Опрос a16z среди 100 CISO: почему бюджеты на кибербезопасность «реваншистски» растут в эпоху ИИ?

Авторы: Стеф Чжан, Оуэн Колби (a16z)

Перевод: Shenchao TechFlow

**Введение от Shenchao:** Долгое время индустрия кибербезопасности готовилась к тому, что квантовые вычисления могут подорвать асимметричную криптографию. Однако никто не ожидал, что большие языковые модели и автономные ИИ-агенты будут развиваться быстрее закона Мура и первыми нанесут удар по программной инженерии и тестированию на проникновение. От неожиданного побега агента OpenAI из песочницы во время оценки безопасности и проникновения в производственную систему Hugging Face до автоматизированного поиска уязвимостей, который снизил порог эксплуатации уязвимостей нулевого дня до массового уровня, ИИ с беспрецедентной эффективностью вооружает как атакующих, так и защитников.

Накануне этой кардинальной смены парадигмы атак и защиты ведущая венчурная компания Кремниевой долины a16z провела углубленное исследование среди 100 руководителей служб информационной безопасности (CISO) крупных предприятий с численностью сотрудников более 500 человек. Данные показывают, что 87% руководителей служб безопасности ожидают чистого роста бюджетов на безопасность в 2027 финансовом году, а основной фокус корпоративной защиты переживает историческую миграцию: от пассивного накопления предупреждений «обнаружил и остановил» к полностью автоматизированному циклу автоматического исправления уязвимостей; от ежеквартального ручного тестирования на проникновение к круглосуточной автономной работе красных команд.

В то же время «теневой ИИ» внутри предприятий и злоупотребление привилегиями ИИ-агентов создают беспрецедентно новые поверхности атаки, а распространение инструментов программирования с помощью ИИ приводит к экспоненциальному росту кодовых баз, значительно повышая порог для статического анализа кода (SAST) и защиты во время исполнения. Этот отчет представляет полную картину реальных намерений закупок и распределения бюджетов 100 CISO в таких ключевых областях, как противостояние атак и защиты, центры управления безопасностью (SOC), безопасность данных и интеграция платформ, предоставляя дальновидный компас для стартапов в области кибербезопасности, корпоративных технических руководителей и инвесторов первичного рынка.

Генеральный партнер a16z Мартин Касадо сегодня опубликовал новую большую статью, в которой подробно анализирует четыре философские основы, определяющие оценку закупок и внедрения средств безопасности инвесторами: читать полностью.

Многие годы вся индустрия кибербезопасности находилась в полной боевой готовности, ожидая дня, когда квантовые вычисления полностью перевернут правила сетевой защиты. Однако искусственный интеллект (ИИ) первым дал о себе знать.

Этим летом агент OpenAI неожиданно вышел за пределы песочницы во время оценки безопасности и успешно проник в производственную систему Hugging Face. Предполагалось, что агенты будут моделировать уязвимости в изолированной среде, но они нашли действующие учетные данные, пересекли границы изоляции и захватили контроль над критической инфраструктурой.

И это лишь верхушка айсберга. С тех пор ИИ с беспрецедентной скоростью помогает хакерам и исследователям безопасности находить глубоко скрытые уязвимости в базовом программном обеспечении глобального интернета.

Только в прошлом месяце исследовательская группа использовала передовые большие модели для всестороннего сканирования открытых репозиториев кода и обнаружила более 20 ранее неизвестных уязвимостей нулевого дня (Zero-Day). Среди них был даже устаревший код, который стабильно работал в критических производственных средах более 20 лет.

Дефекты кода существовали всегда, но ключевое качественное изменение сейчас в том, что большие модели с экспоненциально растущей эффективностью чрезвычайно хорошо находят слабые места в огромных объемах кода и напрямую автономно выводят жизнеспособные цепочки эксплуатации уязвимостей.

Рисунок: Эффективность поиска уязвимостей с помощью ИИ демонстрирует качественный скачок

В то же время количество раскрываемых критических уязвимостей стремительно растет. Перед лицом нарастающего потока предупреждений у и без того перегруженных команд безопасности предприятий время на каждое экстренное реагирование сокращается до предела.

