Хаїм Мазал, головний офіцер з питань штучного інтелекту та безпеки компанії Gigamon – Серія інтерв’ю

Хаїм Мазал є головним офіцером з питань штучного інтелекту та безпеки компанії Gigamon, відповідальним за глобальну безпеку, інформаційні технології, мережеві операції, управління, ризики, дотримання вимог, внутрішні бізнес-системи та безпеку продукції. Хаїм також очолює стратегічну програму компанії з питань штучного інтелекту, керуючи управлінням, міжфункціональним прийняттям рішень та безпечним, відповідальним використанням штучного інтелекту. Визнаний журналом Security Magazine одним з найбільш впливових людей у сфері безпеки 2025 року, він є довічним членом фундації OWASP та входять до складу консультативних рад таких компаній, як Cloudflare, GitLab (GTLB ) та Rapid7. Раніше він займав керівні посади у кількох лідерах галузі, останньою з яких була посада старшого віце-президента з технологій та головного офіцера з безпеки компанії Kandji.

Gigamon – це компанія, що спеціалізується на кібербезпеці та технологіях спостереження, яка зосереджується на наданні глибокої видимості мережевого трафіку в гібридних та багатоклуних середовищах. Її платформа захоплює та аналізує дані в русі, включаючи пакети, потоки та метадані програм, щоб надавати дієвості інструментам безпеки, хмарним та ІТ-інструментам моніторингу. Це дозволяє організаціям виявляти приховані загрози, покращувати продуктивність, підтримувати дотримання вимог, та зменшувати складність шляхом ліквідації сліпих плям у все більш розподілених та зашифрованих системах. Довіряючи великим підприємствам та урядовим організаціям, Gigamon допомагає забезпечувати та керувати сучасною цифровою інфраструктурою у масштабі.

Ви мали унікальну подорож від проведення часу в хакерських форумах у підлітковому віці до того, як стали головним офіцером з питань штучного інтелекту та безпеки компанії Gigamon. Як ці ранні досвіди сформували ваше мислення щодо сучасних кіберзагроз, що використовують штучний інтелект?

Я отримав свій перший комп’ютер у віці восьми років і навчився експериментувати, зокрема вивчаючи DOS, читючи керівництва та вчитуючись мови Visual Basic. Коли я глибше занурився в інтернет-спільноти, мене цікавило, як можна маніпулювати програмним забезпеченням та де системи були хиткими. Ця цікавість еволюціонувала у тестування на проникнення веб-додатків та забезпечення циклів розробки SaaS.

Цікаво, що сучасні загрози полягають у тому, що штучний інтелект не винаходить нових слабкостей, а масштабує виявлення та використання існуючих. Через цю ранню перспективу я підходжу до безпеки штучного інтелекту, припускаючи зловмисну діяльність з самого початку, що допомагає мені розробляти оборону для наших клієнтів у компанії Gigamon.

Ви спостерігали, що штучний інтелект генерує фішингові, вимагательські та шкідливі кампанії, що скорочують час до впливу з тижнів до годин. Які конкретні зміни ви бачите у тому, як ці атаки розробляються та розгортаються?

Штучний інтелект фундаментально знизив бар’єр для входу у кіберзлочинність. Написання шкідливого ПО, створення переконливих фішингових кампаній та виявлення уразливостей раніше вимагали глибокої технічної експертизи. Тепер ці атаки можна прискорити та навіть повністю автоматизувати за допомогою інструментів штучного інтелекту. Хакери більше не потребують сильної технічної підготовки, щоб запустити складні кампанії, оскільки штучний інтелект може генерувати код, удосконалювати соціальну інженерію та допомагати операторам у реальному часі.

В результаті цього підвищення доступності весь ландшафт загроз змінився. Без рамок управління, вимог щодо дотримання вимог чи етичних обмежень, які б сповільнили їх, нападники можуть експериментувати, адаптуватися та розгортатися зі швидкістю та при мінімальних витратах. Таким чином, час до впливу драматично скоротився, і те, що раніше займало тижні, тепер може відбутися за години. Тим часом багато організацій все ще знаходяться на ранніх етапах прийняття штучного інтелекту для захисту, що означає, що деякі з найбільш ефективних випадків використання штучного інтелекту зараз рухаються загрозами.

Що фундаментально відрізняє кібератаку, що використовує штучний інтелект, від традиційних автоматизованих загроз, і можете ви поділитися прикладом, який робить цю різницю зрозумілою?

Що фундаментально відрізняє кібератаку, що використовує штучний інтелект, від традиційних автоматизованих загроз, це автономність та стійкість. У минулому хакери запускали скрипт і зупинялися, коли він завершувався. “Час до життя” був обмежений тим, як довго тривав автоматизм. З штучним інтелектом агенти отримують завдання та, якщо вони не вдавалося, вони не зупиняються. Вони продовжують ітерувати, шукаючи альтернативні шляхи для досягнення тієї ж мети. Час до життя є ефективно необмеженим.

Наприклад, з виробничою залежністю від побудови, нападники можуть вставити щось так маленьке, як два рядки скрипту, зберігаючи при цьому незмінним розмір файлу, що означає, що байти виглядають ідентично. Коли файл скомпільований та виконаний, він запускає екземпляр терміналу, який встановлює автономного агента в корпоративній середовищі, який потім виконує серію шкідливих завдань, які можуть ітеруватися необмежено. У минулому бінарні файли розглядалися як вектори загроз після розгортання. Тепер вони маніпулюються постійно, включаючи під час процесу побудови, для виконання дій, що використовують штучний інтелект, всередині корпоративних середовищ.

