Команды корпоративной безопасности готовятся к изменению модели угроз по мере того, как ИИ-агенты получают доступ к тем же внутренним системам, которыми пользуются сотрудники: от SharePoint и баз данных SQL до репозиториев кода и ERP-платформ, способных инициировать согласование платежей. Главный непосредственный вопрос теперь заключается не столько в том, может ли модель генерировать точные ответы, сколько в том, способен ли автоматизированныйระบบ, работающий с действительными учетными данными, выполнять действия, выходящие за рамки цели назначенной ему задачи.
Это направляет расходы на безопасность в сторону контроля идентификационных данных, доступа к данным и поведения во время выполнения. Компания может корректно аутентифицировать ИИ-агента, но все равно столкнуться с риском, если агент выполнит вредоносную инструкцию, встроенную в документ, неправильно использует подключенный инструмент или продолжит работать с разрешениями, которые больше не соответствуют его задаче.
Таким образом, формирующийся рынок сосредоточен на управлении машинными идентичностями и мониторинге активности агентов после предоставления доступа. Поставщики, ранее продававшие преимущественно продукты для защиты конечных устройств, межсетевые экраны или решения для управления идентификацией, адаптируют свои платформы, чтобы ответить на три практических вопроса: к чему может получить доступ агент, какую информацию он может извлечь и какие действия он может выполнить?
Безопасность смещается от сетевого периметра к действиям агентов
Традиционные корпоративные средства защиты создавались с учетом людей, устройств и сетевых границ. Межсетевые экраны фильтровали трафик, входящий в сети и исходящий из них, продукты обнаружения угроз на конечных устройствах отслеживали ноутбуки и серверы, системы идентификации определяли, кто может войти в систему, а центры управления безопасностью расследовали оповещения.
ИИ-агенты размывают эти границы. Они могут последовательно аутентифицироваться в нескольких системах, прочитать репозиторий файлов, выполнить запрос к бизнес-базе данных, изменить программный проект и отправить инструкции инструменту управления рабочими процессами. Каждое действие по отдельности может быть разрешено. Риск возникает, когда их последовательность приводит к непреднамеренному результату, например раскрытию конфиденциальных данных или одобрению транзакции, которую ни один человек не намеревался санкционировать.
Как сообщила GuidePoint Security в отчете за сентябрь 2026 года, во многих корпоративных средах количество нечеловеческих идентичностей может в 75 раз превышать число сотрудников. В это число входят сервисные учетные записи, боты, автоматизированные рабочие нагрузки, учетные данные приложений и другие идентичности, управляемые машинами. Такой масштаб затрудняет для традиционных средств контроля различение легитимной автоматизированной задачи и подозрительного поведения, осуществляемого через авторизованную учетную запись.
Этот сдвиг также меняет роль средств управления во время выполнения. Вместо проверки доступа только в начале сеанса компании ищут способы отслеживать действия, которые агент пытается выполнять в процессе работы. Такие средства могут блокировать отправку агентом конфиденциальных записей в несанкционированное место назначения, ограничивать команды с высоким уровнем риска или требовать одобрения человека, прежде чем автоматизированный рабочий процесс сможет внести существенное изменение.
Palo Alto Networks и CrowdStrike расширяют стратегии развития платформ
Palo Alto Networks — одна из компаний, создающих широкую платформу безопасности на основе этой модели. Теперь ее портфолио охватывает защиту сетей, безопасность облачных сред, операции безопасности, возможности, связанные с идентификацией, и безопасность ИИ. Prisma AIRS предназначена для защиты моделей, данных, приложений ИИ, агентов и средств управления во время выполнения, включая межсетевой экран среды выполнения ИИ и инструменты red teaming для тестирования систем до их развертывания.
Palo Alto Networks сообщила о выручке в размере $3.41 млрд за последний квартал — на 34% больше, чем годом ранее, включая рост за счет приобретений. Ее стратегия интегрирует безопасность ИИ в более широкое платформенное предложение, что может привлечь компании, стремящиеся сократить число поставщиков в облачных, сетевых средах и средах ИИ.
CrowdStrike подходит к проблеме агентов, опираясь на свою сложившуюся позицию в области телеметрии конечных устройств. Компания расширяет охват на уровни выполнения, где в конечном итоге происходит активность агентов: устройства сотрудников, серверы, контейнеры, облачные рабочие нагрузки и системы идентификации. Эта стратегия делает акцент на видимости фактического процесса или рабочей нагрузки, выполняющей действие, а не только модели, которая генерирует инструкцию.
CrowdStrike сообщила о росте выручки на 26% год к году и увеличении годового регулярного дохода на 25% за последний квартал. Расширение компании в области идентификации, облачных сред, среды выполнения и продуктов для операций безопасности дает ей несколько способов внедрять средства контроля агентов в существующие развертывания, хотя компании потребуется доказать, что эти продукты способны защищать автоматизированные рабочие процессы столь же эффективно, как они защищали конечные устройства.
SentinelOne применяет схожий подход, но в меньшем масштабе. Ее продукт Purple AI ориентирован на автоматизацию отдельных частей рабочего процесса аналитика по безопасности, включая расследования, корреляцию событий и запуск ответных действий. Коммерческий успех таких продуктов определяется тем, способны ли они повысить скорость и качество операций безопасности, не создавая новых точек автоматизированного отказа.
