Willem Delbare, Mitgründer und CEO von Aikido – Interview-Serie

Willem Delbare, Mitgründer und CEO von Aikido, ist ein serieller SaaS-Unternehmer und technischer Gründer mit einer starken Erfahrung im Aufbau von developer-fokussierten Software-Unternehmen. Bevor er Aikido 2022 gründete, co-gründete er die HR-Plattform Officient, die Nachhaltigkeitsinitiative FutureproofedCities und das CRM-Unternehmen Teamleader, wo er als CTO tätig war und half, das Unternehmen zu einem der bekanntesten SaaS-Erfolge Belgiens zu skalieren. Im Laufe seiner Karriere hat Delbare sich auf die Vereinfachung komplexer technischer Herausforderungen in Cloud-Infrastruktur, SaaS-Skalierbarkeit und Cybersicherheit konzentriert. Unter seiner Führung ist Aikido schnell zu einem der am schnellsten wachsenden Cybersicherheits-Startups Europas gewachsen, indem es praktische Sicherheitslösungen für moderne Entwicklungsteams entwickelt.

Aikido ist ein belgisches Cybersicherheits-Unternehmen, das Entwicklern und Ingenieur-Teams hilft, Anwendungen und Cloud-Umgebungen über eine einzige einheitliche Plattform zu sichern. Das Unternehmen kombiniert mehrere Sicherheitsfunktionen wie Code-Scanning, Abhängigkeitsanalyse, Cloud-Sicherheits-Posture-Management, Laufzeit-Schutz und AI-gestütztes Testen in einem einzigen System. Der Ansatz ist darauf ausgelegt, Komplexität zu reduzieren, falsche Positivergebnisse zu minimieren und die Notwendigkeit für Organisationen, fragmentierte Sicherheits-Stacks über mehrere Anbieter hinweg zu verwalten, zu eliminieren. Mit einer developer-first-Philosophie betont Aikido Automatisierung, kontinuierliche Überwachung und vereinfachte Workflows zur Fehlerbehebung, um Unternehmen zu helfen, Sicherheit direkt in den Software-Entwicklungs-Lebenszyklus zu integrieren.

Welche Erfahrungen aus dem Aufbau und Skalieren von Unternehmen wie Teamleader und Officient haben Sie dazu gebracht, Aikido Security 2022 zu gründen, und wie hat Ihre Erfahrung als technischer Gründer Ihre Vision für einen developer-freundlicheren Ansatz zur Cybersicherheit geprägt?

Im Laufe des letzten Jahrzehnts habe ich mich auf B2B-SaaS konzentriert. Mit drei Startups als technischer Mitgründer und CTO und drei Exits in den Bereichen HR-Technologie, Rechnungstechnologie und CO2-Bilanzierung. Alle sehr unterschiedliche Welten, aber mit der gleichen Obsession, Software zu bauen, die Menschen nicht dazu bringt, ihre Laptops aus dem Fenster zu werfen.

Aber bei jedem dieser Unternehmen hat mich die Sicherheit nachts wach gehalten. Die Angst vor einem Datenleck war real, und die Tools, die dazu bestimmt waren, zu helfen, sahen aus wie das Innere eines F-16-Cockpits. Teuer, überwältigend und für jemanden mit einem PhD in Informatik gebaut, nicht für ein Entwicklungsteam, das schnell liefern wollte.

Wir gründeten Aikido Security, um diese Herausforderung direkt zu lösen. Aikido bietet eine einheitliche, developer-freundliche Software-Sicherheitsplattform für Organisationen aller Größen, die die wesentlichen Sicherheitsfunktionen über Code, Cloud und Laufzeit an einem Ort zusammenbringt, um es Entwicklern zu erleichtern, sicher und zuverlässig zu liefern.

Seitdem hat die künstliche Intelligenz die Software-Lieferung noch schneller gemacht und die Angriffsfläche vergrößert. Unser nächstes Kapitel ist es, Organisationen zu ermöglichen, mit selbstsicherer Software Schritt zu halten.

Im Februar haben wir Aikido Infinite, unsere kontinuierliche AI-Penetration-Testlösung, gestartet, die die Ausnutzbarkeit validiert und die Fehlerbehebungs-Schleife schließt, bevor der Code in die Produktion gelangt.

Entwicklerumgebungen werden jetzt als einer der größten Sicherheitsblindspots beschrieben. Was hat sich in den letzten Monaten geändert, um dieses Problem so kritisch zu machen?

