شاهر مان، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Backslash Security – سلسلة المقابلات

شاهر مان، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Backslash Security، هو قائد تقني متمرس مع خبرة عميقة في تطوير السحابة والسلامة الإلكترونية وبرمجيات الشركات. وهو حاليًا يقود Backslash Security، وهي شركة تركز على تأمين بيئات تطوير البرمجيات الأصلية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، وحماية كل شيء من بيئات التطوير المتكاملة ووكلاء الذكاء الاصطناعي إلى رمز تم إنشاؤه وتدفقات الإشارات. قبل ذلك، شغل مناصب قيادية في Aqua Security، حيث شغل منصب نائب الرئيس لتدبير المنتجات و نائب الرئيس لبحوث وتطوير المنتجات، مما ساهم في بناء واحدة من المنصات الرائدة لأمان الحاويات عبر دورة حياة التطوير. في وقت مبكر من مسيرته المهنية، أمضى مان أكثر من عقد من الزمن في شركة SAP، حيث قاد مبادرات التطوير والمنتجات بما في ذلك SAP Web IDE وعمل بشكل وثيق مع عملاء الشركات العالمية، بالإضافة إلى مساهمته في نمو النظام البيئي للمطورين. بدأ مسيرته المهنية في أدوار فنية وقيادية في بيئات الشركات الناشئة ووحدات التكنولوجيا الدفاعية في إسرائيل، مما أعطاه أساسًا قويًا في الهندسة والأنظمة الكبيرة.

Backslash Security هي منصة أمنية ناشئة مصممة خصيصًا لعصر تطوير البرمجيات الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي. تركز الشركة على تأمين كافة مكدس التطوير الأصلي الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك وكلاء الذكاء الاصطناعي وأدوات إنشاء الرمز وتدفقات العمل الحديثة للمطورين، وهي منطقة غالبًا ما يتغاضى عنها أدوات الأمان التقليدية. من خلال تقديم الرؤية والحوكمة والحماية في الوقت الفعلي دون تعطيل سرعة المطورين، تهدف Backslash إلى معالجة المخاطر المتزايدة التي تطرحها الترميز الآلي وبيئات “الترميز بالاهتزاز”، مع تصميم المنصة لضمان أن الأمان يتطور بالتوازي مع التطوير بدلاً من أن يصبح عائقًا، مما يضع Backslash عند تقاطع DevSecOps وتطوير الذكاء الاصطناعي الجيل التالي.

لقد شغلت مناصب قيادية في إدارة المنتجات وبحوث التطوير في شركات مثل Aqua Security وSAP قبل تأسيس Backslash. ما هي الإشارات المبكرة التي أقنعتك بأن التطوير الأصلي الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي والترميز بالاهتزاز سوف يغير بشكل أساسي عملية إنشاء البرمجيات، وأن الأمان يحتاج إلى إعادة بناء لدعمه؟

لقد عشت بالفعل تحولًا كبيرًا عندما انتقلت البرمجيات إلى هندسة السحابة الأصلية. في SAP ولاحقًا في Aqua، رأينا من خلال تجاربنا أن الأمان يقع في الغالب وراء التغييرات الكبيرة في التطوير. وقد أخذ الذكاء الاصطناعي هذه الحقيقة إلى مستوى جديد تمامًا، ليس فقط لأنه يمكن أن يساعد في كتابة الرمز بشكل أسرع، ولكن لأنه بدأ في إعادة تشكيل البيئة الكاملة المحيطة بإنشاء البرمجيات.

أمن الرمز لم يعد يتعلق بالرمز نفسه، بل بالبيئة المحيطة به. في أقل من عام، ما كان يُعتبر في السابق نظام تطوير محدد ومحدود والمخاطر منخفضة، قد توسع إلى سطح هجوم متصل للغاية مع قليل من الإشراف أو الحوكمة. بمجرد حدوث ذلك، تغيرت أسئلة الأمان حول ثغرات الرمز بشكل كامل. القضية الحقيقية ليست ما إذا كان الرمز معين معيب، بل أننا قد أدخلنا أنظمة ووكلاء وتكاملات ومسارات الوصول التي تمتد إلى ما وراء الرمز نفسه. يمكن للأمان أن لا يركز فقط على مخرجات الرمز، بل يجب أن يأخذ في الاعتبار كافة البيئة التي تجعل هذا الرمز ممكنًا.

