Saryu Nayyar, CEO și fondator al Gurucul – Seria de interviuri

Saryu Nayyar este un expert în securitate cibernetică recunoscut la nivel internațional, autor, vorbitor și membru al Consiliului Tehnologic Forbes. Ea are peste 15 ani de experiență în sectoarele securității informaționale, gestionării identității și accesului, riscului IT și conformității, precum și gestionării riscului de securitate.

Ea a fost numită una dintre femeile antreprenoriale câștigătoare EY în 2017. Ea a deținut funcții de conducere în strategia produselor și serviciilor de securitate la Oracle (ORCL ), Simeio, Sun Microsystems, Vaau (achiziționată de Sun) și Disney. Saryu a petrecut, de asemenea, mai mulți ani în funcții senior în practica de securitate și gestionare a riscurilor tehnologice a Ernst & Young.

Gurucul este o companie de securitate cibernetică care se specializează în securitate bazată pe comportament și analitică de risc. Platforma sa utilizează machine learning, inteligență artificială și big data pentru a detecta amenințări interne, compromiterea conturilor și atacuri avansate în medii hibride. Gurucul este cunoscută pentru platforma sa unificată de securitate și analitică de risc, care integrează SIEM, UEBA (analiza comportamentului utilizatorilor și entităților), XDR și analiza identității pentru a oferi detectare și răspuns la amenințări în timp real. Compania deservește întreprinderi, guverne și furnizori de servicii de securitate gestionată, având ca scop reducerea falselor pozitive și accelerarea remedierii amenințărilor prin automatizare inteligentă.

Ce v-a inspirat să înființați Gurucul în 2010 și ce problemă ați încercat să o rezolvați în peisajul securității cibernetice?

Gurucul a fost fondat pentru a ajuta echipele de operațiuni de securitate și gestionare a riscurilor interne să obțină claritate cu privire la cele mai critice riscuri cibernetice care afectează afacerile lor. De la înființare, am adoptat o abordare bazată pe analiza comportamentului și predicție, în loc de una bazată pe reguli, ceea ce a generat peste 4.000 de modele de machine learning care pun anomaliile utilizatorilor și entităților în context în diverse scenarii de atac și risc. Am construit pe această bază, trecând de la a ajuta mari companii Fortune 50 să rezolve provocările legate de riscurile interne la a ajuta companiile să obțină o claritate radicală cu privire la toate riscurile cibernetice. Acesta este promisiunea platformei noastre unificate și conduse de inteligență artificială, REVEAL. Acum, ne extindem misiunea noastră de inteligență artificială cu o viziune de a livra o platformă de analitică de securitate autodirijată, utilizând machine learning ca fundament, dar și stratificând capacități de inteligență artificială generativă și agențială pe tot ciclul de viață al amenințărilor. Scopul este ca analiștii și inginerii să petreacă mai puțin timp în complexitate și mai mult timp concentrat pe activități semnificative. Permițând mașinilor să amplifice definiția activităților lor zilnice.

Având în vedere experiența dvs. în funcții de conducere la Oracle, Sun Microsystems și Ernst & Young, ce lecții cheie ați adus din aceste experiențe în fondarea Gurucul?

Experiența mea de conducere la Oracle, Sun Microsystems și Ernst & Young mi-a consolidat capacitatea de a rezolva provocări de securitate complexe și mi-a oferit o înțelegere a provocărilor cu care se confruntă CEO-ii și CISO-ii companiilor Fortune 100. În mod colectiv, mi-a permis să obțin un loc în prim-plan la provocările tehnologice și de afaceri cu care se confruntă majoritatea liderilor de securitate și m-a inspirat să construiesc soluții pentru a acoperi aceste lacune.

Cum se diferențiază platforma REVEAL a Gurucul de soluțiile tradiționale SIEM (Managementul Informațiilor și Evenimentelor de Securitate)?

Soluțiile SIEM tradiționale se bazează pe abordări statice și bazate pe reguli, ceea ce duce la false pozitive excesive, costuri crescute și întârzieri în detectarea și răspunsul la amenințări. Platforma noastră REVEAL este complet nativă în cloud și condusă de inteligență artificială, utilizând machine learning avansat, analiza comportamentului și scoruri de risc dinamice pentru a detecta și răspunde la amenințări în timp real. În contrast cu platformele tradiționale, REVEAL se adaptează continuu la amenințările în evoluție și se integrează pe tot parcursul mediilor locale, cloud și hibride pentru o acoperire de securitate cuprinzătoare. Recunoscută ca soluția SIEM cea mai vizionară în Gartner Magic Quadrant pentru trei ani consecutivi, REVEAL redefiniește SIEM-ul condus de inteligență artificială cu o precizie, viteză și vizibilitate fără precedent. Mai mult, SIEM-urile se confruntă cu o problemă de supraîncărcare a datelor. Sunt prea scumpe pentru a ingera totul necesar pentru o vizibilitate completă și, chiar dacă o fac, acest lucru se adaugă la problema falselor pozitive. Gurucul înțelege această problemă și de aceea avem o soluție nativă și condusă de inteligență artificială de gestionare a pipeline-ului de date, care filtrează datele necritice către stocare de joasă calitate, economisind bani, în timp ce păstrează capacitatea de a rula căutări federate pe toate datele. Sistemele de analitică sunt o situație “gunoi la intrare, gunoi la ieșire”. Dacă datele care intră sunt umflate, inutile sau incomplete, atunci ieșirea nu va fi precisă, acționabilă sau, în cele din urmă, de încredere.

