Joe Regensburger, Araştırma Başkan Yardımcısı, Immuta – Röportaj Serisi

Joe Regensburger şu anda Immuta‘da Araştırma Başkan Yardımcısı olarak görev yapıyor. Veri güvenliği alanında lider olan Immuta, organizasyonların bulut verilerini koruyarak ve güvenli erişim sağlayarak değerlerini açığa çıkarmalarına olanak tanır.

Immuta, bulut ortamınıza sorunsuz bir şekilde entegre edilmek üzere tasarlanmıştır ve önde gelen bulut satıcıları ile yerel entegrasyonlar sağlar. NIST siber güvenlik çerçevesi‘ni takip ederek, Immuta çoğu organizasyon için veri güvenliği ihtiyaçlarının çoğunu karşılar.

Eğitim geçmişiniz fizik ve uygulamalı matematik alanında, nasıl oldu da sonunda veri bilimi ve analitiğinde çalışmaya başladınız?

Yüksek lisans alanım Deneysel Yüksek Enerji Fiziği idi. Bu alanda veri analizi, özellikle nadir olayların imzalarını daha sık görülen arka plan olaylarından ayırmak için önemli miktarda istatistiksel analiz gerektirir. Bu beceriler, veri biliminde gereken becerilere çok benzer.

Şu anda Immuta‘da Araştırma Başkan Yardımcısı olarak görev yaptığınız role ilişkin olarak neler söyleyebilirsiniz?

Immuta‘da veri güvenliğine odaklanıyoruz. Bu, verilerin nasıl kullanıldığını, nasıl kötüye kullanılabileceğini ve veri profesyonellerine görevlerini desteklemek için gerekli araçları sağlamak anlamına geliyor. Rolümüz, veri profesyonellerinin taleplerini ve güvenlik ile ilgili zorluklarını anlamak ve bu zorlukları çözmeye yardımcı olmaktır. Düzenleyici talepleri azaltmak ve veri profesyonellerinin temel görevlerine odaklanmalarını sağlamak istiyoruz. Rolüm, bu yükleri azaltan çözümler geliştirmeye yardımcı olmak. Bu, duyarlı verilerin keşfedilmesini, veri sınıflandırmasının otomasyonunu, verilerin nasıl kullanıldığının tespitini ve verilerin doğru bir şekilde kullanıldığını garantilemek için veri politikalarını uygulayan süreçlerin oluşturulmasını içerir.

Yapay zeka yönetiminde geleneksel veri yönetimine kıyasla en önemli zorluklar nelerdir?

Teknoloji liderleri, yapay zeka yönetiminin veri yönetiminden doğal bir sonraki adım ve ilerleme olduğunu belirttiler. Bununla birlikte, dikkate alınması gereken bazı önemli farklılıklar vardır. İlk ve en önemli olanı, yapay zeka sisteminin çıktısına güvenmektir. Geleneksel veri yönetiminde, veri liderleri kolayca bir cevap ile bir sonuca geleneksel istatistiksel bir model kullanarak geçiş yapabiliyorlardı. Yapay zeka ile, izlenebilirlik ve köken gerçekten bir zorluk teşkil ediyor ve çizgiler kolayca bulanık hale gelebiliyor. Yapay zeka modelinin ulaştığı sonuca güvenmek, hallucinations ve confabulations tarafından olumsuz etkilenerek gerçekten bir zorluk teşkil ediyor ve bu, yapay zeka için çözülmesi gereken özel bir zorluktur.

Yapay zeka yönetimine ve veri güvenliğine evrensel bir çözüm olduğuna inanılıyor mu, yoksa durum özel mi?

“Şu anda yapay zeka yönetimine ilişkin olarak veri güvenliği konusunda bir boyutu olan evrensel bir yaklaşım olduğuna inanmıyorum. Ancak, veri liderlerinin şu anda güvenlik ve yönetim için temel oluşturmak amacıyla benimsemeleri gereken bazı hususlar var. Yapay zeka yönetiminde, yapay zeka modelinin ne için ve neden kullanıldığına ilişkin bağlamın olması gerçekten çok önemlidir. Yapay zeka daha az etkili bir şey için kullanılıyorsa, risk hesaplayıcınız çok daha düşük olacaktır. Yapay zeka, sağlık veya otonom araç eğitimi gibi konularda kararlar almak için kullanılıyorsa, risk etkisiniz çok daha yüksek olacaktır. Bu, veri yönetimine benzer; verilerin neden kullanıldığı, nasıl kullanıldığı kadar önemlidir.”

Şirketiniz recently “Gölge Yapay Zeka” tehditlerine ilişkin bir makale yayınladı. Gölge Yapay Zeka nedir ve şirketlerin neden buna dikkat etmesi gerekir?

“Gölge Yapay Zeka, organizasyonun yönetim çerçevesinin dışında kalan yetkisiz yapay zeka araçlarının kullanımı olarak tanımlanabilir. Şirketler, verilerini korumak için bu olgudan haberdar olmalılar. İç verilerin yetkisiz bir uygulamaya, örneğin bir yapay zeka aracına beslenmesi, büyük risk oluşturabilir. Gölge IT genellikle iyi bilinir ve bir kez tespit edildikten sonra yönetilmesi nispeten kolaydır; sadece uygulamayı devre dışı bırakın ve devam edin. Gölge yapay zeka ile, yapay zeka modelinin nasıl eğitildiğine veya nihayetinde üretilen yanıtların nereye iletildiğine ilişkin açık bir son kullanıcı anlaşmanız yoktur. Temel olarak, bir kez veri modelde olduğunda, verinin kontrolünü kaybedersiniz. Gölge yapay zeka riskini azaltmak için, organizasyonların bu araçları kullanırken açık anlaşmalar ve formalize edilmiş süreçler oluşturması gerekir.”

