Mike Bruchanski, Chief Product Officer i HiddenLayer – Intervju-serie

Mike Bruchanski, Chief Product Officer i HiddenLayer, bringer over to ti års erfaring med produktutvikling og ingeniørvirksomhet til selskapet. I sin rolle er Bruchanski ansvarlig for å forme HiddenLayers produktstrategi, overvåke utviklingspipelinen og drive innovasjon for å støtte organisasjoner som tar i bruk generativ og prediktiv AI.

HiddenLayer er den ledende leverandøren av sikkerhet for AI. Deres sikkerhetsplattform hjelper bedrifter å beskytte maskinlæringsmodellene bak deres viktigste produkter. HiddenLayer er det eneste selskapet som tilbyr turnkey-sikkerhet for AI som ikke legger til unødvendig kompleksitet til modellene og ikke krever tilgang til rådata og algoritmer. Grunnlagt av et team med dypt rot i sikkerhet og ML, har HiddenLayer som mål å beskytte bedriftens AI mot inferens-, bypass-, ekstraksjonsangrep og modelltyveri.

Du har hatt en imponerende karrierevei gjennom produktledelse og AI-sikkerhet. Hva inspirerte deg til å bli med i HiddenLayer, og hvordan harmoniserer denne rollen med dine personlige og profesjonelle mål?

Jeg har alltid vært tiltrukket av å løse nye og komplekse problemer, spesielt der hvor banebrytende teknologi møter praktisk anvendelse. Over løpet av min karriere, som har omfattet romfart, cybersikkerhet og industriell automatisering, har jeg hatt muligheten til å bane nye veier for innovativ bruk av AI og navigere de unike utfordringene som følger med det.

I HiddenLayer møtes disse to verdener – AI-innovasjon og sikkerhet – på en måte som er både kritisk og spennende. Jeg erkjente at AIens potensiale er transformasjonelt, men dets sårbarheter blir ofte undervurdert. I HiddenLayer kan jeg utnytte min ekspertise til å beskytte denne teknologien samtidig som jeg muliggjør at organisasjoner kan deployere den med tillit og ansvar. Dette er den perfekte harmonien mellom min tekniske bakgrunn og lidenskap for å drive innflytelsesrike og skalerbare løsninger.

Hva er de mest betydelige motangrepstruslene som rammer AI-systemer i dag, og hvordan kan organisasjoner proaktivt mildne disse risikoen?

Den raske tilpasningen av AI over industrier har skapt nye muligheter for cybertrusler, lik det vi så med oppblomstringen av tilkoblede enheter. Noen av disse truslene inkluderer modelltyveri og inversjonsangrep, hvor angripere ekstraherer følsom informasjon eller reverseringsingeniør AI-modeller, potensielt eksponerende proprietær data eller immaterielle rettigheter.

For å proaktivt håndtere disse risikoene, må organisasjoner innbygge sikkerhet på hver enkelt fase av AI-livssyklusen. Dette inkluderer å sikre dataintegritet, å beskytte modeller mot utnyttelse og å adoptere løsninger som fokuserer på å beskytte AI-systemer uten å undergrave deres funksjonalitet eller ytelse. Sikkerhet må utvikle seg sammen med AI, og proaktive tiltak i dag er det beste forsvaret mot morgendagens trusler.

Hvordan skiller HiddenLayers tilnærming til AI-sikkerhet seg fra tradisjonelle cybersikkerhetsmetoder, og hvorfor er det spesielt effektivt for generative AI-modeller?

Tradisjonelle cybersikkerhetsmetoder fokuserer primært på å sikre nettverk og endepunkter. HiddenLayer, derimot, tar en modell-sentrert tilnærming, som erkjenner at AI-systemer selv representerer en unik og verdifull angrepsflate. I motsetning til konvensjonelle tilnærminger, beskytter HiddenLayer AI-modeller direkte, og håndterer sårbarheter som modellinversjon, dataforgiftning og motangrepsmanipulering. Dette målrettede beskyttelse sikrer at den sentrale aktiva – AI selv – er beskyttet.

