Mark Gazit, VD för ThetaRay – Cybersecurity-intervjuer

Mark Gazit är VD för ThetaRay, ett företag inom cybersäkerhet och big data-analys som tillhandahåller en plattform för upptäckt av okända hot och risker för att skydda kritisk infrastruktur och finansiella tjänster.

Mark Gazit har mer än två decenniers erfarenhet inom högteknologibranschen, med en meritlista som visar på maximalt utnyttjande av intäkter, nettoresultat och aktieägarvärde för startup-, omstrukturerings- och snabbt växande globala organisationer i nya marknader och ekonomier.

Innan han anslöt sig till ThetaRay som VD, var Mark verksam som Managing Director för Nice Cyber & Intelligence Solutions, en självständig avdelning inom Nice Systems Ltd. Mellan 2002 och 2010, var han Group President & CEO för SkyVision, ett globalt telekommunikationsföretag som han tog från starten till att bli ett internationellt företag som servar över 50 länder världen över.

Kan du berätta om bakgrunden till ThetaRay?

Två matematikprofessorer — Ronald Coifman från Yale, och Amir Averbuch från Tel Avivs universitet som tillbringade tio år på IBM:s T.J. Watson Research Center, Yorktown Heights, NY — beslutade för 15 år sedan att forska om en avancerad nivå av artificiell intelligens. De var pionjärer inom utvecklingen av algoritmer som går utöver maskinlärning och faktiskt imiterar det sätt som mänsklig intuition, sunt förnuft och magkänsla fungerar. Deras idé var att hjälpa läkare, utredare och chefer i beslutsprocessen. Och det fungerade! Så de etablerade ThetaRay, och jag anslöt mig som VD. Vi visade snabbt att tekniken är bra på att skydda kritisk infrastruktur mot cyberattacker och hjälpa flygbolag, men sedan upptäckte vi att det största behovet och den starkaste smärtan kändes av finansiella institutioner, eftersom övergången till digitala tjänster hade skapat en exponentiell ökning av högrisktransaktioner och hot. Så vi omvandlade dessa algoritmer till väldefinierade och välpaketerade produkter och började hjälpa stora finansiella institutioner att lösa dessa problem.

Hur har världen av finansiell brottslighet förändrats under det senaste decenniet?

Den har förändrats dramatiskt och permanent. Den gick faktiskt igenom en tektonisk förändring redan före Covid-19, på grund av tillväxten inom digitala finansiella tjänster. Plötsligt behövde människor inte längre fysiskt besöka en bank för att genomföra transaktioner eller öppna ett konto. Detta var mycket bekvämt för konsumenterna, men blev en mardröm för bankerna och skapade möjligheter för de dåliga killarna, eftersom de inte längre behövde ta med sig en skjutvapen eller en Uzi in i en bankfilial för att stjäla pengar. Istället kunde de sätta upp en server i ett annat land, använda den för att hacka banken och komma åt hundratals miljoner bankkonton, stjäla en relativt liten summa från varje, flytta pengarna runt i världen och sedan stänga av servern och försvinna för alltid. Och det är inte bara hackare som gör det; regeringar har också hoppat på tåget. Nordkorea stal 81 miljoner dollar från Bank of Bangladesh genom att hacka in i SWIFT-nätverket. Iran använder cyberattacker för att stjäla pengar också. Och nyligen rapporterades det att Hezbollah använde franska banker för att finansiera terroristaktiviteter i Libanon. När Covid-19 kom, gjorde det bara en dålig situation ännu värre. Människor kunde inte längre komma till banken, så att öppna ett konto blev en digital övning. Tidigare kunde bankerna tvinga människor att komma och fysiskt presentera sig. Nu är allt möjligt utan att besöka en filial.

Varför fungerar inte befintliga system för att bekämpa finansiell brottslighet?

De utvecklades för att skydda banksystem baserat på långvarig visdom som funnits i hundratals år. Men banksystemen genomgick en mycket snabb och skarp omvandling under det senaste decenniet, så befintliga system var inte förberedda. Oavsett om de baseras på regler, modeller eller enkel maskinlärning, kräver de fortfarande någon form av tidigare erfarenhet för att förutse vad de dåliga killarna kommer att göra och skapa lämpliga lösningar. Detta tillvägagångssätt fungerar inte längre, eftersom de flesta av dagens attacker inte ens existerade för ett år sedan, så en lösning som förlitar sig på tidigare erfarenhet räcker inte. Dessutom är svarstiden ganska långsam. Det tar en bank i genomsnitt fyra månader att skapa en ny modell, men det tar de dåliga killarna bara fyra sekunder att skapa en attackvektor. I själva verket testar de ofta två eller tre attackvektorer samtidigt för att se vilken som är mest framgångsrik. Den här nya världen av finansiell brottslighet kräver en ny värld av tekniska lösningar.

ThetaRay har utformat ett system som fungerar mer som mänsklig intuition, kan du förklara hur detta intuitiva AI fungerar?

ThetaRay imiterar det sätt som erfarna utredare arbetar. När du tar någon som är erfaren inom sitt område, har de en förmåga att upptäcka när något inte stämmer. Tänk på de magkänslor vi har i vår vardag: När du kör en ny bil, kanske du inte förstår någonting om maskinteknik, men när du hör ett konstigt ljud, vet du att det är något fel med bilen. När ett barn går i skolan, vet de efter en dag vem som är de bra och dåliga killarna. Så fungerar ThetaRays system. Det tittar på beroenden mellan många olika funktioner över tid och, likt erfarna utredare, kommer till rätt slutsatser. Skillnaden är att våra system kan smälta 50 års erfarenhet på några timmar. Och när vi installerar våra system, upptäcker de inte bara problem som andra lösningar har svårt att upptäcka, utan de ser också till att varningarna är relevanta genom att minska falska larm med 99%.

