Корпоративные группы безопасности все чаще развертывают платформы защиты выводов для борьбы с новой волной атак на основе ИИ во время выполнения. Ожидается, что в 2026 году произойдет резкий рост внедрения, поскольку директора по информационной безопасности (CISO) столкнутся с быстро сокращающимися окнами уязвимости. Этот сдвиг обусловлен тем, что злоумышленники используют слабые места в агентах ИИ, работающих в производственной среде, где время прорыва теперь измеряется секундами, что намного опережает традиционные меры безопасности.

Актуальность проблемы обусловлена скоростью, с которой противники теперь могут использовать уязвимости в качестве оружия. По словам Майка Римера, полевого CISO в Ivanti, ИИ значительно ускорил процесс обратного проектирования патчей. "Злоумышленники проводят обратное проектирование патчей в течение 72 часов", - заявил Ример в недавнем интервью VentureBeat. "Если клиент не устанавливает патч в течение 72 часов после выпуска, он открыт для эксплуатации. Скорость значительно возросла благодаря ИИ".

В Глобальном отчете об угрозах CrowdStrike за 2025 год подчеркивается серьезность ситуации, в котором задокументировано время прорыва, достигающее 51 секунды. Это означает, что злоумышленники могут перейти от первоначального доступа к горизонтальному перемещению внутри сети до того, как группы безопасности даже получат оповещение. В отчете также показано, что значительное большинство, 79%, обнаружений не содержали вредоносного ПО, что указывает на то, что злоумышленники все чаще полагаются на методы "ручного управления с клавиатуры" для обхода традиционных средств защиты конечных точек.

Традиционные модели безопасности оказываются неадекватными в этой новой среде угроз, поскольку им не хватает видимости и контроля, необходимых для мониторинга и защиты агентов ИИ во время выполнения. Проблема усугубляется тем, что многие предприятия все еще полагаются на процессы ручного исправления, которые могут занимать недели или даже месяцы, что делает их уязвимыми для эксплуатации.

Платформы защиты выводов решают эту проблему, обеспечивая мониторинг и защиту моделей ИИ в режиме реального времени в производственной среде. Эти платформы могут обнаруживать и предотвращать такие атаки, как уклонение от модели, отравление данных и враждебное перепрограммирование, которые специально разработаны для нацеливания на системы ИИ. Обеспечивая видимость поведения моделей ИИ во время выполнения, эти платформы позволяют группам безопасности выявлять угрозы и реагировать на них до того, как они смогут нанести значительный ущерб.

Ожидается, что внедрение платформ защиты выводов будет продолжать расти в ближайшие годы, поскольку ИИ становится все более распространенным в корпоративной среде, а злоумышленники продолжают совершенствовать свои методы. Возможность защиты моделей ИИ во время выполнения становится критически важным требованием для организаций, стремящихся защитить свои данные и сохранить свои конкурентные преимущества.