Các đội ngũ bảo mật doanh nghiệp đang chuẩn bị cho sự thay đổi trong mô hình mối đe dọa khi các tác nhân AI được quyền truy cập vào những hệ thống nội bộ giống như nhân viên, từ SharePoint và cơ sở dữ liệu SQL đến các kho mã nguồn và nền tảng ERP có thể khởi tạo phê duyệt thanh toán. Mối lo ngại trước mắt không nằm nhiều ở việc một mô hình có thể tạo ra câu trả lời chính xác hay không, mà ở việc một hệ thống tự động, hoạt động bằng thông tin xác thực hợp lệ, có thể thực hiện các hành động vượt ngoài mục đích của nhiệm vụ được giao hay không.
Điều đó đang hướng chi tiêu cho bảo mật vào các biện pháp kiểm soát danh tính, quyền truy cập dữ liệu và hành vi khi chạy. Một công ty có thể đã xác thực chính xác một tác nhân AI, nhưng vẫn đối mặt với rủi ro nếu tác nhân này làm theo chỉ dẫn độc hại được nhúng trong tài liệu, sử dụng sai một công cụ được kết nối hoặc tiếp tục hoạt động với các quyền không còn phù hợp với nhiệm vụ được giao.
Do đó, thị trường mới nổi đang tập trung vào việc quản trị danh tính máy và giám sát hoạt động của tác nhân sau khi quyền truy cập đã được cấp. Các nhà cung cấp trước đây chủ yếu bán sản phẩm điểm cuối, tường lửa hoặc danh tính đang điều chỉnh nền tảng của mình để trả lời ba câu hỏi thực tế: một tác nhân có thể truy cập đến đâu, có thể truy xuất thông tin nào và có thể thực hiện những hành động gì?
Bảo mật chuyển từ biên mạng sang hành động của tác nhân
Các biện pháp phòng vệ doanh nghiệp truyền thống được thiết kế xoay quanh con người, thiết bị và ranh giới mạng. Tường lửa lọc lưu lượng đi vào và rời khỏi mạng, các sản phẩm phát hiện điểm cuối theo dõi máy tính xách tay và máy chủ, hệ thống danh tính xác định ai có thể đăng nhập, còn các trung tâm vận hành bảo mật điều tra cảnh báo.
Các tác nhân AI làm mờ những ranh giới đó. Chúng có thể xác thực vào nhiều hệ thống liên tiếp trong thời gian ngắn, đọc một kho tệp, truy vấn cơ sở dữ liệu doanh nghiệp, sửa đổi một dự án phần mềm và gửi chỉ thị đến một công cụ quy trình làm việc. Từng hành động riêng lẻ có thể đều được cho phép. Rủi ro phát sinh khi chuỗi hành động của chúng tạo ra một kết quả ngoài ý muốn, chẳng hạn làm lộ dữ liệu mật hoặc phê duyệt một giao dịch mà không con người nào có ý định cho phép.
GuidePoint Security cho biết trong một báo cáo tháng 9 năm 2026 rằng danh tính phi nhân loại nhiều hơn số nhân viên con người tới 75 lần trong nhiều môi trường doanh nghiệp. Tổng số này bao gồm tài khoản dịch vụ, bot, khối lượng công việc tự động, thông tin xác thực của ứng dụng và các danh tính khác do máy vận hành. Quy mô này khiến các biện pháp kiểm soát truyền thống khó phân biệt một tác vụ tự động hợp lệ với hành vi đáng ngờ được thực hiện thông qua một tài khoản đã được cấp quyền.
Sự chuyển dịch này cũng làm thay đổi vai trò của các biện pháp kiểm soát trong thời gian chạy. Thay vì chỉ kiểm tra quyền truy cập khi bắt đầu một phiên, các công ty đang tìm cách giám sát những gì một tác nhân cố gắng thực hiện trong khi vận hành. Những biện pháp kiểm soát như vậy có thể chặn tác nhân gửi dữ liệu nhạy cảm đến một đích đến chưa được phê duyệt, hạn chế các lệnh rủi ro cao hoặc yêu cầu con người phê duyệt trước khi quy trình tự động thực hiện một thay đổi có ảnh hưởng đáng kể.
Palo Alto Networks và CrowdStrike mở rộng chiến lược nền tảng
Palo Alto Networks là một trong những công ty đang xây dựng nền tảng bảo mật toàn diện dựa trên mô hình này. Danh mục sản phẩm của công ty hiện bao phủ bảo vệ mạng, bảo mật đám mây, vận hành bảo mật, các năng lực liên quan đến danh tính và bảo mật AI. Prisma AIRS được thiết kế để bao phủ các mô hình, dữ liệu, ứng dụng AI, tác nhân và các biện pháp kiểm soát trong thời gian chạy, bao gồm tường lửa thời gian chạy AI và các công cụ kiểm thử tấn công nhằm kiểm tra hệ thống trước khi triển khai.
