HiddenLayer 首席产品官 Mike Bruchanski – 采访系列

Mike Bruchanski，HiddenLayer 首席产品官，在产品开发和工程领域拥有二十多年的经验。在他的角色中，Bruchanski 负责制定 HiddenLayer 的产品战略，监督开发流程，并推动创新以支持采用生成和预测 AI 的组织。

HiddenLayer 是 AI 安全的领先提供商。其安全平台帮助企业保护其最重要产品背后的机器学习模型。HiddenLayer 是唯一一家提供不添加不必要复杂性的 AI 安全解决方案的公司，该解决方案不需要访问原始数据和算法。由具有深厚安全和机器学习根基的团队创立，HiddenLayer 致力于保护企业 AI 免受推理、绕过、提取攻击和模型盗窃的影响。

您拥有令人印象深刻的职业生涯，跨越产品管理和 AI 安全。是什么激发您加入 HiddenLayer，并且这份工作如何与您的个人和职业目标保持一致？

我一直被吸引到解决新的和复杂的问题，特别是在尖端技术与实际应用相交汇的地方。在我的职业生涯中，我曾有机会开创 AI 的创新应用，并应对其带来的独特挑战。

在 HiddenLayer，这两个世界——AI 创新和安全——以一种至关重要且令人兴奋的方式相交汇。我认识到 AI 的潜力是变革性的，但其漏洞往往被低估。在 HiddenLayer，我能够利用我的专业知识保护这一技术，同时使组织能够自信和负责任地部署它。这是我的技术背景和推动有影响力和可扩展解决方案的热情的完美结合。

当前针对 AI 系统的最显著对抗威胁是什么，组织如何主动减轻这些风险？

AI 的快速采用在各个行业中创造了新的网络威胁机会，类似于我们在连接设备兴起时看到的那样。这些威胁包括模型盗窃和逆向攻击，攻击者可能会提取敏感信息或逆向工程 AI 模型，可能会暴露专有数据或知识产权。

为了主动应对这些风险，组织需要在 AI 生命周期的每个阶段嵌入安全性。这包括确保数据完整性，保护模型免受利用，并采用专注于保护 AI 系统而不损害其功能或性能的解决方案。安全性必须与 AI 同步发展，今天采取的主动措施是对抗明天威胁的最佳防御。

HiddenLayer 的 AI 安全方法与传统的网络安全方法有何不同，为什么它特别适用于生成 AI 模型？

传统的网络安全方法主要关注保护网络和端点。HiddenLayer 采取模型为中心的方法，认识到 AI 系统本身代表着一个独特且有价值的攻击面。与传统方法不同，HiddenLayer 直接保护 AI 模型，解决模型逆向、数据中毒和对抗性操纵等漏洞。这种有针对性的保护确保核心资产——AI 本身——得到保护。

此外，HiddenLayer 设计的解决方案针对现实世界的挑战。我们的轻量级、非侵入性技术可以无缝地集成到现有的工作流程中，确保模型在不损害其性能的情况下保持受保护。这种方法对生成 AI 模型尤其有效，因为它们面临着数据泄露或未经授权的操纵等风险。通过关注 AI 本身，HiddenLayer 为保护机器学习的未来设定了新的标准。

组织在将 AI 安全集成到现有的网络安全基础设施时面临的最大挑战是什么？

组织在尝试将 AI 安全集成到现有框架中时面临多个重大挑战。首先，许多组织难以填补知识空白，因为理解 AI 系统和其漏洞的复杂性需要在内部并不总是可用的专业知识。其次，快速采用 AI 以保持竞争力的压力可能导致在没有适当的安全措施的情况下部署解决方案，从而导致长期的漏洞。最后，在确保安全的同时保持模型性能的平衡是一个微妙的挑战。组织必须确保任何安全措施都不会对其 AI 系统的功能或准确性产生负面影响。

为了应对这些挑战，组织需要结合教育、战略规划和获取专用工具。HiddenLayer 提供可以无缝集成安全性到 AI 生命周期中的解决方案，使组织能够专注于创新而不暴露于不必要的风险。

