Yoav Regev, CEO og medgrunnlegger av Sentra – Intervju-serie

Yoav Regev, medgrunnlegger og CEO, er en erfaren cybersecurity-ekspert med over 20 års erfaring fra Israels militære etterretning, der han ledet Cyber-avdelingen. Han leder nå Sentra, et selskap som er dedikert til å løse moderne utfordringer i sky- og datasikkerhet.

Sentra er en sky-basert, AI-drevet datasikkerhetsplattform som er designet for å oppdage, klassifisere og overvåke både strukturert og ustrukturert data på tvers av IaaS, PaaS, SaaS og lokale miljøer. Den legger vekt på å holde kundens data innenfor deres egen infrastruktur, samtidig som den implementerer politikk-gjennomføring, anomali-oppdaging, minst-privilegie-tilgang og retningslinjer for å redusere eksponering og sikre sensitive aktiva.

Du tilbrakte over to tiår i Israels elite-enhet 8200, inkludert som leder av Cyber-avdelingen. Hvordan har den erfaringen formet din filosofi når det gjelder datasikkerhet – og hvordan ledet det til å grunnlegge Sentra?

Etter å ha ledet cyber-operasjoner i Unit 8200 i mange år, ble det overveldende klart at alt kommer tilbake til data. Uansett om det var et brudd, et ransomware-angrep eller en cyber-operasjon, var årsaken ofte den samme. Noen visste ikke hvor deres data var, hvem hadde tilgang til det eller hvordan det ble brukt. Vi så gang på gang hvordan mangelen på synlighet og kontroll kunne løse opp hele systemer.

Det ble hos meg, og når jeg begynte å snakke med CISO-er, CIO-er og sikkerhetsledere på tvers av industrier, gjentok de samme kampen. Alle ønsket å flytte raskere, adoptere skyen, utnytte AI, men de kunne ikke fordi de ikke fullstendig forstod deres data. Hva er sensitivt? Hva er utdatert? Hva trenger beskyttelse?

Data er ikke lenger bare en aktivum. Det er avgjørende faktoren mellom et godt selskap og et fantastisk selskap. Men bare hvis du kan kontrollere det. Sentra ble bygget for å gi organisasjonene den klarheten og kontrollen de trenger for å faktisk utnytte deres data. For å innovere med tillit, må du kjenne din data, forstå dens kontekst og beskytte den på alle måter.

Hva er de spesifikke utfordringene eller mønsterne du så i militære cyber-operasjoner som nå spiller ut i bedriftens AI- og datasikkerhetsrom?

I militæret avhengig suksess av hastighet. Du måtte flytte raskere enn motparten. Det krevde konstant kartlegging, kontinuerlig vurdering og evnen til å handle før noe ble en krise.

I bedriftene er innsatsene forskjellige, men utfordringen er lik. Organisasjoner ønsker å flytte raskt, spesielt med AI-utviklingens tempo. De skyver mer og mer data til kanten for å mata modeller, ta beslutninger og tilpasse opplevelser. Men den akselerasjonen kommer med risiko.

Tenker på Formel 1-racing. Alle fokuserer på hvor raskt bilen kan gå, men det er bremse-systemet som virkelig vinner løp. Hastighet uten kontroll er bare farlig. Med AI er kontrollene like viktige som evnene. Hvis du vil gå raskere, må du vite hvordan du kontrollerer ved design, styring og stopper når det er nødvendig. Det betyr å forstå din data før den kommer inn i systemet, ikke etter at noe går galt.

Hvorfor er tradisjonelle sikkerhetsverktøy ikke lenger tilstrekkelige i AI-æraen? Hva gjør sikring av AI-drevne arbeidsflyter og generative modeller fundamentalt forskjellig?

Tradisjonelle sikkerhetsverktøy var aldri designet for autonome systemer som AI. Disse verktøyene ble bygget for miljøer hvor mennesker gjennomgikk beslutninger og håndterte tilgang med klare perimetre.

