Aditya K Sood, VP de Engenharia de Segurança e Estratégia de IA, Aryaka – Série de Entrevistas

Aditya K Sood (Ph.D) é o VP de Engenharia de Segurança e Estratégia de IA na Aryaka. Com mais de 16 anos de experiência, ele fornece liderança estratégica em segurança da informação, abrangendo produtos e infraestrutura. Dr. Sood está interessado em Inteligência Artificial (IA), segurança de nuvem, automação e análise de malware, segurança de aplicativos e design de software seguro. Ele é autor de vários artigos para revistas e jornais, incluindo IEEE, Elsevier, Crosstalk, ISACA, Virus Bulletin e Usenix.

Aryaka fornece soluções de rede e segurança, oferecendo Unified SASE como um Serviço. A solução é projetada para combinar desempenho, agilidade, segurança e simplicidade. A Aryaka apoia os clientes em várias etapas de sua jornada de acesso de rede seguro, ajudando-os a modernizar, otimizar e transformar seus ambientes de rede e segurança.

Pode nos contar mais sobre sua jornada em segurança cibernética e IA e como isso o levou ao seu papel atual na Aryaka?

Minha jornada em segurança cibernética e IA começou com uma fascinação pelo potencial da tecnologia para resolver problemas complexos. No início de minha carreira, eu me concentrei em segurança cibernética, inteligência de ameaças e engenharia de segurança, o que me deu uma base sólida para entender como os sistemas interagem e onde podem estar as vulnerabilidades. Essa exposição me levou naturalmente a mergulhar mais fundo em segurança cibernética, onde eu reconheci a importância crítica de proteger dados e redes em um mundo cada vez mais interconectado. À medida que as tecnologias de IA surgiram, eu vi seu imenso potencial para transformar a segurança cibernética – desde a detecção de ameaças automatizada até a análise preditiva.

Me juntar à Aryaka como VP de Engenharia de Segurança e Estratégia de IA foi um ajuste perfeito devido à sua liderança em Unified SASE como um Serviço, soluções de WAN baseadas em nuvem e foco em inovação. Meu papel me permite sintetizar minha paixão por segurança cibernética e IA para abordar desafios modernos, como trabalho híbrido seguro, otimização de SD-WAN e gerenciamento de ameaças em tempo real. A convergência de IA e segurança cibernética da Aryaka empodera as organizações a permanecer à frente das ameaças, enquanto entrega um desempenho de rede excepcional, e estou animado em fazer parte dessa missão.

Como um líder de pensamento em segurança cibernética, como você vê a IA redesenhando o cenário de segurança nos próximos anos?

 A IA está à beira de transformar o cenário de segurança cibernética, aliviando-nos da carga de tarefas rotineiras e permitindo-nos nos concentrar em desafios mais complexos. Sua capacidade de analisar vastos conjuntos de dados em tempo real permite que os sistemas de segurança identifiquem anomalias, padrões e ameaças emergentes a um ritmo que supera as capacidades humanas. Os modelos de IA/ML continuam a evoluir, aprimorando sua precisão na detecção e circunvenção dos impactos de ameaças persistentes avançadas (APTs) e vulnerabilidades de dia zero. Além disso, a IA está prestes a revolucionar a resposta a incidentes (IR) ao automatizar tarefas repetitivas e sensíveis ao tempo, como isolar sistemas comprometidos ou bloquear atividades maliciosas, reduzindo significativamente os tempos de resposta e mitigando danos potenciais. Adicionalmente, a IA ajudará a preencher a lacuna de habilidades em segurança cibernética, automatizando tarefas rotineiras e aprimorando a tomada de decisões humanas, permitindo que as equipes de segurança se concentrem em desafios mais complexos.

No entanto, os adversários rapidamente exploram as mesmas capacidades que tornam a IA uma ferramenta defensiva poderosa. Os cibercriminosos estão cada vez mais usando a IA para desenvolver ameaças mais sofisticadas, como ataques de phishing de deepfakes, engenharia social adaptativa e malware impulsionado por IA. Essa tendência levará a uma “corrida armamentista de IA”, na qual as organizações devem inovar continuamente para superar essas ameaças em evolução.

Quais são os principais desafios de rede que as empresas enfrentam ao implantar aplicações de IA, e por que você acredita que essas questões estão se tornando mais críticas?