Entwicklermaschinen waren immer wertvolle Ziele. Sie enthalten Cloud-Anmeldeinformationen, SSH-Schlüssel, npm-Veröffentlichungstoken, Kubernetes-Konfigurationen, direkten Zugriff auf Quellcode. Aber was sich in den letzten 6 bis 12 Monaten geändert hat, ist, dass Angreifer herausgefunden haben, wie leicht sie durch die Tooling, die Entwickler bereits vertrauen, kompromittiert werden können. Wir haben dies über das gesamte Jahr hinweg verfolgt. Trivy, TanStack, Bitwarden CLI, die Nx Console VS Code-Erweiterung und jetzt GitHub, alle durch Entwickler-Tooling kompromittiert, alle auf das Gerät abzielend.

Das Problem ist, dass die meisten Sicherheitsteams keine Sicht auf das haben, was tatsächlich auf diesen Maschinen läuft. EDR überwacht auf Anwendungsebene, aber es sieht nicht die Pakete, Erweiterungen oder AI-Tooling, das innerhalb dieser Anwendungen läuft. Währenddessen ziehen Entwickler täglich neue Pakete, Erweiterungen und AI-Tools mit sehr wenig menschlicher Überwachung ein. LLMs haben es auch einfacher gemacht, überzeugendes Malware zu erstellen, was die Latte für Angreifer überall gesenkt hat. Diese Lücke zwischen dem, was auf Entwicklermaschinen ist, und dem, was Sicherheitsteams tatsächlich sehen können, ist, wo all diese Angriffe landen.

Wir sehen eine Welle von Lieferkettenangriffen, während gleichzeitig die künstliche Intelligenz weit verbreitet wird. Wie verändert die künstliche Intelligenz das Gleichgewicht zwischen Angreifern und Verteidigern?

Die künstliche Intelligenz hat es erheblich einfacher gemacht, Lieferketten-Malware zu erstellen. Überzeugende Payloads zu bauen, Code zu verschleiern und zu verstehen, wie Paket-Registrierungen funktionieren, um sie auszunutzen, erforderte früher echte technische Fähigkeiten. Jetzt erfordert es nur ein LLM-Abonnement. Wir haben dies direkt mit TeamPCP gesehen, die hinter den meisten großen Lieferkettenangriffen dieses Jahres stehen, einschließlich des jüngsten GitHub-Angriffs. Sie sind keine besonders sophisticatede Gruppe, aber sie haben sich durch die künstliche Intelligenz skaliert. Ein Jahr ago hatten wir es mit Einzel-Paket-Kompromissen zu tun. Jetzt sehen wir selbstreplizierende Würmer wie Shai-Hulud und gekettete Kampagnen, die über Registrierungen hinwegziehen, Anmeldeinformationen von einem Kompromiss zum nächsten stehlen.

Auf der Verteidigungsseite hilft die künstliche Intelligenz auch, aber auf unterschiedliche Weise. Sicherheitsteams können jetzt kontinuierliche Penetrationstests über ganze Codebasen hinweg mit AI-Agenten durchführen, die hunderte Angriffspfade parallel testen. Das befreit Zeit für die Urteilsentscheidungen, die noch immer einen Menschen erfordern. Auf Geräteebene hilft die künstliche Intelligenz auch, bösartige Pakete früher zu erkennen, indem sie analysiert, was installiert wird, bevor es die Entwicklermaschine erreicht. Aber die ehrliche Realität ist, dass die Angreifer derzeit mehr von der künstlichen Intelligenz profitieren als die Verteidiger. Die Latte für die Erstellung von Malware ist schneller gesenkt worden als die Latte für die Erkennung.

Aikido spricht von der Verschiebung der Sicherheit nach vorne. Was bedeutet das in praktischen Begriffen für Teams, die heute Software bauen und ausliefern?

Die meisten Branchen haben Jahre damit verbracht, die Sicherheit nach links in die CI/CD-Pipeline zu verschieben. Das Problem ist, dass die Angriffsfläche noch weiter nach links verschoben wurde, auf die Entwicklermaschine selbst. Der GitHub-Angriff ist ein gutes Beispiel. Das war nicht unsicheren Code, der in die Produktion gelangt ist. Das war eine kompromittierte VS Code-Erweiterung auf einem Entwickler-Laptop, die Anmeldeinformationen vorher ausfiltriert hat, bevor jemand eine Zeile Code geschrieben hat.

In praktischen Begriffen bedeutet die Verschiebung nach vorne, dass die Sicherheit kontinuierlich dort operieren muss, wo der Code tatsächlich geschrieben wird und wo Tooling installiert wird. Das bedeutet, zu validieren, was auf Entwicklergeräten läuft, bösartige Pakete und Erweiterungen zu fangen, bevor sie landen, und automatisch zu testen, ob ein ausnutzbares Risiko besteht, wenn der Code geändert wird, anstatt zu warten, bis ein Mensch es plant. Das Ziel ist eine geschlossene Schleife, in der Erkennung, Validierung und Fehlerbehebung Teil des Entwicklungs-Workflows sind und nicht als separates Verfahren, das nachträglich läuft.