Рисунок: Количество уязвимостей и критических угроз, с которыми сталкиваются предприятия, растет год от года

Еще сложнее то, что цифровые границы, которые должны защищать команды безопасности, сами стремительно расширяются. С помощью различных ИИ-инструментов рядовые сотрудники разрабатывают и запускают новые приложения с беспрецедентной скоростью; системы, на создание которых профессиональным архитекторам раньше требовались месяцы, теперь вводятся в эксплуатацию за недели или даже дни.

Данные внутри предприятий используются с беспрецедентным масштабом и частотой. Подразделения загружают собственные документы в большие модели и создают сложные автоматизированные интеграционные потоки между различными SaaS-инструментами и бизнес-данными во внутренней сети.

Это хорошо объясняет, почему на вторичном рынке мы видим, как совокупная рыночная капитализация ведущих платформенных гигантов кибербезопасности, таких как Palo Alto Networks и CrowdStrike, продолжает бить исторические максимумы, а новое поколение единорогов кибербезопасности завершает мегараунды финансирования с оценкой в десятки миллиардов долларов с ошеломляющей скоростью.

Рисунок: Совокупная рыночная капитализация ведущих платформ кибербезопасности в последние годы стремительно растет и достигает исторических максимумов

Границы активов, требующих защиты, беспорядочно расширяются, и бюджеты безопасности крупных предприятий без колебаний быстро следуют за ними.

Чтобы выяснить, как руководители служб безопасности на передовой справляются с этим беспрецедентным давлением, мы провели углубленное количественное и качественное исследование среди 100 руководителей служб информационной безопасности (CISO) крупных предприятий с численностью сотрудников более 500 человек. Опрошенные компании представляют такие ключевые отрасли, как финансовые услуги, здравоохранение, передовые технологии и высокотехнологичное производство.

Неудивительно, что подавляющее большинство (87%) CISO четко ожидают, что расходы на кибербезопасность в 2027 году продолжат уверенно расти. Основными двигателями этого роста бюджетов являются усиливающиеся внешние угрозы, усиленные ИИ, и острая необходимость защиты быстро растущего числа собственных ИИ-приложений внутри предприятий.

Рисунок: Опрос 100 CISO: 87% респондентов ожидают дальнейшего роста общего бюджета на кибербезопасность

Большая часть этих новых средств четко направляется на закупку современных инструментов безопасности. Но особенно позитивный сигнал в том, что резкий рост бюджетов на инструменты не происходит за счет сокращения персонала.

Почти половина (48%) опрошенных компаний заявили, что планируют одновременно с расширением закупок программного обеспечения нанимать больше штатных специалистов и аналитиков по безопасности.

Рисунок: Распределение новых бюджетов на безопасность: закупка инструментов лидирует, найм персонала расширяется одновременно

В чем основная причина такого одновременного роста людей и машин? Настоящая цель CISO — значительно расширить периметр защиты: проверять периферийные предупреждения, которые раньше приходилось откладывать, проводить тотальное тестирование безопасности экспоненциально растущего числа собственных приложений и значительно сокращать окно между обнаружением уязвимости и ее полным исправлением.

CISO ведущих американских компаний больше не ограничиваются теоретическими рассуждениями. Они активно проводят проверку концепций (PoC) и пилотные тесты, выделяют целевые бюджеты на закупки и крайне осторожно решают, каким продуктам можно доверять и подключать их к реальным производственным средам.

Многие важные решения о закупках будут приняты в ближайшие два-три квартала.

ИИ перестраивает список приоритетов корпоративной безопасности

В современном мире кибербезопасности за один год происходят кардинальные изменения поколений.

Когда мы попросили руководителей служб безопасности вспомнить свои приоритеты защиты на начало 2026 года, управление поверхностью атаки и уязвимостями (Exposure & Vulnerability Management), управление состоянием облачной безопасности (CSPM) и безопасность приложений (AppSec) прочно занимали верхние строчки.

