Ameesh Divatia, Baffle’ın Kurucu Ortağı ve CEO’su – Röportaj Serisi

Ameesh Divatia Baffle şirketinin kurucu ortağı ve CEO’sudur. Baffle, veri güvenliğini veri işlem hattının her方面ine entegre ederek bulut veri korumasını basitleştirmeye ve veri ihlallerinin etkisini en aza indirmeye odaklanan bir şirkettir.

Platformu, performansını etkilemeden veya uygulamalarda değişiklik gerektirmeden hassas verilerin korunmasını sağlayan, kod gerektirmeyen ve kolayca dağıtabilen bir çözüm sunar. Baffle’ın teknolojisi, AWS, Azure, IBM ve GCP gibi büyük bulut sağlayıcıları ile uyumlu çalışır. Fortune 25 şirketlerinden küçük ve orta ölçekli işletmelere kadar geniş bir müşteri yelpazesine hizmet veren Baffle, dünya çapında 100 milyardan fazla kaydı korur ve sistem entegratörleri ile birlikte verimli dağıtım sağlar.

Sizi Baffle, Inc.’i kurmaya iten şey nedir ve önceki girişimci deneyimleriniz şirketin erken aşamalarında yaklaşımınızı nasıl şekillendirdi?

Son şirketimin çıkışından sonra, bir süre dinlenmeye ve neler yapmak istediğimi düşünmeye karar verdim. Şirket kurmayı her zaman sevmişimdir, bu nedenle bir erken aşama VC arkadaşım ile konuşmaya başladım ve beni gelecekte ortaklarım olacak olan Priyadarshan “PD” Kolte ile tanıştırdı. Bize bir soru sordu, aslında bir meydan okumaydı: “Veriden değer elde ederken aynı zamanda onu nasıl koruyorsunuz?” Bu soru beni etkiledi – zor problemleri çözmek benim için yaşamın anlamı. Veri korumasında, özellikle şifrelemeyi basitleştirmeye ve verilerin kullanımını korumaya ilişkin açık bir boşluk vardı. Dokuz yıl sonra, burada bu soruyu Baffle ile cevaplıyoruz.

Yapay zeka teknolojilerinin faydalarını kullanırken şirketlerin verilerini nasıl güvende tutabileceği hakkında ne düşünüyorsunuz?

Bu, her şirketin yapay zeka ile ilgilenirken sorması gereken bir soru. Güvenlik ve inovasyon genellikle birbirine zıt güçler gibi görünür, ancak öyle olmak zorunda değildir. Anahtar, Gizlilik Geliştirilmiş Hesaplama (PEC) olarak adlandırılan bir yenilikçi çözümdür – bu, verilerin şifrelenmesiyle başlar ve verilerin korunmasını sağlar. AI modellerine ulaşmadan önce hassas verilerin şifrelenmesiyle ve ardından PEC kullanarak bu verilerin işlenmesiyle, gerekli içgörülere ulaşabilirsinizWithout güvenlikten ödün vermeden. Bu, özellikle finans veya sağlık gibi sektörlerde, uyumluluk mutlak bir gereklilik olan şirketler için bir oyun değiştiricidir.

AI tarafından üretilen verilerin ve modellerin korunmasında şifrelemenin özel rolünü açıklar mısınız? Geleneksel veri koruma yöntemlerinden nasıl farklıdır?

AI verilerinin şifrelenmesi, en değerli varlıklarınızı köpük ambalajla sarmanız gibidir – ne kadar çevrilirse çevrilsin, korunan kalır. Verilerinizi kullanırken kilitleyerek düşünün. Geleneksel yöntemler, verilerin kullanılmadığında (dinlenme durumunda) veya taşındığında (iletim halinde) güvenlik sağlar. Ancak AI ile birlikte, verilerin işlenirken de şifrelenmesini gerektiren yeni bir karmaşıklık seviyesi ekliyoruz. Baffle, bu “kullanım sırasında veri koruması” üzerinde odaklanıyor ve performansı etkilemeden güvenlikten ödün verilmesini sağlıyor.

Baffle, GenAI projeleri için özel bir veri koruma çözümü başlattı. Bu çözümün nasıl çalıştığını ve piyasada benzersiz yapan özelliklerini paylaşabilir misiniz?

GenAI çözümümüz, şifrelemeyi basit ve verimli hale getirmek üzerine odaklanıyor, özellikle AI ile çalışırken. Mevcut bir AI işlem hattına, verilerin işlenmeden önce korunmasını sağlayarak entegre olur. Ardından, verilerin şifrelenmesini sağlayan ve verilerin işlenmesini sağlayan bir yetenek olan gerçek sorgulama şifrelemesi takip eder. En önemli nokta, AI işlem hattınızda hiçbir şeyi değiştirmenize gerek olmamasıdır – kod yazmanıza, sorun çıkarmaz. Sadece takın ve devam edin. Kullanım kolaylığını ve güvenliğin inovasyonu engellememesini sağlamak için çalıştık ve müşterilerimiz bu çözümü çok çekici buluyor.

