Сар’ю Наяр, генеральний директор і засновник Gurucul – Інтерв’ю

Сар’ю Наяр – міжнародно визнаний експерт з кібербезпеки, автор, спікер і член ради технологій Forbes. Вона має понад 15 років досвіду в галузі інформаційної безпеки, управління ідентифікацією та доступом, управління ризиками ІТ та забезпечення безпеки, а також управління ризиками безпеки.

У 2017 році вона була названа однією з переможниць програми EY Entrepreneurial Winning Women. Вона займала керівні посади в сфері стратегії безпеки продукції та послуг в Oracle (ORCL ), Simeio, Sun Microsystems, Vaau (придбана Sun) і Disney. Сар’ю також кілька років працювала на керівних посадах у сфері технологічної безпеки та управління ризиками в компанії Ernst & Young.

Gurucul – це компанія з кібербезпеки, яка спеціалізується на поведінковій безпеці та аналітиці ризиків. Її платформа використовує машинне навчання, штучний інтелект та великі дані для виявлення внутрішніх загроз, компрометації облікових записів та просунутих атак у гібридних середовищах. Gurucul відома своєю платформою Unified Security and Risk Analytics, яка інтегрує SIEM, UEBA (аналітику поведінки користувачів та сутностей), XDR та аналітику ідентифікації для надання реального часу виявлення загроз та реагування. Компанія обслуговує підприємства, уряди та постачальників послуг безпеки, спрямовані на зменшення кількості хибних спрацьовувань та прискорення ліквідації загроз за допомогою інтелектуальної автоматизації.

Що спонукало вас заснувати Gurucul у 2010 році, і яку проблему ви намагалися вирішити в сфері кібербезпеки?

Gurucul була заснована для того, щоб допомогти командам з безпеки операцій та внутрішніх ризиків отримати ясність щодо найбільш критичних кіберризиків, які впливають на їхній бізнес. З 2010 року ми використовуємо поведінковий та передбачувальний аналіз, а не заснований на правилах, що дозволило нам створити понад 4 000 моделей машинного навчання, які ставлять аномалії користувачів та сутностей у контекст різних сценаріїв атак та ризиків. Ми побудували на цьому фундаменті, рухаючись від допомоги великим компаніям з 50 найбільших підприємств у світі до допомоги компаніям у здобанні радикальної ясності щодо всіх кіберризиків. Це обіцянка нашої платформи REVEAL, яка є єдиною та штучно-інтелектуальною платформою даних та безпеки. Тепер ми будемо продовжувати нашу місію штучного інтелекту, маючи бачення доставити платформу з самообслуговуванням аналітики безпеки, використовуючи машинне навчання як наш фундамент, але також додаючи можливості генеративного та агентського штучного інтелекту по всьому життєвому циклу загроз. Метою є те, щоб аналітики та інженери витрачали менше часу на складність і більше часу на змістовну роботу. Дозволяючи машинам посилювати визначення їх щоденної діяльності.

Якими ключовими уроками ви користувалися під час роботи на керівних посадах в Oracle, Sun Microsystems та Ernst & Young, які ви принесли у заснування Gurucul?

Мій досвід роботи на керівних посадах в Oracle, Sun Microsystems та Ernst & Young зміцнив мою здатність вирішувати складні проблеми безпеки та дав мені розуміння проблем, з якими стикаються керівники безпеки в компаніях з 100 найбільших підприємств світу. Колективно це дозволило мені зайняти місце в першому ряду технологічних та бізнесових проблем, з якими стикаються більшість лідерів з безпеки, і надихнуло мене на будівництво рішень для подолання цих розривів.

Як платформа REVEAL компанії Gurucul відрізняється від традиційних рішень SIEM (Управління інформацією та подіями безпеки)?

Застарілі рішення SIEM залежать від статичних, заснованих на правилах підходів, які призводять до надмірної кількості хибних спрацьовувань, збільшення витрат та затримки виявлення та реагування. Наша платформа REVEAL є повністю хмарною та штучно-інтелектуальною, використовуючи просунуте машинне навчання, поведінковий аналіз та динамічне оцінювання ризиків для виявлення та реагування на загрози в реальному часі. На відміну від традиційних платформ, REVEAL безперервно адаптується до еволюційних загроз та інтегрується по всім середовищам, включаючи локальні, хмарні та гібридні, для комплексної безпеки. Визнана як “найбільш перспективна” платформа SIEM у звіті Gartner за три поспіль роки, REVEAL переозначає штучно-інтелектуальну SIEM з неперевершеною точністю, швидкістю та видимістю. Крім того, SIEM бореться з проблемою надмірної кількості даних. Вони занадто дорогі для прийому всього необхідного для повної видимості, а навіть якщо вони це роблять, це тільки додає до проблеми хибних спрацьовувань. Gurucul розуміє цю проблему, і саме тому ми маємо вбудоване та штучно-інтелектуальне рішення для управління потоками даних, яке фільтрує некритичні дані до низькозатратного сховища, зберігаючи гроші, а також зберігаючи можливість виконання федеративного пошуку по всім даним. Системи аналізу даних – це ситуація “сміття в, сміттяออก”. Якщо дані, що надходять, є надутими, непотрібними або неповними, то вихід не буде точним, дієвим або в кінцевому підсумку довірливим.