А всего несколько месяцев спустя, когда они перерисовывали планы на 2027 год, структура приоритетов резко изменилась. Наступательное непрерывное тестирование безопасности (Offensive Security), управление безопасностью внутренних ИИ-агентов и автоматизированные центры управления безопасностью (SOC) стремительно вышли на передний план как самые горячие точки всей отрасли.

Какие проекты будут отнесены к самым срочным стратегиям уровня P0, зависит от конкретной архитектуры каждой компании. Автоматизированные SOC получили наибольшее количество первых мест; в то же время другие команды ставят на первое место наступательную безопасность или контроль внутренних ИИ-агентов.

Рисунок: Опрос 100 CISO: распределение ключевых приоритетов корпоративной безопасности уровня P0 и P1 на 2027 год

Траектория смещения от установленных приоритетов 2026 года к новым планам 2027 года наглядно показывает поразительную скорость перестройки всей повестки безопасности.

При этом безопасность внутренних ИИ-агентов, автоматизированное реагирование SOC и непрерывное наступательное противостояние стали тремя ключевыми «темными лошадками» с наибольшим ростом рейтинга во всей отрасли.

Рисунок: Самые быстрорастущие направления по вниманию CISO: безопасность агентов, автоматизация SOC и непрерывное наступательное противостояние

Этот исторический сдвиг фокуса по сути driven двумя глубинными потребностями, которые нельзя игнорировать:

Во-первых, предприятия должны решительно укрепить границы безопасности ИИ-инструментов, которые уже широко используют сотрудники и клиенты.

Во-вторых, команды защиты должны использовать ИИ против ИИ, внедряя производительность ИИ в свою повседневную оборону, чтобы успевать за стремительной эволюцией арсенала хакерских атак.

Открылось следующее окно закупок

Несмотря на бурные обсуждения передовых возможностей ИИ в безопасности, большинство реальных корпоративных систем защиты все еще находятся на переходном этапе пилотных проектов и проверки. Только 18% опрошенных компаний заявили, что их основные защитные конвейеры полностью развернули производственные ИИ-нативные возможности.

Однако переломный момент стремительно приближается: большинство предприятий уже запустили углубленные пилотные тесты и четко ожидают перевода их в полноценную производственную среду в течение следующего года. При этом проверка безопасности кода и интеллектуальная защита электронной почты пока лидируют по проникновению в производственную эксплуатацию.

Рисунок: Распределение этапов внедрения ключевых технологий ИИ-безопасности: пилотные тесты ускоряют переход к полномасштабному производству

По сравнению с длительной заменой систем реальные планы закупок предприятий часто реализуются гораздо быстрее.

Данные опроса показывают, что 45% CISO четко планируют в ближайшие 12 месяцев осуществить новую закупку или значительное обновление средств безопасности внутренних ИИ-агентов; более трети лиц, принимающих решения, готовы подписать крупные заказы на инструменты наступательной безопасности и автоматизации SOC.

Рисунок: Технологические направления, в которых CISO планируют новые закупки или значительные обновления в ближайшие 12 месяцев

Однако крайне сложно то, что процесс принятия решений покупателями тесно переплетается с быстрой итерацией самих продуктов. Некоторые покупатели расширяют масштаб первого этапа пилотных проектов, в то время как другие с трудом выбирают среди множества демонстраций новых функций, пытаясь определить наиболее перспективный путь до консолидации технологий.

Ниже будет представлена полная картина шести отраслевых тенденций, выявленных 100 ведущими CISO, а также возможности для прорывных стартапов, в которые мы верим.

Наступательная безопасность превращается в постоянную базовую способность

Ранее в этом месяце a16z возглавила раунд финансирования серии B компании Armadin, основанной известным лидером в области безопасности Кевином Мандиа. Мы делаем крупную ставку на это направление, потому что глубоко убеждены: команды защиты должны мыслить как лучшие атакующие и обладать такой же гибкой наступательной мощью.

На быстро меняющемся поле кибербитвы скорость — это линия жизни и смерти. При традиционной модели тестирования на проникновение командам безопасности часто требуются недели, чтобы разобрать отчеты, а затем месяцы или даже больше до следующего полного повторного теста. Но в быстро меняющейся мультиоблачной архитектуре такой низкочастотный статический анализ равносилен попытке найти меч по зарубке на лодке.

