engari tera ano etahi take hei mahi ma tatou hei umanga. 

Ko te pikitia nui ki ahau ko nga tauira AI gen ka taea e nga roopu haumaru te noho humarie. He rawe te maminga o etahi atu automation, engari he mea nui te arotake a-ringa na te ahua o nga tauira gen AI i enei ra. Hei tauira, ka whakatauira a gen AI i te 'hallucinate'. I etahi atu kupu, ka whakaputa i nga hua kore tika.

Ano hoki, karekau nga tauira gen AI (LLM, inaa) e marama ki te horopaki na te mea i hangaia i runga i te tatauranga, i te tuhinga o te waa-a-tinana—ka taea hoki te arai atu ki etahi atu 'pohehe' he tino uaua ki te kitea.

Kei te mohio ahau kei te kaha haere nga roopu haumaru ki te mahi 'nui ake me te iti ake'—engari ko te tirotiro a te tangata ka noho tonu (me) he waahanga o te mahi haumarutanga. 

Ka taea e koe te matapaki me pehea te tuku a CyCognito i te whakahaere o te mata whakaeke o waho me te whakamatautau tonu?

Ehara i te mea he rekoata pakaru engari, pera i taku korero i mua, he nui, he uaua nga papa whakaeke — ka tipu haere tonu.

I hangaia e matou a CyCognito ki te mapi tonu i te mata whakaeke katoa ki tua atu o te umanga umanga ki te whakauru i nga apiti, hoko, mahi tahi, me nga mahi waitohu—me te tohu i ia tangata ki tona rangatira tika. 

He iti noa nga kaha hangarau hei whakanui. 

I roto i te tukanga kitenga mata o te pouaka pango, ka whakamahia e to maatau papaaho LLM tetahi o nga maha o nga puna mo nga "whakaahua tohu" ka tātarihia e a maatau tauira Bayesian ML ki te whakatau i te hanganga umanga a te whakahaere (tae atu ki te 1000 o nga waahanga pakihi me nga apiti) ka tautapa nga rawa ki rangatira (i te tauine o te miriona o nga rawa IT) tino aunoa. 

Ka whakatere hoki te tüäpapa ki te whakaröpü rawa mä te Tukatuka Reo Tikanga (NLP) me te hötaka heuristic—he mahi he utu nui, he nui rawa ngä rauemi.

Ka whakarato ano hoki matou i te horopaki pakihi e tika ana ki te whakarite i nga tupono ka whai hua. Ahakoa ka pa te whakaraeraetanga ki te mano miihini, ka taea e CyCognito te tautuhi i te mea tino nui ma te whakarato i te maaramatanga ki te taumata whakaraerae, te hiranga pakihi, te whakamahi, me te korerorero hacker.

Ka whai tatou i te huarahi katoa ki te Whakahaerenga Mata Whakaeke o-waho e hinga ana i te mahanga o te rongoa i nga take whakahirahira katoa me te tere rite. Ka taea e matou te haumaru ki te whakarite i nga vector tino nui, ka penapena te waa me te moni.

Nga mihi nui ki a koe mo te uiuinga nui, me toro atu nga kaipānui e hiahia ana ki te ako atu CyCognito.