AI fungerer ikke på den måten. Det prosesserer enorme volumer av data og tar beslutninger uavhengig. Øyeblikket dataene blir matet inn, begynner muligheten for tilsyn å forsvinne. Dette er hva gjør det så fundamentalt forskjellig og farlig hvis det ikke håndteres riktig.

Med generativ AI, får du ikke en andre sjansen. Når dataene er inn, er det nesten umulig å trekke dem tilbake eller gjennomgå hva som skjedde med dem. Derfor er synlighet, klassifisering og tilgangskontroll før innmatingspunktet absolutt kritisk. AI er ikke bare et beregningsproblem. Det er et dataproblem i kjernen.

Ditt platform bruker AI-drevet klassifisering med over 95% nøyaktighet på petabyte-skala. Hva er under panseret – hvordan kombinerer dere AI-modeller med sikkerhetslogikk for å levere den presisjonen?

Vi designet Sentra for å operere fullstendig innenfor kundens miljø. Vi flytter ikke data utenfor. Vi deler det ikke. Det er en grunnleggende prinsipp. Alt forbli under kundens kontroll, og vår plattform tilpasser seg det kravet uten kompromiss.

Under panseret bruker vi en kombinasjon av AI, LLM-teknikker og proprietær sikkerhetslogikk for å klassifisere data basert på dens kontekst, ikke bare metadata. Det betyr at selv om et sensitivt datapunkt er begravd i en ustrukturert fil, kan våre modeller fortsatt identifisere det og fortelle deg dens formål. Og fordi vi gjør dette uten å noen gang fjerne data fra dens kilde, opprettholder vi personvern og retningslinjer på alle trinn.

Dette tilnærmingen gir kundene det beste av begge verdener: presisjon og tillit. Vi er i stand til å automatisere dataforståelse og beslutningstaking med en høy grad av nøyaktighet, og vi gjør det uten å ofre sikkerhet eller eksponere deres mest verdifulle aktivum – deres data.

Skygge-data og multi-sky-sprell øker raskt. Hva er de største blinde flekkene bedriftene har når det gjelder datasynlighet – og hvordan hjelper Sentra med å lukke disse gapene?

Det største gapet er synlighet. Mange selskaper tror de vet hvor deres sensitive data er, men de ser bare deler av bildet. AI-verktøy, sky-migrering og SaaS-plattformer genererer massive volumer av data som ofte er utenfor formal kontroll. Dette er hva vi kaller skygge-data.

Skygge-data er nettopp hva angripere går etter. Det er sensitivt, utildekket og usynlig for de fleste verktøy. Sentra løser dette ved å gi organisasjonene en fullstendig, sanntids-kart over deres data – på tvers av sky, SaaS, lokale og AI-systemer. Vi klassifiserer den data etter sensitivitet og hjelper sikkerhetsteamene prioritere hvor risiko bor, hvordan de kan fikse det og hvordan de kan forbli i samsvar.

Du bringer en unik tverrnasjonal perspektiv fra ditt arbeid med internasjonale partnere. Hvordan påvirker globale datasystemer og reguleringer Sentras plattform-strategi?

Arbeidet med internasjonale partnere gjorde det klart at samsvar ikke bare er en avkryssingsboks. Det er en grunnleggende funksjon av tillit. Forskjellige land har forskjellige regler, men det ene de alle krever er kontroll. Du må kontrollere hvor din data er og hvem som bruker den.

Sentra ble designet for å møte disse kravene. Vi støtter reguleringer som GDPR, HIPAA, CCPA og den nye bølgen av AI-relaterte lover. Vi gir kundene verktøyene til å demonstrere samsvar og gjennomføre politikk. Vi gjør det på tvers av grenser og systemer.

Du understreker ofte offensive sikkerhetsstrategier over reaktive. Hvordan viser den holdningen seg i produktet – og hvorfor er det kritisk i dagens AI-trussel-landskap?

Sentra ble bygget på en proaktiv sikkerhetsfilosofi. Vi tror ikke organisasjoner bør vente på hendelser å skje. I stedet hjelper vi dem oppdage sensitive data uansett hvor den bor, overvåke for anomalier i nærmeste sanntid og reagere umiddelbart når risiko blir oppdaget.