Взрывное развитие ИИ многократно усиливает фатальность этого временного разрыва. По последним оценкам известной консалтинговой компании Bain, ИИ-инструменты могут сжать типичный цикл атаки от разведки до нанесения смертельного удара с традиционных в среднем 4 недель до всего 2 дней.

Рисунок: Оценка Bain: время атаки с использованием ИИ сжимается с 4 недель до 2 дней

Столкнувшись с атаками более высокого уровня, руководители корпоративной безопасности остро желают значительно повысить частоту собственных тестов атаки и защиты. 83% респондентов считают критически важным существенно увеличить частоту тестирования состояния безопасности, причем 54% руководителей высшего звена рассматривают это как не подлежащий компромиссу жизненно важный фактор выживания компании.

Как сказал CISO одной транснациональной высокотехнологичной производственной компании: «Перед лицом новых угроз, усиленных ИИ, мы должны находить уязвимости быстрее хакеров, до того как они постучатся в дверь».

Рисунок: Опрос 100 CISO: более 80% респондентов придают большое значение повышению частоты тестирования состояния безопасности

Высокоуровневый практический опыт атак и защиты, накопленный профессиональными инженерами по тестированию на проникновение, по-прежнему остается незаменимым ключевым активом любого современного предприятия. Но нельзя отрицать, что охват систем и приложений, который может обеспечить чисто ручной анализ, крайне ограничен.

Именно поэтому подавляющее большинство предприятий решительно отказываются от старой привычки проводить выборочные тесты на проникновение лишь один-два раза в год, рассматривая регулярные ручные учения по атаке и защите как базовый минимум, поверх которого развертываются ИИ-системы красных команд, способные к автономному обнаружению 24/7.

Результаты опроса четко подтверждают эту будущую тенденцию: в настоящее время только 18% опрошенных компаний могут обеспечить непрерывное автоматическое проведение наступательных тестов после каждого выпуска кода; но в перспективе трех лет ожидается, что до 83% предприятий включат непрерывное автоматизированное противостояние красных и синих команд в свою постоянную инфраструктуру.

Рисунок: Прогноз роста частоты наступательного тестирования безопасности: доля непрерывного автоматизированного тестирования достигнет 83% за три года

Эта миграция технологической парадигмы глубоко перестраивает жизненный цикл разработки и эксплуатации программного обеспечения. Каждая сборка и развертывание кода будут автоматически запускать углубленное моделирование атак и защиты, и инженеры-разработчики смогут видеть реальные карты путей атак на уязвимости за несколько часов до запуска бизнес-функций.

Рисунок: Непрерывное наступательное тестирование глубоко интегрируется в современные конвейеры CI/CD и выпуска ПО

Обнаружение уязвимостей важно, но автоматизированное исправление — ключ к победе

В процессе поиска уязвимостей просто найти их часто является самой легкой частью. Что действительно мучает команды безопасности и разработки, так это длительная борьба за полное исправление огромного количества уязвимостей.

Исправление глубокой уязвимости означает, что команда безопасности должна найти ответственного за соответствующий бизнес среди сотен или тысяч микросервисов, понять, какой именно код или файлы конфигурации нужно изменить, и провести многократное длительное ручное тестирование, чтобы гарантировать, что установка патча не приведет к неожиданному прерыванию критически важных бизнес-операций.

Как откровенно отметил руководитель службы безопасности одной известной финтех-компании: «С помощью существующих ИИ-инструментов сканирования вы действительно можете очень быстро найти кучу уязвимостей, но ваша команда разработки просто не может исправлять их с той же скоростью».

Проверенный на практике реальный путь атаки (Validated Attack Path) может значительно помочь команде разработки прояснить приоритеты исправлений. Он наглядно показывает, может ли атакующий действительно достичь уязвимого узла, какие уровни защиты уже эффективно блокируют атаку и какие изменения ключевых настроек могут устранить наибольший риск с минимальными затратами на разработку.

