Sean Roche, director senior de marketing de produs și analiză a valorii la Obsidian Security – seria de interviuri

Sean Roche, director senior de marketing de produs și analiză a valorii la Obsidian Security, conduce inițiative între mai multe departamente axate pe securitatea SaaS, securitatea AI și strategia de lansare. El a jucat un rol cheie în dezvoltarea primului cadru unificat pentru cazurile de utilizare, aliniind vânzările, marketingul și echipele responsabile de succesul clienților în jurul rezultatelor comerciale măsurabile, și a coordonat lansarea unor soluții de securitate pentru AI generativă și agenți AI. Înainte de a se alătura Obsidian Security, Roche a ocupat funcții de conducere la companii precum Forter, Aviatrix și Okta, unde s-a specializat în consultanță privind valoarea comercială, strategie de prețuri, analiza valorii pentru clienți și analiza rentabilității investițiilor pentru conducerea executivă. Experiența sa combină securitatea cibernetică, strategia de software pentru întreprinderi și cercetarea financiară, oferindu-i o experiență vastă în traducerea capacităților tehnice în impact comercial măsurabil pentru clienții întreprinderilor.

Obsidian Security este o companie de securitate cibernetică axată pe securizarea aplicațiilor SaaS, agenților AI, identităților și integrărilor dintre sistemele întreprinderilor în mediile cloud moderne. Compania oferă o platformă unificată proiectată pentru a ajuta organizațiile să detecteze amenințările, să gestioneze starea securității SaaS, să guverneze accesul la date și să monitorizeze activitățile riscante în aplicațiile critice pentru afaceri, cum ar fi Microsoft 365, Salesforce (CRM ), Slack și alte servicii cloud. În ultimii ani, Obsidian și-a extins activitatea în domeniul securității agenților AI, ajutând întreprinderile să obțină vizibilitate asupra modului în care sistemele autonome AI interacționează cu platformele SaaS, datele și fluxurile de lucru în timp real. Fondată de lideri în securitate cu experiență în companii precum CrowdStrike (CRWD ), Okta, Cylance și Carbon Black, Obsidian se poziționează ca o platformă de securitate SaaS și AI cu acoperire integrală, construită pentru a aborda complexitatea în creștere a mediilor cloud și celor cu agenți AI autonomi.

V-ați construit cariera la intersecția valorii comerciale, strategiei de risc și securității SaaS, acum conduceți analiza valorii și marketingul de produs la Obsidian Security. Ce v-a atras să vă concentrați pe securizarea ecosistemelor SaaS conduse de AI și cum se diferențiază abordarea Obsidian în ceea ce privește tehnologiile emergente agențice, cum ar fi OpenClaws?

De-a lungul carierei mele, cea mai mare lacună a fost întotdeauna ceea ce securitatea nu poate vedea, deoarece acolo se produc, de fapt, breșele de securitate. Am văzut acest lucru în incidente în care sistemele deconectate sau negestionate au creat o expunere la risc pe care controalele tradiționale pur și simplu nu au detectat-o. Și am văzut aceeași dinamică, în mod direct, cu podurile moderne pe care oamenii le folosesc pentru a se conecta la platforme majore, sau conexiunile care erau în afara vizibilității normale de securitate, și, în unele cazuri, chiar și după ce echipa IT a crezut că le-a dezactivat. Aceste experiențe mi-au arătat cât de mult din risc se află în punctele de legătură dintre sisteme, și nu doar în interiorul sistemelor pe care le credem securizate.

Această realitate se schimbă de la IT-ul din umbră la AI-ul din umbră, unde unelte și fluxuri de lucru conduse de agenți pot apărea și se pot răspândi mai repede decât strategiile de guvernanță pot ține pasul. Multe abordări de securitate răspund prin încercarea de a centraliza și a controla totul într-un singur plan de control. Dar acest model se prăbușește în medii distribuite, mai ales atunci când datele și activitățile critice au loc în aplicații terțe pe care nu le dețineți și nu le puteți controla pe deplin.

Acesta este motivul pentru care am fost atras de securizarea ecosistemelor SaaS conduse de AI și de ce abordarea Obsidian este atât de convingătoare. Numărul de breșe de securitate în SaaS a crescut cu 300%, și, totuși, majoritatea organizațiilor încă nu au vizibilitate adecvată asupra modului în care aceste aplicații sunt utilizate. Aceasta este lacuna pe care ne concentrăm, astfel încât puteți înțelege ce se întâmplă, de fapt, în interiorul întreprinderii și unde există expunerea. Pe măsură ce tehnologiile agențice, cum ar fi OpenClaws, se maturizează, această abordare devine și mai importantă, deoarece riscul nu este doar dacă un agent are acces la anumite date, ci și ce poate accesa și cu ce viteză poate acționa.