Як можна пояснити використання машинного навчання та поведінкового аналізу для виявлення загроз в реальному часі?

Наша платформа використовує понад 4 000 моделей машинного навчання для безперервного аналізу всіх відповідних наборів даних та ідентифікації аномалій та підозрілих поведінок в реальному часі. На відміну від застарілих систем безпеки, які покладаються на статичні правила, REVEAL виявляє загрози, коли вони виникають. Платформа також використовує аналіз поведінки користувачів та сутностей (UEBA), щоб встановити базові рівні нормальної поведінки користувачів та сутностей, виявляючи відхилення, які можуть вказувати на внутрішні загрози, компрометацію облікових записів або шкідливу діяльність. Ця поведінка далі контекстуалізується великим двигуном даних, який корелює, збагачує та пов’язує дані безпеки, мережі, ІТ, ІоТ, хмарні дані, дані ідентифікації, дані бізнес-додатків та внутрішню та зовнішню загрозу розвідки. Це інформує динамічний двигун оцінювання ризиків, який призначає ризики в реальному часі, допомагаючи пріоритезувати реакції на критичні загрози. Разом ці можливості забезпечують комплексний, штучно-інтелектуальний підхід до виявлення та реагування на загрози в реальному часі, який відрізняє REVEAL від традиційних рішень безпеки.

Як штучно-інтелектуальний підхід Gurucul допомагає зменшити кількість хибних спрацьовувань порівняно з традиційними системами кібербезпеки?

Платформа REVEAL зменшує кількість хибних спрацьовувань, використовуючи штучно-інтелектуальний контекстний аналіз, поведінкові знання та машинне навчання для розрізнення легітимної діяльності користувачів від справжніх загроз. На відміну від традиційних рішень, REVEAL уточнює свої можливості виявлення з часом, підвищуючи точність, а також зменшуючи шум. Її аналіз поведінки користувачів та сутностей виявляє відхилення від базових рівнів діяльності з високою точністю, дозволяючи командам з безпеки зосередитися на легітимних ризиках безпеки, а не бути перегруженими хибними сигналами. Хоча машинне навчання є фундаментальним аспектом, генеративний та агентський штучний інтелект відіграють значну роль у подальшому доданні контексту в природній мові, щоб допомогти аналітикам зрозуміти, що відбувається навколо сповіщення, та навіть автоматизувати реакцію на ці сповіщення.

Яку роль відіграє протидія штучному інтелекту в сучасних кіберзагрозах, і як Gurucul бореться з цими еволюціонуючими ризиками?

По-перше, ми вже бачимо, як протидія штучному інтелекту застосовується до найбільш легких цілей, тобто вектору людини та ідентифікаційних загроз. Саме тому поведінковий та ідентифікаційний аналіз є критично важливими для ідентифікації аномальної поведінки, контекстуалізації її та передбачення шкідливої поведінки до того, як вона пошириться далі. Крім того, протидія штучному інтелекту є цвяхом у труні для методів виявлення на основі підписів. Противники використовують штучний інтелект, щоб уникнути цих методів виявлення, заснованих на правилах, але знову ж таки вони не можуть уникнути поведінкових методів виявлення таким же чином. Команди з безпеки не мають достатніх ресурсів для того, щоб продовжувати писати правила для підтримки темпу, і їм буде потрібно сучасний підхід до виявлення загроз, розслідування та реагування. Поведінка та контекст є ключовими інгредієнтами. Нарешті, платформи, такі як REVEAL, залежать від безперервного зворотного зв’язку, і ми постійно застосовуємо штучний інтелект, щоб допомогти нам уточнити наші моделі виявлення, рекомендувати нові моделі та інформувати нову загрозу розвідку, на яку може покладатися весь наш екосистема клієнтів.