À medida que as empresas aventuram-se em aplicações de IA, elas enfrentam desafios de rede urgentes. A natureza exigente das cargas de trabalho de IA, que envolvem transferir e processar conjuntos de dados massivos em tempo real, especialmente para tarefas de processamento e aprendizado, cria uma necessidade imediata de largura de banda alta e latência ultra-baixa. Por exemplo, aplicações de IA em tempo real, como sistemas autônomos ou análise preditiva, dependem do processamento instantâneo de dados, onde mesmo os menores atrasos podem interromper os resultados. Essas demandas frequentemente ultrapassam as capacidades das infraestruturas de rede tradicionais, levando a gargalos de desempenho frequentes.

A escalabilidade é um desafio crítico nas implantações de IA. A natureza dinâmica e imprevisível das cargas de trabalho de IA exige redes que possam adaptar-se rapidamente às mudanças nas necessidades de recursos. As empresas que implantam IA em ambientes híbridos ou multi-nuvem enfrentam complexidade adicional, pois os dados e as cargas de trabalho são distribuídos por locais diversos. A necessidade de transferência de dados sem interrupções e escalabilidade nessas ambientes é evidente, mas a complexidade de alcançar isso sem soluções de rede avançadas também é aparente. A confiabilidade também é fundamental – os sistemas de IA frequentemente suportam tarefas críticas, e mesmo pequenos tempos de inatividade ou perda de dados podem levar a interrupções significativas ou saídas de IA defeituosas.

A segurança e a integridade dos dados complicam ainda mais as implantações de IA. Os modelos de IA dependem de grandes volumes de dados sensíveis para treinamento e inferência, tornando a transferência de dados segura e a proteção contra violações ou manipulação uma prioridade máxima. Esse desafio é particularmente agudo em setores com requisitos de conformidade estritos, como saúde e finanças, onde as organizações precisam atender a obrigações regulamentares, além das necessidades de desempenho.

À medida que as empresas adotam cada vez mais a IA, esses desafios de rede estão se tornando mais críticos, sublinhando a necessidade de soluções de rede avançadas e prontas para IA que ofereçam largura de banda alta, baixa latência, escalabilidade e segurança robusta.

Como a plataforma da Aryaka aborda as demandas aumentadas de largura de banda e desempenho das cargas de trabalho de IA, especialmente no gerenciamento da tensão causada pelo movimento de dados e a necessidade de tomada de decisões rápidas?

A Aryaka, com sua gestão de rede inteligente, flexível e otimizada, está singularmente equipada para abordar as demandas aumentadas de largura de banda e desempenho das cargas de trabalho de IA. O movimento de grandes conjuntos de dados entre locais distribuídos, como dispositivos de borda, centros de dados e ambientes de nuvem, frequentemente estressa significativamente as redes tradicionais. A solução da Aryaka fornece alívio, direcionando o tráfego por caminhos mais eficientes e disponíveis, utilizando várias opções de conectividade para otimizar a largura de banda e reduzir a latência.

Uma das principais vantagens da solução da Aryaka é sua capacidade de priorizar tráfego crítico relacionado à IA por meio de roteamento baseado em aplicativos. Ao identificar e priorizar cargas de trabalho sensíveis à latência, como análise de dados em tempo real ou inferência de modelos de aprendizado de máquina, a Aryaka garante que as aplicações de IA recebam os recursos de rede necessários para a tomada de decisões rápidas. Além disso, a solução da Aryaka suporta alocação dinâmica de largura de banda, permitindo que as empresas escalonem recursos com confiança para cima ou para baixo com base nas demandas das cargas de trabalho de IA, prevenindo gargalos e garantindo desempenho consistente, mesmo durante o uso de pico.

Além disso, a plataforma da Aryaka fornece capacidades de monitoramento e análise proativas, oferecendo visibilidade no desempenho da rede e no comportamento das cargas de trabalho de IA. Essa abordagem proativa permite que as empresas identifiquem e resolvam problemas de desempenho antes que afetem a operação dos sistemas de IA, garantindo operação ininterrupta. Combinada com recursos de segurança avançados, como CASB, SWG, FWaaS, criptografia de ponta a ponta, ZTNA e outros, as plataformas da Aryaka protegem a integridade dos dados de IA.

Como a adoção de IA introduz novas vulnerabilidades ou superfícies de ataque dentro das redes empresariais?

