Ameesh Divatia, Đồng sáng lập & CEO của Baffle – Loạt phỏng vấn

Ameesh Divatia là đồng sáng lập & CEO của Baffle, một công ty tập trung vào tích hợp bảo mật dữ liệu vào mọi khía cạnh của đường ống dữ liệu để đơn giản hóa bảo vệ dữ liệu đám mây và giảm thiểu tác động của vi phạm dữ liệu.

Nền tảng của công ty này cung cấp một giải pháp không cần mã, dễ triển khai, bảo vệ dữ liệu nhạy cảm mà không ảnh hưởng đến hiệu suất hoặc yêu cầu thay đổi ứng dụng. Công nghệ của Baffle tương thích với các nhà cung cấp đám mây lớn như AWS, Azure, IBM và GCP. Phục vụ một loạt khách hàng, từ các công ty Fortune 25 đến các doanh nghiệp nhỏ và vừa, Baffle bảo vệ hơn 100 tỷ bản ghi trên toàn thế giới, hợp tác với các nhà tích hợp hệ thống để triển khai hiệu quả.

Điều gì đã thúc đẩy bạn đồng sáng lập Baffle, Inc., và những kinh nghiệm khởi nghiệp trước đây của bạn đã định hình phương pháp của bạn như thế nào trong những giai đoạn đầu của công ty?

Sau khi công ty cuối cùng của tôi rời đi, tôi đã nghỉ ngơi một chút để tái tạo năng lượng và suy nghĩ về những gì tôi thực sự muốn làm tiếp theo. Tôi luôn yêu thích xây dựng các công ty, vì vậy tôi bắt đầu có những cuộc trò chuyện với một người bạn VC giai đoạn đầu và anh ấy đã giới thiệu tôi với Priyadarshan “PD” Kolte, người sẽ trở thành đồng sáng lập của tôi. Anh ấy đã thách thức chúng tôi với một câu hỏi thú vị, ngụy trang thành một thách thức: “Làm thế nào bạn có được giá trị từ dữ liệu trong khi vẫn bảo vệ nó?” Thách thức đó đã thu hút tôi – giải quyết các vấn đề khó khăn là điều tôi sống vì. Có một khoảng trống rõ ràng trong bảo vệ dữ liệu, đặc biệt là xung quanh việc đơn giản hóa mã hóa và bảo vệ dữ liệu ‘trong sử dụng’. Chín năm sau, chúng tôi đang ở đây, trả lời câu hỏi đó với Baffle.

Với sự gia tăng của trí tuệ nhân tạo sinh (generative AI), các công ty có thể đảm bảo rằng dữ liệu của họ vẫn an toàn trong khi vẫn tận dụng được lợi ích của công nghệ AI không?

Đây là một câu hỏi mà mọi công ty dabble trong AI nên đặt ra. Bảo mật và đổi mới thường cảm thấy như hai lực lượng đối lập, nhưng chúng không phải như vậy. Chìa khóa là một đổi mới đột phá gọi là Tính toán Cải thiện Quyền riêng tư (PEC) bắt đầu với mã hóa – giữ dữ liệu được bảo vệ khi nghỉ, trong quá trình di chuyển và khi sử dụng. Bằng cách mã hóa dữ liệu nhạy cảm trước khi nó đến các mô hình AI đầu tiên và sau đó sử dụng PEC để xử lý nó, bạn vẫn có thể nhận được thông tin bạn cần mà không ảnh hưởng đến bảo mật. Điều này là về việc ở phía trước của trò chơi, cập nhật các giao thức bảo mật và tận dụng các công cụ như Baffle để giảm thiểu rủi ro. Bạn không cần phải hy sinh đổi mới cho bảo mật.

Bạn có thể giải thích vai trò cụ thể của mã hóa trong việc bảo vệ dữ liệu và mô hình AI được tạo không? Nó khác với các phương pháp bảo vệ dữ liệu truyền thống như thế nào?

