Sideendlayer首席產品官Mike Bruchanski為公司帶來了二十年的產品開發和工程經驗。在他的角色中，布魯班斯基負責塑造隱藏者的產品策略，監督開發管道，並推動創新以支持採用生成和預測性AI的組織。
Hiddenlayer是AI安全的領先提供商。它的安全平台可幫助企業保護其最重要產品背後的機器學習模型。 HiddenLayer是唯一為AI提供交鑰匙安全性的公司，並不會為模型增加不必要的複雜性，並且不需要訪問原始數據和算法。 Hiddenlayer由一個具有深厚的安全和ML根源的團隊創立，旨在保護企業AI免受推理，旁路，提取攻擊和模型盜竊的影響。
您在產品管理和AI安全性方面都有令人印象深刻的職業旅程。是什麼促使您加入了Hiddenlayer，該角色如何與您的個人和專業目標保持一致？
我一直被吸引解決新的和復雜的問題，尤其是在尖端技術符合實際應用的情況下。在我的職業生涯中，我的職業生涯已經跨越了航空航天，網絡安全和工業自動化，我有機會開拓了AI的創新使用，並應對隨之而來的獨特挑戰。
在Hidden Layer，這兩個世界（AI創新和安全）以既關鍵又令人興奮的方式進行了調整。我認識到AI的潛力具有變革性，但其脆弱性常常被低估。在Hiddle Layerer，我能夠利用我的專業知識來保護這項技術，同時使組織自信地部署它。這是我技術背景的完美一致，也是推動有影響力的可擴展解決方案的熱情。
當今針對AI系統的最重要的對抗性威脅是什麼？組織如何主動降低這些風險？
跨行業的AI迅速採用為網絡威脅創造了新的機會，就像我們看到的連接設備的興起一樣。其中一些威脅包括模型盜竊和反轉攻擊，其中攻擊者提取敏感信息或反向工程AI模型，可能會揭示專有數據或知識產權。
為了主動解決這些風險，組織需要在AI生命週期的每個階段嵌入安全性。這包括確保數據完整性，保護模型免受剝削，以及採用專注於保護AI系統的解決方案，而不會破壞其功能或性能。安全必須與AI一起發展，今天的積極措施是針對明天威脅的最佳防禦。
Hiddenlayer對AI安全性的方法與傳統的網絡安全方法有何不同，為什麼它對生成的AI模型特別有效？
傳統的網絡安全方法主要著重於保護網絡和終點。但是，Hidden Layerer採用以模型為中心的方法，認識到AI系統本身代表了獨特而有價值的攻擊表面。與常規方法不同，Hiddenlayer直接確保了AI模型，解決了模型倒置，數據中毒和對抗性操作等漏洞。該目標保護確保了核心資產（AI本身）得到了保護。
此外，Hiddenlayer設計針對現實世界中挑戰的解決方案。我們輕巧的非侵入性技術將無縫集成到現有的工作流程中，確保模型受到保護而不會損害其性能。這種方法對於生成的AI模型特別有效，該模型面臨著諸如數據洩漏或未經授權操縱之類的風險增加。通過專注於AI本身，Hiddenlayer設定了確保機器學習未來的新標準。
組織將AI安全性集成到現有的網絡安全基礎設施中時，最大的挑戰是什麼？
在試圖將AI安全性集成到現有框架中時，組織面臨著一些重大挑戰。首先，許多組織在知識差距上掙扎，因為了解AI系統及其脆弱性的複雜性需要專業知識，而專業知識並非總是在內部可用。其次，通常會有迅速採用AI以保持競爭力的壓力，但是在沒有適當安全措施的情況下急於部署解決方案會導致長期脆弱性。最後，平衡對強大安全性的需求與保持模型性能是一個微妙的挑戰。組織必須確保其實施的任何安全措施不會對其AI系統的功能或準確性產生負面影響。
為了應對這些挑戰，組織需要結合教育，戰略計劃和使用專業工具的訪問。 HiddleLayer提供了將安全性無縫整合到AI生命週期中的解決方案，使組織能夠專注於創新，而不會使自己面臨不必要的風險。
隱藏層如何確保其解決方案在為AI模型提供強大的安全性的同時保持輕巧和無創的效果？