Öznitelik tabanlı erişim kontrolü (ABAC) ile geleneksel rol tabanlı erişim kontrolü (RBAC) arasındaki avantajları açıklar mısınız?

Rol tabanlı erişim kontrolü (RBAC), bir kişinin organizasyon içindeki rolüne bağlı olarak erişim veya sistem izinlerini kısıtlar. Bunun avantajı, erişim kontrolünün statik ve lineer olmasıdır, çünkü kullanıcılar yalnızca belirli roller atanmışsa verilere erişebilir. RBAC modeli, iç veri kullanımını kontrol etmek için elverişli bir yol olarak hizmet etti, ancak basitliğinin aynı zamanda ana dezavantajı olduğu görüldü.

RBAC, rolleri ve veri girişimlerini sınırlı olan daha küçük organizasyonlar için pratikti. Çağdaş organizasyonlar veri odaklıdır ve veri ihtiyaçları zamanla büyür. Bu senaryoda, RBAC’nin verimliliği bozulur. Neyse ki, daha modern ve esnek bir erişim kontrolü seçeneğimiz var: öznitelik tabanlı erişim kontrolü (ABAC). ABAC modeli, veri erişimi ve güvenliği için daha dinamik bir yaklaşım sunar. Kullanıcıların ve verilerin observable özniteliklerini birleştirerek mantıksal roller tanımlar ve bu özniteliklere dayalı olarak erişim kararları verir. ABAC’nin en büyük avantajlarından biri, dinamik ve ölçeklenebilir doğasıdır. Veri kullanım örnekleri büyüdükçe ve veri demokrasinin daha fazla kullanıcıya olanak tanımasıyla, erişim kontrollerinin de çevreleriyle birlikte büyümesi gerekir. ABAC sistemi, önceki erişim kontrolü ve yönetim standartlarına kıyasla daha güvenli bir şekilde çalışır. Ayrıca, bu yüksek düzeydeki veri güvenliği, ölçeklenebilirlikten ödün verilmeden sağlanmaz. Önceki erişim kontrolü ve yönetim standartlarının aksine, ABAC’nin dinamik doğası, gelecekte prova edilen bir model oluşturur.”

Veri erişimini genişletirken güçlü veri yönetimi ve güvenliğini nasıl sağlayabilirsiniz?

Veri erişim kontrolü, belirli kullanıcılar ve sistemlere verilen erişim, izin ve ayrıcalıkları kısıtlamak için kullanılır. Bununla birlikte, veri ekiplerinin iş sonuçlarını en doğru şekilde elde edebilmeleri için mümkün olduğunca çok veriye erişimi olması gerekir. Bu, veri güvenliği ve yönetiminden sorumlu olan veri güvenlik ve yönetim ekipleri için bir sorun oluşturur. Artan bir şekilde veri odaklı bir iş ortamında, bu karşıt çıkarlar arasında bir denge kurulmalıdır. Geçmişte, organizasyonlar veri erişim kontrolünü pasif bir şekilde gerçekleştirdiler, bu da veri tıkanıklıklarına ve organizasyonların hızını etkileyen bir duruma yol açtı. Veri erişimini genişletirken güçlü veri yönetimi ve güvenliğini sağlamak için, organizasyonların otomatik veri erişim kontrolünü benimsemeleri gerekir. Bu, süreçte hız, esneklik ve hassasiyet getirir. Otomatik veri erişim kontrolünü gerçekleştirmek için beş adım vardır:

1. Veri ekibinin kullandığı her aracı desteklemelidir.
2. Tüm verilere, depolama teknolojisi veya nerede depolandığı ne olursa olsun destek olmalıdır.
3. Organizasyon genelinde aynı canlı verilere doğrudan erişim gerektirir.
4. Her düzeyde uzmanlık sahibi herkesin, kurumsal verilere uygulanan kurallar ve politikaları anlaması gerekir.
5. Veri gizliliği politikalarının tek bir merkezi konumda bulunması gerekir.
6. Bu prensipleri gerçekleştirdikten sonra, organizasyonlar pasif veri erişim kontrolü yaklaşımından vazgeçerek güvenli, verimli ve ölçeklenebilir veri erişim kontrolünü sağlayabilir.

Gerçek zamanlı veri izleme açısından, Immuta nasıl organizasyonlara veri kullanımını ve güvenlik risklerini proaktif bir şekilde yönetmelerine olanak tanır?

Immuta‘nın Detect ürünü, organizasyonların veri kullanımını otomatik olarak puanlayarak, verilerin duyarlılığını ve korumasını (örneğin, veri maskeleme veya erişim amacını belirleme) dikkate alarak, veri ve güvenlik ekiplerinin riskleri önceliklendirmesine ve potansiyel güvenlik olayları hakkında gerçek zamanlı uyarılar almasına olanak tanır. Immuta Detect ile, müşteriler risk azaltma süresini azaltabilir ve genel olarak verilerinin güçlü veri güvenliğini sağlayabilir.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz. Daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Immuta‘yı ziyaret edebilir.