Mã hóa cho dữ liệu AI giống như quấn tài sản quý giá nhất của bạn trong giấy bóng – không matter nó bị ném ra sao, nó vẫn được bảo vệ. Hãy nghĩ về nó như khóa dữ liệu khi bạn sử dụng nó. Các phương pháp truyền thống tập trung vào việc bảo vệ dữ liệu khi nó không được sử dụng (nghỉ) hoặc khi nó di chuyển (trong quá trình di chuyển). Nhưng với AI, chúng tôi thêm một lớp phức tạp mới vì dữ liệu cần được giữ mã hóa ngay cả khi nó được xử lý bởi các mô hình. Baffle tập trung vào việc bảo vệ “dữ liệu trong sử dụng”, đảm bảo hiệu suất không bị ảnh hưởng nhưng bảo mật không bị hy sinh.

Baffle gần đây đã ra mắt một giải pháp bảo vệ dữ liệu cụ thể cho các dự án GenAI. Bạn có thể chia sẻ thêm chi tiết về cách giải pháp này hoạt động và điều gì làm cho nó độc đáo trên thị trường không?

Giải pháp GenAI của chúng tôi là tất cả về việc làm cho mã hóa trở nên đơn giản và hiệu quả, ngay cả khi bạn đang làm việc với AI. Nó cắm vào một đường ống AI hiện có bằng cách bảo vệ dữ liệu khi nó đang được tiêu thụ. Điều này được theo sau bởi một khả năng được gọi là mã hóa truy vấn thực – xử lý dữ liệu mà không暴露 nó. Điều quan trọng nhất là bạn không cần phải thay đổi bất cứ điều gì trong đường ống AI của mình – không cần viết lại mã, không cần khó khăn. Chỉ cần cắm nó vào và đi. Chúng tôi đã tập trung vào việc dễ sử dụng và đảm bảo rằng bảo mật không cản trở đổi mới, đó là lý do tại sao khách hàng tìm thấy giải pháp này rất hấp dẫn.

Nền tảng của bạn nhấn mạnh “không cần mã” để triển khai bảo vệ dữ liệu. Phương pháp này mang lại lợi ích gì cho các công ty, đặc biệt là những công ty có đường ống dữ liệu lớn và phức tạp?

Không ai muốn phá vỡ thứ gì đó đã hoạt động. Với phương pháp “không cần mã” của chúng tôi, các công ty không cần phải phá vỡ các ứng dụng hoặc người di chuyển dữ liệu hiện có của họ để thêm mã hóa. Điều này là một lợi ích lớn cho các tổ chức lớn với đường ống dữ liệu phức tạp vì nó có nghĩa là họ có thể tăng cường bảo mật mà không冒 rủi ro gián đoạn. Nó nhanh hơn, dễ dàng hơn và loại bỏ nhiều vấn đề đau đầu mà thường đi kèm với tích hợp công nghệ mới.

Mã hóa Truy vấn Thực của Baffle khác với các phương pháp mã hóa khác như thế nào, và nó mang lại những lợi thế gì cho các công ty xử lý phân tích dữ liệu lớn?

Mã hóa Truy vấn Thực là “nước sốt bí mật” của chúng tôi. Không giống như mã hóa truyền thống, yêu cầu bạn giải mã dữ liệu trong cửa hàng dữ liệu trước khi phân tích nó (và do đó暴露 nó), chúng tôi cho phép bạn chạy truy vấn trên dữ liệu mã hóa chính nó. Nó giống như có bánh và ăn nó – bạn nhận được thông tin mà không冒 rủi ro bảo mật. Điều này là một yếu tố thay đổi trò chơi, đặc biệt là cho các công ty xử lý lượng lớn dữ liệu nhạy cảm, như trong tài chính hoặc chăm sóc sức khỏe, nơi tuân thủ là không thể thương lượng.

Bảo vệ dữ liệu trong sử dụng là một tính năng quan trọng của nền tảng Baffle. Bạn có thể giải thích cách nó hoạt động và tại sao nó lại quan trọng cho các công ty, đặc biệt là trong bối cảnh các quy định bảo vệ dữ liệu như GDPR không?

