Venn’in CEO ve Kurucusu David Matalon ile Röportaj Serisi

David Matalon, Venn’in CEO ve Kurucusu, güvenli企业 teknoloji platformları oluşturma konusunda uzun bir geçmişe sahip bir girişimcidir. Daha önce OS33’ü – finansal şirketler için güvenli çalışma alanlarının erken liderini – ve External IT’yi – barındırılan IT hizmetlerinin öncüsü – yönetmiştir. Venn ile birlikte, şirketlerin kendi cihazlarını getir (BYOD) modellerini benimsemelerini sağlayarak uzak çalışma güvenliğini yeniden tanımlamaya odaklanıyor ve bu amaçla bulut altyapısı, uç nokta güvenliği ve düzenlenmiş endüstriler konusundaki derin deneyimini kullanıyor.

Venn, kişisel ve yönetilmeyen cihazlardaki şirket verilerini kendi Blue Border™ teknolojisi ile koruyan bir siber güvenlik ve uzak çalışma platformudur. Bu teknoloji, bir kullanıcının bilgisayarında, iş uygulamaları ve verilerin kişisel aktiviteden izole edildiği güvenli, şifreli bir alan oluşturur. Geleneksel sanal masaüstü altyapısının aksine, Venn, uygulamaların yerel olarak çalışmasını sağlar ve aynı zamanda katı veri koruma ve uyumluluk politikalarını uygular, böylece şirketlerin IT giderlerini azaltmasını, uzak çalışanları hızlı bir şekilde entegre etmesini ve kişisel ve kurumsal ortamları aynı cihazda ayırarak gizliliği korumasını sağlar.

Üstün iki on yıl boyunca güvenli uzak çalışma için teknoloji geliştirdiniz, uygulamaya hizmet sağlayıcılarının erken günlerinden Offyx’i başlatmaktan OS33’ü ve şimdi Venn’i kurmaya kadar. Daha önceki şirketlerden elde ettiğiniz deneyimler size Venn’i inşa etmeye ve Blue Border™ fikrine nasıl yön verdi? Bu deneyimler modern Bring Your Own Device (BYOD) işgücü güvenliğini güvence altına alma vizyonunuzu nasıl şekillendirdi?

Son yirmi yıl içinde, uzak çalışmanın evriminin çeşitli aşamalarında şirketler kurma fırsatım oldu. OS33’te, sanal masaüstü altyapısına benzer teknoloji kullanan barındırılan altyapı aracılığıyla güvenli uzak çalışma ortamları sunmak için yıllarca çalıştık. Ancak müşterilerimizden sürekli olarak aynı geri bildirimi aldık: uzaktan barındırılan uygulamaları kullanma deneyimi genellikle yavaş, karmaşık ve kullanıcılar için can sıkıcıydı.

Bu geri bildirim, bir dönemeç noktası oldu. Uzak barındırma, kaçınılmaz bir gecikme ve önemli altyapı gerektiriyordu, bu da IT ekipleri için operasyonel karmaşıklık yaratıyordu. Basit bir soru sormaya başladık: Barındırma işlemini tamamen ortadan kaldırsak ne olur? Kullanıcının cihazında uzaktan barındırılan uygulamaları çalıştırmak yerine, şirket verilerini koruyarak yerel olarak çalıştırabilir miyiz?

Bu düşünce sonunda Venn ve Blue Border fikrine yol açtı. Uzak barındırma ve sanallaştırmaya dayanmak yerine, şirket uygulamalarının kullanıcıların bilgisayarlarında yerel olarak çalışmasına ve şirket verilerinin şifrelenerek korunmasına olanak tanıyan yeni bir model oluşturduk. Kişisel bir laptop上的 bile, iş ayrı ve korunmuştur.

Yapay zeka araçları, şirketler politikaları takip edebilecek hızda kurumlar genelinde yayılıyor. Şirket içinde yapay zeka benimsemesinin neden bu kadar hızlı ilerlediğini düşünüyorsunuz?

