아미쉬 디바티아 의 공동 창립자이자 CEO입니다. 헛되이 애쓰다데이터 파이프라인의 모든 측면에 데이터 보안을 통합하여 클라우드 데이터 보호를 단순화하고 데이터 위반의 영향을 최소화하는 데 중점을 둔 회사입니다.
해당 플랫폼은 성능에 영향을 주거나 애플리케이션을 변경할 필요 없이 민감한 데이터를 보호하는 코드가 없고 배포하기 쉬운 솔루션을 제공합니다. Baffle의 기술은 AWS, Azure, IBM, GCP 등 주요 클라우드 제공업체와 호환됩니다. Fortune 25대 기업부터 중소기업에 이르기까지 다양한 고객에게 서비스를 제공하는 Baffle은 효율적인 배포를 위해 시스템 통합업체와 협력하여 전 세계적으로 1,000억 개가 넘는 기록을 보호합니다.
Baffle, Inc.를 공동 창립하게 된 동기는 무엇이며, 이전 기업 경험이 회사 초기 단계에서 귀하의 접근 방식을 어떻게 형성했습니까?
지난 회사를 퇴사한 후, 저는 재충전하고 다음에 정말로 하고 싶은 일이 무엇인지 생각하기 위해 절실히 필요한 휴식을 취했습니다. 나는 항상 회사 건설을 좋아했기 때문에 초기 VC 친구와 대화를 나누기 시작했고, 그 친구는 나중에 나의 공동 창업자가 될 Priyadarshan “PD” Kolte를 소개했습니다. 그는 도전으로 위장한 흥미로운 질문으로 우리에게 도전했습니다. “데이터를 보호하면서 어떻게 데이터로부터 가치를 얻습니까?” 그 도전이 나를 사로잡았습니다. 어려운 문제를 해결하는 것이 제가 살아가는 이유입니다. 데이터 보호, 특히 암호화 단순화 및 ‘사용 중인’ 데이터 보호와 관련하여 눈에 띄는 격차가 있었습니다. 9년 후, 우리는 Baffle을 통해 그 질문에 답하게 되었습니다.
생성적 AI가 부상하면서 기업은 AI 기술의 이점을 활용하면서 데이터를 안전하게 유지하려면 어떻게 해야 할까요?
이것은 AI를 다루는 모든 회사의 질문입니다. ~해야 한다 물어보세요. 보안과 혁신은 서로 상반되는 세력처럼 느껴지는 경우가 많지만 반드시 그럴 필요는 없습니다. 핵심은 암호화로 시작되는 PEC(Privacy Enhanced Computation)라는 획기적인 혁신으로, 저장 중, 전송 중, 사용 중에도 데이터를 보호합니다. 민감한 데이터를 암호화하여 ~ 전에 먼저 AI 모델에 도달한 다음 PEC를 사용하여 이를 처리하면 보안을 손상시키지 않고도 필요한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이는 경쟁에서 앞서 나가고, 보안 프로토콜을 업데이트하고, Baffle과 같은 도구를 활용하여 위험을 완화하는 것입니다. 보안을 위해 혁신을 희생할 필요는 없습니다.
AI 생성 데이터와 모델을 보호하는 데 있어 암호화의 구체적인 역할을 설명할 수 있나요? 기존 데이터 보호 방법과 어떻게 다릅니까?
AI 데이터 암호화는 가장 귀중한 자산을 버블랩으로 감싸는 것과 같습니다. 아무리 많이 던져도 보호됩니다. 데이터를 사용하는 동안 데이터를 잠그는 것으로 생각하십시오. 기존 방법은 데이터를 사용하지 않을 때(휴지 중) 또는 이동 중일 때(전송 중) 데이터를 보호하는 데 중점을 둡니다. 그러나 AI를 사용하면 모델에 의해 처리되는 동안에도 데이터가 암호화된 상태로 유지되어야 하기 때문에 새로운 복잡성 계층이 추가됩니다. Baffle은 이러한 “사용 중인 데이터” 보호에 중점을 두어 성능에 영향을 주지 않지만 보안이 희생되지 않도록 보장합니다.
Baffle은 최근 GenAI 프로젝트를 위한 데이터 보호 솔루션을 출시했습니다. 이 솔루션의 작동 방식과 이 솔루션이 시장에서 독보적인 이유에 대해 더 자세히 공유해 주실 수 있나요?
GenAI 솔루션은 AI로 작업하는 경우에도 암호화를 간단하고 효율적으로 만드는 것입니다. 수집되는 데이터를 보호하여 기존 AI 파이프라인에 연결됩니다. 그 다음에는 데이터를 노출하지 않고 처리하는 실제 쿼리 가능 암호화라는 기능이 이어집니다. 가장 중요한 점은 AI 파이프라인에서 아무것도 변경할 필요가 없다는 점입니다. 코드를 다시 작성하거나 번거로움이 없습니다. 그냥 연결하고 사용하세요. 우리는 사용 편의성과 보안이 혁신을 방해하지 않도록 하는 데 중점을 두었습니다. 이것이 바로 고객이 이 솔루션을 매우 매력적으로 여기는 이유입니다.
귀하의 플랫폼은 데이터 보호 구현을 위한 “코드 없음” 변경을 강조합니다. 이 접근 방식은 기업, 특히 대규모의 복잡한 데이터 파이프라인을 보유한 기업에 어떤 이점을 제공합니까?