Рисунок: Проверенные на практике пути атак значительно помогают командам разработки сосредоточиться на устранении ключевых рисков в замкнутом цикле

Высокопоставленный руководитель одной из ведущих мировых платформ кибербезопасности кратко охарактеризовал эту возможность поколения как «Исправляй вместе с обнаружением» (Fix It With The Find It). Это означает, что будущие продукты безопасности не должны останавливаться на выдаче длинного списка предупреждений, а должны напрямую генерировать протестированные Pull Request с исправлениями кода и точными объяснениями контекстных зависимостей.

Стартапы, которые смогут идеально интегрировать обнаружение уязвимостей, автоматическую проверку цепочек атак и автоматическое исправление патчами в бесшовный замкнутый цикл, займут самые важные коммерческие высоты в этой волне.

Центры управления безопасностью (SOC) расширяются: автоматизация одного конкретного действия за раз

По мере предельного сжатия ритма внешних атак аналитические команды центров управления безопасностью (SOC) должны проводить расследования и блокировать угрозы быстрее. Однако верхний предел способности предприятия поддерживать высокий уровень защиты долгое время жестко ограничивался острой нехваткой аналитиков уровня Tier-1 и Tier-2.

ИИ-нативные инструменты SOC полностью берут на себя рутинные базовые задачи. Автономные агенты могут за миллисекунды агрегировать цепочки связанных доказательств, разбросанные по журналам конечных точек, сети и идентификации, и методично выполнять стандартизированные рутинные проверки, позволяя высококвалифицированным аналитикам сосредоточиться на самых опасных сложных скрытых атаках.

Однако на практике, какой объем системных полномочий предоставить этим ИИ-агентам, является красной линией, которую каждый осторожный CISO должен серьезно взвесить. Опрос показывает, что в настоящее время 36% респондентов доверяют агентам самостоятельно проводить сложные расследования и сбор доказательств, но лишь 13% CISO осмеливаются позволить агентам полностью автономно выполнять блокировку и изменение кода патчей в производственной среде.

Рисунок: Опрос 100 CISO: распределение готовности предоставить автономные полномочия ИИ-агентам на различных этапах обработки в SOC

Поиск связанных данных в базовых журналах только для чтения и прямое применение политик брандмауэра или отключение серверов от сети в производственной системе — это действия с совершенно разными уровнями риска. Поэтому большинство команд безопасности в настоящее время предпочитают полностью делегировать сложные и длительные процессы судебного расследования агентам, но при выполнении высокорисковых действий блокировки твердо сохраняют подтверждение человеком (Human-in-the-Loop).

Именно это является основной причиной стратегической инвестиции a16z в Cotool. Cotool позволяет корпоративным командам безопасности быстро упаковывать свой собственный тонкий опыт расследований и стандартные операционные процедуры (SOP) в автономно сотрудничающие группы агентов. Эти агенты могут бесшовно работать с существующими цепочками инструментов, выполняя сортировку предупреждений, расследование по всей сети и интеллектуальную подготовку планов реагирования, осваивая один ключевой рабочий процесс за раз, высвобождая огромную производительность для команд SOC при сохранении границ контроля рисков.

Защита внутренних ИИ-активов и безопасность агентов

Технологии ИИ уже глубоко встроены в ключевые повседневные бизнес-процессы современных предприятий. Опрос показывает, что в 92% опрошенных крупных компаний сотрудники уже используют генеративные ИИ-инструменты в производственной работе; 81% компаний проводят углубленное тестирование или正式но эксплуатируют автономные ИИ-агенты; еще 80% компаний запустили клиентоориентированные генеративные ИИ-продукты.

Рисунок: Опрос 100 CISO: статистика проникновения генеративного ИИ и автономных агентов в производственную среду предприятий

Эти высокопривилегированные внутренние системы обычно обладают беспрецедентными правами: могут напрямую проникать в основные репозитории кода, полностью искать непубличные конфиденциальные документы компании и даже напрямую выполнять операции в различных критически важных бизнес-SaaS. Как заметил высокопоставленный руководитель службы безопасности одного крупного финансового учреждения: «Сегодня рабочий стол каждого сотрудника превращается в микродата-центр высокой плотности».