I tillegg designer HiddenLayer løsninger tilpasset reelle utfordringer. Våre lette, ikke-invasive teknologier integrerer sømløst i eksisterende arbeidsflyter, og sikrer at modellene forblir beskyttet uten å kompromittere deres ytelse. Denne tilnærmingen er spesielt effektiv for generative AI-modeller, som møter høyere risiko for datalekkasjer eller uautorisert manipulering. Ved å fokusere på AI selv, setter HiddenLayer en ny standard for å sikre fremtiden for maskinlæring.

Hva er de største utfordringene organisasjoner møter når de integrerer AI-sikkerhet i sine eksisterende cybersikkerhetsinfrastruktur?

Organisasjoner møter flere betydelige utfordringer når de forsøker å integrere AI-sikkerhet i sine eksisterende rammeverk. Først og fremst sliter mange organisasjoner med en kunnskapsgap, da forståelse av kompleksiteten i AI-systemer og deres sårbarheter krever spesialisert ekspertise som ikke alltid er tilgjengelig internt. For det andre er det ofte press for å adoptere AI raskt for å forbli konkurransedyktig, men å haste til å deployere løsninger uten ordentlige sikkerhetstiltak kan føre til langvarige sårbarheter. Til slutt er det en delikat utfordring å balansere behovet for robust sikkerhet med å opprettholde modellens ytelse. Organisasjoner må sikre at noen sikkerhetstiltak de implementerer, ikke negativt påvirker funksjonaliteten eller nøyaktigheten til deres AI-systemer.

For å møte disse utfordringene, trenger organisasjoner en kombinasjon av utdanning, strategisk planlegging og tilgang til spesialiserte verktøy. HiddenLayer tilbyr løsninger som integrerer sikkerhet sømløst i AI-livssyklusen, og muliggjør at organisasjoner kan fokusere på innovasjon uten å eksponere seg for unødvendig risiko.

Hvordan sikrer HiddenLayer at deres løsninger forblir lette og ikke-invasive samtidig som de tilbyr robust sikkerhet for AI-modeller?

Vår designfilosofi prioriterer både effektivitet og operasjonell enkelhet. HiddenLayers løsninger er API-drevne, og muliggjør enkelt integrasjon i eksisterende AI-arbeidsflyter uten betydelig forstyrrelse. Vi fokuserer på å overvåke og beskytte AI-modeller i sanntid, og unngår å endre deres struktur eller ytelse.

I tillegg er vår teknologi designet for å være effektiv og skalerbar, og fungerer sømløst over diverse miljøer, enten det er på egen server, i skyen eller i hybridoppsett. Ved å holde fast ved disse prinsippene, sikrer vi at våre kunder kan beskytte sine AI-systemer uten å legge til unødvendig kompleksitet til deres operasjoner.

Hvordan strømlinformer HiddenLayers Automated Red Teaming løsning sårbarhetstesting for AI-systemer, og hvilke industrier har hatt størst nytte av dette?

HiddenLayers Automated Red Teaming utnytter avanserte tekniker for å simulere realverdens motangrep på AI-systemer. Dette muliggjør at organisasjoner kan:

• Identifisere sårbarheter tidlig: Ved å forstå hvordan angripere kan målrette deres modeller, kan organisasjoner håndtere svakheter før de blir utnyttet.

• Akselerere testcykluser: Automatisering reduserer tiden og ressursene som trengs for omfattende sikkerhetsvurderinger.

• Tilpasse seg utviklende trusler: Vår løsning oppdateres kontinuerlig for å håndtere nye angrepsvektorer.

Industrier som finans, helse, produksjon, forsvar og kritisk infrastruktur – hvor AI-modeller håndterer følsomme data eller driver essensielle operasjoner – har sett de største fordelene. Disse sektorene krever robust sikkerhet uten å ofre pålitelighet, og HiddenLayers tilnærming er spesielt effektiv i disse sammenhengene.