Sistemele agențice AI, cum ar fi OpenClaws, atrag o atenție semnificativă după NVIDIA (NVDA ) GTC. Din perspectiva dvs., ce diferențiază fundamental aceste sisteme de instrumentele AI anterioare în ceea ce privește riscul de securitate?

Înțelegerea a ceea ce sunt identitățile non-umane și cum să le securizați a devenit critică pentru echipele de securitate, deoarece 68% din incidentele de securitate IT implică identități de mașină și jumătate din întreprinderile chestionate au experimentat o breșă de securitate din cauza identităților non-umane negestionate. Industria securității s-a concentrat, în primul rând, pe gestionarea stării securității SaaS și guvernanța identității umane, în timp ce identitățile non-umane au proliferat în fundal. Acum, pe măsură ce organizațiile implementează agenți AI cu privilegii administrative pe scară largă, deficitul de guvernanță a devenit critic.

Sistemele agențice, cum ar fi OpenClaws, arată atât promisiunea, cât și riscul AI-ului cu adevărat agențic. Este unul dintre primele cazuri în care vedem AI lăsată să acționeze liber, cu autonomie reală, operând dincolo de un flux de lucru îngust, supravegheat.

Riscul de securitate se schimbă rapid atunci când aceste capacități devin mai accesibile, reducând barierele pentru non-experți să interacționeze și, posibil, să exploateze aceste sisteme critice. Oamenii deja conectează agenți AI în mediile lor SaaS și extind peisajul amenințărilor în mai multe moduri, inclusiv prin chei API, integrări native și aplicații terțe. Cu toate acestea, fiecare flux de lucru nou, activat de agenți, multiplică numărul de căi de acces.

Breșa de securitate recentă de la Vercel ilustrează această amenințare în creștere cu care se confruntă echipele de securitate. Atunci când autorizați o aplicație terță, acordați, implicit, încredere tuturor celor care ating infrastructura acelei aplicații, furnizorul lor de cloud, dezvoltatorii lor, serviciile lor conectate. Majoritatea organizațiilor nu știu, de fapt, la ce s-au angajat, iar această problemă este amplificată de utilizarea necontrolată a agenților AI.

Mulți agenți AI operează fără un cadru tehnic real care să le țină comportamentul sub control. Atunci când nu aveți urme care să identifice activitatea agentului sau limitele de siguranță sunt slabe, este greu de aflat ce a făcut agentul, ce a atins și ce a schimbat înainte de a analiza ulterior situația. Această combinație este ceea ce face profilul de risc fundamental diferit de instrumentele AI anterioare.

Ați descris OpenClaws ca putând deschide noi suprafețe de atac datorită permisiunilor lor ample și autonomiei. Puteți descrie un scenariu din lumea reală în care acest risc devine tangibil pentru o întreprindere? 

Riscurile, cum ar fi cele prezentate de OpenClaws, devin tangibile în momentul în care acești agenți trec de la sarcini izolate și sunt instalați în medii de producție reale, ceea ce se întâmplă deja.

Majoritatea organizațiilor se concentrează pe a se asigura că persoana potrivită poate accesa un agent și că agentul se comportă așa cum se așteaptă. Cu toate acestea, puține organizații se gândesc la ceea ce se întâmplă atunci când un agent începe să interacționeze cu alt agent.

Acolo este locul în care suprafața de atac se extinde dramatic. Rezultatele unui sistem, cum ar fi mesajele Slack sau tichetele Jira, declanșează acțiuni într-un alt sistem. Liderii pierd controlul asupra interacțiunilor și nu pot menține o vizibilitate și urme de audit consistente. Acești agenți se conectează, de asemenea, în același timp, la API-urile SaaS, multe dintre acestea neavând încă gateway-uri sau protecții de securitate adecvate.

Întreprinderea medie rulează, deja, sute de agenți, un număr care a crescut de aproape 100x în ultimul an. Când echipele, de fapt, verifică, 38% prezintă factori de risc mediu, ridicat sau critic, majoritatea fără un proprietar documentat, câțiva construiți de conturi care nu mai există, cu conectori activi la sisteme de producție și zero istoric de execuție.

