Ameesh Divatia, współzałożyciel i CEO Baffle – Seria wywiadów

Ameesh Divatia jest współzałożycielem i CEO Baffle, firmy skupiającej się na integrowaniu bezpieczeństwa danych we wszystkie aspekty potoku danych, aby uprościć ochronę danych w chmurze i zminimalizować wpływ naruszeń danych.

Jego platforma oferuje rozwiązanie bez kodowania, łatwe w wdrożeniu, które zabezpiecza wrażliwe dane bez wpływu na wydajność lub wymagania zmian w aplikacjach. Technologia Baffle jest kompatybilna z głównymi dostawcami chmury, takimi jak AWS, Azure, IBM i GCP. Świadcząc usługi dla szerokiej gamy klientów, od firm z listy Fortune 25 po małe i średnie przedsiębiorstwa, Baffle chroni ponad 100 miliardów rekordów na całym świecie, współpracując z integratorami systemów w celu efektywnego wdrożenia.

Czym skłoniło Cię do współzałożenia Baffle, Inc., i jak Twoje poprzednie doświadczenia przedsiębiorcze ukształtowały Twój podejście na wczesnych etapach rozwoju firmy?

Po wyjściu mojej poprzedniej firmy zdecydowałem się na potrzebny odpoczynek, aby naładować baterie i pomyśleć, co naprawdę chcę robić dalej. Zawsze lubiłem budować firmy, więc zacząłem rozmawiać z moim przyjacielem z wczesnej fazy VC, a on przedstawił mnie Priyadarshanowi “PD” Kolte, który miał zostać moim współzałożycielem. Zadał nam on interesujące pytanie, zamaskowane jako wyzwanie: “Jak uzyskać wartość z danych, jednocześnie chroniąc je?” To wyzwanie mnie zaangażowało – rozwiązywanie trudnych problemów to to, dla czego żyję. Była oczywista luka w ochronie danych, szczególnie wokół uproszczenia szyfrowania i ochrony danych “w użyciu”. Dziewięć lat później jesteśmy tutaj, odpowiadając na to pytanie za pomocą Baffle.

Jak firmy mogą zapewnić, że ich dane pozostaną bezpieczne, jednocześnie wykorzystując korzyści z technologii AI?

To jest pytanie, które każda firma zajmująca się AI powinna się zadawać. Bezpieczeństwo i innowacje często wydają się dwiema przeciwstawnymi siłami, ale nie muszą być. Kluczem jest przełomowa innowacja zwana Privacy Enhanced Computation (PEC), która zaczyna się od szyfrowania – utrzymywania danych zabezpieczonych w spoczynku, w transporcie i podczas użytkowania. Szyfrując wrażliwe dane przed tym, jak trafiają one do modeli AI, a następnie używając PEC do ich przetwarzania, można nadal uzyskać niezbędne informacje bez narażania bezpieczeństwa. Chodzi o pozostanie na czele gry, aktualizowanie protokołów bezpieczeństwa i wykorzystywanie narzędzi takich jak Baffle, aby ograniczyć ryzyko. Nie musisz poświęcać innowacji dla bezpieczeństwa.

Czy możesz wyjaśnić specyficzną rolę szyfrowania w ochronie danych i modeli wygenerowanych przez AI? Jak różni się to od tradycyjnych metod ochrony danych?

Szyfrowanie danych AI jest jak owinięcie Twojego najcenniejszego aktywa w folię bąbelkową – niezależnie od tego, jak bardzo jest ono rzucone, pozostaje chronione. Myśl o tym jak o zamykaniu danych, gdy ich używasz. Tradycyjne metody koncentrują się na zabezpieczaniu danych, gdy nie są one używane (w spoczynku) lub gdy są przenoszone (w transporcie). Ale z AI dodajemy nową warstwę złożoności, ponieważ dane muszą pozostać zaszyfrowane nawet wtedy, gdy są przetwarzane przez modele. Baffle koncentruje się na ochronie “danych w użyciu”, zapewniając, że wydajność nie zostanie naruszona, a bezpieczeństwo nie zostanie poświęcone.

Baffle niedawno uruchomił rozwiązanie ochrony danych specjalnie dla projektów GenAI. Czy możesz podzielić się więcej szczegółami na temat tego, jak to rozwiązanie działa i co je wyróżnia na rynku?

Nasze rozwiązanie GenAI polega na tym, aby szyfrowanie było proste i wydajne, nawet podczas pracy z AI. Łączy się z istniejącą infrastrukturą AI, chroniąc dane podczas ich pobierania. Następuje to za pomocą funkcji znanej jako szyfrowanie zapytań, które przetwarza dane bez ujawniania ich. Co najważniejsze, nie musisz niczego zmieniać w swojej infrastrukturze AI – nie ma potrzeby przepisywania kodu, nie ma problemów. Po prostu podłącz i idź. Skoncentrowaliśmy się na łatwości użycia i upewniliśmy się, że bezpieczeństwo nie stoi na przeszkodzie innowacji, dlatego klienci uważają to rozwiązanie za bardzo atrakcyjne.

