Mike Bruchanski, Chief Product Officer på HiddenLayer – Intervjuserie

Mike Bruchanski, Chief Product Officer på HiddenLayer, har mer än två decenniers erfarenhet av produktutveckling och ingenjörskap i företaget. I sin roll ansvarar Bruchanski för att forma HiddenLayers produktstrategi, övervaka utvecklingspipelinen och driva innovation för att stödja organisationer som antar generativ och prediktiv AI.

HiddenLayer är den ledande leverantören av säkerhet för AI. Dess säkerhetsplattform hjälper företag att skydda maskinlärningsmodellerna bakom deras viktigaste produkter. HiddenLayer är det enda företaget som erbjuder turnkey-säkerhet för AI som inte lägger till onödig komplexitet till modellerna och inte kräver åtkomst till rådata och algoritmer. Grundat av ett team med djupa rötter i säkerhet och ML, syftar HiddenLayer till att skydda företags AI från inferens-, bypass-, extraktionsattacker och modellstöld.

Du har haft en imponerande karriärresa genom produktledning och AI-säkerhet. Vad inspirerade dig att gå med i HiddenLayer, och hur stämmer denna roll överens med dina personliga och professionella mål?

Jag har alltid varit dragen till att lösa nya och komplexa problem, särskilt där banbrytande teknik möter praktisk tillämpning. Under min karriär, som har omfattat rymd-, cybersäkerhets- och industriell automation, har jag haft möjlighet att bana väg för innovativa användningar av AI och navigera de unika utmaningar som följer med det.

På HiddenLayer möts de två världarna – AI-innovation och säkerhet – på ett sätt som är både kritiskt och spännande. Jag insåg att AI:s potential är transformerande, men dess sårbarheter underskattas ofta. På HiddenLayer kan jag utnyttja min expertis för att skydda denna teknik samtidigt som jag möjliggör för organisationer att distribuera den på ett säkert och ansvarsfullt sätt. Det är den perfekta överensstämmelsen mellan min tekniska bakgrund och min passion för att driva påverkande, skalbara lösningar.

Vilka är de mest signifikanta adversativa hoten som riktar sig mot AI-system idag, och hur kan organisationer proaktivt mildra dessa risker?

Den snabba antagandet av AI över branscher har skapat nya möjligheter för cyberhot, liknande det vi såg med den ökade anslutningen av enheter. Några av dessa hot inkluderar modellstöld och inverteringsattacker, där angripare extraherar känslig information eller omvänder AI-modeller, vilket potentiellt kan utsätta proprietär data eller immateriella rättigheter.

För att proaktivt hantera dessa risker behöver organisationer införa säkerhet i varje skede av AI-livscykeln. Detta inkluderar att säkerställa dataintegritet, skydda modeller mot exploatering och anta lösningar som fokuserar på att skydda AI-system utan att undergräva deras funktionalitet eller prestanda. Säkerhet måste utvecklas tillsammans med AI, och proaktiva åtgärder idag är det bästa försvaret mot morgondagens hot.

Hur skiljer sig HiddenLayers tillvägagångssätt för AI-säkerhet från traditionella cybersäkerhetsmetoder, och varför är det särskilt effektivt för generativa AI-modeller?

Traditionella cybersäkerhetsmetoder fokuserar främst på att säkra nätverk och slutpunkter. HiddenLayer tar dock ett modellcentrerat tillvägagångssätt, som erkänner att AI-system i sig representerar en unik och värdefull attackyta. Till skillnad från konventionella tillvägagångssätt säkrar HiddenLayer AI-modeller direkt, och hanterar sårbarheter som modellinversion, dataförgiftning och adversarial manipulation. Detta riktade skydd säkerställer att den centrala tillgången – AI själv – skyddas.

HiddenLayer utformar lösningar som är anpassade till verkliga utmaningar. Vår lätta, icke-invasiva teknik integreras sömlöst i befintliga arbetsflöden, vilket säkerställer att modellerna förblir skyddade utan att kompromissa med deras prestanda. Detta tillvägagångssätt är särskilt effektivt för generativa AI-modeller, som står inför högre risker som dataläckage eller obehörig manipulation. Genom att fokusera på AI själv, sätter HiddenLayer en ny standard för att säkra framtiden för maskinlärning.

Vilka är de största utmaningarna som organisationer står inför när de integrerar AI-säkerhet i sin befintliga cybersäkerhetsinfrastruktur?

Organisationer står inför flera betydande utmaningar när de försöker integrera AI-säkerhet i sina befintliga ramverk. Först kämpar många organisationer med en kunskapslucka, eftersom förståelsen av AI-systemens komplexitet och sårbarheter kräver specialiserad expertis som inte alltid finns internt. För det andra finns det ofta ett tryck på att anta AI snabbt för att förbli konkurrenskraftiga, men att skynda på att distribuera lösningar utan ordentliga säkerhetsåtgärder kan leda till långsiktiga sårbarheter. Slutligen är det en känslig utmaning att balansera behovet av robust säkerhet med att upprätthålla modellprestanda. Organisationer måste säkerställa att alla säkerhetsåtgärder de implementerar inte negativt påverkar funktionaliteten eller noggrannheten hos deras AI-system.

För att hantera dessa utmaningar behöver organisationer en kombination av utbildning, strategisk planering och tillgång till specialiserade verktyg. HiddenLayer tillhandahåller lösningar som sömlöst integrerar säkerhet i AI-livscykeln, vilket möjliggör för organisationer att fokusera på innovation utan att utsätta sig för onödiga risker.

Hur säkerställer HiddenLayer att deras lösningar förblir lätta och icke-invasiva samtidigt som de tillhandahåller robust säkerhet för AI-modeller?