Yapay zeka teknolojisi neredeyse bir gecede günlük bir araç haline geldi. Son birkaç yıldır, özellikle ChatGPT’nin patlamasıyla birlikte, çalışanlar iş akışlarına ve yaşamlarına yapay zeka entegre etmeye başladılar. Resmi IT onay döngülerini beklemiyorlar; already AI’ı daha hızlı yazmak, bilgi analiz etmek, toplantıları özetlemek veya saniyeler içinde kod oluşturmak için kullanıyorlar. Çoğu organizasyonda, politika oluşturma, yasal inceleme, güvenlik doğrulama ve IT dağıtımı, kullanıcı davranışından daha yavaş bir zaman çizelgesinde gerçekleşiyor. Bu fark, AI yönetiminde geri kalmanın nedenidir.

Daha derin bir problem, birçok organizasyonun dünün kontrol modelini bugünün yapay zeka gerçekliğine uygulamaya çalışmasıdır. Geleneksel yönetim, bilinen bir uygulama setini onaylama veya engelleme etrafında inşa edildi, ancak yapay zeka artık tarayıcılar, SaaS platformları ve hatta işletim sistemlerinde gömülüdür. Yönetim, önceden belirlenmiş bir araç setini kontrol etmekten ziyade, verilerin nerede bulunduğunu korumaya ve çalışma ortamını güvence altına almaya odaklanmalıdır.

Çok sayıda şirket, üretkenlik araçları, müşteri destek sistemleri ve dahili iş akışlarına üretken yapay zeka entegre etmeye çalışırken, size göre en büyük endişe verici veri açıklamaları nelerdir?

Üretken yapay zeka, işyerinde kişisel ve şirket verisi arasındaki çizgiyi bulanıklaştırdı. Çalışanlar, şirket bilgilerine erişim sağlayarak dış araçlara erişirken, hassas verilerin – müşteri kayıtları, iç belgeler, kaynak kodu veya mali bilgiler – dış ortamlara kayması kolaylaşır. Şirketler, bu bulanık sınırı doğrudan ele almak zorundadır ve işverilerin company verilerini koruması gerekir, böylece çalışanın kişisel cihazında bile iş verileri güvende kalır.

Gelecekte, AI sürümlü iş akışlarının daha yaygın hale geldiği dağıtılmış ve uzak işgücü açısından uç nokta güvenliğinin nasıl evrileceğini öngörüyorsunuz?

Uç nokta güvenliği, çok daha uyarlanabilir, bağlam bilinci ve çalışma alanı odaklı hale gelmelidir. Geçmişte, uç nokta güvenliği tasarımı, yönetilen bir cihaz, tanımlı bir ofis sınırları ve nispeten稳 bir iş uygulamaları seti varsayıyordu. Gelecek, dağıtılmış, AI destekli ve giderek otonomdur. Güvenlik, işin kendisine takip etmelidir, nerede gerçekleşirse gerçekleşsin, cihazın veya üretkenliği engellemeye gerek kalmadan.

Uzak çalışma ve sözleşmeli ekipler, BYOD ortamlarının neredeyse kaçınılmaz olmasını sağladı. Bugün yönetilmeyen cihazlarla ilgili en büyük güvenlik riskleri nelerdir?

En büyük risk, kişisel ve iş faaliyetleri arasındaki sınırın silinmesidir. Aynı makinede, bir kullanıcı iş uygulamalarını kişisel e-posta, tüketici AI araçları, mesajlaşma uygulamaları, dosya paylaşım hizmetleri ve güvensiz tarayıcı uzantıları ile birlikte açabilir. Güvenli bir ayırma katmanı olmadan, hassas verilerin kopyalanması, önbelleğe alınması, indirilmesi, ekran görüntüsünün alınması veya şirketin denetimi dışında kanallar aracılığıyla açıklanması kolaylaşır. Düzenleme etrafındaki veri güvenliğiyle ilgili şirketler için bu, büyük bir risktir.

Yapay zeka ajanları ve otomatik iş akışları, şirket uygulamaları ve verilerine etkileşimli olarak etkileşime girmeye başlıyor. Bu otonom sistemler, yeni güvenlik zorlukları getiriyor mu?

Otonom sistemler, farklı bir risk sınıfı sunar, çünkü sadece içerik oluşturmaz, aynı zamanda eyleyebilirler. Şirket sistemlerine bağlı AI ajanları, verileri alabilir, kayıtları güncelleyebilir, iş akışlarını tetikleyebilir veya dış olarak iletişim kurabilir. Bu, bir hatanın, yanlış yapılandırmanın veya tehlikeye açık kimliğin etkisini önemli ölçüde artırır.

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