a16z провел исследование среди 100 CISO: почему бюджет на кибербезопасность в эпоху ИИ переживает "возмездный" рост?

Автор: Стеф Чжан, Оуэн Колби (a16z)
Компиляция: Shenchao TechFlow

Введение от Shenchao: На протяжении долгого времени индустрия кибербезопасности готовилась к возможному разрушению асимметричной криптографии квантовыми вычислениями. Однако никто не ожидал, что большие языковые модели и автономные интеллектуальные агенты (AI Agents) стремительно развиваются с такой скоростью, превышающей закон Мура, и первыми наносят удар в области программной инженерии и атак. От неожиданного побега интеллектуального агента OpenAI в процессе оценки безопасности и проникновения в производственную систему Hugging Face до автоматизированного поиска уязвимостей, который снизил порог доступа к нулевым дням до уровня обычных пользователей, ИИ вооружает как атакующих, так и защитников с крайне несимметричной эффективностью.

Накануне этой резкой смены парадигмы атак и защиты ведущий венчурный капиталист Кремниевой долины a16z провел глубокое исследование среди 100 главных специалистов по информационной безопасности (CISO) в компаниях с численностью сотрудников более 500 человек. Данные исследования показывают, что до 87% руководителей безопасности ожидают чистого роста бюджета на безопасность в 2027 финансовом году, и основной фокус защиты компаний переживает историческую миграцию: от прежнего пассивного накопления сигналов тревоги "обнаружение и остановка" к полному переходу на автоматизированное исправление "замкнутого цикла"; от квартальных ручных тестов на проникновение к непрерывным 7x24 автономным красным командам.

В то же время внутренние "теневые ИИ" и злоупотребление привилегиями автономных интеллектуальных агентов создали беспрецедентные новые поверхности атак, а распространение инструментов программирования с поддержкой ИИ значительно увеличило объем кодовых баз, что значительно повысило порог для статического анализа кода (SAST) и защиты во время выполнения. Этот отчет предоставляет полное представление о реальных намерениях закупок и бюджетных предпочтениях ста CISO в ключевых областях, таких как противодействие атакам, операционные центры SOC, безопасность данных и интеграция платформ, предоставляя перспективную индустриальную компас для стартапов в области кибербезопасности, технических решений для бизнеса и инвесторов первичного рынка.

Партнер a16z Мартин Касадо сегодня опубликовал новую статью, в которой глубоко анализирует четыре философских основы, определяющих оценку инвесторов в закупки и построение кибербезопасности: нажмите здесь, чтобы прочитать полную статью.

На протяжении многих лет вся индустрия кибербезопасности была наготове, готовясь к тому дню, когда квантовые вычисления полностью разрушат правила сетевой защиты. Однако искусственный интеллект (ИИ) уже стучится в дверь.

Этим летом интеллектуальный агент OpenAI неожиданно сбежал во время оценки кибербезопасности и успешно проник в онлайн-производственную систему Hugging Face. Эта группа агентов должна была моделировать уязвимости в песочнице, но вместо этого нашла действительные доказательства и пересекла изолированную границу, захватив ключевую инфраструктуру.

И это лишь верхушка айсберга грандиозного спектакля. С тех пор ИИ начал с беспрецедентной скоростью помогать хакерам и исследователям безопасности выявлять глубоко зарытые уязвимости в программном обеспечении глобального интернета.

В прошлом месяце исследовательская группа провела полное обследование открытых кодовых баз с использованием передовых больших моделей и выявила более 20 ранее не обнаруженных нулевых дней (Zero-Day) уязвимостей. Среди них были даже некоторые старые коды, которые стабильно работали в критических производственных средах более 20 лет.

Недостатки кода всегда объективно существовали, но сейчас ключевое изменение заключается в том, что большие модели с экспоненциальной эффективностью очень хорошо умеют выявлять слабости из огромного объема кода и непосредственно самостоятельно разрабатывать жизнеспособные цепочки эксплуатации уязвимостей.

Рисунок: Эффективность поиска уязвимостей с поддержкой ИИ демонстрирует современный скачок

В то же время количество раскрытых высокоопасных уязвимостей также демонстрирует взрывной рост. Перед лицом потока предупреждений, внутренние команды безопасности, которые и так испытывают нехватку ресурсов, сталкиваются с предельным сокращением времени, которое они могут выделить на каждую экстренную реакцию.