Vår designfilosofi prioriterar både effektivitet och operativ enkelhet. HiddenLayers lösningar är API-drivna, vilket möjliggör enkel integration i befintliga AI-arbetsflöden utan betydande störningar. Vi fokuserar på att övervaka och skydda AI-modeller i realtid, undviker ändringar av deras struktur eller prestanda.

Dessutom är vår teknik utformad för att vara effektiv och skalbar, fungerande sömlöst i olika miljöer, antingen på plats, i molnet eller i hybridmiljöer. Genom att följa dessa principer säkerställer vi att våra kunder kan skydda sina AI-system utan att lägga till onödig komplexitet till sina verksamheter.

Hur strömlinjeformar HiddenLayers automatiserade röda team-testning sårbarhets tester för AI-system, och vilka branscher har mest nytta av detta?

HiddenLayers automatiserade röda team-testning använder avancerade tekniker för att simulera realistiska adversativa attacker på AI-system. Detta möjliggör för organisationer att:

• Identifiera sårbarheter tidigt: Genom att förstå hur angripare kan rikta in sig på deras modeller kan organisationer hantera svagheter innan de utnyttjas.

• Accelerera testcykler: Automatisering minskar den tid och de resurser som behövs för omfattande säkerhetsbedömningar.

• Anpassa sig till utvecklande hot: Vår lösning uppdateras kontinuerligt för att hantera nya attackvektorer.

Branscher som finans, hälsovård, tillverkning, försvar och kritisk infrastruktur – där AI-modeller hanterar känslig data eller driver viktiga verksamheter – har sett de största fördelarna. Dessa sektorer kräver robust säkerhet utan att offra tillförlitlighet, vilket gör HiddenLayers tillvägagångssätt särskilt påverkande.

Som Chief Product Officer, hur främjar du en datastyrd kultur i dina produktteam, och hur översätter sig detta till bättre säkerhetslösningar för kunder?

På HiddenLayer är vår produktfilosofi rotad i tre pelare:

1. Resultatbaserad utveckling: Vi börjar med slutmålet i åtanke, säkerställande att våra produkter levererar mätbara värden för kunder.
2. Datastyrd beslutsfattning: Känslor och åsikter kan ofta vara höga i startup-miljöer. För att skära igenom bruset förlitar vi oss på empiriska bevis för att vägleda våra beslut, spårar allt från produktprestanda till marknadsframgång.
3. Holistiskt tänkande: Vi uppmuntrar team att se produktlivscykeln som ett system, övervägande allt från utveckling till marknadsföring och försäljning.

Genom att införa dessa principer har vi skapat en kultur som prioriterar relevans, effektivitet och anpassningsförmåga. Detta förbättrar inte bara våra produkt erbjudanden utan säkerställer också att vi konsekvent hanterar de verkliga säkerhetsutmaningar som våra kunder står inför.

Vad råd skulle du ge organisationer som tvekar att anta AI på grund av säkerhetsproblem?

För organisationer som är tveksamma till att anta AI på grund av säkerhetsproblem är det viktigt att ta ett strategiskt och måttfullt tillvägagångssätt. Börja med att bygga en stark grund av säkra datakanaler och robusta styrningspraxis för att säkerställa dataintegritet och sekretess. Börja smått, testa AI i specifika, kontrollerade användningsfall där det kan leverera mätbara värden utan att utsätta kritiska system. Utnyttja expertråd från betrodda partner för att hantera AI-specifika säkerhetsbehov och brottslingar interna kunskapsluckor. Slutligen, balansera innovation med försiktighet genom att tankeväckande distribuera AI för att skörda dess fördelar samtidigt som man hanterar potentiella risker effektivt. Med rätt förberedelser kan organisationer tryggt anta AI utan att kompromissa med säkerheten.

Hur påverkar den nyliga amerikanska verkställande ordern om AI-säkerhet och EU:s AI-lag den strategier och produkt erbjudanden som HiddenLayer?

De nyliga regleringarna som EU:s AI-lag betonar den växande betoningen på ansvarsfull AI-distribution. På HiddenLayer har vi proaktivt anpassat våra lösningar för att stödja efterlevnad av dessa utvecklande standarder. Våra verktyg möjliggör för organisationer att visa överensstämmelse med AI-säkerhetskrav genom omfattande övervakning och rapportering.

Vi samarbetar också aktivt med regleringsorgan för att forma branschstandarder och hantera de unika riskerna som är förknippade med AI. Genom att ligga före regleringstrenderna säkerställer vi att våra kunder kan innovativt och ansvarsfullt förbli i en alltmer komplex landskapsbild.

Vilka luckor i den nuvarande AI-säkerhetslandskapet behöver hanteras brådskande, och hur planerar HiddenLayer att hantera dessa?

AI-säkerhetslandskapet står inför två brådskande luckor. Först behöver AI-modeller skyddas mot stöld, omvända ingenjörskap och manipulation. HiddenLayer leder insatserna för att skydda modeller mot dessa hot genom innovativa lösningar. För det andra är traditionella säkerhetsverktyg ofta illa lämpade för att hantera AI-specifika sårbarheter, vilket skapar ett behov av specialiserade hotdetekteringsförmågor.

För att hantera dessa utmaningar kombinerar HiddenLayer banbrytande forskning med kontinuerlig produktutveckling och marknadsutbildning. Genom att fokusera på modellsäkerhet och anpassad hotdetektering syftar vi till att tillhandahålla organisationer med de verktyg de behöver för att distribuera AI på ett säkert och tryggt sätt.

Tack för den underbara intervjun, läsare som vill lära sig mer bör besöka HiddenLayer.