David Matalon, CEO și fondator al Venn – Seria de interviuri

David Matalon, CEO și fondator al Venn, este un antreprenor serial cu o lungă experiență în construirea de platforme tehnologice de întreprindere securizate, având anterior condus OS33 – un lider în spații de lucru securizate pentru firme financiare – și External IT, un pionier în servicii de IT găzduite. Cu Venn, el se concentrează pe redefinirea securității muncii la distanță, permițând organizațiilor să adopte modele de “aducere a dispozitivului propriu” (BYOD) fără a sacrifica conformitatea sau controlul, folosind experiența sa profundă în infrastructura cloud, securitatea punctelor de extremitate și industrii reglementate pentru a aborda provocările în creștere ale forțelor de muncă distribuite.

Venn este o platformă de securitate cibernetică și muncă la distanță, concepută pentru a securiza datele companiei pe dispozitive personale și nemanageate prin tehnologia sa proprietară Blue Border, care creează un mediu securizat și criptat pe computerul unui utilizator, unde aplicațiile și datele de lucru sunt izolate de activitatea personală. În contrast cu infrastructura tradițională de birou virtual, Venn permite aplicațiilor să ruleze local cu performanță nativă, impunând în același timp politici stricte de protecție a datelor și conformitate, ajutând organizațiile să reducă costurile IT, să integreze rapid lucrători la distanță și să mențină confidențialitatea prin separarea mediilor corporative și personale pe același dispozitiv.

Ați petrecut mai mult de două decenii construind tehnologie pentru muncă la distanță securizată, de la lansarea Offyx în primele zile ale furnizorilor de servicii de aplicații până la fondarea OS33 și acum Venn. Care sunt lecțiile din companiile anterioare care v-au condus la construirea Venn, și cum au aceste experiențe modelat ideea din spatele Blue Border și viziunea dvs. pentru securizarea forțelor de muncă moderne BYOD?

De-a lungul ultimelor două decenii, am avut ocazia să construiesc companii în diferite etape ale evoluției muncii la distanță. La OS33, am petrecut ani întregi livrând medii de muncă la distanță securizate prin infrastructură găzduită care utiliza tehnologie similară cu infrastructura de birou virtual (VDI). În timp ce modelul de securitate a funcționat, am primit constant același feedback de la clienți: experiența de utilizare a aplicațiilor găzduite la distanță a fost adesea lentă, complexă și frustrantă pentru utilizatori.

Acest feedback a fost un punct de cotitură. Găzduirea la distanță a introdus o latență inevitabilă și a necesitat o infrastructură semnificativă, creând complexitate operațională pentru echipele IT. Am început să ne punem o întrebare simplă: ce-ar fi dacă ați putea elimina găzduirea din ecuație în întregime? În loc de a rula munca undeva și de a o transmite utilizatorului, ați putea rula munca în siguranță local pe dispozitivul utilizatorului, protejând în același timp datele corporative?

Această gândire a condus în cele din urmă la Venn și la conceptul din spatele Blue Border. În loc de a forța munca prin găzduire la distanță și virtualizare, am creat un nou model care permite aplicațiilor corporative să ruleze local pe laptopul unui utilizator, menținând datele companiei criptate și protejate. Chiar și pe un laptop personal, munca rămâne izolată și protejată de activitatea personală.

Uneltele de inteligență artificială se răspândesc în întreprinderi mai repede decât politicile pot ține pasul. Din perspectiva dvs., de ce guvernanța a fost încetinită în a ține pasul cu adoptarea IA în cadrul organizațiilor?

Guvernanța a fost încetinită din cauza faptului că tehnologia a devenit un instrument de zi cu zi aproape peste noapte. În ultimii ani de la explozia ChatGPT, angajații au integrat IA în viețile și fluxurile de lucru. Ei nu așteaptă cicluri de aprobare formală IT; ei folosesc deja IA pentru a scrie mai rapid, a analiza informații, a rezuma întâlniri sau a genera cod în secunde. În majoritatea organizațiilor, crearea de politici, revizuirea juridică, validarea securității și implementarea IT au loc pe o perioadă de timp mult mai lentă decât comportamentul utilizatorilor. Această diferență este unde guvernanța IA este în urmă.

Problema mai profundă este că multe organizații încearcă să aplice modelul de control de ieri realității de azi a IA. Guvernanța tradițională a fost construită în jurul aprobării sau blocării unui set cunoscut de aplicații, dar IA este acum încorporată în browsere, platforme SaaS și chiar în sisteme de operare. Guvernanța trebuie să evolueze dincolo de controlul unui set predeterminat de instrumente și să se concentreze pe protejarea datelor, indiferent unde se află, securizând mediul de lucru și definind condițiile în care informațiile sensibile pot fi utilizate în siguranță.

