Новости и статьи об искусственном интеллекте и нейросетях. Мы собираем и обрабатываем самую актуальную информацию из мира AI. О проекте

Статьи

Создание защиты и управления для ИИ-агентов

ИИ-агенты в организациях открывают новые уязвимости, позволяя доступ к чувствительным данным. Отчёт Deloitte State of AI 2026: 74% компаний внедрят их через два года, но только 21% имеют зрелое управление, с рисками приватности (73%) и compliance (50%). Контрольная плоскость нужна для безопасного масштабирования.

24 апреля 2026 г.
2 мин
40

ИИ-агенты всё чаще работают вместе с людьми в организациях, что создаёт новые точки атаки. Незащищённые агенты могут проникнуть в важные системы и добраться до конфиденциальной информации, повышая угрозы для бизнеса.

В ряде современных компаний нечеловеческие идентичности (NHI) уже превышают человеческие, а с ростом агентного ИИ эта тенденция резко усилится. Поэтому необходимы крепкие основы управления и безопасности.

Согласно отчёту Deloitte AI Institute State of AI 2026, почти 74% организаций собираются внедрить агентный ИИ в ближайшие два года. Однако только 21% обладают зрелой моделью управления автономными агентами. Руководители в первую очередь опасаются проблем с приватностью данных и безопасностью (73%), юридическими вопросами, интеллектуальной собственностью и регуляторными требованиями (50%), а также дефицитом контроля и надзора (46%).

Карточка из отчёта Deloitte State of AI 2026

Компании зачастую не замечают, как приравнивают ИИ-агентов в своей среде к ключевым пользователям с широкими правами доступа, порождая скрытые уязвимости. Нужна надёжная контрольная плоскость, которая регулирует, отслеживает и охраняет действия агентов, их инструментов и моделей по всему бизнесу.

«Контрольная плоскость представляет собой общий централизованный уровень, определяющий, кто может активировать конкретных агентов, с какими разрешениями, по каким правилам и при помощи каких моделей с инструментами», — поясняет Эндрю Рафла, ведущий специалист практики Deloitte Cyber.

«Без такой плоскости невозможно безопасно масштабировать агентов самостоятельно — возникает неуправляемый запуск с серьёзными рисками», — продолжает он. «Если нет возможности установить, что совершил агент, по чьему поручению, с использованием каких данных, под действием каких политик — и повторить или остановить это, — плоскость управления нефункциональна».

Хорошее управление превращает эти ответы в факт, а не в цель. Оно выводит ИИ из стадии экспериментов в промышленную эксплуатацию. Это переход от ярких демонстраций к защищённой, повторяемой автоматизации на уровне всей компании.

Без управления провалы внедрения агентов происходят неконтролируемо и в огромных объёмах.

Горячее

Загружаем популярные статьи...

Deloitte: 74% компаний внедрят ИИ-агентов без защиты