バックラッシュセキュリティの共同創設者兼CEO、Shahar Man – インタビューシリーズ

Shahar Man、バックラッシュセキュリティの共同創設者兼CEOは、クラウド開発、サイバーセキュリティ、エンタープライズソフトウェアに深い専門知識を持つ経験豊富なテクノロジー指導者です。現在、バックラッシュセキュリティを率いています。同社は、AIネイティブソフトウェア開発環境のセキュリティに焦点を当て、IDE、AIエージェント、生成コード、プロンプトワークフローなどすべてを保護しています。この前に、アクアセキュリティでは、プロダクトマネジメントの副社長とR&Dの副社長を務め、開発ライフサイクル全体でコンテナセキュリティのリーディングプラットフォームの1つを構築するのに役立ちました。彼のキャリアの初期には、SAPで10年以上働き、SAP Web IDEの開発と製品イニシアチブを主導し、グローバルエンタープライズ顧客と密接に協力し、開発者エコシステムの成長にも貢献しました。彼のキャリアは、スタートアップ環境とイスラエルの国防技術部門での技術およびリーダーシップの役割で始まり、エンジニアリングと大規模システムの両方で強固な基盤を提供しました。

バックラッシュセキュリティは、AI駆動のソフトウェア開発の時代に特化した新興サイバーセキュリティプラットフォームです。同社は、AIエージェント、コード生成パイプライン、モダンな開発ワークフローを含む、AIネイティブ開発スタック全体のセキュリティに焦点を当てています。伝統的なセキュリティツールがしばしば見落とすこの分野で、可視性、ガバナンス、リアルタイム保護を提供することで、開発者の速度を妨げることなく、自動コーディングと「vibe coding」環境によって導入されるリスクに対処しようとしています。ソフトウェアの作成がAIアシストシステムに向かって急速にシフトする中で、同社のプラットフォームは、セキュリティがボトルネックになるのではなく、並行して進化することを保証するように設計されています。バックラッシュセキュリティは、DevSecOpsと次世代AI開発の交差点に位置しています。

アクアセキュリティとSAPでのプロダクトおよびR&Dのリーダーシップの役割を経て、バックラッシュセキュリティを共同創設しました。AIネイティブ開発とvibe codingがソフトウェアの作成を根本的に変え、セキュリティを再構築する必要があることを最初に気づいたのはいつでしたか?

クラウドネイティブアーキテクチャへの移行をすでに1回経験していました。SAPとアクアセキュリティでは、開発が大きく変わると、セキュリティは通常後ろ向きに進むことがわかりました。AIはその真実を新しいレベルに引き上げました。コードをより速く書くのに役立つだけでなく、ソフトウェアの作成を取り巻く環境全体を再定義しました。

コードのセキュリティは、コード自体ではなく、コードを取り巻く環境について考える必要があります。1年未満で、以前は比較的閉じ込められ、リスクの低い開発環境は、監視やガバナンスのない、広大で接続された攻撃面に拡大しました。そうすると、コードの脆弱性に関するセキュリティの質問は全く異なったものになりました。問題は、特定のコードが脆弱であるかどうかではありません。問題は、AI駆動の開発を可能にすることで、コード自体を超えて広がるシステム、エージェント、統合、接続パスを導入したことです。セキュリティは、コードの出力のみに焦点を当てることができません。コードを可能にする環境全体を考慮する必要があります。

vibe codingは、コードを超えて、プロンプト、エージェント、MCPサーバー、ツールレイヤーに攻撃面を拡大させます。この新しいスタックで、開発者とセキュリティチームが現在見過ごしている最も誤解されているリスクは何ですか?

最大的誤解は、多くのチームが依然として、リスクが主に生成されたコードに存在すると思っていることです。那は1つの層のみです。AIネイティブ開発では、リスクは早期に、そして多くの場所で導入されます。プロンプト、モデルに供給されるコンテキスト、エージェントに付与される権限、接続するMCPサーバー、開発を拡張する外部ツールやプラグインで発生する可能性があります。単一のユーザーのラップトップが乗っ取られ、より広範な攻撃の橋頭堡として使用される可能性があります。那はエンドポイントの痛みとして現れるが、AIコーディングの問題として現れるのです。コードの脆弱性とは異なり、それはアプリケーションのみを危険にさらすのではなく、組織全体を危険にさらす可能性があります。コードのみを見ている場合、ほとんどの絵は見逃しています。

伝統的なアプリケーションセキュリティは、コードレビューに大きく焦点を当てています。AIエージェントがコードを生成、変更、デプロイするリアルタイムで、セキュリティの思考はどう変化する必要がありますか?