A adoção de IA introduz novas vulnerabilidades e superfícies de ataque dentro das redes empresariais devido às maneiras únicas pelas quais os sistemas de IA operam e interagem com os dados. Um risco significativo vem dos vastos volumes de dados sensíveis que os sistemas de IA exigem para treinamento e inferência. Se esses dados forem interceptados, manipulados ou roubados durante a transferência ou armazenamento, podem levar a violações, corrupção de modelos ou violações de conformidade. Adicionalmente, os algoritmos de IA são suscetíveis a ataques adversários, onde atores mal-intencionados introduzem entradas cuidadosamente elaboradas (por exemplo, imagens ou dados alterados) projetadas para enganar os sistemas de IA, levando a decisões incorretas. Esses ataques podem comprometer aplicações críticas, como detecção de fraude ou sistemas autônomos, resultando em danos operacionais ou de reputação graves. A adoção de IA também introduz riscos relacionados à automação e tomada de decisões. Atores mal-intencionados podem explorar sistemas de tomada de decisões automatizados, alimentando-os com dados falsos, levando a resultados não intencionais ou interrupções operacionais. Por exemplo, atacantes poderiam manipular fluxos de dados usados por sistemas de monitoramento impulsionados por IA, mascarando uma violação de segurança ou gerando alarmes falsos para desviar a atenção.

Outro desafio surge da complexidade e natureza distribuída das cargas de trabalho de IA. Os sistemas de IA frequentemente envolvem componentes interconectados em dispositivos de borda, plataformas de nuvem e infraestrutura. Essa teia intricada de interconexões expande significativamente a superfície de ataque, pois cada elemento e caminho de comunicação representa um ponto de entrada potencial para atacantes. Comprometer um dispositivo de borda, por exemplo, poderia permitir o movimento lateral pela rede ou fornecer um caminho para manipular os dados sendo processados ou transmitidos para sistemas de IA centralizados. Além disso, APIs não seguras, frequentemente usadas para integrar aplicações de IA, podem expor vulnerabilidades se não forem adequadamente protegidas.

À medida que as empresas dependem cada vez mais da IA para funções críticas, as consequências potenciais dessas vulnerabilidades se tornam mais graves, sublinhando a necessidade urgente de medidas de segurança robustas. As organizações devem agir rapidamente para abordar esses desafios, como treinamento adversário para modelos de IA, proteção de pipelines de dados e adoção de arquiteturas de confiança zero para proteger ambientes impulsionados por IA.

Quais estratégias ou tecnologias a Aryaka está implementando para abordar esses riscos de segurança específicos da IA?

A plataforma da Aryaka usa criptografia de ponta a ponta para dados em trânsito e em repouso para proteger os vastos volumes de dados sensíveis que os sistemas de IA dependem. Essas medidas protegem os pipelines de dados de IA, impedindo a interceptação ou manipulação durante a transferência entre dispositivos de borda, centros de dados e serviços de nuvem. O roteamento de tráfego dinâmico melhora ainda mais a segurança e o desempenho, direcionando o tráfego de IA por caminhos seguros e eficientes, enquanto prioriza cargas de trabalho críticas para minimizar a latência e garantir tomada de decisões confiável.

A solução AI Observe da Aryaka monitora o tráfego de rede analisando logs para atividades suspeitas. A visibilidade centralizada e as análises fornecidas pela Aryaka permitem que as organizações monitorem a segurança e o desempenho das cargas de trabalho de IA, identificando proativamente ações mal-intencionadas e comportamentos de risco associados a usuários finais, incluindo servidores e hosts críticos. O AI Observe utiliza algoritmos de IA/ML para disparar notificações de incidentes de segurança com base na gravidade calculada usando vários parâmetros e variáveis para tomada de decisões.

A solução AI>Secure inline da Aryaka, que será lançada na segunda metade de 2025, permitirá que as organizações dissecem o tráfego entre os pontos de extremidade dos serviços de IA (ChatGPT, Gemini, copilot, etc.) e os usuários finais para descobrir ataques, como injeções de prompts, vazamento de informações e abuso de guardrails. Além disso, políticas estritas podem ser aplicadas para restringir a comunicação com serviços e aplicativos de IA não aprovados e sancionados. Além disso, a Aryaka aborda os riscos de segurança específicos da IA implementando estratégias avançadas que combinam medidas de rede e segurança robustas. Uma abordagem crítica é a adoção do Accesso de Rede de Confiança Zero (ZTNA), que impõe controles de acesso baseados em identidade para todos os usuários, dispositivos e aplicações que tentam interagir com as cargas de trabalho de IA. É essencial em ambientes de IA distribuídos, onde as cargas de trabalho abrangem dispositivos de borda, plataformas de nuvem e infraestrutura local, tornando-os vulneráveis a acessos não autorizados e movimento lateral por atacantes.

Ao empregar essas medidas abrangentes, a Aryaka ajuda as empresas a proteger seus ambientes de IA contra riscos em evolução, enquanto permite a implantação escalável e eficiente de IA.

Pode compartilhar exemplos de como a IA está sendo usada tanto para melhorar a segurança quanto como uma ferramenta para possíveis comprometimentos de rede?

