Mike BruchanskiHiddenlayer의 최고 제품 책임자는 20 년이 넘는 제품 개발 및 엔지니어링 경험을 제공합니다. Bruchanski는 그의 역할에서 Hiddenlayer의 제품 전략을 형성하고 개발 파이프 라인을 감독하며 생성 및 예측 AI를 채택하는 조직을 지원하기위한 혁신을 주도합니다.
히든 레이어 AI의 주요 보안 제공 업체입니다. 보안 플랫폼은 기업이 가장 중요한 제품의 기계 학습 모델을 보호 할 수 있도록 도와줍니다. Hiddenlayer는 모델에 불필요한 복잡성을 추가하지 않고 원시 데이터 및 알고리즘에 액세스 할 필요가없는 AI에 대한 턴키 보안을 제공하는 유일한 회사입니다. Hiddenlayer는 보안 및 ML에 깊은 뿌리를 가진 팀이 설립 한 Enterprise AI를 추론, 우회, 추출 공격 및 모델 도난으로부터 보호하는 것을 목표로합니다.
제품 관리 및 AI 보안에서 인상적인 경력 여행을했습니다. Hiddenlayer에 합류하게 된 계기는 무엇 이며이 역할은 개인적이고 전문적인 목표와 어떻게 일치합니까?
나는 항상 새롭고 복잡한 문제를 해결하기 위해, 특히 최첨단 기술이 실제 응용 프로그램을 충족하는 경우에 이끌 렸습니다. 항공 우주, 사이버 보안 및 산업 자동화에 걸쳐있는 경력을 쌓은 과정에서 AI의 혁신적인 사용을 개척하고 이와 관련된 독특한 과제를 탐색 할 수있는 기회를 가졌습니다.
Hiddenlayer에서는이 두 세계 (이력 혁신과 보안)가 비판적이고 흥미 진진한 방식으로 시작됩니다. 나는 AI의 잠재력이 변형 적이라는 것을 알고 있었지만 그 취약점은 종종 과소 평가됩니다. Hiddenlayer에서는이 기술을 보호하기 위해 전문 지식을 활용하여 조직이 자신있게 책임감있게 배포 할 수 있도록 할 수 있습니다. 영향력 있고 확장 가능한 솔루션을 운전하기위한 기술적 배경과 열정의 완벽한 조정입니다.
오늘날 AI 시스템을 대상으로하는 가장 중요한 대적 위협은 무엇이며, 조직은 어떻게 이러한 위험을 사전에 적극적으로 완화시킬 수 있습니까?
산업 전반에 걸쳐 AI를 빠르게 채택함으로써 우리가 연결된 장치의 부상과 마찬가지로 사이버 위협에 대한 새로운 기회가 생겼습니다. 이러한 위협 중 일부에는 모델 도난 및 반전 공격이 포함되며 공격자는 민감한 정보 또는 리버스 엔지니어 AI 모델을 추출하여 독점 데이터 또는 지적 재산을 노출시킵니다.
이러한 위험을 사전에 해결하려면 조직은 AI 수명주기의 모든 단계에 보안을 포함해야합니다. 여기에는 데이터 무결성 보장, 악용에 대한 모델 보호 및 기능이나 성능을 약화시키지 않고 AI 시스템을 보호하는 데 중점을 둔 솔루션 채택이 포함됩니다. 보안은 AI와 함께 진화해야하며 오늘날의 사전 조치는 내일의 위협에 대한 최선의 방어입니다.
AI 보안에 대한 Hiddenlayer의 접근 방식은 기존의 사이버 보안 방법과 어떻게 다르며, 생성 AI 모델에 특히 효과적인 이유는 무엇입니까?
전통적인 사이버 보안 방법은 주로 네트워크와 엔드 포인트 보안에 중점을 둡니다. 그러나 Hiddenlayer는 AI 시스템 자체가 독특하고 귀중한 공격 표면을 나타내는 것을 인식하여 모델 중심의 접근 방식을 취합니다. 기존의 접근 방식과 달리 Hiddenlayer는 AI 모델을 직접 보장하여 모델 역전, 데이터 중독 및 적대적 조작과 같은 취약점을 해결합니다. 이 대상 보호는 AI 자체 인 핵심 자산이 보호되도록합니다.