توصف الترميز بالاهتزاز على أنه يوسع سطح الهجوم إلى ما وراء الرمز إلى الإشارات ووكلاء MCP وطبقات الأدوات. ما هي المخاطر الأكثر سوء فهمًا في هذا المكدس الجديد الذي يغفل عنه المطورون وأفرق الأمان حاليًا؟

أكبر سوء فهم هو أن العديد من الفرق لا تزال تعتقد أن المخاطر تعيش في الغالب في الرمز المولَّد. هذا هو فقط طبقة واحدة. في التطوير الأصلي الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي، يتم إدخال المخاطر في وقت مبكر وفي العديد من الأماكن. يمكن أن يكون هذا في الإشارات أو السياق المقدم إلى النموذج أو الصلاحيات الممنوحة للوكلاء أو في خوادم MCP أو الأدوات الخارجية والملحقات التي تمتد لتحقيق نطاقهم. يمكن أن يتم الاستيلاء على جهاز كمبيوتر شخصي لمستخدم واحد واستخدامه كقاعدة جسر للهجوم الأوسع. هذا هو نقطة الألم في نقطة النهاية التي تظهر كمسألة ترميز بالذكاء الاصطناعي. على عكس ثغرات الرمز، لا تعرض هذه المخاطر تطبيقاتك فحسب، بل يمكنها أن تعرض مؤسستك بأكملها للخطر. إذا كنت تنظر فقط إلى الرمز، فستفوت معظم الصورة.

كيف يجب أن يتطور التفكير الأمني عندما يولد وكلاء الذكاء الاصطناعي ويعديلون وينشرون الرمز في الوقت الفعلي؟

يجب أن يتحرك الأمان من التفتيش الدوري إلى الرقابة المستمرة. مفهوم الثقة مكسور تمامًا — يمكنك أن تثق بالنماذج وخوادم MCP الموثوقة، ولكن بسبب الطبيعة غير القابلة للتنبؤ بالذكاء الاصطناعي، يمكنها أن تُدبر أو تصرف بشكل غير متوقع لإنشاء مخاطر غير متوقعة.

هذا يعني أيضًا أن هناك حاجة إلى تحول في العقلية التي تعمل فيها الأمان جنبًا إلى جنب مع عملية التطوير أثناء حدوثها، مع حوكمة وأمانات واكتشاف واستجابة أعمق داخل ذلك البيئة. هذا يعني التفكير بحذر فيما يتعلق بالأدوات المستخدمة، وما السياق الذي تستهلكه، وما السياسات التي يجب أن تحكمها، وما الإجراءات التي تتخذها في الوقت الفعلي.

بالإضافة إلى ذلك، لا يمكننا تجاهل دور الذكاء الاصطناعي والنماذج في التعامل مع الثغرات. إذا كانت النماذج تنتج العديد من الثغرات افتراضيًا منذ عام، فقد تحسنت الأمور بشكل كبير، وتم استخدام نماذج أخرى لاكتشاف أيام الصفر التي لم تكتشف من قبل. لذلك، نحن نميل نحو مخرجات أفضل — ولكن من يراقب المحل أثناء قيامنا بذلك؟ المهاجمون يبحثون في مكان آخر.

أدوات مثل Cursor وClaude Code وGitHub Copilot تصبح معايير في تدفقات عمل المطورين. أين ترى أكبر فجوات الأمان عند اعتماد هذه الأدوات دون طبقة حوكمة مناسبة؟

أكبر فجوة هي الرؤية. في العديد من المنظمات، تنتشر هذه الأدوات بسرعة دون مراجعة رسمية. غالبًا ما لا يعرف فرق الأمان أي وكلاء يتم استخدامها، وكيف يتم تكوينها، وما البيانات التي يمكن الوصول إليها، أو ما الأنظمة الخارجية التي ترتبط بها. هذا يخلق مشكلة ظل الذكاء الاصطناعي، وهي مشابهة في المبدأ لظل تكنولوجيا المعلومات، ولكن أسرع وأكثر ديناميكية.

الفجوة الثانية الكبيرة هي نقص السياسات القابلة للتنفيذ. قد تمتلك معظم المنظمات إرشادات، لكن الإرشادات وحدها لا تساعد كثيرًا عندما يتحرك المطور بسرعة داخل بيئة التطوير المتكاملة. بدون حوكمة على مستوى الأداة وتدفق العمل، تتعرض الفرق لخطر أدوات مُرخَّصة بشكل مفرط لا تتوافق مع معايير الشركات.

فجوة أخرى ناشئة هي أن أي شخص يمكن أن يصبح مطورًا — ما نسميه المطورين المواطنين، الذين يستخدمون أدوات الترميز بالاهتزاز. عندما يستخدم شخص في قسم المالية Claude Code لتحسين العمليات وربطها بالنظم الداخلية، يخلق ذلك مخاطر محتملة وفراغًا كبيرًا حتى اليوم.