HiddenLayer 如何确保其解决方案保持轻量级和非侵入性，同时为 AI 模型提供强大的安全保护？

我们的设计理念优先考虑有效性和操作简洁性。HiddenLayer 的解决方案是 API 驱动的，允许在不中断现有 AI 工作流程的情况下轻松集成。我们专注于实时监控和保护 AI 模型，避免修改其结构或性能。

此外，我们的技术设计为高效和可扩展的，可以在各种环境中无缝运行，无论是在本地、云端还是混合设置中。通过坚持这些原则，我们确保客户可以在不增加不必要的复杂性的情况下保护其 AI 系统。

HiddenLayer 的自动红队测试解决方案如何简化 AI 系统的漏洞测试，哪些行业从中受益最多？

HiddenLayer 的自动红队测试利用先进技术模拟对 AI 系统的真实世界对抗攻击。这样，组织可以：

• 提前识别漏洞：通过了解攻击者可能如何针对其模型，组织可以在漏洞被利用之前解决弱点。

• 加快测试周期：自动化减少了对全面安全评估所需的时间和资源。

• 适应不断演变的威胁：我们的解决方案持续更新以应对新出现的攻击向量。

像金融、医疗保健、制造、国防和关键基础设施等行业——在这些行业中，AI 模型处理敏感数据或驱动关键操作——最能从 HiddenLayer 的方法中受益。这些行业需要在不损害可靠性的情况下提供强大的安全保障，使 HiddenLayer 的方法特别有效。

作为首席产品官，您如何在产品团队中培养数据驱动的文化，这又如何转化为更好的安全解决方案以满足客户需求？

在 HiddenLayer，我们的产品理念基于三个支柱：

1. 结果导向开发： 我们以最终目标为导向，确保我们的产品为客户提供有形的价值。
2. 数据驱动决策： 在初创企业环境中，情绪和意见往往很强烈。为了避免这种噪音，我们依靠实证证据来指导我们的决策，跟踪从产品性能到市场成功的所有内容。
3. 整体思维： 我们鼓励团队将产品生命周期视为一个系统，考虑从开发到营销和销售的所有内容。

通过内化这些原则，我们创造了一个优先考虑相关性、有效性和适应性的文化。这不仅提高了我们的产品质量，还确保我们始终解决客户面临的现实世界安全挑战。

您会给那些由于安全问题而犹豫采用 AI 的组织什么建议？

对于那些由于安全问题而犹豫采用 AI 的组织，采取战略性和有步骤的方法至关重要。首先，建立安全的数据管道和健全的治理实践，以确保数据完整性和隐私。从在特定、受控的用例中小规模部署 AI 开始，在这些用例中，AI 可以提供可衡量的价值而不暴露关键系统。利用信任的合作伙伴来解决 AI 特有的安全需求，并弥补内部知识空白。最后，平衡创新与谨慎，通过深思熟虑地部署 AI 来实现其收益，同时有效地管理潜在风险。有了适当的准备，组织可以自信地采用 AI 而不损害安全性。

最近的美国 AI 安全行政命令和 EU AI 法规如何影响 HiddenLayer 的战略和产品供应？

像 EU AI 法规这样的最新法规凸显了对负责任的 AI 部署的日益增长的重视。在 HiddenLayer，我们已经主动将我们的解决方案与这些不断演变的标准保持一致。我们的工具使组织能够通过全面监控和报告来展示遵守 AI 安全要求的能力。

我们还积极与监管机构合作，以塑造行业标准并解决与 AI 相关的独特风险。通过保持领先地位并了解监管趋势，我们确保我们的客户可以负责任地创新并在日益复杂的环境中保持合规。

当前 AI 安全格局中需要紧急解决的差距是什么，HiddenLayer 计划如何解决这些问题？

AI 安全格局面临两个紧急差距。首先，AI 模型是有价值的资产，需要保护免受盗窃、逆向工程和操纵的影响。HiddenLayer 正在通过创新解决方案保护模型免受这些威胁的影响。其次，传统的安全工具通常无法解决 AI 特有的漏洞，导致对专门的威胁检测功能的需求增加。

为了解决这些挑战，HiddenLayer 结合尖端研究与持续的产品演进和市场教育。通过专注于模型保护和定制的威胁检测，我们旨在为组织提供必要的工具，以便他们能够自信和安全地部署 AI。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问 HiddenLayer。