Kevan Dodhiaのキャリアは、高性能の分散型SQLエンジンを構築することから、AIセキュリティの新しいカテゴリの先駆者に至るまで、現代のエンタープライズコンピューティングの軌跡を追跡しました。Compute.aiの技術共同創設者として、彼と彼のチームは、高度に規制された環境でデータ分析を提供するためにEMR Sparkよりも5倍速いコンピューティングエンジンを構築しました。 結果は、Dodhiaの分散システム、SQLコンピューティングエンジン、規制デプロイの経験を体現するAIエージェント向けのアイデンティティとアクセス制御プラットフォームAlter(YC S25)です。 safe and compliant Compute.aiのクライアントは、ロンドン証券取引所(LSEG)を含み、あらゆるデータクエリと仕事は厳格なガバナンスルールを満たさなければならなかった。「EMR Sparkよりも5倍速いコンピュータエンジンを構築し、LSEGのような高度に規制されている企業に販売しました」とDodhia氏は述べました。 Alter プラットフォームは、データレベルの分散された執行ポイントを使用して、ポリシーの意図を機械的に実行可能なコントロールに分解します。Dodhia が Compute.ai の SQL エンジンをスピードと信頼性のために設計したように、Alter のコントロール レイヤーは高性能でなければなりません。すべてのエージェント API 呼び出しは中止され、進行する前にチェックされますので、遅延は重要な妥協です。Dodhia は、システムがアイデンティティを検証し、リアルタイムでポリシーに対してすべてのパラメータをチェックします。 . zero-trust for AI agents Alter は効果的に新しいセキュリティカテゴリを作成します。 プラットフォームはAIエージェントと外部ツールまたはデータベースの間で生活し、強力なアイデンティティで各リクエストを認証し、細かいポリシーを適用します。エージェント認証という用語はこのアイデアをキャプチャします:ユーザーセッションがアイデンティティーチェックと許可を受けるのと同様に、AIエージェントは同等のチェックを受け取ります。YCのリリース材料はAlterのアプローチを簡潔に説明します:それは強力な認証、細かい許可、リアルタイムのガードレイルで各ツール呼び出しを包みます。実践では、LLMエージェントがデータクエストを発行したり、Alterの承認なしに取引を実行 agent authorization キャップの下で、Alter はポリシーの意図をこれらの低レベルのコントロールに変換します. たとえば、ビジネス ユーザは、エージェントに高レベルの役割や機能を割り当てるポリシーを書くことができます.Alter のコンパイラは、データベース クエリの行および列レベルのフィルターに、さらにはプロンプトパラメータのチェックにこれを翻訳します。 : システムは単に「はい」または「ノー」を言うだけでなく、個々の行やフィールドレベルで許可されているデータやアクションを強制します。 fine-grained policy for LLMs Alterの核心的な約束は、危険なエージェントコマンドをリアルタイムでブロックすることです。AIエージェントが出力を製造したり誤解したりできるので、Dodhiaが指摘したように、企業は詐欺行為について懸念している。Alterは、ポリシーエンジンに対するすべての要請をチェックすることによってこれを解決します。例えば、Alterのポリシールールは、定義された許可または取引制限を超えるアクセス試みを自動的に制限し、意図しない操作を防止するのに役立ちます。Alterのセキュリティモデルは、生産に到達する有害なコマンドのリスクを最小限に抑えるために構築され、潜在的なデータまたは金融エラーへの曝露を制限するポリシーを使用します。各API呼び このデザインは、Dodhia の分散システムの分布を反映した: スピードクエリエンジンがパーツに分割するように、Alter の執行が分散されます。 すべてのツール(データベース、API、クラウドサービス)はコントロール層を通じて接続されます。 プラットフォームは、マルチクラウドツール(MCP)とネイティブな統合をサポートし、すぐにエージェント対エージェント(A2A)が登場します。 ベンダー中立の選択は意図的です。 Dodhia と彼の共同創設者は、 , セキュリティは、企業が AWS、GCP、またはオンプレムシステムを使用するかどうかに関係なく機能します. これは、一つのクラウドのメカニズムに閉じ込められることを恐れるコンプライアンス購入者にサービスを提供することに由来します. By keeping the control plane generic, Alter allows customers to adopt AI agents without rewriting all their access policies. neutral, vendor‑agnostic infrastructure もちろん、あらゆるエージェントのアクションをキャプチャするには妥協が伴います。認証とポリシー評価から遅延が加えられました。チームは、コードとしてのみポリシーを保持することは開発者中心的なものだと発見しました。代わりに、彼らはセキュリティチームやビジネスユーザー向けのポリシーUIに投資しました。それはポリシーを単純な方法で提示し、非技術的利害関係者もそれらを定義することができます。 Dodhiaのレッスンの一つは、これらのポリシーのユーザーはしばしば監査官やコンプライアンスオフィッシャーではなくエンジニアです。これはUXが明確で検証可能であることを要求しています。リアルタイムの執行も効率性を必要とします。ポリシーチェックはミ 高い設定で。 AI access control 統合の複雑さはもう一つの課題です。Alterは潜在的に数十のツールとエージェントフレームワークと並んで座らなければなりません。Dodhiaの過去の経験が彼を助けました:Compute.aiで、彼は厳しいサービスレベルの要件の下で一般的なデータストアへのコネクタを構築しました。同様に、AlterはコネクタとSDKを提供し、既存のエージェントプラットフォーム(OpenAI、Anthropicなど)がAlterのゲートウェイに呼び込むことができます。 Dodhiaのストーリーの繰り返しのテーマはコンプライアンスです。 金融セクターにサービスを提供し、監査のトラックと組み込まれたセキュリティコントロールが交渉できないことを学びます。 Compute.ai では、彼はすべての仕事の起源を証明しなければならず、Alter では、彼は1日目に監査能力を調理しました。 プラットフォームはすべてのエージェントの要求と決定を記録し、それをCISO準備のダッシュボードに表します。 たとえば、Alter は「エージェント Xは午後3時14分にパラメーター Yの顧客記録のデータベースを要求し、ポリシールール Zに基づいて拒否されました」と報告することができます。 この透明性は Dodhiaのコンプライアンスの強調からいくつかの教訓が浮かび上がる。 それは「魔法」のAIソリューションを避けるためにAlterに影響を与えた;すべてのアクセス決定は決定的で記録可能である。第2に、AIエージェントのセキュリティは後で考えることはできません。「規制された環境で実行するとき」Dodhia氏は、「最終的にはセキュリティにバルトすることはできません、それはアーキテクチャのコアでなければなりません」それが、AlterがAIのゼロ信頼プラットフォームとしてゼロから構築された理由です:その名前とデザインは暗示的な信頼を取り除くことについてです。そして、第三に、柔軟性は重要です。 auditable by design Kevan Dodhiaの分散型コンピューティングエンジンからエージェントセキュリティプラットフォームへの移行は、どのように深いエンジニアリング経験が新たなAIリスクに対処できるかを示しています。Alterは技術的にも概念的な飛躍であり、直感的なポリシーを低レベルのコントロールにまとめ、データベースアクセス制御の厳格さをAIエージェントに適用します。 単一のエスカレーションを防ぐためです。 zero-trust for AI agents 彼の旅は、セキュリティにおいて、特にコンプライアンス駆動環境では、アーキテクチャと人間のニーズが同期されなければならないことを強調しています。

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

このオーディオは、ストーリーの元の言語で制作されています。

Kevan Dodhiaのビルダーの旅は、AIエージェントのための新しいポリシー層を作成する

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