ドゥルブ・クマール・セス氏は、ウォルマート社のソリューションアーキテクトおよびエンジニアリングリードで、スケーラブルで高性能なシステムを専門としている。
新しいデジタルサービスをローンチしたものの、古いコードや未適用のパッチによるセキュリティ侵害に直面する状況を想像してみてほしい。企業はこうした事態に、認めたがらないが頻繁に直面している。
今日の経済環境において、テクニカルデットは見過ごされがちなサイバーセキュリティと信頼性への脅威だ。私の経験では、テクニカルデットはセキュリティリスクを露呈させ、デプロイメントを停滞させ、イノベーションを犠牲にして緊急の是正措置を要求する。
ある大規模なeコマースプラットフォームでは、私たちは機能の迅速な提供を優先し、コアライブラリのアップグレードを先送りにした。時間の経過とともに、プラットフォームにはテクニカルデットが蓄積され、セキュリティ脆弱性をもたらす古いライブラリも含まれていた。最終的に、InfoSecチームは脆弱性が修正されるまで本番環境へのリリースをブロックした。この経験から、テクニカルデットがいかに急速にセキュリティとイノベーションの障壁になるかを学んだ。
テクニカルデットとは何か、なぜ重要なのか
テクニカルデットの本質は、迅速な開発スケジュール、時代遅れのアーキテクチャ、レガシーシステム、不十分なドキュメントなど、ソフトウェア開発における近道から生じる費用である。これらの近道は納品を加速するが、最終的に脆弱性、パフォーマンスの問題、コスト増加を引き起こす。
セキュリティリスクをもたらすテクニカルデットにはいくつかのタイプがある：
• アーキテクチャデット：スケーラビリティとセキュアな統合に抵抗する、硬直的で時代遅れのシステム
• セキュリティデット：遅延したパッチ、古い暗号化、脆弱な認証メカニズム
• コードデット：保守を複雑にする、構造の悪いまたはドキュメント化されていないコード
• 依存関係デット：既知の脆弱性を持ちながらパッチが適用されていないサードパーティコンポーネント
テクニカルデットがもたらすセキュリティへの影響
放置されたテクニカルデットは攻撃対象領域を拡大し、組織の防御態勢を弱める。主なリスクには以下が含まれる：
• 脆弱な侵入ポイント：パッチが適用されていないソフトウェアとレガシーシステムは、攻撃者にとって容易な標的となる。
• 脆弱な認証と認可：安全でないエンドポイント、貧弱なパスワードポリシー、過度に許容的なアクセスレベルがデータ侵害を引き起こす可能性がある。
• 暗号化の欠如：不適切な暗号化手法は、転送中および保存中の機密データを露出させる。
• 依存関係のリスク：サプライチェーン攻撃は、古いまたは設定ミスのあるサードパーティコンポーネントを悪用する。
• 対応とパッチサイクルの遅延：複雑なシステムはタイムリーな修正を困難にし、ゼロデイ脆弱性への露出を増加させる。
私が観察したところ、未解決のテクニカルデットは脆弱性を生み出すだけでなく、チームの自信も損なう。エンジニアは脆弱な基盤上での変更リリースを躊躇し、リスクと同じくらいイノベーションを遅らせる。サイバー犯罪者は非効率性を悪用し、テクニカルデットはしばしば最大の非効率性である。
テクニカルデットの管理
従来、エンジニアは問題を検出するために手動レビューと静的解析に依存していた—これは時間がかかり一貫性のないプロセスだ。現在、AIを活用したエージェントは、セキュリティ、俊敏性、レジリエンスをワークフローに組み込むことで、組織がテクニカルデットを管理する方法を変革している。手動レビューと静的解析に依存する代わりに、AIエージェントはコードベースを継続的に監視し、DevSecOpsプラクティスを通じて開発ライフサイクル全体にセキュリティチェックを統合する。
これらは、チームをモジュラーでスケーラブルな設計に導くことで、アーキテクチャの近代化を支援する。AIエージェントは、自動監査を使用してハイリスクの問題を優先順位付けする動的なテクニカルデット登録簿も維持する。サードパーティの依存関係を積極的に監視することで、これらのエージェントは古いライブラリやサプライチェーンの脆弱性に関連するリスクを最小限に抑える。