A IA desempenha um papel crucial na segurança cibernética. É uma ferramenta robusta para melhorar a segurança da rede e um recurso que os adversários podem explorar para ataques sofisticados. Reconhecer essas aplicações sublinha o potencial transformador da IA no cenário de segurança cibernética e nos permite navegar os riscos que ela introduz.

A IA está revolucionando a segurança de rede por meio da detecção e prevenção de ameaças avançadas. Os modelos de IA analisam vastos volumes de tráfego de rede em tempo real, identificando anomalias, comportamentos suspeitos ou indicadores de comprometimento (IOCs) que poderiam passar despercebidos por métodos tradicionais. Por exemplo, sistemas impulsionados por IA podem detectar e mitigar ataques de negação de serviço distribuídos (DDoS) analisando padrões de protocolos de rede e respondendo automaticamente para isolar fontes maliciosas. Além disso, o potencial da IA na análise comportamental é significativo, criando perfis de comportamento de usuário normal para detectar ameaças internas ou comprometimento de contas. Mas sua aplicação mais potente está na análise preditiva, onde os sistemas de IA preveem possíveis vulnerabilidades ou vetores de ataque, permitindo defesas proativas antes que as ameaças se materializem.

Por outro lado, os cibercriminosos estão usando a IA para desenvolver ataques mais sofisticados. O código malicioso impulsionado por IA pode se adaptar para evadir mecanismos de detecção tradicionais, alterando suas características dinamicamente. Os atacantes também usam a IA/ML para melhorar as campanhas de phishing, criando e-mails ou mensagens falsas convincentes personalizados para alvos individuais por meio de raspagem de dados e análise. Uma tendência alarmante é o uso de deepfakes na engenharia social. Áudio ou vídeo gerado por IA pode imitar convincentemente executivos ou indivíduos de confiança para manipular os funcionários a divulgar informações sensíveis ou autorizar transações fraudulentas. Além disso, ataques adversários direcionados a outros sistemas de IA podem introduzir dados manipulados para causar previsões ou decisões incorretas que podem interromper operações críticas que dependem da automação impulsionada por IA.

O uso dual da IA na segurança cibernética sublinha a importância de uma estratégia de segurança proativa e em camadas. Enquanto as organizações devem aproveitar o potencial da IA para melhorar suas defesas, também é crucial permanecer vigilante contra o uso indevido.

Como a solução Unified SASE como um Serviço da Aryaka se destaca das soluções de rede e segurança tradicionais?

A solução Unified SASE como um Serviço da Aryaka é projetada para escalar com o seu negócio. Diferentemente dos sistemas legados que dependem de ferramentas separadas para rede (como MPLS) e segurança (como firewalls e VPNs), o Unified SASE integra essas funções, oferecendo uma solução simples e escalável. Essa convergência simplifica a gestão e fornece políticas de segurança consistentes e desempenho para os usuários, independentemente da localização. Ao aproveitar uma arquitetura baseada em nuvem, o Unified SASE elimina a necessidade de hardware complexo local, reduz custos e permite que os negócios adaptem-se rapidamente a ambientes de trabalho híbridos modernos.

Um dos principais diferenciais da Aryaka é sua capacidade de suportar princípios de Confiança Zero (ZT) em escala. Ela impõe controles de acesso baseados em identidade, verificando continuamente a confiabilidade dos usuários, dispositivos e aplicações antes de conceder acesso a recursos. Combinada com capacidades como Gateways de Web Seguros (SWG), Broker de Acesso à Nuvem de Segurança (CASB), Sistemas de Prevenção de Intrusão (IDPS), Firewalls de Nova Geração (NGFW) e funções de rede, a Aryaka fornece proteção robusta contra ameaças, enquanto protege dados sensíveis em ambientes distribuídos. Sua capacidade de integrar a IA ainda mais aprimora a detecção e resposta a incidentes, garantindo uma mitigação mais rápida e eficaz de incidentes de segurança.

A Aryaka melhora a experiência do usuário e o desempenho. O Unified SASE aproveita a Rede de Área de Rede Definida por Software (SD-WAN) para otimizar o roteamento de tráfego, garantindo conexões de baixa latência e alta velocidade. Isso é particularmente crítico para organizações que adotam aplicações baseadas em nuvem e trabalho remoto. Ao entregar segurança e desempenho a partir de uma plataforma unificada, o Unified SASE minimiza a complexidade, melhora a escalabilidade e garante que as organizações possam atender às demandas dos ambientes de TI dinâmicos e modernos.

Pode explicar como a arquitetura OnePASS da Aryaka suporta as cargas de trabalho de IA, garantindo transmissão de dados segura e eficiente?

