Aditya K Sood, VP van Security Engineering en AI-strategie, Aryaka – Interviewserie

Aditya K Sood (Ph.D) is de VP van Security Engineering en AI-strategie bij Aryaka. Met meer dan 16 jaar ervaring biedt hij strategisch leiderschap in informatiebeveiliging, waaronder producten en infrastructuur. Dr. Sood is geïnteresseerd in Artificial Intelligence (AI), cloudbeveiliging, malwareautomatisering en -analyse, applicatiebeveiliging en beveiligde softwareontwerp. Hij heeft verschillende artikelen geschreven voor diverse tijdschriften en bladen, waaronder IEEE, Elsevier, Crosstalk, ISACA, Virus Bulletin en Usenix.

Aryaka biedt netwerk- en beveiligingsoplossingen, waaronder Unified SASE als Service. De oplossing is ontworpen om prestaties, flexibiliteit, beveiliging en eenvoud te combineren. Aryaka ondersteunt klanten in verschillende fasen van hun beveiligde netwerktoegang, waarbij ze hen helpen bij het moderniseren, optimaliseren en transformeren van hun netwerk- en beveiligingsomgevingen.

Kunt u ons meer vertellen over uw reis in cybersecurity en AI en hoe deze u naar uw huidige rol bij Aryaka heeft geleid?

Mijn reis in cybersecurity en AI begon met een fascinatie voor de potentie van technologie om complexe problemen op te lossen. Vroeg in mijn carrière richtte ik me op cybersecurity, threat intelligence en security engineering, wat me een solide basis gaf in het begrijpen van hoe systemen interactie hebben en waar kwetsbaarheden kunnen liggen. Deze blootstelling leidde me natuurlijk naar cybersecurity, waar ik de kritieke belangrijkheid van het beschermen van gegevens en netwerken in een steeds meer verbonden wereld erkende. Toen AI-technologieën ontstonden, zag ik hun immense potentie voor het transformeren van cybersecurity – van het automatiseren van dreigingsdetectie tot predictieve analyse.

Deel uitmaken van Aryaka als VP van Security Engineering en AI-strategie was een perfecte match vanwege hun leiderschap in Unified SASE als Service, cloud-first WAN-oplossingen en innovatiefocus. Mijn rol stelt me in staat om mijn passie voor cybersecurity en AI te combineren om moderne uitdagingen aan te pakken, zoals beveiligde hybride werk, SD-WAN-optimalisatie en real-time dreigingsbeheer. Aryaka’s convergentie van AI en cybersecurity stelt organisaties in staat om voorop te blijven lopen in dreigingen en tegelijkertijd uitzonderlijke netwerkprestaties te bieden, en ik ben vereerd om deel uit te maken van deze missie.

Hoe ziet u AI de beveiligingslandschap de komende jaren vormgeven als thought leader in cybersecurity?

 AI staat op het punt het beveiligingslandschap te transformeren, waardoor we worden verlost van de last van routineuze taken en ons kunnen richten op complexere uitdagingen. De mogelijkheid om in real-time grote datasets te analyseren, stelt beveiligingssystemen in staat om afwijkingen, patronen en opkomende dreigingen te identificeren met een snelheid die menselijke capaciteiten overtreft. AI/ML-modellen evolueren voortdurend, waardoor hun nauwkeurigheid in het detecteren en omzeilen van de gevolgen van geavanceerde persistente dreigingen (APTs) en zero-day-kwetsbaarheden toeneemt. Bovendien zal AI incidentresponse (IR) revolutioneren door repetitieve en tijdsgevoelige taken te automatiseren, zoals het isoleren van gecompromitteerde systemen of het blokkeren van kwaadaardige activiteiten, waardoor responstijden aanzienlijk worden verkleind en potentiële schade wordt geminimaliseerd. Daarnaast zal AI helpen om de beveiligingskloof te overbruggen door routineuze taken te automatiseren en menselijke besluitvorming te verbeteren, waardoor beveiligingsteams zich kunnen concentreren op complexere uitdagingen.

Maar tegenstanders exploiteren snel dezelfde capaciteiten die AI tot een krachtig defensief instrument maken. Cybercriminelen gebruiken AI steeds vaker om meer geavanceerde dreigingen te ontwikkelen, zoals deepfake-phishingaanvallen, adaptieve sociale engineering en AI-gedreven malware. Deze trend zal leiden tot een ‘AI-wapenwedloop’, waarin organisaties voortdurend moeten innoveren om deze evoluerende dreigingen bij te benen.