Puteți explica cum sunt utilizate machine learning și analiza comportamentului pentru a detecta amenințări în timp real?

Platforma noastră utilizează peste 4.000 de modele de machine learning pentru a analiza continuu toate seturile de date relevante și pentru a identifica anomalii și comportamente suspecte în timp real. În contrast cu sistemele de securitate tradiționale care se bazează pe reguli statice, REVEAL descoperă amenințări pe măsură ce acestea apar. Platforma utilizează, de asemenea, analiza comportamentului utilizatorilor și entităților (UEBA) pentru a stabili linii de bază pentru comportamentul normal al utilizatorilor și entităților, detectând abateri care ar putea indica amenințări interne, compromiterea conturilor sau activități malicioase. Comportamentul este ulterior contextualizat de un motor de big data care corelează, îmbogățește și leagă datele de securitate, rețea, IT, IoT, cloud, identitate, aplicații de afaceri și informații despre amenințări din surse interne și externe. Acest lucru informează un motor de scorare dinamic a riscurilor care atribuie scoruri de risc în timp real pentru a prioritiza răspunsurile la amenințările critice. Împreună, aceste capacități oferă o abordare cuprinzătoare și condusă de inteligență artificială pentru detectarea și răspunsul la amenințări în timp real, care diferențiază REVEAL de soluțiile de securitate convenționale.

Cum ajută abordarea condusă de inteligență artificială a Gurucul să reducă falsele pozitive în comparație cu sistemele de securitate convenționale?

Platforma REVEAL reduce falsele pozitive prin utilizarea analizei contextuale conduse de inteligență artificială, a insight-urilor comportamentale și a machine learning-ului pentru a distinge activitatea legitimă a utilizatorilor de amenințările reale. În contrast cu soluțiile convenționale, REVEAL își rafinează capacitățile de detectare în timp, îmbunătățind precizia și minimizând zgomotul. UEBA detectează abateri de la activitatea de bază cu o acuratețe ridicată, permițând echipelor de securitate să se concentreze pe riscurile de securitate legitime, în loc de a fi copleșite de false alarme. În timp ce machine learning-ul este un aspect fundamental, inteligența artificială generativă și agențială joacă un rol semnificativ în adăugarea de context în limbaj natural pentru a ajuta analiștii să înțeleagă exact ce se întâmplă în jurul unei alerte și chiar să automatizeze răspunsul la aceste alerte.

Care este rolul inteligenței artificiale adverse în amenințările cibernetice moderne și cum combate Gurucul aceste riscuri în evoluție?

În primul rând, suntem deja martorii aplicării inteligenței artificiale adverse asupra vectorului uman și amenințărilor bazate pe identitate. Acesta este motivul pentru care analiza comportamentului și analiza identității sunt critice pentru identificarea comportamentelor anormale, punerea lor în context și predicția comportamentului malicios înainte de a se propaga. Mai mult, inteligența artificială adversă este cu adevărat un cuțit în inimă pentru metodele de detectare bazate pe semnături. Adversarii utilizează inteligența artificială pentru a evita aceste reguli de detectare definite de tactici, tehnici și proceduri (TTP), dar, din nou, nu pot evita detectările bazate pe comportament în același mod. Echipele de securitate operațională (SOC) nu sunt dotate corespunzător pentru a continua să scrie reguli pentru a ține pasul și vor necesita o abordare modernă pentru detectarea, investigarea și răspunsul la amenințări. Comportamentul și contextul sunt ingredientele cheie. În cele din urmă, platforme precum REVEAL depind de un buclă de feedback continuă și aplicăm în mod constant inteligența artificială pentru a ne rafina modelele de detectare, a recomanda noi modele și a informa noile informații despre amenințări, astfel încât întregul nostru ecosistem de clienți să poată beneficia de acestea.

Cum îmbunătățește sistemul de scorare a riscurilor al Gurucul capacitatea echipelor de securitate de a prioritiza amenințările?

Sistemul nostru de scorare dinamic a riscurilor atribuie scoruri de risc în timp real utilizatorilor, entităților și acțiunilor, pe baza comportamentelor observate și a insight-urilor contextuale. Acest lucru permite echipelor de securitate să prioritizeze amenințările critice, reducând timpul de răspuns și optimizând resursele. Prin cuantificarea riscului pe o scară de la 0 la 100, REVEAL asigură că organizațiile se concentrează pe incidentele cele mai presante, în loc de a fi copleșite de alerte cu prioritate scăzută. Cu un scor de risc unificat care acoperă toate sursele de date ale întreprinderii, echipele de securitate obțin o vizibilitate și un control mai mare, ceea ce duce la decizii mai rapide și mai informate.