Управление идентификацией приближается к центру внимания
Расширяющееся использование агентов усиливает давление на поставщиков решений для управления идентификацией, поскольку каждому агенту требуются учетная запись, разрешения, методы аутентификации и процесс отзыва доступа при изменении или завершении его роли.
Okta по-прежнему сосредоточена на аутентификации и управлении доступом, тогда как SailPoint специализируется на управлении идентификацией: определении причин существования разрешения, того, кто его одобрил, и сроков его проверки или отзыва. Эти функции приобретают еще большее значение, когда один агент может обладать разрешениями в нескольких критически важных приложениях.
В последнем квартале SailPoint сообщила о росте годового регулярного дохода на 25% и SaaS ARR на 36%. Компания заявила, что ARR от решений на базе ИИ превысил $70 млн, а продукты на базе ИИ обеспечили более 30% чистого прироста ARR. Эти показатели свидетельствуют о том, что клиенты уже связывают расходы на управление идентификацией с планами внедрения ИИ, особенно там, где агенты могут получить доступ к внутренним данным или бизнес-процессам.
В последнем квартале Okta сообщила о росте выручки примерно на 11%, а также об улучшении денежных потоков и маржи. Вопрос для компании заключается в том, смогут ли решения для управления идентификацией агентов ускорить рост сверх текущих темпов, поскольку клиенты переходят от экспериментального внедрения ИИ к системам с более широким операционным доступом.
Разрешения на доступ к данным и нулевое доверие становятся операционными средствами контроля
Varonis позиционирует свои возможности обнаружения и классификации данных, анализа разрешений и выявления угроз как инструменты управления ИИ и контроля во время выполнения. Прежде чем разрешить агенту искать внутренние файлы или отвечать на вопросы на основе корпоративных данных, компаниям необходимо понять, какие документы содержат конфиденциальную информацию и не являются ли разрешения чрезмерно широкими.
В последнем квартале Varonis сообщила о росте общей выручки примерно на 18% год к году. SaaS ARR увеличился на 52%, хотя компания заявила, что без учета эффектов конверсии, связанных с миграцией, этот показатель составил бы около 25%. Возможность компании основана на простой проблеме внедрения: невозможно безопасно ограничить агентов, если компании сначала не выяснят, какими данными они располагают и кто или что может получить к ним доступ.
Zscaler применяет принципы доступа с нулевым доверием к растущему числу сотрудников, рабочих нагрузок и агентов. Эта модель выходит за рамки доступа сотрудников к приложениям и переходит к контролю доступа машин к приложениям, при котором автоматизированной системе может потребоваться строго ограниченное разрешение для обращения к определенному сервису в течение ограниченного периода.
В последнем квартале Zscaler сообщила о росте примерно на 25% как выручки, так и ARR. Без учета приобретения Red Canary оба показателя выросли ближе к 20%. Способность компании обеспечивать аутентификацию, авторизацию и изоляцию всех соединений может стать более актуальной по мере того, как внутренний трафик будет включать больше автоматизированных рабочих нагрузок.
Сети остаются частью развития инфраструктуры ИИ
Fortinet и Cloudflare показывают, как внедрение агентов может изменить и спрос на сетевую безопасность. Fortinet ориентируется на частные развертывания ИИ, включая кластеры GPU, частные облачные среды и так называемую инфраструктуру фабрик ИИ. Такие системы требуют сегментации, контроля трафика с востока на запад, межсетевых экранов, решений Secure Access Service Edge и инструментов управления операциями безопасности для контроля соединений внутри сети.
Cloudflare работает в сферах доставки контента, безопасности веб-приложений, защиты от DDoS-атак, сервисов нулевого доверия, Workers и глобальной периферийной сети. Ее точки контроля могут стать более ценными по мере смещения трафика в сторону взаимодействий агент—API и агент—агент, при которых программные системы отправляют большие объемы машиночитаемых запросов без непосредственного участия человека.
Рыночные оценки уже отражают разные ожидания в отношении роста, связанного с ИИ. CrowdStrike и Cloudflare торгуются исходя из более высоких темпов роста, тогда как Palo Alto Networks и Fortinet часто рассматриваются как более защитные поставщики платформ. Перед SailPoint, Varonis, Zscaler и Okta стоит более конкретный коммерческий вопрос: смогут ли функции безопасности для агентов привести к ускорению чистого прироста регулярной выручки, а не просто стать ожидаемым дополнением к существующим продуктам.
Для пользователей и компаний, работающих с криптовалютами, это развитие событий вновь подчеркивает необходимость контролировать доступ нечеловеческих субъектов. Область действия API-ключей, подключенных к торговым счетам или счетам хранения активов, следует ограничивать, регулярно проверять и отзывать, когда они больше не нужны. По мере того как автоматизированные системы берут на себя больше операционной работы, действительные учетные данные все чаще становятся отправной точкой для принятия решений в сфере безопасности, а не окончательным доказательством того, что действию следует доверять.
Узнайте, как банки внедряют безопасных ИИ-агентов, учитывающих рабочие процессы, в этом подробном обзоре.
Отказ от ответственности: Содержание этой страницы предоставляется исключительно в общих информационных целях и не отражает мнения или финансовые рекомендации Toobit. Мы не гарантируем точность или полноту этой информации и не несем ответственности за какие-либо ошибки, пропуски или последствия, возникшие в результате ее использования. Инвестирование в цифровые активы сопряжено с рисками; пользователям следует самостоятельно оценить свое финансовое положение и связанные с этим риски. Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с нашими Условиями обслуживания и Раскрытием информации о рисках.