Twoja platforma podkreśla “bez zmian w kodzie” przy wdrażaniu ochrony danych. Jakie korzyści płyną z tego podejścia dla firm, szczególnie tych z dużymi, złożonymi potokami danych?

Nikt nie chce złamać czegoś, co już działa. Z naszym podejściem “bez kodu” firmy nie muszą rozmontowywać swoich istniejących aplikacji lub przenośników danych, aby dodać szyfrowanie. Jest to ogromna korzyść dla dużych organizacji z złożonymi potokami danych, ponieważ oznacza to, że mogą one wzmocnić bezpieczeństwo bez ryzykowania zakłóceń. Jest to szybsze, łatwiejsze i usuwa wiele bólów głowy, które zwykle pojawiają się przy integrowaniu nowej technologii.

Jak szyfrowanie zapytań Baffle różni się od innych metod szyfrowania, i jakie korzyści oferuje firmom zajmującym się dużymi analizami danych?

Szyfrowanie zapytań jest naszym sekretem. W przeciwieństwie do tradycyjnego szyfrowania, które wymaga odszyfrowania danych w magazynie przed analizą (i tym samym narażeniem ich), pozwalamy na wykonywanie zapytań na samych zaszyfrowanych danych. Jest to jak mieć ciasto i je zjeść – otrzymujesz informacje, nie narażając bezpieczeństwa. Jest to przełom, szczególnie dla firm zajmujących się ogromnymi ilościami wrażliwych danych, takich jak w finansach lub ochronie zdrowia, gdzie zgodność jest niezbywalna.

Ochrona danych w użyciu jest krytyczną funkcją platformy Baffle. Czy możesz wyjaśnić, jak to działa i dlaczego jest to niezwykle ważne dla firm, szczególnie w kontekście GDPR i innych przepisów o ochronie danych?

Gdy dane są w użyciu – przetwarzane przez systemy – są one zwykle najbardziej narażone. Dlatego ochrona ich w czasie rzeczywistym jest krytyczna, szczególnie z regulacjami takimi jak GDPR, które wymagają postawy znanej jako “ochrona danych przez design”. Nasza platforma zapewnia, że nawet gdy dane są przetwarzane, nadal są one zaszyfrowane. To podejście eliminuje to ryzykowne okno narażenia, w którym często zdarzają się naruszenia danych, pomagając firmom pozostać zgodnymi i bezpiecznymi.

Jak główne wyzwania w zabezpieczaniu modeli AI przed atakami przeciwników, i jak Baffle rozwiązuje te wyzwania?

Modele AI stają się coraz bardziej inteligentne, ale także i atakujący. Ataki przeciwników – gdzie złe osoby próbują manipulować danymi, które wpływają na dane wyjściowe modelu AI – są coraz większym problemem. Rozwiązujemy to, koncentrując się na stronie danych. Szyfrując dane, na których opierają się modele AI, utrudniamy każdemu możliwość ingerencji w integralność modelu. Jest to jak dać modelowi AI zabezpieczoną skrzynkę z danymi – nikt nie dostanie się do niej bez klucza.

Czy możesz omówić znaczenie kontroli dostępu opartej na rolach (RBAC) w nowoczesnych strategiach ochrony danych, szczególnie dla organizacji korzystających ze środowisk chmury wielodostępnej?

W środowiskach chmury wielodostępnej RBAC jest niezwykle ważne. Wyobraź sobie, że masz wielu ludzi, którzy dzielą tę samą infrastrukturę chmury. Bez RBAC jest to jak dać wszystkim dostęp do całego budynku zamiast tylko do ich biura. Nasza platforma integruje RBAC, aby tylko upoważnione osoby, w oparciu o ich indywidualną rolę lub poświadczenia, mogły uzyskać dostęp do wrażliwych danych, utrzymując wszystko zamknięte i zmniejszając ryzyko naruszeń.

Baffle doświadczył znacznego wzrostu w ostatnich latach, a wasze przychody podwajały się w ciągu ostatniego roku. Czym przypisujesz ten wzrost, i jak planujesz kontynuować tę tendencję?

Jedziemy na fali popytu, ponieważ zbudowaliśmy odpowiednie rozwiązanie dla odpowiedniego problemu. Nasz wzrost wynika z jednego – rozwiązujemy problem, z którym boryka się każda firma – ochronę danych. Wzrastające zagrożenia cybernetyczne i coraz surowsze regulacje powodują, że firmy zwracają się do nas w poszukiwaniu rozwiązań, które działają bez spowalniania ich. Nasz focus na szyfrowaniu zapytań i łatwości użycia jest dużym powodem tego wzrostu. W przyszłości planujemy dalej pchać granice innowacji, rozszerzać nasze produkty i budować silne partnerstwa, które wprowadzą nas na nowe rynki.

Dziękujemy za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić Baffle.