Închiderea acestei lacune necesită o vizibilitate profundă în interiorul aplicațiilor însele pentru a înțelege mai bine ce pot face, de fapt, aceste credențiale în fiecare sistem, față de fiecare set de date, pentru oricine le-ar putea folosi pentru a declanșa acțiuni. Fără această contextualizare adecvată, vedeți doar jumătate din imagine. Liderii trebuie, de asemenea, să schimbe strategiile de la detectare la aplicarea în timp real a politicii pentru a bloca acțiunile în momentul execuției, înainte de a fi finalizate, și nu după ce daunele sunt deja făcute.

Multe organizații cred că au deja o securitate SaaS adecvată. Unde se destramă aceste presupuneri atunci când IA agentică intră în scenă?

Multe organizații cred că au “rezolvat” securitatea SaaS, dar această presupunere este contestată pe măsură ce adoptarea AI-ului agențic se accelerează. Securitatea SaaS este adesea tratată ca o căsuță de bifat: bugetul este aprobat, un instrument este implementat și problema este considerată rezolvată. În practică, totuși, API-urile SaaS care stau la baza acestor medii nu au fost aduse, de fapt, sub control, în mare parte pentru că există o vizibilitate limitată a întreprinderii asupra a ceea ce se întâmplă la nivelul API și care active SaaS comunică între ele.

Acest lucru creează un punct orb structural, în care întreprinderile pot securiza identități și puncte de capăt, dar adesea nu au o imagine clară asupra modului în care sunt accesate datele SaaS și ce acțiuni sunt efectuate asupra lor atunci când API-urile sunt în joc. Ca urmare, multe organizații operează, încă, peste internetul deschis, direct în sisteme critice, fără a înțelege pe deplin scala sau comportamentul interacțiunilor bazate pe API care au loc în fundal.

AI-ul agențic expune această lacună, creând provocări mai repede decât echipele pot să le închidă și, prin aceasta, devenind un catalizator pentru conversația despre API.

Cum ar trebui să reconsidere întreprinderile guvernanța atunci când se confruntă cu agenți AI autonomi care pot accesa și muta date și pot efectua acțiuni asupra lor în multiple sisteme? 

Niciun lider nu dorește să încetinească adoptarea AI-ului în acest moment, mai ales atunci când presiunile cresc pentru a se deplasa mai repede sau pentru a arăta rezultate măsurabile, chiar și atunci când consumul de token este utilizat în evaluări. În multe cazuri, mandatele AI vin direct de la vârf, cu CEO care raportează progresul către consilii sau chiar stakeholderi publici, ceea ce intensifică presiunea de a adopta tehnologia rapid. În acest context, în care „AI cu orice preț” devine atitudinea implicită, configurările greșite și permisiunile excesive nu pot fi corectate suficient de repede, în mod realist, prin ciclurile tradiționale de guvernanță.

Problema este că sistemele agențice nu așteaptă remedierea. Ele pot descoperi sisteme, înlănțui acțiuni și executa fluxuri de lucru în multiple aplicații SaaS în secunde, adesea finalizând zece sau mai mulți pași înainte ca un om să poată observa ce se întâmplă, cu atât mai puțin să intervină.

Acesta este motivul pentru care guvernanța nu mai este doar despre detectarea problemelor mai devreme în ciclul de dezvoltare, ci, din ce în ce mai mult, despre controlul în momentul în care agentul acționează, de fapt. Liderii de securitate nu pot guverna, de fapt, agenții dacă controlul se întâmplă doar după utilizarea abuzivă.

Într-o lume în care agenții iau decizii autonome în sisteme SaaS, singura abordare viabilă pentru a proteja împotriva amenințărilor conduse de AI agențic este prin guvernanța în timpul execuției. Această abordare necesită depășirea detectării post-execuției, pentru a detecta și a bloca escaladarea de privilegii, accesul excesiv la date și încălcarea politicilor înainte de a putea afecta organizația. Aceste controale trebuie să fie aliniate cu standardele OWASP și cele mai bune practici ale industriei, asigurându-se că agenții operează în limite explicite care pot fi impuse tehnic – astfel încât echipele să poată ține pasul cu viteza adoptării AI agențic fără a compromite inovația.

Din punct de vedere tehnic, care sunt cele mai neglijate vulnerabilități introduse de AI agențic în mediile SaaS?

