HiddenLayerが5,000万ドルを調達し、エンタープライズAIモデルの防御を強化

HiddenLayerは、エンタープライズの機械学習（ML）とAIモデルを保護するための「MLSec」プラットフォームの一環として、様々なツールを開発している。

これらのツールは、モデルにアクセスせず、クライアントのプロプライエタリデータや技術を危険にさらすことはない。代わりに、エンタープライズのML/AIモデルと関連するアプリケーションのパフォーマンスと動作をリアルタイムで監視し、包括的な脆弱性をスキャンし、強化のための推奨事項を提供する。

また、悪意のあるコード/マルウェアの侵入を検出し、攻撃者を切り離して侵入を分離するための防御機構を展開する。

HiddenLayerのMLSecプラットフォームには、セキュリティマネージャが一目でエンタープライズのML/AIモデルのセキュリティ状態に関する必要な情報にアクセスすることができるシンプルでパワフルなダッシュボードが付属している。また、セキュリティの問題と警告を重要度の高い順に自動的にリストアップし、ビジネスが行うコンプライアンス、監査、報告のためのデータを保存する。

HiddenLayerはまた、セキュリティや最新の脅威のトレンドについて常に最新情報を持つAdversarial Machine Learning（AML）の専門家チームからのコンサルティングサービスも提供している。彼らはクライアントのサイバーセキュリティとデブオプスのスタッフ向けの脅威評価やトレーニングを行い、クライアントの防御が意図どおりに機能していることを確認するために「レッドチーム」の演習を実施することができる。

今年早くも、HiddenLayerはホットなエンタープライズデータレイクハウスプロバイダであるDatabricksと提携し、Databricksのエンタープライズ顧客がHiddenLayerのMLSecプラットフォームを直接Databricksのレイクハウス上で実行されているモデルに使用できるようにした。

今後のHiddenLayerのエンタープライズAIのセキュリティ確保への取り組みについては、HiddenLayerのCEOであるSestito氏、chief scientistであるTanner Burns氏、chief information officerであるJim Ballard氏が、以前の企業であるセキュリティスタートアップのCylanceのMLモデルに対するサイバー攻撃に遭遇した後に設立された。彼らは、攻撃者がCylanceのWindows実行可能なMLモデルを推論攻撃に利用し、その弱点を露呈させ、検出を回避し、すべてのCylanceの顧客を感染させることができるバイナリファイルを生成することができた。

HiddenLayerは急速に成長しており、昨年の間に従業員数を4倍に増やした。今回のシリーズAの資金調達により、年末までにさらに40人の人員を採用し、クライアントベースを拡大し続ける予定である。