威廉·德尔巴雷，Aikido联合创始人兼首席执行官 – 采访系列

威廉·德尔巴雷，Aikido的联合创始人兼首席执行官，是一位连续创业的SaaS企业家和技术创始人，在打造以开发者为中心的软件公司方面经验丰富。在2022年创立Aikido之前，他共同创办了人力资源平台Officient、可持续发展倡议FutureproofedCities和CRM公司Teamleader。他在Teamleader担任首席技术官，帮助公司成长为比利时颇具代表性的SaaS成功案例之一。他一直致力于简化云基础设施、SaaS可扩展性和网络安全领域的复杂技术挑战。在他的领导下，Aikido凭借为现代开发团队提供实用安全解决方案，迅速成为欧洲发展最快的网络安全初创公司之一。

Aikido是一家总部位于比利时的网络安全公司，帮助开发者和工程团队通过统一平台保护应用程序和云环境。它将代码扫描、依赖分析、云安全态势管理、运行时保护和AI辅助测试整合为一套简化的系统，旨在降低复杂性、减少误报，并让组织不再需要管理多个供应商的零散安全工具。Aikido秉持开发者优先的理念，强调自动化、持续监控和简便的修复流程，将安全直接融入软件开发生命周期。

在打造和扩展Teamleader、Officient等公司的过程中，哪些经历促使您于2022年创立Aikido Security？技术创始人的背景如何影响了您打造开发者友好型网络安全方案的愿景？

过去十年，我在B2B SaaS领域找到了自己的使命。我曾担任三家初创公司的技术联合创始人和首席技术官，并在人力资源技术、发票技术和碳核算领域经历了三次退出。这些领域截然不同，但我始终执着于同一件事：打造不会让人想把笔记本电脑扔出窗外的软件。

但在每家公司，安全问题都让我夜不能寐。对数据泄露的担忧真实存在，而本该提供帮助的工具却像F-16驾驶舱：价格高昂、令人无所适从，而且是为计算机科学博士设计的，不是为想要快速发布软件的开发团队设计的。

我们创立Aikido Security，就是为了正面解决这一挑战。Aikido为各种规模的组织提供以开发者为中心的统一软件安全平台，将代码、云和运行时的核心安全能力集中在一起，让开发者更容易安全地发布软件。

此后，AI进一步加快了软件交付速度，也扩大了攻击面。下一阶段，我们希望通过能够自行维护安全的软件，帮助组织跟上这一节奏。

2月，我们推出了Aikido Infinite。这是一套持续AI渗透测试方案，可验证真实的可利用性，并在代码进入生产环境之前完成修复闭环。

开发环境如今被视为最大的安全盲点之一。最近发生了什么变化，让这个问题变得如此关键？

开发者的电脑一直是高价值目标，里面有云凭证、SSH密钥、npm发布令牌、Kubernetes配置，以及源代码的直接访问权限。过去6到12个月的变化在于，攻击者发现，通过开发者已经信任的工具就能轻易攻陷这些电脑。我们一整年都在跟踪这一趋势：Trivy、TanStack、Bitwarden CLI、VS Code扩展Nx Console，如今还有GitHub，都通过开发工具遭到攻陷，而且目标始终是设备。

问题在于，大多数安全团队看不到这些电脑上实际运行的内容。EDR在应用程序层面进行监控，却看不到应用内部的包、扩展或AI工具。与此同时，开发者每天都在引入新的包、扩展和AI工具，却很少进行检查。大语言模型也让制作逼真的恶意软件更加容易，普遍降低了攻击者的门槛。电脑上实际存在的内容与安全团队能够看到的内容之间的可见性缺口，正是这些攻击得以发生的地方。

供应链攻击激增的同时，AI也在广泛普及。AI如何改变攻击者与防御者之间的平衡？

AI大幅降低了制作供应链恶意软件的难度。过去，构建逼真的攻击载荷、混淆代码，以及充分理解包注册表以滥用它们，都需要扎实的技术能力。如今只需要订阅一个大语言模型。TeamPCP就是我们亲眼见到的例子；今年大多数重大攻击，包括最近的GitHub入侵事件，都由这个团伙实施。他们的技术并不特别高超，但攻击数量很多，AI在扩大攻击规模方面发挥了重要作用。一年前，我们还在应对单个包遭到攻陷的情况。现在出现了Shai-Hulud这样的自我复制蠕虫，以及跨越多个注册表的连锁攻击活动：一次入侵窃取的凭证会被用于发动下一次入侵。

AI也在帮助防御者，但方式不同。安全团队现在可以让AI代理并行测试数百条攻击路径，对整个代码库持续开展渗透测试，从而把时间留给仍然需要人类判断的决策。在设备层面，AI还能分析即将安装的内容，在它们进入开发者电脑之前更早发现恶意包。但坦率地说，目前攻击者从AI中获益更多，因为制作恶意软件的门槛下降得比检测恶意软件的门槛更快。

Aikido提出将安全移到更早的阶段。这对今天开发和发布软件的团队具体意味着什么？

行业多年来一直在将安全“左移”到CI/CD流水线的较早阶段。但攻击面进一步前移，来到了开发者电脑本身。GitHub入侵就是一个例子。问题不是不安全的代码进入了生产环境，而是一名开发者笔记本电脑上的VS Code扩展遭到攻陷，在任何人编写一行代码之前就窃取了凭证。