Wat zijn de belangrijkste netwerkuitdagingen waar bedrijven mee te maken krijgen bij het implementeren van AI-toepassingen, en waarom zijn deze problemen steeds kritieker?

Bedrijven die AI-toepassingen implementeren, worden geconfronteerd met acute netwerkuitdagingen. De veeleisende aard van AI-werklasten, die het overdragen en verwerken van enorme datasets in real-time omvatten, vooral voor verwerking en leertaken, creëert een onmiddellijke behoefte aan hoge bandbreedte en ultralage latentie. Voorbeelden van real-time AI-toepassingen zoals autonome systemen of predictieve analyse zijn afhankelijk van instantane gegevensverwerking, waarbij zelfs de kleinste vertragingen de resultaten kunnen verstoren. Deze eisen overschrijden vaak de capaciteiten van traditionele netwerkinfrastructuur, wat leidt tot frequente prestatiebottlenecks.

Schaalbaarheid is een kritieke uitdaging bij AI-implementaties. De dynamische en onvoorspelbare aard van AI-werklasten vereist netwerken die snel kunnen aanpassen aan veranderende resourcevereisten. Bedrijven die AI implementeren in hybride of multi-cloudomgevingen, worden geconfronteerd met extra complexiteit, aangezien gegevens en werklasten zijn verdeeld over diverse locaties. De behoefte aan naadloze gegevensoverdracht en schaalbaarheid over deze omgevingen is evident, maar de complexiteit van het bereiken van dit zonder geavanceerde netwerkoplossingen is eveneens duidelijk. Betrouwbaarheid is ook van cruciaal belang – AI-systemen ondersteunen vaak kritieke taken, en zelfs kleine downtime of gegevensverlies kan leiden tot aanzienlijke verstoringen of defecte AI-uitvoer.

Beveiliging en gegevensintegriteit compliceren AI-implementaties verder. AI-modellen zijn afhankelijk van enorme hoeveelheden gevoelige gegevens voor training en inferentie, waardoor beveiligde gegevensoverdracht en bescherming tegen inbreuken of manipulatie een topprioriteit zijn. Deze uitdaging is vooral acuut in branches met strikte compliance-eisen, zoals de zorg en financiën, waar organisaties moeten voldoen aan regelgevingsverplichtingen naast prestatiebehoeften.

Naarmate bedrijven AI steeds vaker adopteren, worden deze netwerkuitdagingen steeds kritieker, waardoor de noodzaak naar geavanceerde, AI-klare netwerkoplossingen die hoge bandbreedte, lage latentie, schaalbaarheid en robuuste beveiliging bieden, nog groter wordt.

Hoe lost Aryaka’s platform de toegenomen bandbreedte- en prestatie-eisen van AI-werklasten op, met name bij het beheersen van de druk veroorzaakt door gegevensoverdracht en de behoefte aan snelle besluitvorming?

Aryaka, met zijn intelligente, flexibele en geoptimaliseerde netwerkbeheer, is uniek uitgerust om de toegenomen bandbreedte- en prestatie-eisen van AI-werklasten aan te pakken. De overdracht van grote datasets tussen gedistribueerde locaties, zoals edge-apparaten, datacenters en cloudomgevingen, kan traditionele netwerken aanzienlijk belasten. Aryaka’s oplossing biedt verlichting door netwerkverkeer dynamisch te routeren via de meest efficiënte en beschikbare paden, met meerdere connectiviteitsmogelijkheden om bandbreedte te optimaliseren en latentie te verminderen.

Een van de belangrijkste voordelen van Aryaka’s oplossing is de mogelijkheid om kritieke AI-gerelateerde verkeer te prioriteren via toepassingsgeoriënteerde routing. Door AI-werklasten met lage latentie te identificeren en prioriteren, zoals real-time gegevensanalyse of machine learning-modelinferentie, zorgt Aryaka ervoor dat AI-toepassingen de benodigde netwerkbronnen voor snelle besluitvorming ontvangen. Bovendien ondersteunt Aryaka’s oplossing dynamische bandbreedtetoevoeging, waardoor bedrijven hun resources met vertrouwen kunnen schalen op basis van AI-werklasteisen, zonder bottlenecks en met consistente prestaties, zelfs tijdens piekgebruik.