Вытекающие из этого внутренние проблемы безопасности крайне актуальны. В опросе 47% CISO назвали утечку внутренних конфиденциальных данных сотрудниками в неконтролируемые сторонние ИИ-инструменты главным кошмаром; 41% респондентов не могут спать спокойно, опасаясь несанкционированных операций высокопривилегированных внутренних ИИ-агентов или атак с внедрением вредоносных подсказок (Prompt Injection), которые могут привести к системным комплаенс-катастрофам.

Рисунок: Опрос 100 CISO: рейтинг ключевых проблем безопасности при развертывании внутренних ИИ-активов

Для значительной части крупных предприятий эти нерешенные проблемы безопасности объективно замедлили темпы бизнес-инноваций. Целых 63% опрошенных CISO признали, что осторожные соображения безопасности и комплаенса в разной степени задержали полный запуск хотя бы части внутренних ИИ-пилотов.

Командам безопасности срочно нужен всеобъемлющий радарный центр: в реальном времени знать, какие ИИ-инструменты и агенты работают в корпоративной сети, кто их бизнес-владельцы, какие системные учетные данные им предоставлены и какие действия они фактически выполняют в каждый момент.

Однако точно понять эти микроскопические действия технически гораздо сложнее, чем кажется. Современные автономные агенты часто работают непосредственно на локальных компьютерах и полностью наследуют высокие права доступа самих пользователей. Для традиционных систем мониторинга безопасности, построенных на сетевых периметрах или облачных API, операции, инициируемые агентами, выглядят точно так же, как законные клики мыши сотрудника.

Именно это лежит в основе нашей крупной инвестиции в Neo. Команда основателей Neo ранее руководила созданием ядра движка гиганта endpoint-безопасности SentinelOne, и теперь они перестраивают с нуля уровень endpoint-защиты для новой парадигмы, в которой доминирует множество ИИ-агентов, точно фиксируя каждое действие агентов и создавая прочный барьер между комплаенс-безопасностью и эффективностью инноваций.

Риски, связанные с «человеком», получают эволюцию уровня ИИ

Несмотря на то, что базовые уязвимости и машинные атаки становятся все более изощренными, самым слабым и труднозащитимым звеном в линии кибербезопасности всегда остается живой человек. Парадоксально, но до сих пор «123456» неизменно занимает первое место среди самых распространенных слабых паролей сотрудников в глобальных компаниях.

А зрелость ИИ выводит традиционные социотехнические фишинговые атаки и мошенничество с идентификацией, направленные на психологическую защиту человека, на ужасающий уровень индустриальной точной подделки. Поддельное фишинговое письмо может имитировать тон письма коллеги из той же группы до неотличимости; голосовой звонок может в реальном времени воспроизводить голос и дыхание непосредственного руководителя; даже участник удаленной видеоконференции может быть представлен как руководитель вашей команды, с которым вы работаете каждый день.

Когда основатель Adaptive Security Брайан Лонг пришел в офис a16z для презентации по сбору средств, он показал всем присутствующим партнерам две, казалось бы, совершенно одинаковые недавние фотографии Илона Маска (Elon Musk) и попросил всех нас угадать, какая из них является настоящей, несинтезированной фотографией.

Рисунок: Практический тест Adaptive Security по защите от фишинга: реальную фотографию и дипфейк (Deepfake) практически невозможно отличить

Поразительно, что подавляющее большинство опытных ветеранов технологических инвестиций ошиблись.

Эта сцена ярко демонстрирует кризис доверия к идентификации, с которым сталкиваются современные предприятия: современная социотехническая имитация давно ушла от примитивной стадии подделки с грамматическими ошибками и странными суффиксами отправителей. Даже ключевой сотрудник, прошедший строгую подготовку по конфиденциальности и крайне бдительный в повседневной жизни, может мгновенно потерять психологическую защиту перед лицом бесшовной имитации голоса и лица за миллисекунды.

Этот момент еще больше убедил нас в том, что традиционные статические тесты на комплаенс сотрудников и грубые симуляции фишинга должны пройти полную ИИ-революцию. Adaptive использует генеративные большие модели для мгновенной настройки высокореалистичных динамических учений с дипфейками, привязанных к конкретному бизнес-контексту, фундаментально перестраивая иммунитет сотрудников в эпоху ИИ.