Palo Alto Networks báo cáo doanh thu 3,41 tỷ USD trong quý gần nhất, tăng 34% so với một năm trước, trong đó có phần tăng trưởng đóng góp từ các thương vụ mua lại. Chiến lược của công ty đặt bảo mật AI vào trong một thương vụ bán nền tảng lớn hơn, điều này có thể hấp dẫn các doanh nghiệp đang tìm cách giảm số lượng nhà cung cấp trên các môi trường đám mây, mạng và AI.
CrowdStrike tiếp cận vấn đề tác nhân từ vị thế sẵn có trong lĩnh vực đo từ xa điểm cuối. Công ty đang mở rộng phạm vi bao phủ sang các lớp thực thi, nơi hoạt động của tác nhân cuối cùng diễn ra: thiết bị nhân viên, máy chủ, container, khối lượng công việc trên đám mây và hệ thống danh tính. Chiến lược này nhấn mạnh khả năng quan sát quy trình hoặc khối lượng công việc thực tế đang thực hiện một hành động, thay vì chỉ tập trung vào mô hình tạo ra chỉ thị.
CrowdStrike báo cáo doanh thu tăng 26% so với cùng kỳ năm trước và doanh thu định kỳ hằng năm tăng 25% trong quý gần nhất. Việc mở rộng sang các sản phẩm về danh tính, đám mây, thời gian chạy và vận hành bảo mật mang lại cho công ty nhiều cách để tích hợp các biện pháp kiểm soát tác nhân vào những hệ thống đã triển khai, dù công ty sẽ cần chứng minh rằng các sản phẩm này có thể bảo vệ quy trình tự động hiệu quả như cách chúng đã bảo vệ các điểm cuối.
SentinelOne đang áp dụng một cách tiếp cận tương tự ở quy mô nhỏ hơn. Sản phẩm Purple AI của công ty tập trung vào tự động hóa một số phần trong quy trình làm việc của chuyên viên phân tích bảo mật, bao gồm điều tra, tương quan sự kiện và các trình kích hoạt phản hồi. Phép thử thương mại đối với những sản phẩm như vậy là liệu chúng có cải thiện tốc độ và chất lượng vận hành bảo mật mà không tạo ra các điểm thất bại tự động mới hay không.
Quản trị danh tính tiến gần hơn đến vị trí trung tâm
Việc sử dụng tác nhân ngày càng phổ biến gây thêm áp lực cho các nhà cung cấp dịch vụ định danh, vì mỗi tác nhân đều cần một tài khoản, quyền hạn, phương thức xác thực và quy trình thu hồi quyền truy cập khi vai trò của nó thay đổi hoặc kết thúc.
Okta tiếp tục tập trung vào xác thực và quản lý quyền truy cập, trong khi SailPoint chuyên về quản trị định danh: xác lập lý do một quyền tồn tại, ai đã phê duyệt quyền đó và khi nào quyền cần được xem xét hoặc thu hồi. Những chức năng này trở nên quan trọng hơn khi một tác nhân duy nhất có thể mang theo quyền truy cập trên nhiều ứng dụng nhạy cảm.
SailPoint báo cáo doanh thu định kỳ hằng năm tăng 25% và SaaS ARR tăng 36% trong quý gần nhất. Công ty cho biết ARR do AI thúc đẩy đã vượt $70 triệu và các sản phẩm AI đóng góp hơn 30% ARR ròng mới. Những con số này cho thấy khách hàng đã bắt đầu gắn chi tiêu cho quản trị định danh với kế hoạch triển khai AI, đặc biệt trong những trường hợp tác nhân có thể được cấp quyền truy cập vào dữ liệu nội bộ hoặc quy trình kinh doanh.
Okta báo cáo doanh thu tăng khoảng 11% trong quý gần nhất, cùng với dòng tiền và biên lợi nhuận cải thiện. Thách thức của công ty là liệu các sản phẩm định danh liên quan đến tác nhân có thể thúc đẩy tăng trưởng vượt mức hiện tại hay không, khi khách hàng chuyển từ các thử nghiệm triển khai AI sang những hệ thống có quyền truy cập vận hành rộng hơn.
Quyền truy cập dữ liệu và zero trust trở thành các biện pháp kiểm soát vận hành
Varonis đang định vị các năng lực khám phá dữ liệu, phân loại, phân tích quyền truy cập và phát hiện mối đe dọa của mình xoay quanh quản trị AI và các biện pháp kiểm soát thời gian chạy. Trước khi cho phép một tác nhân tìm kiếm các tệp nội bộ hoặc trả lời câu hỏi dựa trên dữ liệu doanh nghiệp, các công ty cần hiểu tài liệu nào chứa thông tin nhạy cảm và liệu quyền truy cập có quá rộng hay không.