Wie sollten Unternehmen ihre Sicht auf Vertrauen in Open-Source- und Drittanbieter-Code überdenken, wenn AI-Agenten automatisch Abhängigkeiten und Tools herunterladen?

Der Standard für AI-Agenten ist, dass sie Abhängigkeiten und Tools automatisch mit sehr wenig menschlicher Überwachung herunterladen. Das ändert das Vertrauensmodell grundlegend, da Code auf Entwicklermaschinen läuft, den niemand explizit installiert hat. (GOOGL )

Der Vercel-Angriff ist ein gutes Beispiel dafür, wo dies schiefgeht. Vercel wurde nicht direkt gehackt. Eine legale AI-Erweiterung hatte OAuth-Zugriff auf das Google-Konto eines Mitarbeiters, und diese Erweiterung wurde upstream durch einen Infostealer auf der Anbieterseite kompromittiert. Dies ist das gleiche Muster, das wir in Open-Source-Code sehen, wo vertrauenswürdiger Drittanbieter-Code zum Einstiegspunkt wird. Das Risiko potenziert sich, da eine kompromittierte Entwickler-Workstation einem Angreifer den gleichen Zugriff wie einem vertrauenswürdigen Ingenieur bietet. Sie können Code ändern, bösartige Abhängigkeiten einfügen oder manipulierte Versionen von legitimer Software veröffentlichen, und diese Änderungen werden von Build-Pipelines aufgenommen und über vertrauenswürdige Updates downstream verbreitet.

Unternehmen müssen beginnen, alles, was auf einer Entwicklermaschine läuft, als Teil ihrer Angriffsfläche zu behandeln. Dazu gehören AI-Agenten, die Tools, die sie installieren, die Erweiterungen, auf die sie angewiesen sind, alles. Wenn Sie nur Sicht auf bekannte Open-Source-Pakete haben, verpassen Sie die Schichten, in denen diese Angriffe tatsächlich stattfinden.

Das Konzept der selbstsicheren Software ist überzeugend. Welche Kernfähigkeiten sind erforderlich, um diese Vision in großem Maßstab umzusetzen?

Um selbstsichere Software in großem Maßstab umzusetzen, benötigen Sie eine geschlossene Schleife. Das System muss in der Lage sein, reale Angriffspfade zu testen, wenn der Code geändert wird, zu bestätigen, ob etwas tatsächlich ausnutzbar ist oder nicht, und Fixes zu generieren und anzuwenden, innerhalb des Entwicklungs-Workflows, und dann erneut zu testen, um zu bestätigen, dass die Fehlerbehebung funktioniert hat. Dieser gesamte Zyklus muss kontinuierlich ohne Warten auf einen Menschen laufen. Das Wichtigste ist, dass dies nicht darum geht, Menschen aus der Sicherheit zu entfernen. Es geht darum, die ständige Arbeit zu bewältigen, damit Sicherheitsteams sich auf die Entscheidungen konzentrieren können, die tatsächlich Urteilsvermögen erfordern.

Entwickler kämpfen oft mit zu vielen Warnungen und Falschpositiven von Sicherheitstools. Wie hilft Aikido Teams, sich auf das zu konzentrieren, was wirklich wichtig ist?

Zwei Drittel der Sicherheitsführer in unserer Umfrage zum Zustand der künstlichen Intelligenz in Sicherheit und Entwicklung sagten, ihre Teams hätten Sicherheitsprozesse umgangen, Ergebnisse abgelehnt oder Fehlerbehebungen verzögert, weil von Falschpositiven. Das ist der wahre Kosten von lautem Tooling. Es verschwendet nicht nur Zeit, es degradiert auch aktiv die Sicherheit, weil Menschen aufhören, den Warnungen zu vertrauen.

Die Art und Weise, wie wir dies bei Aikido angehen, ist durch Reichweitenanalyse und Auto-Triage. Anstatt jede Schwachstelle zu markieren und es dem Sicherheitsteam zu überlassen, zu entscheiden, was wichtig ist, analysieren wir, ob eine Schwachstelle tatsächlich in Ihrem Code erreichbar und in Ihrer Umgebung ausnutzbar ist. Wenn nicht, sieht Ihr Team es nie. Das reduziert das Volumen der Warnungen drastisch und bedeutet, dass, wenn etwas durchkommt, es sich lohnt, zu handeln.

Ihre Plattform kombiniert Code-, Cloud-, Laufzeit-Sicherheit und automatisiertes Penetration-Testing. Warum ist ein einheitlicher Ansatz effektiver als die Verwendung mehrerer eigenständiger Tools?