Vilka är de olika typerna av maskinlärningssystem som används?

ThetaRay har utvecklat och använder, bland annat, en ensemble av proprietära beräkningsverktyg från maskinlärning och AI som baseras på neurala nätverk, harmonisk analys, stokastisk bearbetning, matrisdekomposition och informationsgeometri för att effektivt avslöja olagliga finansiella aktiviteter, med hög upptäcktsfrekvens och mycket låga falska larm, genom ostrukturerade och semistrukturerade metoder. Dessa metoder kommer från olika matematiska och tänkesätt. De möjliggör för oss att ha en snabb forensisk och spåra roten till de funktioner som orsakar ett avvikande beteende, så vårt AI är helt transparent och inte en “svart låda”.

Hur använder bankerna ThetaRay-plattformen?

Plattformen servar många banker och finansiella institutioner, inklusive fintech- och PSP-företag. Den installeras antingen på plats eller i molnet; vi stöder alla stora molntjänster, inklusive Amazon (AMZN ), Oracle (ORCL ), Microsoft eller Google. Den övervakar alla transaktioner (utan att lagra informationen, naturligtvis); när allt är okej, är systemet tyst, men om det ser misstänkt aktivitet, meddelar det relevanta personer. Det kan rapportera avvikande transaktioner, misstänkta enheter och systematisk finansiell brottslighet, som är mycket svårare att upptäcka. Systematisk finansiell brottslighet är den som inte bara involverar en transaktion där någon stjäl 10 000 dollar, utan tusentals transaktioner på 5-50 dollar som involverar olika konton och platser som verkar orelaterade men alla hanteras av en enda dator eller nätverk. Så bankerna inte bara ökar sin tillförlitlighet, utan identifierar också potentiellt katastrofala finansiella brott samtidigt som de minskar sina falska larmssatser betydligt. Detta ökar kundnöjdheten och minskar utredningstiden med 50%. Våra korrespondentbank- och gränsöverskridande betalningslösningar är spelväxlare, som möjliggör för banker att öka sin lönsamhet och, ännu viktigare, öka den finansiella inkluderingen genom att arbeta med fler kunder i fler länder.

Nyligen upptäckte ThetaRay-tekniken ett barnhandels-schema, kan du dela några detaljer om detta?

En av världens största banker upptäckte att ett dotterbolag i Europa användes för att tvätta pengar som var avsedda att finansiera barnhandel. Det var ett mycket sofistikerat schema som involverade många gränsöverskridande banktransaktioner relaterade till “medicinsk turism” utan tydlig affärsverksamhet. Det är den typen av brott som är nästan omöjligt att upptäcka om man inte vet vad man letar efter. Vårt system upptäckte det på några dagar. Banken lämnade omedelbart in en SAR, och en utredning av brottsbekämpande myndigheter avslöjade att det var kopplat till barnhandel.

Kan du ge oss ett annat exempel på en framgångshistoria med ThetaRay-plattformen?

En av världens största banker installerade våra system och kunde hantera risker mycket mer framgångsrikt. De kunde tidigare inte serva kunder med gränsöverskridande betalningar till högriskländer i Asien och Afrika, men när de installerade vårt system, kunde de börja serva dessa länder. Detta ökade deras lönsamhet och kundnöjdhet betydligt och, på sätt och vis, hjälpte till att förbättra världen genom att möjliggöra finansiell inkludering så att invånare i dessa länder kunde ta emot pengar. Tidigare var människor som försökte skicka pengar till dessa regioner tvungna att betala stora provisioner eller, i vissa fall, var förbjudna att göra det alls.

Finns det något annat du vill dela om ThetaRay?

Vi använder en mycket unik och sofistikerad typ av AI. Prof. Coifman har mottagit utmärkelser från DARPA och National Science Foundation; han och Prof. Averbuch är briljanta matematiker. Men detta gör att vissa människor undrar: “Är det för sofistikerat? Är det farligt? Leker vi med elden?” Varje ny innovation skapar rädsla. När tryckteknik uppfanns, var människor oroliga för att det skulle betyda slutet för mänskligt minne. När bilar uppfanns, var människor rädda för att det skulle signalera slutet för familjenheten, eftersom människor kunde flytta till andra platser. Men fördelarna är mycket större än nackdelarna. I den här världen av finansiell brottslighet har vi inget val än att skapa kraftfull och sofistikerad AI som kan hjälpa oss, eftersom de dåliga killarna har använt AI under en längre tid och följer inga regler eller lagar. Vi måste fortsätta utveckla digitala väktare som vi kan utbilda, utbilda och vårda för att hjälpa oss skydda våra system mot den rogue AI. Vi är mycket stolta över att hjälpa finansiella institutioner att genomföra fler transaktioner på ett mer lönsamt sätt, samtidigt som vi utvecklar en mycket säkrare värld av betalningar och skapar förtroende där inget förtroende funnits tidigare. Tack för den underbara intervjun, läsare som vill lära sig mer kan besöka ThetaRay.