Varonis báo cáo tổng doanh thu trong quý gần nhất tăng khoảng 18% so với cùng kỳ năm trước. SaaS ARR tăng 52%, mặc dù công ty cho biết con số này vào khoảng 25% nếu loại trừ các tác động chuyển đổi do quá trình di chuyển. Cơ hội của công ty nằm ở một vấn đề triển khai đơn giản: các tác nhân không thể bị giới hạn an toàn nếu trước tiên doanh nghiệp không biết mình đang nắm giữ dữ liệu nào và ai hoặc yếu tố nào có thể truy cập dữ liệu đó.
Zscaler đang áp dụng các nguyên tắc truy cập zero trust cho một nhóm ngày càng đa dạng gồm nhân viên, khối lượng công việc và tác nhân. Mô hình này vượt ra ngoài quyền truy cập từ nhân viên đến ứng dụng, hướng tới các biện pháp kiểm soát từ máy đến ứng dụng, trong đó một hệ thống tự động có thể cần quyền cấp phép được giới hạn chặt chẽ để truy cập một dịch vụ cụ thể trong một khoảng thời gian nhất định.
Zscaler báo cáo mức tăng trưởng khoảng 25% cả về doanh thu và ARR trong quý gần nhất. Nếu không tính thương vụ mua lại Red Canary, cả hai chỉ số này tăng gần 20% hơn. Khả năng thực thi xác thực, cấp quyền và cô lập trên các kết nối của công ty có thể trở nên phù hợp hơn khi lưu lượng nội bộ bao gồm nhiều khối lượng công việc tự động hơn.
Mạng lưới vẫn là một phần của quá trình xây dựng hạ tầng AI
Fortinet và Cloudflare cho thấy việc áp dụng tác nhân AI cũng có thể định hình lại nhu cầu bảo mật mạng. Fortinet đang nhắm đến các triển khai AI riêng tư, bao gồm cụm GPU, môi trường đám mây riêng và cái gọi là hạ tầng nhà máy AI. Những hệ thống này cần phân đoạn mạng, kiểm soát lưu lượng đông-tây, tường lửa, các sản phẩm secure access service edge và công cụ vận hành bảo mật để quản lý các kết nối bên trong mạng.
Cloudflare hoạt động trong các lĩnh vực phân phối nội dung, bảo mật ứng dụng web, bảo vệ DDoS, dịch vụ zero-trust, Workers và mạng edge toàn cầu. Các điểm kiểm soát của công ty có thể trở nên giá trị hơn khi lưu lượng chuyển sang các tương tác giữa tác nhân và API, cũng như giữa tác nhân với tác nhân, trong đó các hệ thống phần mềm tạo ra khối lượng lớn yêu cầu mà máy có thể đọc được mà không cần con người trực tiếp tham gia.
Định giá thị trường đã phản ánh những kỳ vọng khác nhau về tăng trưởng gắn với AI. CrowdStrike và Cloudflare được giao dịch với đặc điểm tăng trưởng cao hơn, trong khi Palo Alto Networks và Fortinet thường được xem là các nhà cung cấp nền tảng mang tính phòng thủ hơn. SailPoint, Varonis, Zscaler và Okta đối mặt với một câu hỏi thương mại cụ thể hơn: liệu các tính năng bảo mật tác nhân có thể chuyển thành doanh thu định kỳ ròng mới mạnh hơn hay chỉ đơn giản trở thành những bổ sung được kỳ vọng cho các sản phẩm hiện có.
Đối với người dùng và doanh nghiệp tiền mã hóa, diễn biến tương tự càng nhấn mạnh nhu cầu kiểm soát quyền truy cập không phải con người. Các khóa API được kết nối với tài khoản giao dịch hoặc lưu ký nên được giới hạn phạm vi chặt chẽ, xem xét thường xuyên và thu hồi khi không còn cần thiết. Khi các hệ thống tự động đảm nhận nhiều công việc vận hành hơn, một thông tin xác thực hợp lệ ngày càng trở thành điểm khởi đầu cho các quyết định bảo mật, thay vì là bằng chứng cuối cùng rằng một hành động nên được tin cậy.
Xem cách các ngân hàng triển khai các tác nhân AI an toàn, nhận biết quy trình trong môi trường sản xuất tại bản tổng quan chuyên sâu này.
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Nội dung trên trang này chỉ được cung cấp cho mục đích thông tin chung và không thể hiện quan điểm hoặc lời khuyên tài chính của Toobit. Chúng tôi không đảm bảo về tính chính xác hoặc đầy đủ của thông tin này và sẽ không chịu trách nhiệm cho bất kỳ lỗi, thiếu sót hoặc kết quả nào phát sinh từ việc sử dụng thông tin. Đầu tư vào tài sản kỹ thuật số tiềm ẩn rủi ro; người dùng nên tự đánh giá tình hình tài chính của mình và các rủi ro liên quan. Để biết thêm chi tiết, vui lòng tham khảo Điều khoản dịch vụ và Công bố rủi ro.
