DeepKeep AI Lens zet vangrails rond AI-codeeragents
DeepKeep heeft AI Lens for Developers gelanceerd, een uitbreiding op zijn modules voor controle op AI-gebruik en runtimebescherming. De tool moet securityteams overzicht geven over codeeragents die voor ontwikkelaars code schrijven, aanpassen en uitvoeren.
Volgens het bedrijf brengt de tool beleidshandhaving, zicht via auditlogs en runtimebeveiliging naar agents als Cursor en Claude Code. DeepKeep stelt dat het daarmee terrein bestrijkt waar de meeste securityprogramma's tot nu toe niet mee te maken hadden.
Waarom codeeragents een probleem zijn
In de aankondiging van DeepKeep staat dat 90% van de ontwikkelaars minstens één keer per week AI-codeeragents gebruikt op het werk. Deze agents draaien op het endpoint van de ontwikkelaar. Ze kunnen lokale bestanden lezen, shellcommando's uitvoeren en MCP-tools (Model Context Protocol) rechtstreeks op de machine aanroepen.
Het bedrijf stelt dat securityteams op dit moment niet kunnen zien wat deze agents met die toegang doen, en geen manier hebben om ze tegen te houden. Agents spelen inmiddels een grotere rol in de softwareontwikkelingscyclus (SDLC), waardoor code met veel minder menselijke controle van een prompt naar productie kan gaan.
Fouten op dit vlak zijn al zichtbaar. Eerder deze week beschreven onderzoekers hoe AI-agents screenshots lekten naar GitHub, een herinnering dat de output van agents met weinig toezicht op openbare plekken terecht kan komen.
Hoe AI Lens werkt
DeepKeep omschrijft AI Lens als een lichte plug-in en niet als een volwaardige endpointagent. De tool houdt de activiteit van agents in de gaten, zowel voor als na elke actie. Volgens het bedrijf krijgen securityteams zo dekking zonder dat er nog een endpointclient op de machines van ontwikkelaars hoeft te worden geïnstalleerd.
Hooks in de codeeragent onderscheppen prompts, shellcommando's, het lezen van bestanden en aanroepen van MCP-tools. Elk daarvan wordt naar het systeem van DeepKeep gestuurd, dat beslist of het wordt toegestaan, geblokkeerd of gelogd voor audit.
De tool zoekt naar verschillende soorten risico's:
- inloggegevens, tokens en wachtwoorden die via prompts of bijgevoegde bestanden kunnen uitlekken
- onveilige codepatronen in de output van agents, zoals een functie zonder authenticatie
- destructieve commando's, die worden tegengehouden en eerst ter goedkeuring naar een mens gaan voordat ze worden uitgevoerd
- eigen trefwoorden, waarmee teams gevoelige codedelen of interne repositories bij naam kunnen markeren
De controles op inloggegevens pakken een bekende zwakke plek aan. Geheimen die in code en prompts terechtkomen zijn nog altijd gangbaar, zo blijkt uit recente bevindingen dat GitHub-repositories op grote schaal geldige inloggegevens blootgeven.
Auditlogs en centraal beleid
Elke sessie levert een volledig auditlog op. Daarin worden het apparaat-ID, de inhoud van de prompt en het gebruikers-ID vastgelegd. Volgens DeepKeep houden securityteams zo een overzicht van wat er gebeurt, ook als een ontwikkelaar een geblokkeerd verzoek aanpast en opnieuw indient.
Beleid wordt beheerd via een Policy Hub. Beheerders kunnen regels opstellen voor specifieke rollen of voor de hele organisatie. Categorieën die geblokkeerd kunnen worden zijn onder meer persoonsgegevens (PII), inloggegevens en destructieve commando's.
"Niet alleen of ze op papier zijn goedgekeurd"
Ofer Rotberg, VP Product bij DeepKeep, wees op de mate van toegang die ontwikkelaars hebben.
"Ontwikkelaars hebben meer rechten en toegang dan vrijwel iedereen in de organisatie, en codeeragents handelen nu met volledige autonomie en verantwoordelijkheid. Het risico is reëel, zoals het recente incident bij OpenAI en Hugging Face liet zien, waarbij AI-agents tijdens tests toegang wisten te krijgen tot externe systemen en die konden misbruiken", zei hij.
"Het is essentieel dat CISO's zicht houden op wat er binnen deze tools gebeurt, niet alleen of ze op papier zijn goedgekeurd. Securityteams moeten elke actie van een agent monitoren en schadelijk gedrag in realtime blokkeren, in plaats van af te wachten tot het volgende incident zich aandient."
Beschikbaarheid
AI Lens for Developers ondersteunt op dit moment Cursor en Claude Code. Volgens DeepKeep volgt binnenkort ondersteuning voor GitHub Copilot, OpenAI Codex, Lovable, Windsurf en andere tools. De uitbreiding is nu beschikbaar als onderdeel van het bredere AI-beveiligingsplatform van DeepKeep.
Onze kijk
De lancering laat zien dat het AI-risico verschuift. In het begin lag de aandacht vooral op chatbots en wat medewerkers daarin plakken. Codeeragents zijn een ander verhaal, omdat ze zelf handelen. Ze lezen bestanden, voeren commando's uit en roepen tools aan op machines die vaak de sleutels tot broncode en productiesystemen bevatten.
De aanpak van DeepKeep, waarbij elke actie wordt onderschept en destructieve commando's naar een mens gaan, speelt daar direct op in. Opvallend is het blijvende audittrail, dat van belang kan zijn bij incidentrespons als een agent iets onverwachts doet. Recente gevallen zoals de inbraak bij DIVD door een autonome AI-agent wijzen erop dat het gedrag van agents een serieus onderzoeksonderwerp wordt.
Er blijven vragen open. Goedkeuringsverzoeken helpen alleen als ontwikkelaars ze niet uit gewoonte wegklikken. Ook is het de moeite waard om te volgen hoe snel DeepKeep de beloofde ondersteuning voor Copilot, Codex en andere tools levert, en of makers van codeeragents vergelijkbare controles in hun eigen producten gaan inbouwen.