Более серьезная проблема не только в реалистичности подделки, но и во взрывном росте масштаба атак после того, как предельные издержки подделки стали практически нулевыми. Атакующему достаточно ввести одну команду, чтобы мгновенно параллельно сгенерировать тысячи вариантов целевого фишинга, адаптированных под сотрудников разных отделов, полностью разрушая традиционные стратегии защиты на основе ключевых слов и черных списков.

Огромные объемы кода выплескиваются, порог безопасности кода全面提高

В сложной цепочке поставок программной инженерии, даже если вы полностью уверены в коде, написанном вашей собственной командой, если в используемых вами open-source компонентах или сторонних сервисах есть одна смертельная лазейка, все здание безопасности мгновенно рухнет. Недавно раскрытые крупные инциденты с компрометацией цепочек поставок являются кровавым предупреждением об этой хрупкой реальности.

Безопасность кода никогда не была новым направлением; десятилетиями средние и крупные предприятия ежегодно тратили огромные суммы на инструменты статического анализа кода (SAST) и анализа состава программного обеспечения (SCA). Однако с широким распространением ИИ-инструментов программирования, таких как Cursor и GitHub Copilot, рычаг производительности разработки программного обеспечения был полностью переключен, и объем нового кода в корпоративных репозиториях растет в геометрической прогрессии.

Огромные объемы кода накатывают волной, а штат инженеров по безопасности внутри предприятий никак не может удвоиться синхронно. Именно поэтому среди опрошенных нами 100 CISO почти половина (48%) твердо включили безопасность кода с использованием ИИ в пятерку ключевых приоритетов на 2027 год, что почти вдвое больше по сравнению с предыдущими годами.

Как искренне заметил CISO одного крупного финансового учреждения: «Количество инженеров-разработчиков, которые каждый день疯狂но производят бизнес-код за клавиатурой, значительно превышает число тех немногих специалистов по безопасности, которые отвечают за проверку безопасности кода».

Спрос растет, но платформенные гиганты по-прежнему пользуются приоритетом первого выбора

Несмотря на кардинальные изменения приоритетов защиты и массовое высвобождение новых бюджетов на закупки, в реальном процессе принятия решений о закупках старые платформенные гиганты по-прежнему пользуются доминирующим приоритетом первого запроса.

Когда их спросили, к кому они в первую очередь обратятся за решением при внедрении новых возможностей ИИ-безопасности на предприятии, 44% CISO по привычке отдали свой первый голос уже используемым платформенным поставщикам, надеясь удовлетворить потребности за счет бесшовного обновления функций существующих пакетов.

Как прямо заявил один руководитель из списка Fortune 500: «Я доверяю CrowdStrike. У него непоколебимая репутация бренда безопасности высшего уровня и проверенная в боях репутация».

Однако первый звонок часто не означает окончательный заказ. Когда мы углубились в вопрос о том, какие ключевые факторы побуждают лиц, принимающих решения в области безопасности, решительно обходить старых гигантов и закупать продукты новых стартапов, данные опроса дали очень проницательный коммерческий ответ.

Рисунок: Опрос 100 CISO: ключевые факторы, побуждающие предприятия закупать продукты стартапов в дополнение к существующим гигантам

Целых 61% CISO четко указали, что если стартап может предложить новые ключевые возможности, полностью отсутствующие в линейке продуктов старых гигантов, они решительно выделят специальный бюджет на закупку; при этом 49% покупателей назвали подавляющее превосходство производительности (Superior Performance) продуктов стартапов решающим фактором прорыва.

В подавляющем большинстве реальных сценариев крупные предприятия закупают передовые продукты безопасности стартапов не для полного переворота или замены уже развернутых базовых платформ, а для точной прививки острого специализированного клинка рядом с существующей линией обороны, заполняя технический вакуум в конкретных высокорисковых траншеях, который традиционные пакеты не могут закрыть.