Când organizațiile adoptă o nouă unealtă SaaS, ele descoperă, adesea, că funcționalitatea AI este adăugată sau activată, implicit, fără nivelul de control sau auditabilitate pe care se bazează echipele de securitate pentru funcțiile SaaS tradiționale. Ca urmare, atunci când o acțiune este efectuată, devine dificil de distins dacă a fost inițiată de un utilizator uman sau de un agent autonom. În multe cazuri, întreprinderile nu au opțiunea de a dezactiva funcționalitatea AI, deoarece aceste capacități sunt încorporate în aplicația SaaS însăși.

Ambiguitatea creează un punct orb major pentru securitate și guvernanță. Dacă o funcție încorporată AI ia decizii în numele unui utilizator, organizațiile adesea nu au o modalitate clară de a urmări intenția, de a înțelege logica deciziei sau de a confirma ce a declanșat o acțiune specifică.

Riscul devine și mai pronunțat atunci când se ia în considerare lanțul de aprovizionare AI din interiorul SaaS. Aceste capacități încorporate AI depind, adesea, de modele, servicii și integrări terțe din amonte. Dacă orice parte a acestui lanț este compromisă, degradată sau manipulată, AI-ul din aplicația SaaS poate transforma aplicații de afaceri de încredere în participanți activi la un traseu de atac.

Stratul AI din interiorul SaaS a devenit, de fapt, un lanț de aprovizionare de sine stătător, introducând o nouă clasă de risc ce trebuie monitorizată și guvernată separat. Fără vizibilitate asupra modului în care aceste sisteme încorporate AI se comportă și asupra datelor pe care se bazează, organizațiile sunt oarbe la o parte în creștere a suprafeței lor de atac SaaS.

Ați lucrat mult la cuantificarea valorii comerciale și a riscului. Cum ar trebui organizațiile să măsoare expunerea financiară și reputațională asociată agenților AI nesecurizați? 

Dacă un agent AI este utilizat necorespunzător sau provoacă o breșă de securitate, impactul imediat nu este doar incidentul în sine, ci și răspunsul organizațional care urmează. Acest eveniment va încetini viteza cu care compania este dispusă să adopte și să scaleze AI, pe măsură ce liderii devin mai precauți. Odată ce încrederea este ruptă, devine semnificativ mai greu de repornit motorul inovației care a creat inițial valoare.

Această dinamică se extinde dincolo de echipele interne la stakeholderi externi. Consiliile de administrație, clienții și acționarii așteaptă cu toții o implementare responsabilă, iar orice eșec legat de agenți autonomi devine rapid o problemă fiduciară și de reputație. Atunci când securitatea nu este integrată încă din proiectare, organizațiile sunt forțate în conversații reactive despre control și siguranță, ceea ce încetinește, inevitabil, luarea deciziilor în întreaga afacere.

Există, de asemenea, o expunere financiară structurală, adesea neglijată. Pe măsură ce amploarea percepută a pagubelor pe care le pot provoca agenții AI crește, companiile tind să devină mai conservatoare în alocarea capitalului. În unele cazuri, acest lucru înseamnă reținerea fondurilor sau întârzierea investițiilor pentru a se proteja împotriva incidentelor potențiale.

În acest sens, securizarea agenților AI devine mai puțin un simplu exercițiu de reducere a riscului și mai mult o conversație despre venituri și creștere. Organizațiile care pot implementa AI cu încredere, știind că agenții sunt guvernați și ținuți în limite clare, vor putea să avanseze mai repede, în timp ce cele fără această încredere se vor încetini, în mod natural. În 2026, capacitatea de a combina viteză cu încredere devine un avantaj extraordinar.

Există o tensiune evidentă între adoptarea rapidă a AI-ului și implementarea responsabilă. Cum arată o strategie echilibrată pentru companiile care doresc să inoveze fără a-și crește profilul de risc? 

În acest moment, una dintre cele mai mari lacune dintre adoptarea AI-ului și implementarea responsabilă este comunicarea. Multe întreprinderi utilizează, activ, AI în medii SaaS, dar nu au, în mod consecvent, o conversație externă clară despre cum este utilizat și ce măsuri de protecție sunt implementate. Această lipsă de transparență poate, de fapt, crește riscul, deoarece lasă clienții și partenerii să presupună scenariul cel mai rău, în loc de a înțelege măsurile de control efectiv implementate.