이미 작동하고 있는 것을 깨뜨리고 싶은 사람은 아무도 없습니다. “코드 없음” 접근 방식을 사용하면 기업은 암호화를 추가하기 위해 기존 애플리케이션이나 데이터 이동 장치를 분리할 필요가 없습니다. 이는 복잡한 데이터 파이프라인을 갖춘 대규모 조직에 큰 이점이 됩니다. 중단 위험 없이 보안을 강화할 수 있기 때문입니다. 더 빠르고 쉬우며 일반적으로 새로운 기술을 통합할 때 발생하는 많은 골치 아픈 문제를 제거합니다.
Baffle의 Real Queryable Encryption은 다른 암호화 방법과 어떻게 다르며 대규모 데이터 분석을 처리하는 회사에 어떤 이점을 제공합니까?
Real Queryable Encryption은 우리의 비법입니다. 데이터 저장소의 데이터를 분석하고 노출하기 전에 이를 해독해야 하는 기존 암호화와 달리 암호화된 데이터 자체에 대해 쿼리를 실행할 수 있습니다. 이는 마치 케이크를 먹고 있는 것과 같습니다. 보안 위험 없이 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이는 특히 규정 준수가 협상 불가능한 금융이나 의료 분야와 같이 엄청난 양의 민감한 데이터를 다루는 기업의 경우 획기적인 변화입니다.
사용 중인 데이터 보호는 Baffle 플랫폼의 중요한 기능입니다. 이것이 어떻게 작동하는지, 특히 GDPR 및 기타 데이터 개인 정보 보호 규정의 맥락에서 이것이 기업에 필수적인 이유를 설명할 수 있습니까?
데이터가 사용 중일 때(시스템에서 처리될 때) 일반적으로 가장 취약한 상태에 있습니다. 그렇기 때문에 실시간으로 데이터를 보호하는 것이 중요합니다. 특히 ‘설계에 따른 데이터 보호’라고 알려진 자세를 요구하는 GDPR과 같은 규정에서는 더욱 그렇습니다. 우리 플랫폼은 데이터가 처리되는 동안에도 여전히 암호화되어 있음을 보장합니다. 이 접근 방식은 데이터 유출이 자주 발생하는 위험한 노출 기간을 제거하여 기업이 규정을 준수하고 안전하게 유지하는 데 도움이 됩니다.
AI 모델이 더욱 복잡해짐에 따라 이러한 모델을 적의 공격으로부터 보호하는 데 있어 주요 과제는 무엇이며 Baffle은 이러한 과제를 어떻게 해결합니까?
AI 모델은 점점 더 똑똑해지고 있지만 공격자도 마찬가지입니다. 악의적인 행위자가 AI 모델의 출력에 영향을 미치는 데이터를 조작하려고 시도하는 적대적 공격에 대한 우려가 커지고 있습니다. 우리는 데이터 측면에 초점을 맞춰 이 문제를 해결합니다. AI 모델이 의존하는 데이터를 암호화함으로써 우리는 누구든지 모델의 무결성을 훼손하는 것을 훨씬 더 어렵게 만듭니다. 이는 AI 모델에 잠긴 데이터 저장소를 제공하는 것과 같습니다. 열쇠 없이는 누구도 들어갈 수 없습니다.
특히 멀티 테넌트 클라우드 환경을 사용하는 조직의 경우 현대 데이터 보호 전략에서 역할 기반 액세스 제어(RBAC)의 중요성에 대해 논의할 수 있습니까?
멀티 테넌트 클라우드 환경에서는 RBAC가 필수입니다. 여러 사람이 모두 동일한 클라우드 인프라를 공유하고 있다고 상상해 보세요. RBAC가 없으면 모든 사람이 자신의 사무실이 아닌 건물 전체에 액세스할 수 있는 것과 같습니다. 우리 플랫폼은 RBAC를 통합하여 개인 역할이나 자격 증명에 따라 승인된 사람만 민감한 데이터에 액세스할 수 있도록 하여 보안을 강화하고 침해 위험을 줄입니다.
Baffle은 최근 몇 년 동안 상당한 성장을 보였으며 작년에 수익이 두 배로 늘었습니다. 이러한 성장의 원인은 무엇이며, 이 궤적을 어떻게 지속할 계획입니까?
우리는 올바른 문제에 대한 올바른 솔루션을 구축했기 때문에 수요의 물결을 타고 있습니다. 우리의 성장은 결국 한 가지로 귀결됩니다. 우리는 모든 회사가 직면한 문제인 데이터 보호를 해결하고 있습니다. 사이버 위협이 증가하고 규제가 강화됨에 따라 기업은 속도를 늦추지 않고 작동하는 솔루션을 찾기 위해 우리에게 눈을 돌리고 있습니다. 실제 쿼리 가능한 암호화와 사용 편의성에 중점을 둔 것이 이러한 성장의 큰 이유입니다. 앞으로도 우리는 계속해서 혁신의 한계를 뛰어넘고, 제품을 확장하며, 새로운 시장에 진출할 수 있는 강력한 파트너십을 구축할 계획입니다.
훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 자세히 알고 싶은 독자들은 방문하시기 바랍니다. 헛되이 애쓰다.
게시물 Ameesh Divatia, Baffle의 공동 창립자 겸 CEO – 인터뷰 시리즈 처음 등장한 Unite.AI.