Verder biedt het Aryaka-platform proactieve monitoring- en analyticsmogelijkheden, waardoor organisaties zicht hebben op netwerkprestaties en AI-werklastgedrag. Deze proactieve aanpak stelt bedrijven in staat om prestatieproblemen te identificeren en op te lossen voordat ze de werking van AI-systemen beïnvloeden, waardoor ononderbroken werking wordt gegarandeerd. In combinatie met geavanceerde beveiligingsfuncties zoals CASB, SWG, FWaaS, end-to-end-encryptie, ZTNA en anderen, beschermt het Aryaka-platform de integriteit van AI-gegevens.

Hoe introduceert AI-adoptie nieuwe kwetsbaarheden of aanvalsvlakken binnen bedrijfsnetwerken?

AI-adoptie introduceert nieuwe kwetsbaarheden en aanvalsvlakken binnen bedrijfsnetwerken vanwege de unieke manieren waarop AI-systemen opereren en met gegevens interactie hebben. Een significant risico komt voort uit de enorme hoeveelheden gevoelige gegevens die AI-systemen voor training en inferentie vereisen. Als deze gegevens tijdens overdracht of opslag worden onderschept, gemanipuleerd of gestolen, kan dit leiden tot inbreuken, modelcorruptie of compliance-schendingen. Bovendien zijn AI-algoritmen vatbaar voor tegenstanderaanvallen, waarbij kwaadaardige actoren zorgvuldig ontworpen invoer (bijv. gewijzigde afbeeldingen of gegevens) introduceren om AI-systemen te misleiden en verkeerde beslissingen te nemen. Deze aanvallen kunnen kritieke toepassingen zoals fraude detectie of autonome systemen compromitteren, wat kan leiden tot ernstige operationele of reputatieschade. AI-adoptie introduceert ook risico’s gerelateerd aan automatisering en besluitvorming. Kwaadaardige actoren kunnen geautomatiseerde besluitvormingssystemen exploiteren door valse gegevens te voeden, waardoor onbedoelde resultaten of operationele verstoringen ontstaan.

Een andere uitdaging ontstaat uit de complexiteit en gedistribueerde aard van AI-werklasten. AI-systemen omvatten vaak verbonden componenten over edge-apparaten, cloudplatforms en infrastructuur. Dit ingewikkelde web van verbondenheid vergroot het aanvalsvlak aanzienlijk, aangezien elk element en communicatiepad een potentieel entrypoint voor aanvallers vertegenwoordigt. Het compromitteren van een edge-apparaat, bijvoorbeeld, kan laterale beweging over het netwerk mogelijk maken of een pad bieden om gegevens te manipuleren die naar centrale AI-systemen worden verwerkt. Bovendien kunnen onbeveiligde API’s, vaak gebruikt voor het integreren van AI-toepassingen, kwetsbaarheden blootleggen als ze niet adequaat worden beschermd.

Naarmate bedrijven steeds meer afhankelijk worden van AI voor kritieke functies, worden de potentiële gevolgen van deze kwetsbaarheden ernstiger, waardoor de noodzaak naar robuuste beveiligingsmaatregelen nog groter wordt. Organisaties moeten snel handelen om deze uitdagingen aan te pakken, zoals adversarial training voor AI-modellen, beveiliging van gegevenspijplijnen en adoptie van zero-trust-architecturen om AI-gedreven omgevingen te beveiligen.

Welke strategieën of technologieën implementeert u bij Aryaka om deze AI-specifieke beveiligingsrisico’s aan te pakken?

Het Aryaka-platform gebruikt end-to-end-encryptie voor gegevens in transit en in rust om de enorme hoeveelheden gevoelige gegevens te beveiligen waarop AI-systemen vertrouwen. Deze maatregelen beschermen AI-gegevenspijplijnen, voorkomen onderschepping of manipulatie tijdens overdracht tussen edge-apparaten, datacenters en cloudservices. Dynamische verkeersroutering verhoogt de beveiliging en prestaties verder door AI-gerelateerd verkeer via beveiligde en efficiënte paden te leiden, waarbij kritieke werklasten worden geprioriteerd om latentie te minimaliseren en betrouwbare besluitvorming te garanderen.