تركز Backslash على تأمين كافة نظام التطوير الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي بدلاً من أدوات فردية. لماذا هذا النهج الكامل للكدس ضروري، وماذا يحدث إذا استمرت المنظمات في معاملة هذه المخاطر بشكل منفرد؟

بسبب أن المخاطر لا تقع داخل أي منتج معين في كدسك. التطوير الأصلي الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي هو مشكلة نظامية بطبيعته، لأنه يعمل في العديد من الأماكن المختلفة، ويستخدم العديد من الأدوات المختلفة. بيئة التطوير المتكاملة، والنموذج، والوكلاء، وخوادم MCP، والأدوات الخارجية والملحقات التي تمتد لتحقيق نطاقهم، والهويات، والمصادر الخارجية المرتبطة جميعها تؤثر على ما يتم بناؤه وكيفية بنائه. لا تقوم المنظمات بتحديد معايير واحدة للأدوات لأن نقاط قوتها النسبية تتغير بسرعة للغاية. إذا قمت بأمان نقطة واحدة في تلك السلسلة، فستظل تفوت كيف تتحرك المخاطر عبر النظام.

معالجة هذه المخاطر بشكل منفصل يؤدي إلى دفاعات متجزئة وفراغات خطيرة. قد تُقوي جهاز مسح الرمز، لكنك تتجاهل خادم MCP الذي قدم سياقًا خطرًا إلى النموذج. هذا هو السبب الذي يجعلنا نعتقد أن النهج الصحيح هو رؤية كاملة وحماية في الوقت الفعلي عبر كافة نظام التطوير الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي. وإلا، ستستمر المنظمات في حل الأعراض بينما يستمر سطح الهجوم في التوسع تحتها.

الإشارات تظهر كطبقة جديدة من البرمجة. كيف يجب على المنظمات أن tiếp cận تأمين الإشارات ومنع قضايا مثل حقن الإشارات أو تسرب البيانات أو التلاعب؟

تؤثر الإشارات بشكل متزايد على المنطق والسلوك. في العديد من الحالات، تعتبر هذه الإشارات فعليًا طائرة تحكم جديدة لإنشاء البرمجيات. هذا يعني أن هناك حاجة إلى سياسات ومراقبة وأمانات مثل تلك الموجودة في تعريفات الرمز أو البنية التحتية. من الناحية العملية، يبدأ هذا بالحد من ما يمكن للإشارات الوصول إليه وما الإجراءات التي يمكن أن تؤديها. كما يعني تعريف قواعد الإشارات التي تتوافق مع التوقعات الأمنية والجودة، ومنع تعرض البيانات الحساسة من خلال نوافذ السياق، ومراقبة محاولات التلاعب مثل حقن الإشارات أو اختطاف الإرشادات غير المباشر. كما يشمل ذلك ضمان أن القواعد نفسها لا يتم استخدامها كباب خلفي لحقن الإشارات. النقطة الأوسع هي أنك لا تأمن الإشارات عن طريق توجيه المطورين والوكلاء إلى “الاحتراس”. بل تأمنها عن طريق دمج التحكم في البيئة التي تحدث فيها الإشارات فعليًا.

خوادم MCP و مهارات الوكلاء تroduce اتصالات ديناميكية بين الأنظمة. من منظور أمني، هل تمثل هذه النقطة الأكثر خطورة في التطوير الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي؟

تعتبر خوادم MCP و مهارات الوكلاء طبقة جديدة من المخاطر لأنها تحدد كيفية اتصال الأنظمة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي والتفاعل مع العالم الحقيقي. تحدد المهارات ما يُسمح للوكيل القيام به، بينما تمتد خوادم MCP لتحقيق نطاقه. معًا، يؤثران على سلوك الوكيل الفعلي. إذا لم يتم التحكم في هذه الطبقات بشكل صارم، تفقد المنظمات الرؤية فيما يتعلق بما يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي القيام به وما هي فعليًا تفعله. الانتقال من توليد الرمز إلى اتخاذ الإجراءات هو ما يجعل هذه المنطقة حرجة للغاية من حيث الأمان، وت trở nên غير متوقعة عندما تتراكب.