또한 Hiddenlayer는 실제 문제에 맞는 솔루션을 설계합니다. 우리의 가볍고 비 침습적 기술은 기존 워크 플로에 완벽하게 통합되어 모델의 성능을 손상시키지 않으면 서 모델이 보호되지 않도록합니다. 이 접근법은 데이터 누출 또는 무단 조작과 같은 위험을 높이는 생성 AI 모델에 특히 효과적입니다. Hiddenlayer는 AI 자체에 중점을 두어 기계 학습의 미래를 확보하기위한 새로운 표준을 설정합니다.
AI 보안을 기존 사이버 보안 인프라에 통합 할 때 조직이 직면 한 가장 큰 과제는 무엇입니까?
조직은 AI 보안을 기존 프레임 워크에 통합하려고 시도 할 때 몇 가지 중요한 과제에 직면 해 있습니다. 첫째, AI 시스템의 복잡성을 이해하고 취약점은 항상 사내에서 사용할 수없는 전문화 된 전문 지식이 필요하기 때문에 많은 조직이 지식 격차로 어려움을 겪고 있습니다. 둘째, 경쟁력을 유지하기 위해 AI를 신속하게 채택해야한다는 압력이 종종 있지만, 적절한 보안 조치없이 솔루션을 배포하기 위해 서두르면 장기적인 취약점이 생길 수 있습니다. 마지막으로, 모델 성능 유지와 강력한 보안의 필요성을 균형을 유지하는 것은 섬세한 과제입니다. 조직은 그들이 구현 한 보안 조치가 AI 시스템의 기능 또는 정확도에 부정적인 영향을 미치지 않도록해야합니다.
이러한 과제를 해결하기 위해 조직은 교육, 전략 계획 및 전문 도구에 대한 액세스가 필요합니다. Hiddenlayer는 보안을 AI 라이프 사이클에 원활하게 통합하는 솔루션을 제공하여 조직이 불필요한 위험에 노출되지 않고 혁신에 집중할 수 있습니다.
Hiddenlayer는 AI 모델에 강력한 보안을 제공하면서 솔루션이 가볍고 비 침습적으로 유지되는 방법을 어떻게 보장합니까?
우리의 디자인 철학은 효과와 운영 단순성을 우선시합니다. Hiddenlayer의 솔루션은 API 중심이므로 중대한 혼란없이 기존 AI 워크 플로에 쉽게 통합 할 수 있습니다. 우리는 AI 모델을 실시간으로 모니터링하고 보호하는 데 중점을 두어 구조 나 성능에 대한 변경을 피합니다.
또한, 우리의 기술은 온-프레미스, 클라우드 또는 하이브리드 설정에서 다양한 환경에서 효율적이고 확장 가능하며 완벽하게 작동하도록 설계되었습니다. 이러한 원칙을 준수함으로써 우리는 고객이 자신의 운영에 불필요한 복잡성을 추가하지 않고도 AI 시스템을 보호 할 수 있도록합니다.
AI 시스템에 대한 Hiddenlayer의 자동화 된 Red Teaming Solution 취약성 테스트는 어떻게이를 통해 가장 혜택을 얻었습니까?
Hiddenlayer의 자동화 된 Red Teaming은 고급 기술을 활용하여 AI 시스템에 대한 실제 적대적 공격을 시뮬레이션합니다. 이를 통해 조직은 다음을 수행 할 수 있습니다.
- 취약성을 조기에 식별 : 공격자가 모델을 어떻게 대상으로 할 수 있는지 이해함으로써 조직은 악용되기 전에 약점을 해결할 수 있습니다.
- 테스트주기 가속화 : 자동화는 포괄적 인 보안 평가에 필요한 시간과 리소스를 줄입니다.
- 진화하는 위협에 적응 : 우리의 솔루션은 새로운 공격 벡터를 설명하기 위해 지속적으로 업데이트됩니다.
AI 모델이 민감한 데이터를 처리하거나 필수 운영을 주도하는 금융, 의료, 제조, 방어 및 중요한 인프라와 같은 산업은 가장 큰 이점을 보았습니다. 이 부문은 신뢰성을 희생하지 않고 강력한 보안을 요구하여 Hiddenlayer의 접근 방식이 특히 영향을 미칩니다.
최고 제품 책임자로서 제품 팀의 데이터 중심 문화를 어떻게 육성하고 있으며, 이는 고객을위한 더 나은 보안 솔루션으로 어떻게 해석됩니까?