Aryaka’s AI Observe-oplossing bewaakt netwerkverkeer door logs te analyseren op verdachte activiteit. Centrale zichtbaarheid en analytics, geboden door Aryaka, stellen organisaties in staat om de beveiliging en prestaties van AI-werklasten te bewaken, potentiële kwaadaardige acties en risicovol gedrag te identificeren in verband met eindgebruikers, inclusief kritieke servers en hosts. AI Observe gebruikt AI/ML-algoritmen om beveiligingsincidentmeldingen te activeren op basis van de ernst, berekend met behulp van diverse parameters en variabelen voor besluitvorming.

Aryaka’s AI>Secure inline netwerkoplossing, die in de tweede helft van 2025 beschikbaar komt, zal organisaties in staat stellen om verkeer tussen eindgebruikers en AI-services-eindpunten (ChatGPT, Gemini, copilot, etc.) te onderscheiden om aanvallen zoals prompt-injecties, informatielekken en abuse guardrails te detecteren. Bovendien kunnen strikte beleidsregels worden afgedwongen om communicatie met niet-goedgekeurde en gesanctioneerde GenAI-services/applicaties te beperken. Aryaka adresseert AI-specifieke beveiligingsrisico’s door geavanceerde strategieën te implementeren die netwerken en robuuste beveiligingsmaatregelen combineren. Een kritieke benadering is de adoptie van Zero Trust Network Access (ZTNA), die strikte verificatie voor elke gebruiker, apparaat en toepassing afdwingt die toegang tot AI-werklasten probeert te krijgen.

Door deze omvattende maatregelen te nemen, helpt Aryaka bedrijven hun AI-omgevingen te beveiligen tegen evoluerende risico’s, terwijl ze schaalbare en efficiënte AI-implementatie mogelijk maken.

Kunt u voorbeelden delen van hoe AI zowel wordt gebruikt om beveiliging te verbeteren als een instrument voor potentiële netwerkcompromissen?

AI speelt een cruciale rol in cybersecurity. Het is een krachtig instrument voor het verbeteren van netwerkbeveiliging en een middel dat tegenstanders kunnen exploiteren voor geavanceerde aanvallen. Het erkennen van deze toepassingen benadrukt AI’s transformatieve potentieel in het beveiligingslandschap en stelt ons in staat om de risico’s die het introduceert te navigeren.

AI revolutioneert netwerkbeveiliging door geavanceerde dreigingsdetectie en -preventie. AI-modellen analyseren in real-time grote hoeveelheden netwerkverkeer, waarbij afwijkingen, verdachte gedragingen of indicatoren van compromissen (IOCs) worden geïdentificeerd die traditionele methoden mogelijk niet kunnen detecteren. AI-gedreven systemen kunnen bijvoorbeeld DDoS-aanvallen detecteren en mitigeren door netwerkprotocolpatronen te analyseren en automatisch te reageren om kwaadaardige bronnen te isoleren. Bovendien is AI’s potentieel in gedragsanalyse aanzienlijk, waarbij profielen van normaal gebruikersgedrag worden gemaakt om insider-dreigingen of accountcompromissen te detecteren. Maar de meest krachtige toepassing is predictieve analyse, waarbij AI-systemen potentiële kwetsbaarheden of aanvalsvector voorspellen, waardoor proactieve verdediging mogelijk wordt voordat dreigingen materialiseren.

Omgekeerd gebruiken cybercriminelen AI om meer geavanceerde aanvallen te ontwikkelen. AI-gedreven kwaadaardige code kan zich aanpassen om traditionele detectiemechanismen te ontwijken door zijn kenmerken dynamisch te veranderen. Aanvallers gebruiken AI/ML ook om phishingcampagnes te verbeteren, waarbij overtuigende valse e-mails of berichten worden gemaakt die zijn afgestemd op individuele doelen door middel van datascraping en -analyse. Een alarmerende trend is deepfakes in sociale engineering. AI-gegenereerde audio of video kan overtuigend hooggeplaatste functionarissen of vertrouwde personen imiteren om werknemers te manipuleren tot het vrijgeven van gevoelige informatie of het autoriseren van frauduleuze transacties. Bovendien richten tegenstanderaanvallen zich rechtstreeks op andere AI-systemen, waarbij gemanipuleerde gegevens worden geïntroduceerd om verkeerde voorspellingen of beslissingen te veroorzaken die kritieke operaties kunnen verstoren die afhankelijk zijn van AI-gedreven automatisering.