Multe companii încearcă să rezolve problema prin restricționarea sau interzicerea uneltelor de inteligență artificială generativă. De ce credeți că această abordare eşuează în practică, și care sunt riscurile de securitate neintenționate pe care le poate crea?

Interzicerile eşuează pentru că ignoră realitatea modului în care oamenii lucrează. Angajații vor găsi modalități de a utiliza uneltele de IA, indiferent de aprobarea oficială. Acest lucru creează “umbră de IA”, sau utilizarea neautorizată a uneltelor, conturi personale, fluxuri de lucru de copiat și lipit, și interacțiuni bazate pe browser, care pot avea loc în afara supravegherii aprobate. Compania pierde apoi vizibilitatea, punând datele sale sensibile în pericol.

În multe cazuri, politicile restrictive pot crește riscul, în loc să-l reducă. Când angajații nu pot utiliza aceste unelte în siguranță, ei găsesc modalități de a le ocoli. Datele sensibile ale companiei pot ajunge să curgă în unelte pe care echipele IT sau de securitate nu le monitorizează sau nu le controlează. Abordarea mai bună nu este interzicerea în sine, ci facilitarea utilizării în siguranță prin izolare, controlul datelor și stabilirea unor limite clare care să permită companiei să progreseze fără a expune informații critice.

Capacitățile de inteligență artificială sunt din ce în ce mai mult încorporate în aplicațiile de zi cu zi, mai degrabă decât a exista ca unelte separate. Cum schimbă această schimbare modul în care echipele de securitate ar trebui să gândească despre monitorizarea și controlul expunerii datelor?

Această schimbare este semnificativă, deoarece rupe modelul mental vechi al “aplicației cu risc versus aplicației aprobate”. Dacă IA este încorporată în e-mail, CRM, conferințe, editare de documente și căutare, atunci expunerea datelor nu mai este legată de faptul că un utilizator deschide o unealtă de IA separată. Este legată de ce date sunt accesibile în cadrul aplicației, ce context poate vedea IA și dacă acea interacțiune are loc într-un mediu de lucru securizat.

Ca urmare, echipele de securitate trebuie să se concentreze pe protejarea datelor, mai degrabă decât pe blocarea dispozitivului în întregime. Accentul trebuie să fie pe izolarea sesiunilor de lucru, controlul copierii și descărcării acolo unde este cazul, prevenirea scurgerii de date între contexte personale și de afaceri și asigurarea că informațiile sensibile rămân într-un mediu protejat.

Tehnologia Blue Border a Venn izolează aplicațiile și datele de lucru local pe dispozitivul personal al unui utilizator, în loc de a se baza pe infrastructura tradițională de birou virtual. Cum arhitectura aceasta schimbă fundamental modelul de securitate a punctului de extremitate pentru munca la distanță?

Blue Border schimbă fundamental modelul de securitate a punctului de extremitate, mergând dincolo de ideea că securitatea necesită controlul dispozitivului în întregime sau un birou virtualizat. Infrastructura VDI tradițională securizează munca prin găzduirea la distanță și transmisia către utilizator. Blue Border securizează munca direct pe dispozitivul personal al utilizatorului, creând un mediu securizat și controlat de IT, unde aplicațiile rulează local, iar datele companiei rămân izolate și protejate.

Rezultatul este un model de securitate diferit pentru munca la distanță, în care companiile pot impune protecție în jurul muncii în sine, fără a fi nevoie de dispozitive emise de companie sau de a forța utilizatorii să se confrunte cu întârzierea și latența care vine din găzduirea unui birou în cloud.

În ceea ce privește arhitectura de securitate, acest lucru schimbă modelul de la controlul întregului punct de extremitate sau centralizarea protocolului de securitate, la protejarea mediului de lucru în sine, unde se află. Blue Border asigură că datele sensibile nu părăsesc niciodată mediul protejat și local și impune politici în cadrul acestei limite. Previne scurgerea de date către partea personală a dispozitivului. Ca urmare, utilizatorii pot beneficia de performanță de calcul și aplicație nativă și pot utiliza un dispozitiv personal de oriunde din lume, în loc de un dispozitiv emis de companie.

Multe organizații se luptă cu echilibrarea între confidențialitatea angajaților și supravegherea corporativă atunci când lucrătorii utilizează dispozitive personale. Cum pot echipele de securitate proteja datele sensibile fără a crea percepția de supraveghere?

Cheia este să protejați munca, nu activitatea personală. Angajații sunt în mod firesc inconfortabili atunci când măsurile de securitate ar putea extinde în fișierele personale, mesaje, istoric de browser sau aplicații personale. Pe un dispozitiv BYOD, încrederea contează. Dacă compania nu poate explica clar unde începe și unde se termină vizibilitatea, angajații vor presupune cel mai rău.