Som Chief Product Officer, hvordan fremmer du en data-drevet kultur i dine produktteam, og hvordan oversetter dette seg til bedre sikkerhetsløsninger for kundene?

I HiddenLayer er vår produktfilosofi rotfestet i tre søyler:

1. Resultatbasert utvikling: Vi starter med sluttmålet for øye, og sikrer at våre produkter leverer tangibelt verdi for kundene.
2. Data-drevet beslutning: Emosjoner og meninger kan ofte være høye i startup-miljøer. For å kutte gjennom støyen, baserer vi våre beslutninger på empirisk bevis, og sporer alt fra produkt ytelse til markedssuksess.
3. Holistisk tenkning: Vi oppmuntrer teamene til å se på produktlivssyklusen som et system, og vurdere alt fra utvikling til markedsføring og salg.

Ved å innarbeide disse prinsippene, har vi skapt en kultur som prioriterer relevans, effektivitet og tilpasning. Dette ikke bare forbedrer våre produkttilbud, men sikrer også at vi konsekvent møter de reelle sikkerhetsutfordringene våre kunder møter.

Hva råd ville du gi organisasjoner som tøyer med å adoptere AI på grunn av sikkerhetsbekymringer?

For organisasjoner som er nølende med å adoptere AI på grunn av sikkerhetsbekymringer, er det viktig å ta en strategisk og målrettet tilnærming. Begynn med å bygge en sterk grunnmur av sikre datapiper og robuste styre- og kontrollpraksiser for å sikre dataintegritet og personvern. Start smått, og piloter AI i spesifikke, kontrollerte brukstilfeller hvor det kan levere målbare verdi uten å eksponere kritiske systemer. Utnytt eksperter fra pålitelige partnere for å møte AI-spesifikke sikkerhetsbehov og bro til interne kunnskapsgap. Til slutt, balanser innovasjon med forsiktighet ved å deployere AI på en måte som både utnytter fordeler og håndterer potensielle risiko effektivt. Med riktig forberedelse kan organisasjoner trygt omfavne AI uten å kompromittere sikkerheten.

Hvordan påvirker den nylige amerikanske executive ordren om AI-sikkerhet og EU AI-loven HiddenLayers strategier og produkttilbud?

Nyere reguleringer som EU AI-loven understreker den voksende betoningen på ansvarlig AI-utvikling. I HiddenLayer har vi proaktivt harmonisert våre løsninger for å støtte overholdelse av disse utviklende standardene. Våre verktøy muliggjør at organisasjoner kan demonstrere overholdelse av AI-sikkerhetskrav gjennom omfattende overvåking og rapportering.

Vi samarbeider også aktivt med reguleringer for å forme bransjestandarder og møte de unike risikoene forbundet med AI. Ved å ligge foran reguleringstrendene, sikrer vi at våre kunder kan innovere ansvarlig og forbli i overensstemmelse i et stadig mer komplekst landskap.

Hva er de største gapene i dagens AI-sikkerhetslandskap som må håndteres med største hast, og hvordan planlegger HiddenLayer å møte disse?

AI-sikkerhetslandskapet møter to kritiske gap. Først og fremst er AI-modeller verdifulle aktiva som må beskyttes mot tyveri, reversering og manipulering. HiddenLayer leder anstrengelsene for å sikre modeller mot disse truslene gjennom innovative løsninger. For det andre er tradisjonelle sikkerhetsverktøy ofte dårlig utrustede for å møte AI-spesifikke sårbarheter, og skaper et behov for spesialiserte trusseldeteksjonskapasiteter.

For å møte disse utfordringene, kombinerer HiddenLayer banebrytende forskning med kontinuerlig produktutvikling og markedspedagogikk. Ved å fokusere på modellbeskyttelse og tilpasset trusseldeteksjon, har vi som mål å gi organisasjoner de verktøyene de trenger for å deployere AI på en trygg og ansvarlig måte.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer, bør besøke HiddenLayer.