De dubbele toepassingen van AI in cybersecurity benadrukken de noodzaak van een proactieve, multilaagse beveiligingsstrategie. Terwijl organisaties AI’s potentieel moeten benutten om hun verdediging te verbeteren, is het even belangrijk om waakzaam te blijven voor potentieel misbruik.

Hoe onderscheidt Aryaka’s Unified SASE as a Service zich van traditionele netwerk- en beveiligingsoplossingen?

Aryaka’s Unified SASE as a Service-oplossing is ontworpen om mee te schalen met uw bedrijf. In tegenstelling tot legacy-systemen die afzonderlijke tools voor netwerken (zoals MPLS) en beveiliging (zoals firewalls en VPN’s) gebruiken, combineert Unified SASE deze functionaliteiten in één oplossing. Deze convergentie vereenvoudigt beheer en biedt consistente beveiligingsbeleidsregels en prestaties voor gebruikers, ongeacht hun locatie. Door een cloud-native architectuur te gebruiken, elimineert Unified SASE de noodzaak voor complexe on-premises hardware, verlaagt de kosten en stelt bedrijven in staat om snel aan te passen aan moderne hybride werkomgevingen.

Een belangrijke differentiator van Aryaka is de mogelijkheid om Zero Trust (ZT)-principes op grote schaal te ondersteunen. Het dwingt identiteit gebaseerde toegangscontrole af, waarbij elke gebruiker, apparaat en toepassing voortdurend wordt geverifieerd voordat toegang tot resources wordt verleend. In combinatie met functionaliteiten zoals Secure Web Gateways (SWG), Cloud Access Security Broker (CASB), Intrusion Detection and Prevention Systems (IDPS), Next-Gen Firewalls (NGFW) en netwerkfuncties, biedt Aryaka robuuste bescherming tegen dreigingen, terwijl het de integriteit van gevoelige gegevens over gedistribueerde omgevingen heen beschermt. De integratie van AI verhoogt bovendien dreigingsdetectie en -respons, waardoor snellere en effectievere mitigatie van beveiligingsincidenten mogelijk wordt.

Aryaka verbetert ook de gebruikerservaring en prestaties. Unified SASE maakt gebruik van Software-Defined Wide Area Networking (SD-WAN) om verkeersroutering te optimaliseren, waardoor lage latentie en hoge snelheid verbindingen worden gegarandeerd. Dit is vooral kritisch voor organisaties die cloudtoepassingen en remote werk omarmen. Door beveiliging en prestaties vanaf één platform te leveren, minimaliseert Unified SASE complexiteit, verbetert schaalbaarheid en zorgt ervoor dat organisaties de eisen van moderne, dynamische IT-landschappen kunnen naleven.

Kunt u uitleggen hoe Aryaka’s OnePASS-architectuur AI-werklasten ondersteunt terwijl het een beveiligde en efficiënte gegevensoverdracht garandeert?

Aryaka’s OnePASS-architectuur ondersteunt AI-werklasten door het integreren van beveiligde, hoge-prestatie netwerkconnectiviteit met robuuste beveiligings- en gegevensoptimalisatiefuncties. AI-werklasten vereisen vaak het overdragen van grote hoeveelheden gegevens tussen gedistribueerde omgevingen, zoals edge-apparaten, datacenters en cloudgebaseerde AI-platforms. OnePASS zorgt ervoor dat deze gegevensstromen efficiënt en beveiligd zijn door Aryaka’s wereldwijde privé-backbone en Secure Access Service Edge (SASE)-mogelijkheden te gebruiken.

De wereldwijde privé-backbone biedt lage latentie en hoge bandbreedteconnectiviteit, wat cruciaal is voor AI-werklasten die real-time gegevensverwerking en besluitvorming vereisen. Dit geoptimaliseerde netwerk garandeert snelle en betrouwbare gegevensoverdracht, waardoor bottlenecks die vaak met openbare internetverbindingen worden geassocieerd, worden vermeden. De architectuur maakt ook gebruik van geavanceerde WAN-optimalisatietechnieken, zoals gegevensdeduplicatie en compressie, om efficiëntie verder te verbeteren en de belasting van netwerkbronnen te verminderen. Dit is ideaal voor grote datasets en frequente modelupdates die met AI-bewerkingen zijn geassocieerd, waardoor vertrouwen in de systeemprestaties wordt gewaarborgd.