Vår plattform skanner kontinuerlig miljøer, klassifiserer sensitive opplysninger og integrerer med sikkerhetsverktøy for å initiere retting automatisk. Det er den fremadrettede tilnærmingen av å handle før en motpart gjør det som definerer offensiv sikkerhet. Og i en AI-drevet verden er den proaktive tilnærmingen ikke lenger valgfri.

Sentra integrerer på tvers av IaaS, PaaS, SaaS og sogar AI-kopiloter. Hva er de mest overraskende eller risikable atferdene du har sett oppstå i disse miljøene nylig?

Agens AI introduserer alvorlige nye risikoer. Det kan tillate systemer å aksessere, prosessere eller dele sensitive data med liten eller ingen tilsyn, noe som legger til en kompleksitet for sikkerhetsteam.

LLM-er kan avsløre sensitive opplysninger når de blir bedt om å sammenfatte interne innhold, eller når de brukes på måter som omgår eksisterende datasikkerhetsprotokoller og tilgangs kontroll. Uten riktige retningslinjer kan disse verktøyene bli en uforvollent vector for data-lekkasje eller uegnet åpenbaring.

Med den raske økningen av generativ AI i bedriftene, hva er en sikkerhetsmyte du ønsker å avsløre – og en kritisk advarsel du ønsker at flere ledere skulle ta alvorlig?

En av de største mytene jeg hører er at AI-systemer er noenlunde sikre av seg selv og at deres kompleksitet gjør dem vanskeligere å bryte inn i. Men i datasikkerhet er kompleksitet ofte fienden. Jo mer intrikat systemet er, jo flere muligheter er det for misforståelser, blinde flekker eller eksessive tillatelser.

Realiteten er at AI-systemer, og spesielt de som har tilgang til sensitive data, kan bli store eksponeringspunkter hvis de ikke styres ordentlig.

En kritisk advarsel jeg ville dele med enhver leder er denne: behandle ikke AI-systemer som sorte bokser. Gjennomfør minst-privilegie fra dag én. Disse modellene bør bare tillates å aksessere data de virkelig trenger for å utføre sin funksjon, og ikke mer. Uten den disiplinen kan det bli svært enkelt for sensitive data å bli overeksponert, misbrukt eller lekket. Og fordi AI kan operere uavhengig eller sogar i en rekke, kan disse eksponeringene skalle raskere enn folk innser.

Ser du fremover, hvordan ser du på krysningspunktet mellom AI, datasikkerhet og samsvar utvikle seg de neste 3-5 årene – og hvordan forbereder Sentra seg på den fremtid?

Vi ser allerede den første bølgen av AI-spesifikke reguleringer ta form. Colorado passerte en banebrytende AI-lov som fokuserer på forbrukerbeskyttelse, og i 2025 alene har det blitt introdusert over 700 AI-relaterte lovforslag på tvers av USA. Vi forventer en fortsatt økende momentum globalt, lignende det vi så med GDPR og CCPA. Meldingen er klar: AI-styring er ikke lenger teoretisk, og det blir en samsvar-krav.

For bedriftene betyr dette to ting. Først må de ha dypere innsikt i hvordan AI-systemer samhandler med sensitive data. Og andre må de ha verktøyene til å gjennomføre kontroll på datanivå, der organisasjoner kan mildne risiko før de multipliseres.

Ved Sentra bygger vi for den fremtiden nå. Vår Data Security for AI Agents-løsning gir organisasjonene muligheten til å oppdage AI-verktøy i bruk på tvers av deres miljøer, kartlegge data de aksesserer, klassifisere den data etter sensitivitet og overvåke utganger for å forhindre lekkasje eller misbruk.

Vi vil fortsette å utvide disse evnene samtidig som vi doblet ned på våre grunnleggende styrker: omfattende data-oppdagelse, nøyaktig klassifisering og proaktiv risikomildring. AI bringer massivt potensial, men det må adopteres trygt og ansvarlig. Det er resultatet vi hjelper kundene å oppnå.

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