Як система оцінювання ризиків Gurucul покращує здатність команд з безпеки пріоритезувати загрози?

Наша платформа призначає ризики в реальному часі користувачам, сутностям та діям на основі спостережуваної поведінки та контекстуальних знань. Це дозволяє командам з безпеки пріоритезувати критичні загрози, зменшуючи час реакції та оптимізуючи ресурси. Використовуючи динамічну шкалу оцінювання ризиків від 0 до 100, REVEAL забезпечує те, що організації зосереджуються на найбільш критичних інцидентах, а не перебувають під навалом низькопріоритетних сповіщень. З єдиною оцінкою ризику, яка охоплює всі джерела даних підприємства, команди з безпеки отримують більшу видимість та контроль, що призводить до швидшого та більш інформованого прийняття рішень.

У добу зростання кількості порушень даних, як штучно-інтелектуальні рішення безпеки можуть допомогти організаціям запобігти внутрішнім загрозам?

Внутрішні загрози є особливо складним ризиком безпеки через свою тонку природу та доступ, який мають співробітники. Аналіз поведінки користувачів та сутностей (UEBA) виявляє відхилення від встановлених рівнів поведінки, ідентифікуючи ризикові дії, такі як незаконний доступ до даних, незвичайні часи входу в систему та зловживання привілеями. Динамічна оцінка ризиків також безперервно оцінює поведінку в реальному часі, призначуючи рівні ризику для пріоритезації найбільш критичних внутрішніх ризиків. Ці штучно-інтелектуальні можливості дозволяють командам з безпеки проактивно виявляти та мінімізувати внутрішні загрози до того, як вони переростуть у порушення даних. Оскільки внутрішнє управління ризиками є гонкою з часом, команди з внутрішнього управління ризиками повинні реагувати та співпрацювати швидко, з урахуванням конфіденційності. Контекст знову є критично важливим, і додавання поведінкових відхилень з контекстом з систем ідентифікації, додатків HR та всіх інших відповідних джерел даних дає цим командам можливість швидко зібрати та захистити докази, щоб бізнес міг реагувати та мінімізувати до того, як відбувається витік даних.

Як рішення з аналітики ідентифікації Gurucul покращує безпеку порівняно з традиційними інструментами управління ідентифікацією та доступом (IAM)?

Традиційні рішення IAM зосереджені на контролі доступу та аутентифікації, але їм бракує інтелекту та видимості для виявлення компрометації облікових записів або зловживання привілеями в реальному часі. REVEAL виходить за ці обмеження, використовуючи штучно-інтелектуальний поведінковий аналіз для безперервної оцінки ризику користувача, динамічної корекції оцінки ризику та адаптивного забезпечення доступу, мінімізуючи зловживання та незаконний доступ. Інтегруючи з існуючими рамками IAM та забезпечуючи мінімальні привілеї доступу, наше рішення підвищує безпеку ідентифікації та зменшує поверхню атаки. Проблема з управлінням IAM полягає в розсіюванні систем ідентифікації та відсутності взаємозв’язку між різними системами ідентифікації. Gurucul дає командам 360-градусний огляд ризиків ідентифікації по всьому ідентифікаційному інфраструктуру. Тепер вони можуть停止увати rubber-stamping доступу, а не приймати ризик-орієнтований підхід до політики доступу. Крім того, вони можуть прискорити аспект дотримання вимог IAM та продемонструвати безперервний моніторинг та повністю цілісний підхід до контролю доступу по всій організації.

Які ключові кіберзагрози ви бачите за найближчі п’ять років, і як штучний інтелект може допомогти мінімізувати ці ризики?

Ідентифікаційні загрози будуть продовжувати поширюватися, оскільки вони вже спрацювали. Противники будуть подвоювати зусилля щодо отримання доступу шляхом входу в систему або атаки на інфраструктуру ідентифікації. Природно внутрішні загрози будуть продовжувати бути ключовим вектором ризику для багатьох підприємств, особливо з огляду на тіньові ІТ. Чи це є зловмисним чи недбалим, компанії будуть все частіше потребувати видимості внутрішніх ризиків. Крім того, штучний інтелект прискорить варіації традиційних тактик, technik та протоколів, оскільки противники знають, що це дозволить їм уникнути виявлення, роблячи це низькозатратним для створення адаптивних тактик, technik та протоколів. Саме тому зосередження уваги на поведінці в контексті та наявність систем виявлення, які можуть адаптуватися так само швидко, буде критично важливим для найближчого майбутнього. Тому знову ж таки, чому Gürucul є критично важливим для майбутнього.

Дякую за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Gurucul.