セキュリティは、定期的な検査から継続的な監視に移行する必要があります。信頼の概念は完全に壊れています。信頼できるモデルと信頼できるMCPサーバーを持つことができますが、AIの非決定性の性質により、それらは依然として操作されるか、予期せぬリスクを生み出すために誤動作する可能性があります。

これはまた、セキュリティが開発プロセスとともに、実時間で動作し、より深いガバナンス、ガードレール、検出および対応機能を環境内に持つべきであることを意味します。那は、使用されるツール、消費されるコンテキスト、適用されるポリシー、実行されるアクションについて批判的に考えることを意味します。

さらに、脆弱性に対処する際のAIとAIモデルの役割を無視することはできません。1年前には、AIモデルはデフォルトで多くの脆弱性を生み出していましたが、状況はかなり改善しています。他のモデルは、以前には見つけることができなかったゼロデイを発見するために使用されています。したがって、出力は改善されますが、誰がそれを管理していますか? 攻撃者は他の場所を見ています。

Cursor、Claude Code、GitHub Copilotなどのツールは、開発ワークフローで標準的なものになっています。これらのツールを適切なガバナンス層なしに採用するチームで、セキュリティの最大のギャップはどこにありますか?

最大のギャップは可視性です。多くの組織では、これらのツールは迅速に広がり、正式なレビューなしで採用されています。セキュリティチームは、使用されているエージェント、エージェントの構成、エージェントがアクセスできるデータ、接続している外部システムについて知りません。那は、影のAI問題を生み出します。これは、影のITと同様ですが、より迅速で、よりダイナミックです。

2番目の最大のギャップは、施行可能なポリシーの欠如です。多くの組織では、ガイドラインがあるかもしれませんが、ガイドラインだけでは、開発者がIDE内で迅速に動作しているときに役に立たないことがあります。ツールとワークフローレイヤーでのガバナンスなしで、チームは、エンタープライズ基準を満たさない、過度に権限が付与されたツールのリスクを負います。これらのツールは、固有には悪いものではありませんが、ガバナンスなしで採用することは、開発の速度を制御なしでスケールすることと同等です。

3番目の新たなギャップは、誰でも開発者になる可能性があるということです。私たちは、これを「シチズンデベロッパー」と呼びます。vibe codingツールを使用します。財務担当者がClaude Codeを使用してプロセスを自動化し、内部システムに接続する場合、これは潜在的なリスクを生み出し、現在でも大きな盲点です。

バックラッシュセキュリティは、個々のツールではなく、AI開発エコシステム全体のセキュリティに焦点を当てています。このフルスタックアプローチはなぜ必要ですか? 組織がこれらのリスクを個別に扱い続ける場合に何が起こりますか?

リスクは、スタック内の任意の製品内にすっかり収まっていません。AIネイティブ開発は、エコシステムの問題です。多くの異なる場所で、多くの異なるツールを使用して動作します。IDE、モデル、エージェント、MCPサーバー、外部プラグイン、アイデンティティ、接続されたデータソースはすべて、構築されるものとその方法に影響を与えます。組織は、相対的な強みが非常に速く変化しているため、スタック内の単一のツールに標準化していません。チェーンの1点のみをセキュアにする場合、リスクがシステム全体を横切って移動する方法を見逃しています。

これらのリスクを個別に扱うと、断片化された防御と危険な盲点が生じます。コードスキャナーを強化するかもしれませんが、モデルにリスクのあるコンテキストを提供するMCPサーバーを見落とす可能性があります。那は、症状を解決することになりますが、実際の攻撃面はその下で拡大し続けます。

プロンプティングは、プログラム可能性の新しい層として出現しています。組織は、プロンプトのセキュリティを確保し、プロンプトインジェクション、データ漏洩、または操作などの問題を防ぐために、どのようにアプローチする必要がありますか?

プロンプトは、ロジックと動作を形作ることが増えています。多くの場合、ソフトウェアの作成の新しいコントロールプレーンとして機能します。那は、コードやインフラストラクチャの定義と同様に、ポリシー、監視、ガードレールが必要であることを意味します。実際的には、プロンプトがアクセスできるものと、ダウンストリームでトリガーできるアクションを制限することから始めます。那は、セキュリティと品質の期待に一致するプロンプトルールを定義し、コンテキストウィンドウを介して機密データを公開しないこと、プロンプトインジェクションや間接的な指令のハイジャックなどの操作試行を監視することを意味します。また、プロンプトインジェクションのバックドアとして使用されることを防ぐために、ルール自体を保護することも含まれます。より広い点は、開発者やエージェントに「気を付けて」と指示するのではなく、プロンプティングが実際に発生する環境にコントロールを組み込むことで、プロンプトをセキュアにすることです。

MCPサーバーとエージェントスキルは、システム間のダイナミック接続を導入します。セキュリティの観点から、これらはAI駆動開発で最も重要な新しいリスクベクターを表しますか?