A arquitetura OnePASS da Aryaka suporta as cargas de trabalho de IA, integrando conectividade de rede segura e de alto desempenho com recursos de otimização e segurança de dados robustos. As cargas de trabalho de IA frequentemente transmitem grandes volumes de dados entre ambientes distribuídos, como dispositivos de borda, centros de dados e plataformas de nuvem baseadas em IA. O OnePASS garante que esses fluxos de dados sejam eficientes e seguros, aproveitando a espinha dorsal privada global da Aryaka e as capacidades de Accesso de Segurança de Borda (SASE).

A espinha dorsal privada fornece conectividade de baixa latência e alta largura de banda, crítica para as cargas de trabalho de IA que exigem processamento e tomada de decisões em tempo real. Essa rede otimizada evita os gargalos comumente associados às conexões de internet pública. A arquitetura também emprega técnicas avançadas de otimização de WAN, como deduplicação de dados e compressão, para melhorar ainda mais a eficiência e reduzir a carga sobre os recursos de rede. Isso é ideal para conjuntos de dados grandes e atualizações de modelo frequentes associados às operações de IA, instilando confiança no desempenho do sistema.

Do ponto de vista da segurança, a arquitetura OnePASS da Aryaka impõe um quadro de Confiança Zero, garantindo que todos os fluxos de dados sejam autenticados, criptografados e monitorados continuamente. Recursos de segurança integrados, como Gateway de Web Seguro (SWG), Broker de Acesso à Nuvem de Segurança (CASB) e sistemas de prevenção de intrusão (IPS), protegem as cargas de trabalho de IA sensíveis contra ameaças cibernéticas. Além disso, ao permitir a aplicação de políticas baseadas em borda, o OnePASS minimiza a latência, garantindo que os controles de segurança sejam aplicados consistentemente em ambientes distribuídos, proporcionando uma sensação de segurança na vigilância do sistema.

A arquitetura de um único passe da Aryaka incorpora todas as funções de segurança essenciais em uma plataforma unificada. Isso permite a inspeção e processamento do tráfego de rede em tempo real sem a necessidade de vários dispositivos de segurança. A combinação de conectividade segura e de baixa latência com proteção robusta contra ameaças torna a arquitetura OnePASS da Aryaka singularmente adequada para as cargas de trabalho de IA modernas.

Quais tendências você prevê em IA e segurança de rede à medida que nos movemos em direção a 2025 e além?

À medida que olhamos para 2025 e além, a IA desempenhará um papel fundamental na segurança de rede. Os sistemas de detecção de ameaças impulsionados por IA continuarão a evoluir, usando IA/ML para identificar padrões de atividade maliciosa com velocidade e precisão sem precedentes. Esses sistemas excelirão na detecção de vulnerabilidades de dia zero e ataques sofisticados, como ameaças persistentes avançadas (APTs). A IA também impulsionará a automação na resposta a incidentes, o que deve tranquilizar a audiência sobre a eficiência dos sistemas de segurança futuros. Essa automação permitirá que os sistemas de Orquestração, Automação e Resposta à Segurança (SOAR) neutralizem ameaças autonomamente, minimizando os tempos de resposta e reduzindo a carga sobre os analistas humanos. Adicionalmente, à medida que a computação quântica evolui, poderia comprometer os padrões de criptografia existentes na segurança de rede, impulsionando a indústria em direção à criptografia segura contra a computação quântica.

No entanto, a integração crescente da IA na segurança de rede traz desafios. Os cibercriminosos estão utilizando as tecnologias de IA para desenvolver ataques mais avançados, incluindo esquemas de phishing e malware evasivos. Devido aos riscos de modelos tendenciosos ou mal treinados, as vulnerabilidades dos modelos de IA, que se referem a falhas no design ou implementação dos sistemas de IA, provavelmente aumentarão. Isso resultará no aumento de técnicas de manipulação de entrada adversária e envenenamento de dados para explorar os modelos de IA. Além disso, a adoção de IA melhorará a detecção de vulnerabilidades de segurança em bibliotecas e pacotes de software usados nas cadeias de suprimento de software.

Também antecipamos que as ferramentas impulsionadas por IA permitirão uma melhor colaboração entre as ferramentas de segurança, equipes e organizações. As soluções centradas em IA criarão modelos de segurança personalizados, fazendo com que a audiência sinta que suas necessidades de segurança estão sendo atendidas. Esses modelos criarão políticas de segurança personalizadas com base em funções e comportamento do usuário. As nações colaborarão na construção de um quadro global de cibersegurança para tecnologias de IA.

Obrigado pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar Aryaka.