Vanuit een beveiligingsperspectief handhaaft Aryaka’s OnePASS-architectuur een Zero Trust-kader, waarbij alle gegevensstromen worden geverifieerd, versleuteld en voortdurend gemonitord. Geïntegreerde beveiligingsfuncties zoals Secure Web Gateway (SWG), Cloud Access Security Broker (CASB) en intrusiedetectiesystemen (IPS) beschermen gevoelige AI-werklasten tegen cyberdreigingen. Bovendien maakt edge-gebaseerde beleidsafhandeling van OnePASS het mogelijk om latentie te minimaliseren, terwijl beveiligingscontroles consistent over gedistribueerde omgevingen worden toegepast, waardoor een gevoel van beveiliging in het systeem wordt gewaarborgd.

Aryaka’s single-pass-architectuur combineert alle essentiële beveiligingsfuncties in één geïntegreerd platform. Deze integratie stelt in real-time netwerkverkeeranalyse en -verwerking mogelijk zonder de noodzaak voor meerdere beveiligingsapparaten. De combinatie van beveiligde, lage latentieconnectiviteit en robuuste dreigingsbescherming maakt Aryaka’s OnePASS-architectuur uniek geschikt voor moderne AI-werklasten.

Welke trends ziet u in AI en netwerkbeveiliging als we 2025 en verder ingaan?

Naar 2025 en verder toe zal AI een cruciale rol spelen in netwerkbeveiliging. AI-gedreven dreigingsdetectiesystemen zullen voortdurend evolueren, waarbij AI/ML wordt gebruikt om patronen van kwaadaardige activiteit met ongekende snelheid en nauwkeurigheid te identificeren. Deze systemen zullen uitblinken in het detecteren van zero-day-kwetsbaarheden en geavanceerde aanvallen, zoals Advanced Persistent Threats (APTs). AI zal ook automatisering in incidentrespons stimuleren, een ontwikkeling die de audience moet geruststellen over de efficiëntie van toekomstige beveiligingssystemen. Deze automatisering zal Security Orchestration, Automation, and Response (SOAR)-systemen in staat stellen om dreigingen autonoom te neutraliseren, responstijden te minimaliseren en de belasting op menselijke analisten te verminderen. Bovendien kan de evolutie van quantumcomputing bestaande encryptiestandaarden in netwerkbeveiliging ondermijnen, waardoor de industrie wordt gedwongen om over te stappen op quantum-veilige cryptografie.

Maar de groeiende integratie van AI in netwerkbeveiliging brengt uitdagingen met zich mee. Cybercriminelen gebruiken AI-technologieën om meer geavanceerde aanvallen te ontwikkelen, waaronder phishingcampagnes en evasieve malware. Vanwege de risico’s van biased of onjuist getrainde modellen, zullen AI-modelkwetsbaarheden, die verwijzen naar fouten in het ontwerp of de implementatie van AI-systemen, waarschijnlijk toenemen. Dit zal leiden tot het exploiteren van AI-modellen door middel van nieuw ontdekte datapoisoning- en adversarial inputmanipulatietechnieken. Bovendien zal de adoptie van AI de detectie van beveiligingskwetsbaarheden in derdepartijbibliotheken en -pakketten die in softwareleveringsketens worden gebruikt, verbeteren.

We verwachten ook dat AI-gedreven tools betere samenwerking tussen beveiligingstools, -teams en -organisaties mogelijk zullen maken. AI-georiënteerde oplossingen zullen persoonlijke beveiligingsmodellen creëren, waardoor de audience het gevoel krijgt dat hun beveiligingsbehoeften worden vervuld. Deze modellen zullen individuele beveiligingsbeleidsregels creëren op basis van gebruikersrollen en -gedrag. Nationale staten zullen samenwerken aan het opbouwen van een wereldwijd cybersecuritykader voor AI-technologieën.

Bedankt voor het geweldige interview, lezers die meer willen leren, kunnen Aryaka bezoeken.