MCPサーバーとエージェントスキルは、AIシステムが実世界に接続し、相互作用する方法を定義するため、重大な新しいリスクレイヤーを表します。スキルは、エージェントが何を実行できるかを定義し、MCPは、エージェントのコンテキストとシステムへのアクセスを拡大します。これらのレイヤーが厳密に制御されていない場合、組織は、AIツールが何ができるか、実際に何をしているかについての可視性を失います。コードの生成からアクションの実行への移行が、これを非常に重要なセキュリティの領域にするのです。これらを連結すると、予測不可能になります。

あなたの核となるテーマの1つは、「Yes」の部門であることです。開発者を遅くすることなくセキュリティを提供することです。リアルタイム保護と開発者の速度のバランスを取り、速度が重要な環境でどのようにしますか?

セキュリティは、遅れて発生したり、開発者の実際の作業方法から切り離されたりすると、摩擦を生み出します。セキュリティは、ワークフローに直接組み込まれて、本当に重要なことに焦点を当てたときに、はるかに効果的になります。那は、バックラッシュセキュリティが始まったときから考え方の一部でした。それは、AI駆動の開発では、より重要です。

実践では、実際のリスクを表す少数の問題を表面化することを意味します。理論的に疑わしいものすべてを開発者にフラッディングするのではなく。那は、IDEとエージェントのワークフローでポリシーを適用することを意味します。事後ではありません。那は、透明で決定的なガードレールを作成することを意味します。チームは、ツールが使用されているか、ツールにどのような権限があるか、そして何が異常であるかを知りながら、迅速に動作できるようにします。目標は、AIの採用を遅くすることではありません。組織がコントロールを失うことなく自信を持ってAIを採用できるように支援することです。実質的には、開発者は最初にミスを犯す余地が少なくなりますが、もしミスを犯した場合、それは迅速に検出され、処理されます。

非技術的なユーザーが、AIツールを使用してソフトウェアを構築することが増えています。シチズンデベロッパーが増えることで、脅威の風景はどのように変わりますか?

2つの方法で脅威の風景が広がります。最初に、ソフトウェアのような出力を生成することができる人が劇的に増えますが、セキュリティの影響を理解していません。2番目に、開発が会話的で低摩擦であると感じられるため、安全性に対する誤った感覚が生み出されます。

那は、セキュリティの影響を考慮しない人々によって、より多くのアプリケーション、自動化、統合が作成されることを意味します。信頼境界、入力検証、依存関係の清潔さ、権限制御、データ公開について考慮することができません。言い換えると、攻撃面は、AIがコードを書くことだけによって拡大するのではなく、ソフトウェアのように動作するワークフローとシステムを生成できる人が増えることで拡大します。可視性と組み込まれたセーフガードは、開発者にセキュリティの知識があっても、誰でも開発者になることができるため、より重要になります。

12〜24ヶ月先を見据えて、AIネイティブ開発ワークフローによって特に生じるような攻撃や脆弱性の種類は何ですか?

LLMの改善や、ツールの「ハーネス」に組み込まれたプロンプトルールの改善により、共通のコード脆弱性が最初から避けられるようになることを予想しています。AIプラットフォームベンダーによって提供されるAI駆動のSASTやSCAもあります。ただし、未チェックされた、未監視されたAIツールをアプリケーション開発に使用することによる漏洩のために、より深刻な結果を予想しています。OpenClawのようなオープンソースエージェントは、セキュリティのデフォルト設定が非常に悪く、セキュリティの知識がエンターシャスによって上回られているユーザーベースを持っています。

結果として、開発エコシステム自体ではなく、プロダクションシステムを標的とした攻撃へのシフトが予想されます。AIがソフトウェアの作成の一部になるにつれて、攻撃者は、プロセスを形作るツールや接続に操作を加えることに焦点を当て、ソフトウェアがデプロイされる前に実質的にソフトウェアを妥協させます。

素晴らしいインタビュー、詳細を知りたい読者は、バックラッシュセキュリティを訪問してください。