أحد المواضيع الرئيسية هي “كونه قسم نعم” — تمكين الأمان بدون إبطاء المطورين. كيف تتوازن بين الحماية في الوقت الفعلي وسرعة المطور في البيئات التي تكون فيها السرعة حرجة؟

يخلق الأمان الاحتكاك عندما يحدث متأخرًا أو عندما يكون منفصلًا عن كيفية عمل المطورين فعليًا. يصبح أكثر فعالية عندما يُدمج مباشرة في تدفق العمل ويركز على ما يهم حقًا. لقد كان هذا جزءًا من تفكيرنا منذ بداية Backslash، وأصبح أكثر أهمية الآن في التطوير الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي.

في الممارسة، يعني ذلك إظهار القليل من القضايا التي تمثل خطرًا حقيقيًا، وليس فيضان المطورين بكل شيء يبدو مشبوهًا نظريًا. يعني ذلك فرض السياسات في تدفق عمل الوكلاء، وليس بعد الحادث. كما يعني إنشاء أمانات شفافة وقابلة للتنبؤ لكي تتمكن الفرق من التحرك بسرعة مع العلم بأي أدوات يتم استخدامها، وما هي الصلاحيات التي لديهم، وماذا يحدث عندما يحدث شيء غير عادي. الهدف不是 إبطاء تبني الذكاء الاصطناعي، ولكن مساعدة المنظمات على تبنيه بثقة دون فقدان السيطرة. في المصطلحات الحقيقية، يعني ذلك أن المطور سيكون لديه أقل فرصة لارتكاب الأخطاء في المقام الأول، ولكن إذا ارتكب خطأً، فسيتم اكتشافه ومعالجته بسرعة.

نحن نشهد مستخدمين غير تقنيين يبنون برمجيات باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي. كيف يتغير مشهد التهديدات بزيادة عدد المطورين غير التقنيين الذين يرمزون بالاهتزاز؟

يوسع مشهد التهديدات ب两 طريقة. أولًا، يزيد بشكل كبير من عدد الأشخاص الذين يمكنهم إنتاج مخرجات شبيهة بالبرمجيات دون فهم الآثار الأمنية. ثانيًا، يخلق شعورًا زائفًا بالأمان لأن الأدوات تجعل التطوير يبدو محادثيًا وذو احتكاك منخفض.

هذا يعني أن المنظمات سترى المزيد من التطبيقات والآليات والتكاملات التي تم إنشاؤها بواسطة أشخاص لا يفهمون حدود الثقة، وتنظيف الإدخال، وصحافة التبعية، ومراقبة الوصول، أو كشف البيانات. بعبارة أخرى، يوسع سطح الهجوم ليس فقط لأن الذكاء الاصطناعي يكتب المزيد من الرمز، ولكن لأن المزيد من الأشخاص يمكنهم الآن إنشاء تدفقات عمل وأنظمة تصرف مثل البرمجيات دون تطبيق الانضباط الهندسي الأساسي. هذا يجعل الرؤية والأمان المدمجان أكثر أهمية، لأنك لا يمكنك بعد ذلك افتراض معرفة أمنية عند نقطة Creation.

نظرًا إلى الأعوام 12 إلى 24 شهرًا القادمة، ما هي أنواع الهجمات أو الثغرات التي تتوقع ظهورها بشكل خاص بسبب تدفقات التطوير الأصلية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي؟

نحن نتوقع أن يتم تجنب العديد من ثغرات الرمز الشائعة في البداية من خلال تحسينات في النماذج اللغوية الكبيرة، أو من خلال قواعد الإشارات المضمنة بشكل أفضل في “الحصان” الذي يحيط بهذه الأدوات. إذا كنا نرى الآن زيادة في حجم الثغرات ببساطة بسبب زيادة السرعة، فإن هذا سوف يُصحح نفسه. وما لا يتم تصحيحه سوف يُطارد بواسطة أدوات الأمان القائمة على الذكاء الاصطناعي.

然而، أتوقع نتائج أسوأ عندما يتعلق الأمر بالكشف عن أدوات الذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للإشراف في تطوير التطبيقات — مثل وكلاء المصدر المفتوح (مثل OpenClaw)، التي تتمتع بأفتراضات أمنية سيئة للغاية مقترنة بمستخدمين لا يفوقون معرفتهم بالأمان حماسهم لترميز الاهتزاز.

كنتيجة لذلك، أعتقد أننا سوف نشهد تحولًا نحو الهجمات التي تستهدف النظام البيئي للتطوير نفسه بدلاً من الأنظمة الإنتاجية فقط. مع أن الذكاء الاصطناعي يصبح جزءًا من كيفية إنشاء البرمجيات، سوف يركز المهاجمون على التلاعب بالأدوات والاتصالات التي تشكل هذا العملية، مما يؤدي فعليًا إلى تعريض البرمجيات للخطر قبل نشرها. شكرًا لك على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا Backslash Security.