Рыночный шум усложняет выбор решений

Оглядываясь на современную экосистему корпоративной ИИ-безопасности, сотни новых стартапов появляются как грибы после дождя, повсеместно заявляя о полностью автономной интеллектуальной защите, миллисекундной трассировке предупреждений и полном освобождении персонала одним кликом.

На панораме экспонентов ведущей конференции по безопасности Black Hat 2026 эта ожесточенная конкуренция отражена в полной мере: в некоторых узких сегментах ИИ-безопасности挤挤 до 43 конкурирующих поставщиков, что приводит к крайне серьезной гомогенизации маркетинговых концепций и путанице в позиционировании.

Корпоративные покупатели, находящиеся в гуще рыночного шума и бомбардировки продажами, вынуждены тратить огромное количество времени на многоуровневую проверку подлинности: какую долю грязной работы продукты могут реально выполнить без присмотра человека? Сколько раз человеческой команде аналитиков все еще придется вмешиваться для доработки? Какие операционные полномочия агенты имеют в производственной среде? И в случае ошибочного решения может ли система предоставить четкое дерево вывода решений, пригодное для судебного аудита?

CISO одной из ведущих мировых компаний по производству одежды живо описал утомительный процесс отбора своей команды: из семи-восьми появившихся аналогичных конкурентов они в итоге выбрали только три для углубленного практического тестирования на месте. По его словам: «Все продукты выглядят безупречно в презентациях PPT, но только когда вы подключаете их к хаотичным реальным бизнес-системам, вы видите, кто есть кто».

Еще сложнее то, что сама техническая база для горизонтального сравнения находится в состоянии интенсивной динамической эволюции. Постоянно появляются новые стартап-команды, границы возможностей существующих продуктов меняются ежемесячно, а каждый скачок производительности базовых больших моделей заставляет существующие продукты проходить жестокое испытание своих технических барьеров.

Как выразил общее осторожное мнение другой руководитель службы безопасности крупного предприятия: «Я совершенно не хочу бесконечно закупать кучу изолированных, не связанных между собой временных точечных инструментов (Point Products)».

Однако необходимо понимать, что эта объективная осторожность и сдержанность не только не погасили высокий спрос на действительно передовые технологии безопасности, но и глубоко сосуществуют с мощной динамикой закупок. Команды безопасности транснациональных корпораций с беспрецедентной срочностью активно запрашивают специальные бюджеты на закупки, ускоренно продвигают пилотные проекты и интегрируют первые проверенные в боях передовые продукты в основные производственные процессы.

Перспективы и прогнозы

На нашей памяти никогда не было технологической волны, которая с такой разрушительной скоростью так彻底но и глубоко перестраивала бы общую повестку кибербезопасности ведущих компаний США и всего мира, как ИИ.

Бюджеты уверенно растут, команды синхронно расширяются, а кругозор и амбиции команд защиты уже давно вышли за пределы зоны комфорта, очерченной традиционными платформенными пакетами.

Это золотое историческое окно для появления великих стартапов в области кибербезопасности. На передовых рубежах ИИ-противостояния атак и защиты, аудита безопасности агентов и автономного исправления громоздкие традиционные гиганты еще не полностью отреагировали, а дальновидные руководители корпоративной безопасности уже с нетерпением открыли двери,渴望引入 более мощные новые силы в самые глубокие траншеи.

Мы твердо верим, что вместе с этой беспрецедентной революцией парадигмы атак и защиты новое поколение гигантов индустрии кибербезопасности ускоренно зарождается на этой плодородной почве, и они будут строить грандиозную линию обороны для защиты глобальной цифровой цивилизации на десятилетия вперед вокруг только зарождающихся новых возможностей безопасности предприятий.

Особая благодарность: спасибо Зейну Лэки, Джоэлу де ла Гарза и Дэвиду Джорджу за выдающийся вклад в углубленное исследование и анализ этой статьи.

Отказ от ответственности: весь контент данной статьи предоставлен исключительно в информационных целях и ни в коем случае не может служить официальной основой для каких-либо юридических, деловых, инвестиционных или налоговых решений. Некоторые инвестиционные объекты, упомянутые в статье, являются портфельными компаниями фондов под управлением a16z; полный портфель и раскрытие ключевых интересов см. на официальном сайте.