Platformunuz, veri koruması uygulamak için “kod gerektirmez” vurgusu yapıyor. Bu yaklaşım, özellikle büyük ve karmaşık veri işlem hatlarına sahip şirketler için nasıl bir avantaj sağlıyor?

Hiç kimse zaten çalışan bir şeyi bozmak istemez. “Kod gerektirmez” yaklaşımımızla, şirketlerin mevcut uygulamalarını veya veri taşıyıcılarını değiştirmeden şifreleme eklemelerine gerek yoktur. Bu, büyük organizasyonlar için büyük bir avantajdır, çünkü güvenliklerini güçlendirebilirler ancak işleyişlerini riske atmazlar. Daha hızlı, daha kolay ve yeni teknoloji entegrasyonu ile gelen birçok baş ağrısını ortadan kaldırır.

Baffle’ın Gerçek Sorgulama Şifrelemesi diğer şifreleme yöntemlerinden nasıl farklıdır ve büyük ölçekli veri analitiği yapan şirketler için hangi avantajlar sunar?

Gerçek Sorgulama Şifrelemesi bizim özel karışımızdır. Geleneksel şifrelemenin aksine, verilerin analiz edilmeden önce şifresini çözmek gerekmez (ve böylece verilerin açığa çıkmasını sağlar), biz şifrelenmiş verilerin üzerinde sorgular çalıştırmanıza izin veririz. Bu, hem kekinizi yiyip hem de pastanızı korumanız gibi bir şey – içgörülere ulaşırken güvenliği tehlikeye atmadınız. Bu, özellikle finans veya sağlık gibi sektörlerde, uyumluluk mutlak bir gereklilik olan şirketler için bir oyun değiştiricidir.

Veri kullanımında koruma, Baffle platformunun kritik bir özelliğidir. Bu nasıl çalışır ve özellikle GDPR ve diğer veri gizliliği düzenlemeleri bağlamında şirketler için neden önemlidir?

Veriler işlenirken en savunmasız hallerindedir. Bu nedenle, gerçek zamanlı olarak korunmaları kritiktir, özellikle “tasarım tarafından veri koruması” olarak bilinen bir duruş gerektiren GDPR gibi düzenlemeler söz konusu olduğunda. Platformumuz, verilerin işlenirken bile şifrelenmesini sağlar. Bu yaklaşım, veri ihlallerinin thường meydana geldiği riskli açıkları ortadan kaldırır ve şirketlerin uyumlu ve güvende kalmasına yardımcı olur.

AI modelleri daha karmaşık hale geldikçe, bu modelleri saldırgan saldırılarına karşı korumak için hangi ana zorluklar ortaya çıkıyor ve Baffle bu zorlukları nasıl ele alıyor?

AI modelleri daha akıllı hale geliyor, ancak saldırganlar da öyle. Saldırganların AI modelinin çıktısını etkileyen veriyle oynamaya çalıştığı saldırgan saldırılar artıyor. Biz bu sorunu, veri tarafına odaklanarak çözüyoruz. AI modellerinin güvendiği verilerin şifrelenmesiyle, modelin bütünlüğünü kimsenin bozmasını engellemiş oluyoruz. AI modeline kilitli bir veri kasası veriyoruz – kimse anahtarsız giremez.

Rol tabanlı erişim kontrolünün (RBAC) modern veri koruma stratejilerindeki önemini, özellikle çok kiracılı bulut ortamlarını kullanan organizasyonlar için tartışabilir misiniz?

Çok kiracılı bulut ortamlarında RBAC bir gerekliliktir. Birden fazla kişinin aynı bulut altyapısını paylaştığını düşünün. RBAC olmadan, herkese tüm binaya erişim izni vermek gibi olur. Platformumuz RBAC entegre eder, böylece yalnızca yetkili kişiler, rollerine veya kimlik bilgilerine bağlı olarak hassas verilere erişebilir, böylece riskleri azaltır ve güvenlik sağlar.

Baffle, son yıllarda önemli bir büyüme gösterdi ve geliriniz geçen yıl iki katına çıktı. Bu büyümeyi neye bağlıyorsunuz ve bu büyümeyi sürdürmeyi planlıyor musunuz?

Doğru problemi çözen doğru çözümü inşa ettiğimiz için bir talep dalgasının üzerinde sürüyoruz. Büyümemiz, şirketlerin karşılaştığı bir problemi – veri korumasını – çözmemize dayanıyor. Siber tehditler artıyor ve düzenlemeler daha da sıkılaşıyor, bu nedenle şirketler bizim gibi çalışan çözümler için bize dönüyor. Gerçek sorgulama şifrelemesi ve kullanım kolaylığına odaklanmamız, bu büyümenin büyük bir nedenidir. İnovasyonda sınırları zorlamaya, ürünlerimizi genişletmeye ve yeni pazarlara girmemizi sağlayacak güçlü ortaklıklar kurmaya devam edeceğiz.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Baffle‘ı ziyaret edebilir.