私の経験では、AIはコード品質チェックの自動化と、時間的プレッシャーの下で人間のチームがしばしば見逃す依存関係の問題の検出に最も役立つ。AIの修正提案は企業固有の詳細を欠いていることが多く、人間の監視が不可欠である。
あるエンタープライズプラットフォームのロールアウトでは、CI/CDパイプライン内に依存関係スキャン用のAIエージェントを追加した。エージェントは、人間のレビュアーが見逃していた複数の古いライブラリを発見し、その中には深刻なCVE脆弱性を持つものも含まれていた。エージェントは即時検出を提供したが、問題の修正にはエンジニアが優先順位を評価し、修正を実装する必要があった。これにより、AIエージェントは問題を迅速に表面化させるが、修正には人間の監視が必要であることが示された。
CrossMLが強調する生成AIアプローチは、これらのエージェントが過去のパターンから学習して精度と効果を向上させる方法を示している。これらは観測可能性と自己修復を通じてレジリエンスを高め、リアルタイムで障害を検出する。この継続的なAI駆動のアプローチにより、エンジニアリングチームは通常のワークフローの一部としてテクニカルデットを管理でき、リスクを軽減し、効率を向上させ、大規模でより健全なシステムを維持できる。
AI駆動の自動化の利点
AIエージェントは現在、リアルタイムのコードベーススキャンを実行し、組織がテクニカルデットを自動的に検出して解決できるようにしている。エージェントはアンチパターンを検出し、改善を提案し、自動テスト用のCIパイプラインを開始する。
積極的なデット管理を可能にすることで、AIエージェントはチームがより少ないオーバーヘッドでより健全なコードベースを維持するのを支援する。Qodo.aiが説明するようなAIを活用したツールにより、企業はコード品質の問題を積極的に検出・管理し、CI/CDパイプライン全体でテクニカルデットの修正を効率化できる。
課題と考慮事項
AIエージェントの実装には複数の組織的障壁がある。リーダーは統合の障害、誤検知、自動化への抵抗を予測する必要がある。
監視がなければ、AIの推奨事項が盲目的に適用されるリスクがあり、新たな脆弱性を生み出す可能性がある。組織は責任あるAI採用を確保するために、人間の監視によるガバナンスを実装する必要がある。
行動しないことのコスト
ある大手金融機関の注目すべき事例では、重大なセキュリティ侵害がパッチ未適用のオープンソースソフトウェアコンポーネントに起因していた—これは依存関係デットの典型的な例である。この侵害により顧客データが露出し、規制当局の調査が引き起こされ、数億ドルの罰金と評判の損害をもたらした。この事例は、サードパーティの依存関係における放置されたテクニカルデットが、いかに急速に大きなビジネス上の緊急事態に変わり得るかを示している。
リーダーのための最初のステップ
リーダーはデットの棚卸しから始め、古い依存関係、パッチ未適用のシステム、高リスクのモジュールをマッピングできる。そこから：
• すべてのパイプラインへの使用を拡大する前に、1つのCI/CDパイプラインでAIツールをパイロット導入する。
• 最初に適用するパッチの優先順位付けを自動化し、即時の利益のために依存関係をスキャンする。
• 適切な監視を確保しながら採用プロセスを監視するために、チーム内にセキュリティチャンピオンを組み込む。
これらのステップは、テクニカルデットを削減するための構造化された測定可能なフレームワークの作成に役立つ。
デットを競争優位に変える
テクニカルデットがリスクになるか戦略的優位になるかは、管理次第である。セキュリティ、アーキテクチャの俊敏性、レジリエンスに焦点を当てる企業は、リスクを軽減しながらイノベーションの可能性を向上させる。マッキンゼーによると、AI駆動のIT近代化はコストを削減しながら納品速度を向上させるため、テクニカルデット対応に理想的である。
AIでテクニカルデットを管理する鍵は、ツールだけでなく、継続的なデット削減の文化を構築することだ。スピード、セキュリティ、レジリエンスのバランスを取る組織は、デット管理を強みに変え、大規模で持続可能なイノベーションを実現できる。
本記事のコメントと意見は、私個人の立場で提供されており、ウォルマートの代表としてのものではない。これらはウォルマートの見解を反映するものではなく、ウォルマートによって承認されたものでもない。