Khi dữ liệu đang được sử dụng – được xử lý bởi các hệ thống – nó thường dễ bị tổn thương nhất. Đó là lý do tại sao việc bảo vệ nó trong thời gian thực là quan trọng, đặc biệt là với các quy định như GDPR, yêu cầu một tư thế được gọi là “bảo vệ dữ liệu theo thiết kế”. Nền tảng của chúng tôi đảm bảo rằng ngay cả khi dữ liệu đang được xử lý, nó vẫn được mã hóa. Phương pháp này loại bỏ cửa sổ rủi ro mà các vi phạm dữ liệu thường xảy ra, giúp các công ty tuân thủ và an toàn.

Khi các mô hình AI trở nên phức tạp hơn, những thách thức chính trong việc bảo vệ các mô hình này khỏi các cuộc tấn công đối lập là gì, và Baffle giải quyết những thách thức này như thế nào?

Các mô hình AI đang trở nên thông minh hơn, nhưng những kẻ tấn công cũng vậy. Các cuộc tấn công đối lập – nơi các tác nhân xấu cố gắng thao túng dữ liệu ảnh hưởng đến đầu ra của mô hình AI – là một mối quan ngại ngày càng tăng. Chúng tôi giải quyết vấn đề này bằng cách tập trung vào phía dữ liệu. Bằng cách mã hóa dữ liệu mà các mô hình AI dựa vào, chúng tôi làm cho nó trở nên khó khăn hơn cho bất kỳ ai để can thiệp vào tính toàn vẹn của mô hình. Nó giống như cung cấp cho mô hình AI một két sắt dữ liệu – không ai có thể vào mà không có chìa khóa.

Bạn có thể thảo luận về tầm quan trọng của kiểm soát truy cập dựa trên vai trò (RBAC) trong các chiến lược bảo vệ dữ liệu hiện đại, đặc biệt là cho các tổ chức sử dụng môi trường đám mây đa người thuê?

Trong môi trường đám mây đa người thuê, RBAC là điều cần thiết. Hãy tưởng tượng bạn có một nhóm người chia sẻ cùng một cơ sở hạ tầng đám mây. Không có RBAC, nó giống như cung cấp cho mọi người quyền truy cập vào toàn bộ tòa nhà thay vì chỉ văn phòng của họ. Nền tảng của chúng tôi tích hợp RBAC để chỉ những người được ủy quyền dựa trên vai trò hoặc thông tin đăng nhập cá nhân của họ mới có thể truy cập dữ liệu nhạy cảm, giữ mọi thứ được khóa chặt và giảm thiểu rủi ro vi phạm.

Baffle đã chứng kiến sự tăng trưởng đáng kể trong những năm gần đây, với doanh thu của bạn tăng gấp đôi trong năm qua. Bạn quy kết sự tăng trưởng này cho điều gì, và bạn dự định sẽ tiếp tục quỹ đạo này như thế nào?

Chúng tôi đang đi trên một làn sóng nhu cầu vì chúng tôi đã xây dựng giải pháp đúng cho vấn đề đúng. Sự tăng trưởng của chúng tôi giảm xuống một điều: chúng tôi đang giải quyết một vấn đề mà mọi công ty đều phải đối mặt – bảo vệ dữ liệu. Với các mối đe dọa mạng tăng cao và các quy định trở nên nghiêm ngặt hơn, các công ty đang chuyển sang chúng tôi để tìm kiếm các giải pháp hoạt động mà không làm chậm họ lại. Tập trung của chúng tôi vào mã hóa Truy vấn Thực và sự dễ sử dụng là một lý do lớn cho sự tăng trưởng này. Tiếp theo, chúng tôi dự định sẽ tiếp tục thúc đẩy đổi mới, mở rộng sản phẩm của mình và xây dựng các quan hệ đối tác mạnh mẽ để đưa chúng tôi vào các thị trường mới.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Baffle.