Carl Froggett, Deep Instinct’ın CIO’su – Röportaj Serisi

Carl Froggett, Deep Instinct şirketinin Baş Bilgi İşlem Müdürü (CIO)’udur. Deep Instinct, gelişmiş bir AI alt kümesi olan derin öğrenme (deep learning) teknolojisinin siber güvenliğe uygulanabileceği ve tehditlerin daha hızlı önlenmesi amacıyla kurulmuştur.

Bay Froggett, takımlar oluşturma, sistem mimarisi, büyük ölçekli empresa yazılım uygulamaları ve iş süreçlerini ve araçları iş gereksinimlerine uyarlama konularında kanıtlanmış bir geçmişe sahiptir. Froggett, daha önce Citi’de Küresel Altyapı Savunma, CISO Siber Güvenlik Hizmetleri başkanı olarak görev yapmıştır.

Finans endüstrisinde geçmişiniz var, siber güvenliğe nasıl geçiş yaptığınızı anlatır mısınız?

90’lı yılların sonlarında Citi’de çalışırken siber güvenlikle ilgilenmeye başladım ve kısa sürede liderlik pozisyonlarına geçtim. IT operasyonlarındaki deneyimimi siber güvenliğe uyguladım. Siber güvenlik alanında çalışırken, inovasyon üzerinde odaklanma ve çeşitli iş gereksinimleri için teknoloji ve siber güvenlik çözümleri uygulama fırsatım oldu. Citi’de görev yaptığım süre boyunca, sorumluluklarımda inovasyon, mühendislik, teslimat ve operasyonlar dahil olmak üzere global platformların teslimatı ve işletilmesi yer alıyordu.

Citi’de 25 yılı aşkın bir süre çalıştıktan ve güvenlik stratejileri ve mühendislik方面leri için liderlik yaptıktan sonra, neden Deep Instinct startup’ına katıldınız?

Deep Instinct’a katıldım çünkü yeni bir challenge almak ve deneyimimi farklı bir şekilde kullanmak istedim. 15 yılı aşkın bir süredir siber startup’lar ve FinTech şirketlerinde mentorluk yapıyordum ve takımları büyütüyordum. Deep Instinct’ı tanıyordum ve onların benzersiz, devrimci derin öğrenme (DL) teknolojisini görerek, diğer hiçbir satıcının ulaşamadığı sonuçlar elde ettiklerini gördüm. Yeni bir siber güvenlik çağını başlatan bir şeyin parçası olmak istedim.

Deep Instinct’ın siber güvenliğe derin öğrenme uygulaması neden bir oyun değiştiricidir?

Deep Instinct kurulduğunda, şirket siber güvenlik endüstrisini devrimleştirme hedefini koydu ve “tecavüz edilsin, tepki verilsin, içerilsin” yaklaşımının yerine önleme odaklı bir felsefe getirdi. Artan siber saldırılar, fidye yazılımları, zero-day saldırıları ve diğer bilinmeyen tehditlerle birlikte, mevcut güvenlik modeli yeterli değildir. Şimdi, Generative AI’nin yükselişiyle birlikte, saldırganlar WormGPT, FraudGPT, mutant malware ve daha fazlasını kullanarak mevcut kontrolleri aşmaya ve yenilikçi saldırılara yöneliyorlar. Bu nedenle, organizasyonlar kötü aktörlerden bir adım önde olmak için öngörülü ve önleyici bir yetenek gerektiriyor.

Deep Instinct’ın siber güvenliğe derin öğrenme uygulaması, geleneksel makine öğrenimi (ML) modellerinin sunabileceğinden daha sofistike bir yaklaşım sunar. ML modelleri, sınırlı veri kümeleriyle eğitilir, düşük doğruluk oranlarına sahiptir ve birçok yanlış pozitife neden olur. Ayrıca, insan müdahalesi gerektirir ve küçük veri kümeleriyle eğitilir, bu da insan hatasına ve önyargıya yol açar. DL, self-öğrenme yeteneğiyle, veri kümelerini otomatik olarak işler ve karmaşık tehditleri önler.

Bilinen ve bilinmeyen malware’ye karşı nasıl öngörülü ve önleyici bir yaklaşım sunar?