Unsere Forschung zum Zustand der künstlichen Intelligenz in Sicherheit und Entwicklung hat etwas Kontraintuitives gefunden: Sicherheitsteams, die Vorfälle erlitten haben, liefen tatsächlich mehr Anbieter-Tools als die, die nicht. Mehr Tools bedeuteten nicht bessere Sicherheit. Es bedeutete mehr Rauschen, mehr doppelte Ergebnisse und mehr Zeit, die mit der Korrelation von Warnungen über Dashboards hinweg verbracht wurde, anstatt tatsächlich Probleme zu beheben.

Deswegen haben wir Aikido als eine einzige Plattform über Code, Cloud, Laufzeit, Abhängigkeiten und Pipelines aufgebaut. Wenn all diese Signale an einem Ort sind, können Sie Ergebnisse deduplizieren, verstehen, ob eine Schwachstelle in Ihrem Code tatsächlich in Ihrer Cloud-Umgebung erreichbar ist, und priorisieren, basierend auf echtem Risiko und nicht darauf, jeden Scanner-Output als gleich dringend zu behandeln. Teams verbringen weniger Zeit mit der Triage über Tools hinweg und mehr Zeit mit der Behebung dessen, was wirklich wichtig ist. Und jede dieser Fähigkeiten muss auf eigenen Füßen stehen. Eine einheitliche Plattform, die in allem mittelmäßig ist, konsolidiert nur das Problem. Jeder Teil der Plattform muss so gut oder besser sein als die eigenständige Alternative, sonst fällt das Konsolidierungsargument auseinander.

Aikido hat sich schnell skaliert und in kurzer Zeit erhebliche Traktion erreicht. Was waren die größten Herausforderungen beim Aufbau und Wachstum eines Cybersicherheits-Unternehmens in diesem Tempo?

Die offensichtliche Herausforderung ist, ein Cybersicherheits-Unternehmen aus Belgien zu sein. Die Branche wurde traditionell in Tel Aviv und Silicon Valley aufgebaut, und es gab anfangs Skepsis darüber, ob eine weltklasse-Sicherheitsplattform aus einem anderen Ort kommen könnte. Aber diese Distanz erwies sich als Vorteil. Wir haben nicht die gleichen Spielbücher recycelt. Wir begannen mit einem developer-first-Ansatz und einem gebündelten Produkt, das es Teams ermöglichte, selbst aufzuboarden, was uns dazu brachte, stillschweigend zur dominanten Entwickler-Sicherheitsplattform für KMUs zu werden.

Die größere Herausforderung ist einfach das Tempo. Wir erreichten den Unicorn-Status im Januar 2026 mit unserer Serie-B-Finanzierung, der Umsatz wuchs im letzten Jahr fünffach, und wir werden jetzt von über 100.000 Teams vertraut, einschließlich der Premier League, Revolut und SoundCloud. In diesem Jahr allein haben wir Device Protection für Lieferketten-Sicherheit, Infinite für AI-Penetration-Testing und eine Partnerschaft mit Lovable für eingebettete Sicherheit in Vibe-Coding-Workflows gestartet. So schnell zu bewegen, während die Qualität über alle Teile der Plattform hinweg hoch bleibt, ist die ständige Herausforderung. Aber es ist ein gutes Problem zu haben.

Wenn die AI-nativen Entwicklung zu Standard wird, wie sieht die Zukunft der Software-Sicherheit in den nächsten Jahren aus?

Die ehrliche Antwort ist, dass traditionelle Sicherheits-Workflows bereits Schwierigkeiten haben, Schritt zu halten. Regelmäßige Überprüfungen, geplante Penetrationstests, nachträgliche Scans, all das geht davon aus, dass die Entwicklungsgeschwindigkeit nicht mehr existiert. AI-generierter Code und autonome Agenten führen Änderungen ein, die diese Prozesse nicht validieren können.

Wir denken, dass die Sicherheit zu einer kontinuierlichen Feedback-Schleife werden muss, die direkt in die Software-Entwicklung integriert ist. Wir nennen dies selbstsichere Software. Jede Code-Änderung wird getestet, um reale Angriffspfade zu finden, Ergebnisse werden validiert, um tatsächliche Ausnutzbarkeit zu bestätigen, Fixes werden generiert und erneut getestet, alles ohne auf einen Menschen zu warten. Frühe Versionen davon existieren bereits heute, und wir bauen darauf hin, über Code, Cloud, Laufzeit und Lieferkette hinweg.

Der nächste Schritt darüber hinaus ist selbstpflegende Software, bei der die Sicherheit nicht nur darin besteht, Probleme zu finden und zu beheben, sondern auch aktiv die Gesundheit der Codebasis über die Zeit hinweg aufrechterhält. Das ist weiter entfernt, aber die Grundlagen werden jetzt gelegt. Das Einzige, was sicher ist, ist, dass die Latte für die Ausführung von komplexen Angriffen bereits durch die künstliche Intelligenz gesenkt wurde, also muss die Verteidigung mit der gleichen Geschwindigkeit Schritt halten.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Aikido besuchen.