Un model mai puternic este acela care creează un mediu de lucru distinct pentru activitatea de afaceri și aplică controale de securitate numai în cadrul acestei limite. Acest lucru oferă organizației capacitatea de a proteja datele corporative, în timp ce oferă angajaților încrederea că activitatea lor personală nu este monitorizată sau gestionată. Confidențialitatea și securitatea nu trebuie să concureze, dacă arhitectura este proiectată pentru a le separa curat.

Munca la distanță și echipele bazate pe contractori au făcut mediile BYOD aproape inevitabile. Care sunt cele mai mari riscuri de securitate asociate cu dispozitivele nemanageate în prezent?

Cel mai mare risc este că dispozitivele nemanageate șterg granița dintre activitățile personale și de afaceri. Pe același dispozitiv, un utilizator poate avea aplicații de lucru deschise lângă e-mailul personal, uneltele de IA consumator, aplicațiile de mesagerie, serviciile de partajare a fișierelor și extensiile de browser nedeclarate. Fără un strat de separare securizat, este foarte ușor ca datele sensibile să fie copiate, cache-uite, descărcate, capturate sau expuse prin canale pe care compania nu le controlează. Pentru organizațiile supuse unor reglementări privind securitatea datelor, acesta este un risc enorm.

Agenții de inteligență artificială și fluxurile de lucru automate încep să interacționeze direct cu aplicațiile și datele întreprinderilor. Care sunt noile provocări de securitate pe care le introduc aceste sisteme autonome?

Sistemele autonome introduc o clasă diferită de risc, deoarece nu numai că generează conținut, ci și pot acționa. Agenții de IA conectați la sistemele întreprinderilor pot recupera sau muta date, actualiza înregistrări, declanșa fluxuri de lucru sau comunica extern. Acest lucru extinde semnificativ raza de acțiune a unei greșeli, a unei configurări greșite sau a unei identități compromise, mult dincolo de ceea ce vedem cu asistenții de IA pasivi.

Acest lucru creează, de asemenea, întrebări noi despre acces, încredere și responsabilitate. Ce date are voie să acceseze agentul? În ce condiții poate acționa? Cum este această activitate înregistrată, limitată și revizuită? Echipele IT și de securitate vor trebui să trateze agenții de IA mai mult ca actori digitali privilegiați și mai puțin ca funcții de software. Acest lucru înseamnă aplicarea principiilor precum cel mai mic privilegiu, segmentarea, izolarea sesiunii și auditabilitatea puternică de la început.

Pe măsură ce organizațiile integrează inteligența artificială generativă în uneltele de productivitate, sistemele de suport pentru clienți și fluxurile de lucru interne, care sunt tipurile de expuneri de date sensibile care vă preocupă cel mai mult?

Utilizarea inteligenței artificiale generative în locul de muncă a estompat granița dintre datele personale și cele ale companiei. Angajații accesează adesea unelte externe în timp ce lucrează cu informații ale companiei, ceea ce face foarte ușor ca datele sensibile, cum ar fi înregistrările clienților, documentele interne, codul sursă sau informațiile financiare, să ajungă în medii externe. Când datele corporative curg prin contexte personale sau dispozitive nemanageate, companiile pierd vizibilitatea și controlul asupra unde ajung aceste informații, cum sunt stocate și cine le poate accesa în final. Pe măsură ce IA devine încorporată în fluxurile de lucru de zi cu zi, organizațiile trebuie să abordeze această graniță estompată, asigurându-se că datele companiei rămân protejate chiar și atunci când munca se desfășoară pe dispozitive personale.

Privind spre viitor, cum vedeți evoluția securității punctului de extremitate pe măsură ce fluxurile de lucru bazate pe IA devin mai comune în rândul forțelor de muncă distribuite și la distanță?

Securitatea punctului de extremitate va trebui să devină mult mai adaptabilă, conștientă de context și centrată pe mediu de lucru. În trecut, proiectarea securității punctului de extremitate presupunea un dispozitiv gestionat, un perimetru de birou definit și un set relativ stabil de aplicații de afaceri. Viitorul este distribuit, alimentat de IA și din ce în ce mai autonom. Securitatea trebuie să urmeze munca în sine, indiferent unde are loc, fără a presupune controlul deplin asupra dispozitivului sau blocarea productivității.

Modelul câștigător va fi acela care combină separarea puternică între dispozitiv și date sensibile, controale de acces conștiente de context și o arhitectură care păstrează o graniță clară între munca și activitatea personală. Organizațiile au nevoie de medii în care angajații, contractori și fluxurile de lucru bazate pe IA pot opera productiv, dar în cadrul controlului care protejează datele prin design. Companiile care vor reuși nu vor fi cele care încearcă să încetinească adoptarea IA, ci cele care fac adoptarea în siguranță posibilă la scară.

Mulțumim pentru acest interviu excelent. Citiitorii care doresc să afle mai multe despre Venn pot vizita Venn.