DL, geleneksel “tecavüz edilsin” zihniyetinden uzaklaşarak, tehditlerin önlenmesi için öngörülü bir yaklaşım sunar. Bu yaklaşım, tehditlerin oluşmadan önce tespit edilmesini ve önlenmesini sağlar. DL, bilinen ve bilinmeyen malware’ye karşı çok yüksek bir etkinlik oranı sunar ve çok düşük yanlış pozitif oranlarına sahiptir. Ayrıca, DL çekirdeği, yalnızca yılda bir veya iki kez güncellenerek etkinliğini korur ve bağımsız olarak çalışır, bu da sürekli bulut sorgularına veya intel paylaşımına gerek kalmaz.

Deep Instinct, müşterilerin container ortamında çalışır, bu neden önemlidir?

Deep Instinct Prevention for Applications (DPA), DL yeteneklerini API/iCAP arayüzü aracılığıyla sunar. Bu, organizasyonların uygulamalara ve altyapıya entegre ederek tehditleri önleme yeteneği sağlar. DPA, bir container’da çalışır ve müşterilerin modernleştirme stratejileriyle uyumlu bir şekilde çalışır. Ayrıca, DevOps ile uyumlu bir şekilde çalışarak, Agile geliştirme ve hizmetleri destekler.

Generative AI, siber saldırıları ölçeklendirme potansiyeli sunar, Deep Instinct bu saldırıları savuşturmak için necessary hızı nasıl sağlar?

DL çerçevimiz, sinir ağları üzerine kuruludur ve sürekli olarak ham veriyle eğitilir. DL çerçevimizin hızı ve doğruluğu, yüz milyonlarca örnekten oluşan eğitim veri kümeleriyle sağlanır. Bu, bilinen, bilinmeyen ve zero-day tehditleri daha hızlı ve doğru bir şekilde önler. Ayrıca, DL çerçevimizin bulut-tabanlı analizlere veya sorgulamalara gerek kalmaz, bu da onu diğer siber güvenlik ürünlerinden ayıran bir özelliktir.

Generative AI ile amplifiye edilen en büyük tehditlerden bazıları nelerdir?

Phishing e-postaları, AI’nin gelişmesiyle birlikte daha da sofistike hale gelmiştir. Önceden, phishing e-postaları genellikle kolayca tespit edilebiliyordu, ancak şimdi saldırganlar ChatGPT gibi araçları kullanarak daha inandırıcı ve zor tespit edilebilen e-postalar oluşturabiliyorlar.

Diğer bir örnek, deep fake’lerdir. AI’nin gelişmesiyle birlikte, deep fake’ler daha da gerçekçi ve inandırıcı hale gelmiştir. Saldırganlar, ses AI araçlarını kullanarak şirket içindeki yöneticilerin seslerini taklit ederek sahte sesli mesajlar bırakabiliyorlar.

Deep Instinct, uygulama, endpoint ve depolama çözümleri sunar, bu çözümler nelerdir?

Deep Instinct Predictive Prevention Platform, siber güvenliğe yönelik benzersiz bir DL çerçevimi sunar. Platform, üç temel bileşenden oluşur:

1. Agentless, container ortamında, API veya ICAP aracılığıyla bağlantılı: Deep Instinct Prevention for Applications, uygulamalara ulaşan fidye yazılımları, zero-day tehditleri ve diğer bilinmeyen malware’yi önleyen bir agentless çözümdür.
2. Endpoint’de agent-based: Deep Instinct Prevention for Endpoints, ön-yürütme önleme odaklı bir platformdur. Mevcut EDR çözümlerini tamamlayıcı bir tehdit önleme katmanı olarak da çalışabilir.
3. Depolama korumasına yönelik önleme odaklı bir yaklaşım: Deep Instinct Prevention for Storage, depolama ortamlarına ulaşan fidye yazılımları, zero-day tehditleri ve diğer bilinmeyen malware’yi önleyen bir çözümdür.

İyi bir inceleme için teşekkür ederiz. Daha fazla bilgi almak isteyen okuyucular, Deep Instinct sitesini ziyaret edebilir.