Hiddenlayer에서 우리의 제품 철학은 세 가지 기둥에 뿌리를두고 있습니다.
- 결과 지향 개발 : 우리는 최종 목표를 염두에두고 제품이 고객에게 실질적인 가치를 제공 할 수 있도록합니다.
- 데이터 중심 의사 결정 : 감정과 의견은 종종 스타트 업 환경에서 높아집니다. 소음을 줄이기 위해, 우리는 제품 성능에서 시장 성공에 이르기까지 모든 것을 추적하여 결정을 안내하기 위해 경험적 증거에 의존합니다.
- 전체 론적 사고 : 우리는 팀이 개발에서 마케팅 및 판매에 이르기까지 모든 것을 고려하여 제품 수명주기를 시스템으로 보도록 권장합니다.
이러한 원칙을 포함시킴으로써 우리는 관련성, 효과 및 적응성을 우선시하는 문화를 만들었습니다. 이를 통해 제품 제공을 향상시킬뿐만 아니라 고객이 직면 한 실제 보안 문제를 지속적으로 해결하고 있습니다.
보안 문제로 인해 AI를 채택하는 것을 주저하는 조직에 어떤 조언을 하시겠습니까?
보안 문제로 인해 AI를 채택하는 것에주의를 기울이는 조직의 경우 전략적이고 측정 된 접근 방식을 취하는 것이 중요합니다. 데이터 무결성 및 개인 정보를 보장하기 위해 안전한 데이터 파이프 라인 및 강력한 거버넌스 관행의 강력한 토대를 구축하는 것으로 시작하십시오. 소규모로 조종하는 AI를 시작하여 특정 제어 된 사용 사례에서 중요한 시스템을 노출시키지 않고 측정 가능한 값을 제공 할 수 있습니다. 신뢰할 수있는 파트너의 전문 지식을 활용하여 AI 특정 보안 요구를 해결하고 내부 지식 격차를 해소하십시오. 마지막으로, 잠재적 인 위험을 효과적으로 관리하면서 AI를 신중하게 배포하여 혁신의 균형을 조심하십시오. 올바른 준비를 통해 조직은 보안을 타협하지 않고 자신있게 AI를 수용 할 수 있습니다.
AI 안전 및 EU AC Act에 대한 최근 미국 행정 명령은 Hiddenlayer의 전략 및 제품 제공에 어떤 영향을 미칩니 까?
EU AI Act와 같은 최근 규정은 책임있는 AI 배포에 대한 강조가 증가하고 있음을 강조합니다. Hiddenlayer에서는 이러한 진화하는 표준을 준수하기위한 솔루션을 사전에 정렬했습니다. 당사의 도구를 통해 조직은 포괄적 인 모니터링 및보고를 통해 AI 안전 요구 사항을 준수 할 수 있습니다.
우리는 또한 규제 기관과 적극적으로 협력하여 산업 표준을 형성하고 AI와 관련된 고유 한 위험을 해결합니다. 우리는 규제 트렌드보다 앞서서 고객이 책임감있게 혁신하고 점점 더 복잡한 환경에서 준수 할 수 있도록합니다.
현재 AI 보안 환경에서 어떤 차이를 시급히 해결해야하며, Hiddenlayer는 어떻게이를 해결할 계획입니까?
AI 보안 환경은 두 가지 긴급 격차에 직면 해 있습니다. 첫째, AI 모델은 도난, 역 엔지니어링 및 조작으로부터 보호되어야하는 귀중한 자산입니다. Hiddenlayer는 혁신적인 솔루션을 통해 이러한 위협에 대한 모델을 확보하기위한 노력을 주도하고 있습니다. 둘째, 전통적인 보안 도구는 종종 AI- 특정 취약점을 해결하기 위해 장비가 부족하여 전문화 된 위협 탐지 기능이 필요합니다.
이러한 과제를 해결하기 위해 Hiddenlayer는 최첨단 연구와 지속적인 제품 진화 및 시장 교육을 결합합니다. 우리는 모델 보호 및 맞춤형 위협 탐지에 중점을 두어 조직에 AI를 안전하고 자신있게 배포하는 데 필요한 도구를 제공하는 것을 목표로합니다.
훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 배우고 싶은 독자들은 방문해야합니다. 히든 레이어.
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