Într-o epocă de creștere a încălcărilor de date, cum pot ajuta soluțiile de securitate conduse de inteligență artificială organizațiile să prevină amenințările interne?

Amenințările interne sunt un risc de securitate deosebit de provocator din cauza naturii lor subtile și a accesului pe care îl dețin angajații. REVEAL detectează abateri de la comportamentul normal, identificând activități riscante, cum ar fi accesul neautorizat la date, ore de conectare neobișnuite și abuzul de privilegii. Scorarea dinamică a riscurilor evaluează, de asemenea, comportamentele în timp real, atribuind niveluri de risc pentru a prioritiza cele mai presante riscuri interne. Aceste capacități conduse de inteligență artificială permit echipelor de securitate să detecteze și să mitigeze amenințările interne înainte de a deveni încălcări. Având în vedere natura predictivă a analizei comportamentului, gestionarea riscurilor interne este o cursă contra cronometru. Echipele de gestionare a riscurilor interne trebuie să poată răspunde și colabora rapid, cu confidențialitatea pe primul loc. Contextul este, din nou, critic aici, și adăugarea de context la deviațiile comportamentale de la sistemele de identitate, aplicațiile HR și toate celelalte surse de date relevante oferă acestor echipe “muniția” necesară pentru a construi și apăra rapid un caz de dovezi, astfel încât afacerile să poată răspunde și remedia înainte de a apărea exfiltrarea de date.

Cum îmbunătățește soluția de analiza identității a Gurucul securitatea în comparație cu instrumentele tradiționale de gestionare a identității și accesului (IAM)?

Soluțiile IAM tradiționale se concentrează pe controlul accesului și autentificare, dar lipsesc inteligența și vizibilitatea pentru a detecta conturi compromise sau abuzul de privilegii în timp real. REVEAL depășește aceste limitări prin utilizarea analizei comportamentale conduse de inteligență artificială pentru a evalua în mod continuu riscul utilizatorului, a ajusta dinamic scorurile de risc și a impune drepturi de acces adaptive, minimizând abuzul și privilegiile nelegitime. Prin integrarea cu cadrele IAM existente și impunerea accesului cu privilegii minime, soluția noastră îmbunătățește securitatea identității și reduce suprafața de atac. Problema cu guvernanța IAM este răspândirea sistemelor de identitate și lipsa de interconectare între diferitele sisteme de identitate. Gurucul oferă echipelor o vedere de 360 de grade asupra riscurilor de identitate de-a lungul întregii infrastructuri de identitate. Acum, ele pot stopa aprobarea automată a accesului, dar pot adopta o abordare orientată spre risc pentru politici de acces. Mai mult, ele pot accelera aspectul de conformitate al IAM și demonstra o abordare de monitorizare continuă și holistică a controlului accesului în întreaga organizație.

Care sunt principalele amenințări cibernetice pe care le prevedeți pentru următorii cinci ani și cum poate inteligența artificială să ajute la mitigarea acestor riscuri?

Amenințările bazate pe identitate vor continua să prolifereze, deoarece au funcționat. Adversarii vor dubla eforturile pentru a obține acces prin compromiterea insiderilor sau atacarea infrastructurii de identitate. În mod natural, amenințările interne vor continua să fie un vector de risc cheie pentru multe afaceri, în special pe măsură ce IT-ul umbrit continuă. Indiferent dacă este vorba de intenții malicioase sau neglijență, companiile vor avea nevoie din ce în ce mai mult de vizibilitate asupra riscurilor interne. În plus, inteligența artificială va accelera variațiile tacticilor, tehnicii și procedurilor convenționale (TTP), deoarece adversarii știu că acesta este modul în care vor putea evita detectarea. Și, din nou, nu pot evita detectările bazate pe comportament în același mod. Echipele SOC nu sunt dotate corespunzător pentru a continua să scrie reguli pentru a ține pasul și vor necesita o abordare modernă pentru detectarea, investigarea și răspunsul la amenințări. Comportamentul și contextul sunt ingredientele cheie. În cele din urmă, platforme precum REVEAL depind de un buclă de feedback continuă și aplicăm în mod constant inteligența artificială pentru a ne rafina modelele de detectare, a recomanda noi modele și a informa noile informații despre amenințări, astfel încât întregul nostru ecosistem de clienți să poată beneficia de acestea. Și, în cele din urmă, va fi ieftin pentru ei să creeze tactici, tehnici și protocoale adaptive. De aceea, concentrarea asupra comportamentului în context și având sisteme de detectare capabile să se adapteze la fel de rapid va fi crucială pentru viitorul previzibil. Vă mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe despre Gurucul pot vizita Gurucul.