具体来说，安全必须在实际编写代码和安装工具的地方持续运行：验证开发者设备上运行的内容，在恶意包和扩展进入设备之前将其拦截，并在代码变更时自动测试可被利用的风险，而不是等待预定审查。目标是让检测、验证和修复在开发流程中形成闭环，而非成为事后的独立流程。

随着AI代理自动下载依赖项和工具，企业应该如何重新思考对开源及第三方代码的信任？

AI代理默认会自动拉取依赖项和工具，几乎不受人工监督。这从根本上改变了信任模型：开发者电脑上运行着从未有人明确选择安装的代码。

Vercel入侵事件说明了这种情况会如何出问题。Vercel并未被直接攻陷。一个正常的AI扩展拥有员工Google账户的OAuth访问权限，却在上游因供应商一侧的信息窃取恶意软件而遭到攻陷。这正是开源生态中反复出现的模式：受信任的第三方代码成了入口。风险还会叠加，因为开发者工作站一旦失陷，攻击者就能获得与受信任工程师相同的访问权限。他们可以修改代码、插入恶意依赖项，或发布被篡改的正常软件版本。构建流水线会接收这些变更，再通过受信任的更新将其传播到下游。

企业需要把开发者电脑上的一切都视为攻击面的一部分，包括AI代理、代理安装的工具、所依赖的扩展，所有内容都包括在内。如果只能看到已知的开源包，就会漏掉攻击实际发生的其他层面。

能够自行维护安全的软件这一概念很有吸引力。要大规模实现这一愿景，需要哪些核心能力？

需要一个闭环。每当代码变更，系统都要测试真实攻击路径，确认问题是否确实可被利用；如果不能，就排除该发现。随后在开发流程中生成并应用修复，再次测试以确认修复有效。整个循环必须持续运行，无须等待人来安排。重点不是将人类排除在安全工作之外，而是处理持续不断的工作，让安全团队专注于真正需要判断的决策。

开发者经常被安全工具过多的警报和误报困扰。Aikido如何帮助团队专注于真正重要的事情？

在我们的《State of AI in Security & Development》调查中，三分之二的安全负责人表示，团队曾因误报而绕过安全流程、忽略发现或延迟修复。这就是噪声过多的工具所带来的真实代价：不仅浪费时间，还会使人不再信任警报，从而直接削弱安全。

Aikido通过可达性分析和自动分诊来解决这一问题。我们不会标记每个漏洞，再让安全团队判断哪些重要，而是检查它是否在您的代码中真正可达、在您的环境中可被利用。如果不能，您的团队根本不会看到这条警报。这大幅减少了警报数量，也意味着最终传递给团队的警报值得采取行动。

您的平台将代码、云和运行时安全与自动渗透测试结合起来。为什么统一的方法比使用多个独立工具更有效？

《State of AI in Security & Development》调查得出了一个反直觉的结果：遭遇安全事件的团队使用的供应商工具，实际上比未遭遇事件的团队更多。更多工具并未带来更好的安全，而是带来了更多噪声、重复发现，以及跨仪表板关联警报所花的时间，而不是用于修复问题的时间。

因此，我们将Aikido打造成覆盖代码、云、运行时、依赖项和流水线的统一平台。把所有信号汇集在一处，可以去除重复发现，判断代码漏洞在云环境中是否真正可达，并按照实际风险确定优先级，而不是把每个扫描器的所有输出都视为同等紧急。团队可以少花时间在不同工具之间分诊，多花时间修复真正重要的问题。但每项能力也必须能独当一面。一个样样平庸的平台只是在把问题集中起来。平台的每一部分都必须达到或超过独立替代产品的水平，否则整合的理由就不成立。

Aikido迅速扩张，并在短时间内获得了显著发展势头。以这样的速度打造和发展网络安全公司，最大的挑战是什么？

最明显的一点是，我们是一家来自比利时的网络安全公司。这个行业传统上在特拉维夫和硅谷发展，人们最初怀疑其他地方能否诞生世界级安全平台。但距离最终成了优势。我们没有重复既有套路，而是从开发者优先出发，提供团队可以自行采用的一体化产品。就这样，我们悄然成为中小企业开发者安全平台中的主导者。

更大的挑战是速度。2026年1月，我们在B轮融资中成为独角兽；去年营收增至原来的五倍，目前已有包括Premier League、Revolut和SoundCloud在内的10万多个团队信任我们。仅今年，我们就推出了用于供应链安全的Device Protection、用于AI渗透测试的Infinite，并与Lovable合作，将安全嵌入vibe coding工作流。在如此快速推进的同时保持平台每个部分的高质量，是持续存在的挑战。但这是个好问题。

随着AI原生开发成为标准，未来几年软件安全会是什么样子？

坦率地说，传统安全流程已经难以跟上。定期审查、预定渗透测试和事后扫描，都假设着一种实际上已不存在的开发节奏。AI生成的代码和自主代理引入变更的速度，超过了这些流程能够验证的速度。

我们认为，安全必须成为直接嵌入软件开发的持续反馈循环。我们称之为能够自行维护安全的软件。每次代码变更都会针对真实攻击路径进行测试，发现会接受真实可利用性验证，修复会被生成并重新测试，整个过程无须等待人工安排。这种机制的早期版本如今已经存在，我们正在将其拓展到代码、云、运行时和供应链。

再下一步是能够自行维护的软件：安全不仅发现和修复问题，还会长期主动维护代码库的健康。这是更远期的目标，但基础正在铺设。可以确定的是，AI已让实施复杂攻击的门槛崩塌，因此防御方必须以同样的速度行动。

感谢这次精彩的采访。想了解更多的读者可以访问Aikido。