Snowflake presenta una startup: DeepTempo

In questa nuova serie di blog, Snowflake accende i riflettori su alcune straordinarie startup che sviluppano il loro business su Snowflake. In questo articolo, scopri come Evan Powell, fondatore e CEO di DeepTempo, sfrutta l’intelligenza artificiale insieme a un team di esperti di sicurezza per proteggere il mondo digitale da attacchi informatici sempre più sofisticati.

Descrivi la tua azienda in una sola frase.

DeepTempo difende dagli aggressori sempre più sofisticati e implacabili attraverso il deep learning che ha dimostrato di trovare attacchi avanzati che i sistemi della precedente generazione non riescono a rilevare, riducendo al contempo i costi grazie a bassi falsi positivi e alla nostra partnership con Snowflake.

Cosa ti ispira come fondatore?

Voglio proteggere il mondo digitale, sfruttare la difesa collettiva e il deep learning per la cybersecurity e riprendere il controllo della situazione di fronte agli aggressori. 

Qual è il tuo consiglio più prezioso per gestire una startup? 

Questa è la mia sesta startup focalizzata sull’enterprise. Più faccio questo lavoro, più penso che il successo dipenda dalle persone. Creare rapporti di fiducia con un team e una rete estesa di sostenitori (e anche critici) è fondamentale. Dalla fiducia nascono i migliori dipendenti, ma anche i migliori clienti e partner. 

Tutti pensano all’AI. Come ha influito sulla tua startup? 

Siamo “AI native”. Tutto ciò che facciamo, incluso il nostro prodotto principale, si basa sull’intelligenza artificiale e specificamente sul deep learning e i Log Language Models (LogLMs). L’AI ci consente di ripensare i flussi di lavoro dei clienti e risolvere le sfide che affliggono da tempo tutti nel campo della cybersecurity. Con l’AI, possiamo anche muoverci molto più velocemente rispetto alle organizzazioni delle generazioni precedenti. 

Quale problema si propone di risolvere DeepTempo e perché il tuo team è quello giusto per risolverlo? 

Siamo tutti sotto attacco. Sempre più spesso, con l’aiuto dell’AI, hacker professionisti innovativi riescono a aggirare e attraversare la nostra fitta rete di difese per la cybersecurity. I vecchi sistemi basati su regole non riescono a rilevare gli attacchi in modo efficace. Nel frattempo, i costi di licenza, gestione e manutenzione della sicurezza informatica aumentano costantemente, anche se questi sistemi si rivelano inefficaci e quasi obsoleti. 

La nostra applicazione, Tempo, è disponibile come Snowflake Native App prima e unica nel suo genere nel Marketplace Snowflake. Tempo aiuta i clienti a identificare gli incidenti di sicurezza e ad analizzarne portata e gravità. L’app è stata pre-addestrata utilizzando enormi quantità di log di sicurezza ed è particolarmente focalizzata sullo schema degli eventi, compreso il tempo relativo e assoluto. È stato dimostrato che è estremamente accurata, con un basso tasso di falsi positivi e falsi negativi. La Banca di New York è un importante sostenitore e abbiamo completato il loro programma Ascent e una vasta POC.

Ma soprattutto, in DeepTempo abbiamo riunito un mix unico di esperti di deep learning e data scientist, molti dei quali hanno lavorato come analisti di centri operativi di sicurezza (SOC) e come detection engineer. La nostra profondità tecnica è eguagliata solo dalla profonda esperienza nella gestione della sicurezza e di altre operazioni tecniche su vasta scala. 

Perché avete scelto Snowflake?

Abbiamo scelto Snowflake perché ci consente di concentrarci sull’aiutare i clienti a proteggere la loro azienda invece di impantanarci nella raccolta, approvazione e trasferimento dei dati nel nostro sistema per l’analisi. 

Lo Snowflake Native App Framework ci ha aiutati ad accelerare enormemente. Invece di cercare di spostare tutti i dati in un sistema di sicurezza black-box per analizzarli, il nostro approccio porta il “cervello”, o l’intelligence, dove si trovano i dati. Il paradigma delle Snowflake Native App ci consente di sfruttare il lavoro di governance di Snowflake, il che significa che i team di sicurezza possono iniziare subito a testare e utilizzare lo strumento, invece di dedicare dai quattro ai cinque mesi alle approvazioni interne. L’impatto è enorme: possono integrarlo in modo trasparente nei loro strumenti esistenti, come Anvilogic o Splunk, in pochi minuti. 

Inoltre, riduce la dipendenza dai fornitori, offrendo alle aziende la libertà di utilizzare Snowflake come piattaforma principale e al contempo selezionare gli strumenti migliori per le proprie esigenze. Questa combinazione di flessibilità e velocità ha un impatto enorme. Molti CIO si pongono davvero il problema del lock-in, dopotutto hanno supportato le loro organizzazioni nell’adozione dell’open source. Penso che i vantaggi offerti dalla capacità di Snowflake e dalle Snowflake Native App di ridurre il potere dei fornitori e aumentare al contempo l’adozione delle soluzioni best of class non siano apprezzati.  

In che modo è possibile sfruttare Snowflake per fare la differenza nella vostra linea di business?

Abbiamo creato qualcosa chiamato Log Language Model (LogLM). Questi modelli sono più bravi a individuare i problemi di sicurezza reali senza generare troppi falsi allarmi. Iniziano subito a lavorare, adattandosi alle nuove configurazioni in poche ore o giorni invece di mesi con il ML di precedente generazione. Inoltre, sono più facili da capire, consentendo al team di sicurezza di avere sempre sotto controllo ciò che accade. L’utilizzo di Snowflake per archiviare e gestire i dati di questi modelli aiuta a risparmiare molto tempo e denaro. 

Cosa puoi dire ad altri che stanno pensando di creare applicazioni su Snowflake?

Oggi non esiste altro ambiente Snowflake Native App per le aziende. LLM e AI possono battere i tradizionali sistemi SaaS proprietari, aumentando enormemente la produttività delle aziende native AI. L’approccio Snowflake Native App ti consente di concentrarti sull’essere il migliore nel tuo caso d’uso specifico, invece di sprecare risorse reinventando la ruota e costruendo la tua infrastruttura dati. 

Direi ad altri di prendere in considerazione i nuovi casi d’uso e i modelli di business resi possibili dalle Snowflake Native App. Il miglioramento dei casi d’uso esistenti è solo l’inizio: cosa possono fare i tuoi utenti che prima era impossibile e come potrebbe cambiare il loro business? Pensare agli effetti secondari e all’impatto a lungo termine.

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