O abordare mai echilibrată tratează utilizarea responsabilă a AI-ului ca parte a propunerii de valoare, nu doar ca un exercițiu intern de conformitate. Există o oportunitate pentru întreprinderi de a fi mai explicite despre cum AI-ul este guvernat în interiorul mediilor lor, inclusiv ce poate și ce nu poate face și care sunt protecțiile atunci când interacționează cu sisteme sensibile. Această claritate construiește încredere pentru a scala AI în siguranță.

Companiile care pot articula, în mod clar, cum AI-ul este utilizat în medii SaaS și pot demonstra că este controlat într-un mod structurat și observabil vor putea inova mai repede fără a crește riscul perceput.

Pe măsură ce mai multe întreprinderi experimentează cu AI-ul agențic, care sunt pașii imediați pe care echipele de securitate ar trebui să îi ia astăzi pentru a evita să fie victimele următoarei breșe de securitate care ajunge în titlurile știrilor? 

AI-ul agențic nu introduce doar o nouă clasă de risc, ci accelerează și riscurile pe care organizațiile nu le pot, încă, vedea. De fapt, AI-ul din umbră adaugă $670K la costul mediu al unei încălcări a datelor. Cu toate acestea, problema de bază este vizibilitatea. Atunci când organizațiile nu știu unde este utilizat AI-ul sau cum interacționează cu sistemele, le ia mai mult timp să detecteze incidentele și să le limiteze efectele, ceea ce crește, direct, atât impactul financiar, cât și cel de reglementare.

Primul pas imediat este stabilirea vizibilității în întreaga organizație. Echipele de securitate au nevoie de o imagine clară a utilizării atât a AI-ului aprobat, cât și a celui neaprobat, nu doar la nivel de aplicație, ci și la nivel de fluxuri de lucru în care AI-ul ia sau influențează, de fapt, decizii.

Odată ce vizibilitatea există, atenția se mută spre transformarea acesteia în politici care pot fi aplicate efectiv și încorporarea lor în sistemele în care are loc, de fapt, munca. Acest lucru înseamnă alinierea cu afacerea pentru a stabili cum ar trebui să fie utilizat AI-ul, apoi trecerea de la documentație la controale tehnice care operează în punctele de capăt, platformele SaaS și sistemele agențice. Cu cât aceste controale sunt introduse mai devreme în calea de execuție, cu atât este mai mică probabilitatea apariției incidentelor costisitoare, ale căror efecte sunt greu de limitat, care provin din AI-ul din umbră și agenții autonomi.

Privind înainte, cum vedeți evoluând peisajul securității pe măsură ce sistemele agențice AI devin mai profund integrate în infrastructura întreprinderilor?

Organizațiile vor avea nevoie de securitate nativă AI pentru a aborda amenințările conduse de AI. Aceste sisteme trebuie să opereze la viteza mașinilor, rescriind, fundamental, operațiunile de securitate. Oamenii vor rămâne implicați în proces, dar se vor deplasa spre supravegherea strategică, aplicând contextul și judecata care încă îi lipsesc AI-ului.

Această schimbare modifică, de asemenea, modul în care sunt structurate echipele de securitate. Echipele nu se vor micșora neapărat, dar aria lor de acoperire se va extinde semnificativ, un singur profesionist în securitate fiind responsabil pentru o suprafață mult mai mare prin intermediul automatizării și instrumentelor conduse de AI.

În plus, în medii agențice, monitorizarea și detectarea nu sunt suficiente. Organizațiile vor trebui să implementeze mecanisme reale de impunere a regulilor. Acest lucru înseamnă construirea de sisteme care pot acționa ca întrerupătoare: capacitatea de a activa sau de a dezactiva capacități, de a constrânge comportamentul în timp real și de a izola sisteme care se comportă defectuos sau care ar putea compromite restul întreprinderii. Riscul lanțului de aprovizionare AI este, pur și simplu, prea mare pentru a nu avea mecanisme de oprire de urgență încorporate în arhitectură.

Privind înainte, AI-ul va continua să se accelereze, potențial dincolo de viteza și capacitatea umană. Dar conversația nu poate fi concentrată doar pe risc; ea trebuie să includă, de asemenea, oportunitatea. La fel ca în creșterea copiilor, AI-ul se va dezvolta și va face greșeli, dar are, de asemenea, capacitatea de a ne depăși. Câștigătorii vor fi cei care adoptă AI la scară, construind, în același timp, sistemele de control necesare pentru a-l implementa în siguranță și cu încredere.

Vă mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe despre acest subiect ar trebui să viziteze Obsidian Security.