Багато організацій все ще покладаються на традиційні засоби безпеки та усталені сценарії. Чому ці підходи не справляються з атаками, що використовують штучний інтелект, і де ви бачите найбільш небезпечні сліпі плями?

Ми досягли точки, коли якщо ви не інновуєте та вдумливо інтегруєте штучний інтелект у свої рішення та операції з безпеки, ви вже відстаєте, і це стосується великих компаній та стартапів однаково. Організації, які не інтегрують штучний інтелект у свою стратегію безпеки, ризикують бути обігнаними нападниками, які рухаються швидше та діють у більших масштабах.

Тим сказано, захист від загроз, що використовують штучний інтелект, не обов’язково вимагає повної переробки технологічної бази. Багато інструментів, які потрібні підприємствам, вже знаходяться на місці. Реальна зміна полягає у тому, як ефективно ці інструменти використовуються. Це питання посилення фундаментальних засад, застосування існуючих технологій більш інтелектуально та адаптації оборони для врахування некваліфікованих, але озброєних штучним інтелектом нападників.

Нападники використовують штучний інтелект творчо та стратегічно. Якщо підприємства не підходять до цього питання аналогічним чином, вони ризикують створити величезні сліпі плями. Лідери повинні думати інакше про те, як вони розгортають інструменти, які вже мають, інтегрують штучний інтелект у свої операції та розвивають свої сценарії для захисту від швидкості та масштабу сучасних атак.

Ви стверджуєте, що багато поточних інструментів безпеки, що використовують штучний інтелект, повністю пропускають ці загрози. Що вони роблять неправильно, і які можливості є найбільш гостро необхідними?

Багато поточних інструментів безпеки, що використовують штучний інтелект, все ще побудовані навколо хибного припущення, що запобігання є основною метою. Виробники продовжують позиціонувати штучний інтелект як кращий спосіб блокувати загрози на периметрі, але нападники рухаються швидше, адаптивніше та все більш терпляче, використовуючи штучний інтелект, глибокі фейки та просунуте шкідливе ПО, яке може避нути контролю та залишитися невиявленим протягом місяців.

Що найбільш гостро необхідно, це комплексна, реальна видимість та сильніші можливості виявлення та реагування. Організації повинні реалізовувати постійну оцінку ризиків, підтримувати видимість зашифрованого трафіку, де багато загроз ховаються, та використовувати мережеві телекомунікації та API, щоб зрозуміти, що відбувається в їхніх системах та як дані рухаються. Стійкість сьогодні не полягає у тому, щоб тримати кожну загрозу зовні, а у тому, щоб бачити, зупиняти та вивчати загрози, перш ніж вони ескалується.

Як ви бачите майбутнє захисту від атак, що використовують штучний інтелект, та розвиток можливостей штучного інтелекту для захисту?

Штучний інтелект прискорює обидві сторони рівняння, але в найближчому майбутньому, я думаю, що нападники мають перевагу. їм не потрібно підкорятися регуляторним обмеженням, вимогам щодо дотримання вимог чи етичним обмеженням, які б сповільнили їх. Це означає, що вони можуть експериментувати вільно та ітерувати з підвищеною швидкістю. З іншого боку, підприємства повинні балансувати інновації з управлінням, приватністю та операційним ризиком, що природно сповільнює прийняття та реалізацію штучного інтелекту.

Тим сказано, захист, що використовує штучний інтелект, може абсолютно вийти на перше місце, якщо організації та лідери змінять свій підхід. Успішні тактики безпеки не будуть походити з використання штучного інтелекту лише для запобігання. Це буде вимагати інтеграції штучного інтелекту у виявлення, розслідування та реагування на загрози, які підтримуються реальною видимістю. Перевага не перебуває постійно на боці нападника, але вона залишиться там, поки організації не зупиняться від залежності лише від запобігання. Реальна шкода відбувається, коли нападник проникає у мережу, часто живучи на території та чекаючи на виведення даних. Лідери повинні зміститися від “чи можемо ми запобігти проникненню” до “як швидко ми можемо виявити та видалити загрози?”

Оглядаючи перспективу наступних шести до дванадцяти місяців, які атаки, що використовують штучний інтелект, ви очікуєте, що вони стануть поширеними, і що команди безпеки повинні робити зараз, щоб підготуватися?

Шість до дванадцяти місяців – це величезний час у цьому середовищі. Все змінюється кожні шість до дванадцяти тижнів. Швидка еволюція штучного інтелекту робить його важким для прогнозування конкретних технік, які нападники будуть використовувати в майбутньому, тому акцент повинен бути менше на đoánуванні, що наступне, а більше на тому, як готуватися.

Захисники повинні використовувати той самий технологічний інструментарій штучного інтелекту, який використовують нападники, з сильним акцентом на захист у глибину. Це означає використання штучного інтелекту для перекрестної перевірки постійних потоків даних у реальному часі, спираючись на незмінну мережеву телекомунікацію для ідентифікації транзакційного поведінки по всім приватним, публічним та локальним середовищам, та підключення цієї телекомунікації до відповідних інструментів, щоб команди безпеки були активними, коли їх організація опитується.

Одночасно з цим, периметр-орієнтований захист повинен бути замінений. Не питання, якщо атака, що використовує штучний інтелект, трапиться, а коли. Тепер пріоритетом є рання ідентифікація, зменшення впливу та своєчасне усунення. Це включає в себе наявність солідного плану реагування на інциденти, застосування принципів нульового довіри, забезпечення сегментації мережі, підтримання управління доступом з постійними оглядами та здійснення динамічних коригувань за необхідності для захисту даних клієнтів та обмеження впливу.

Дякуємо за цікаве інтерв’ю. Читачам, які цікавляться глибоким спостереженням та безпекою мережі, що використовує штучний інтелект, можна відвідати Gigamon.