我們的設計理念優先考慮有效性和操作簡單性。 Hiddenlayer的解決方案是API驅動的，可以輕鬆地集成到現有的AI工作流程中，而不會大幅破壞。我們專注於實時監視和保護AI模型，避免改變其結構或性能。
此外，我們的技術旨在高效且可擴展，在各種環境中，無論是在本地，雲還是混合設置中都能無縫運行。通過遵守這些原則，我們確保我們的客戶可以保護其AI系統，而不會增加其運營不必要的複雜性。
Hiddenlayer的自動紅色團隊如何簡化AI系統的漏洞測試，哪些行業從中受益最大？
Hiddenlayer的自動紅色團隊利用高級技術來模擬對AI系統的現實世界對抗性攻擊。這使組織能夠：
- 儘早確定漏洞：通過了解攻擊者如何針對自己的模型，組織可以在被剝削之前解決弱點。
- 加速測試週期：自動化減少了全面安全評估所需的時間和資源。
- 適應不斷發展的威脅：我們的解決方案不斷更新以說明新興攻擊向量。
金融，醫療保健，製造業，國防和關鍵基礎設施（AI模型處理敏感數據或驅動基本操作）等行業的好處是最大的好處。這些部門需要強大的安全性而不會犧牲可靠性，從而使Hiddenlayer的方法特別有影響力。
作為首席產品官，您如何在產品團隊中培養數據驅動的文化，這如何轉化為更好的客戶安全解決方案？
在Hiddenlayer，我們的產品理念植根於三個支柱：
- 面向結果的發展： 我們從最終目標開始，確保我們的產品為客戶帶來切實的價值。
- 數據驅動的決策： 情緒和觀點通常在啟動環境中持高率。為了減少噪音，我們依靠經驗證據來指導我們的決策，跟踪從產品績效到市場成功的一切。
- 整體思維： 我們鼓勵團隊將產品生命週期視為系統，考慮從開發到營銷和銷售的所有內容。
通過嵌入這些原則，我們創造了一種優先考慮相關性，有效性和適應性的文化。這不僅改善了我們的產品產品，而且確保我們一直在應對客戶面臨的現實安全挑戰。
由於安全問題，您會給組織猶豫採用AI的建議嗎？
對於由於擔心問題而警惕採用AI的組織，採取戰略和測量方法很重要。首先，建立安全的數據管道和強大的治理實踐的強大基礎，以確保數據完整性和隱私。在特定的，受控的用例中啟動小規模的AI，可以在不暴露關鍵系統的情況下提供可衡量的價值。利用受信任合作夥伴的專業知識來滿足特定的AI特定安全需求並彌合內部知識差距。最後，通過周到的AI部署AI來收穫其利益，同時有效地管理潛在風險，從而平衡創新與謹慎。通過正確的準備，組織可以自信地擁抱AI而不會損害安全性。
最近，美國對AI安全和歐盟AI法案的行政命令如何影響Hiddenlayer的策略和產品？
諸如《歐盟AI法案》等最新法規強調了對負責人AI部署的越來越重視。在Hidden Layerer，我們積極地將解決方案保持一致，以支持遵守這些不斷發展的標準。我們的工具使組織能夠通過全面的監控和報告來證明遵守AI安全要求。
我們還與監管機構積極合作，以塑造行業標準並解決與AI相關的獨特風險。通過保持監管趨勢的領先地位，我們確保客戶能夠負責任地創新，並在越來越複雜的景觀中遵守。
當前的AI安全景觀中需要緊急解決什麼差距，而Hisdinglayer計劃如何解決這些問題？
AI安全景觀面臨兩個緊急差距。首先，AI模型是有價值的資產，需要保護不受盜竊，逆向工程和操縱。 Hiddenlayer通過創新解決方案確保模型免受這些威脅的領先地位。其次，傳統的安全工具通常不具備解決特定於AI的漏洞，從而需要專門的威脅檢測功能。
為了應對這些挑戰，Hiddlelayer將尖端研究與持續的產品演化和市場教育相結合。通過專注於模型保護和量身定制的威脅檢測，我們旨在為組織提供安全和自信地部署AI所需的工具。
感謝您的出色採訪，希望了解更多的讀者應該參觀Hiddlelayer。