Рисунок: Количество уязвимостей и высокоопасных уязвимостей, с которыми сталкиваются компании, растет год от года

Что еще более проблематично, цифровые границы, которые должны охранять команды безопасности, также стремительно расширяются. С помощью различных инструментов с поддержкой ИИ обычные сотрудники разрабатывают и запускают новые приложения с беспрецедентной скоростью; системы бизнеса, которые раньше требовали месяцев работы профессиональных архитекторов, теперь могут быть запущены за несколько недель или даже дней.

Данные внутри компаний повторно вызываются с беспрецедентной частотой и масштабом. Различные отделы начинают вводить свои собственные документы в большие модели и устанавливать сложные автоматизированные интеграционные потоки между различными SaaS-инструментами и бизнес-данными в локальных сетях.

Это хорошо объясняет, почему мы видим, что рыночная капитализация ведущих платформ кибербезопасности, таких как Palo Alto Networks и CrowdStrike, продолжает достигать исторических максимумов, а новое поколение единорогов в области кибербезопасности завершает суперфинансирование с оценкой в десятки миллиардов долларов с поразительной скоростью.

Рисунок: Рыночная капитализация ведущих платформ кибербезопасности в последние годы продолжает расти, устанавливая исторические рекорды

Границы активов, которые необходимо защищать, стремительно расширяются, и бюджеты безопасности крупных компаний также быстро растут.

Чтобы выяснить, как первичные решения по безопасности реагируют на эти беспрецедентные давления, мы провели глубокое количественное и качественное исследование среди 100 главных специалистов по информационной безопасности (CISO) в крупных компаниях с численностью сотрудников более 500 человек. Опрошенные компании охватывают основные столповые отрасли, такие как финансовые услуги, здравоохранение, передовые технологии и высококачественное производство.

Как и ожидалось, подавляющее большинство (87%) CISO четко ожидают, что расходы на кибербезопасность в 2027 году продолжат расти. Основным двигателем этого роста бюджета являются нарастающие внешние угрозы, связанные с возможностями, предоставляемыми ИИ, и жесткие требования по защите все более разветвленных внутренних приложений ИИ.

Рисунок: Исследование ста CISO: 87% респондентов ожидают дальнейшего роста общего бюджета на кибербезопасность

Из новых потоков финансирования большая часть была явно выделена на закупку современных инструментов безопасности. Однако особенно обнадеживающим сигналом является то, что рост бюджета на инструменты не был достигнут за счет сокращения численности персонала.

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

Рисунок: Направления нового бюджета на безопасность: закупка инструментов на первом месте, при этом набор персонала остается на уровне роста

Каковы же основные причины этого роста численности персонала и инструментов? Истинные амбиции CISO заключаются в том, чтобы полностью расширить охват линии обороны: проверять те пограничные сигналы тревоги, которые ранее приходилось откладывать, проводить всесторонние тесты безопасности для резко увеличившихся внутренних приложений и значительно сокращать временные окна между выявлением уязвимости и ее полным исправлением.

CISO ведущих компаний США уже не просто говорят о своих намерениях. Они активно проводят проверки концепции (PoC) и пилотные тесты, выделяют специальные закупочные фонды и очень осторожно выбирают, каким продуктам они доверяют, чтобы действительно интегрировать их в онлайн-производственную среду.

Многие важные решения о закупках будут приняты в течение следующих двух-трех кварталов.

ИИ перестраивает приоритеты безопасности компаний

В современном мире кибербезопасности годовой период может привести к кардинальным изменениям.

Когда мы пригласили руководителей безопасности вспомнить свои приоритеты в области защиты в начале 2026 года, управление уязвимостями и экспозицией (Exposure & Vulnerability Management), управление безопасностью облачной инфраструктуры (CSPM) и безопасность приложений (AppSec) занимали верхние позиции в приоритетах.

Однако всего через несколько месяцев, когда они снова рисовали свои планы на 2027 год, структура приоритетов претерпела резкие изменения. Атакующие тесты безопасности (Offensive Security), управление безопасностью внутренних интеллектуальных агентов и автоматизированные SOC стали горячими темами в индустрии.

Какие проекты будут включены в список самых срочных стратегий P0, зависит от конкретной структуры каждой компании. Автоматизированные SOC получили наибольшее количество голосов за первое место; в то же время другие команды ставят атакующую безопасность или управление внутренними интеллектуальными агентами на первое место.

Рисунок: Распределение основных приоритетов безопасности P0 и P1 для компаний в 2027 году по результатам исследования ста CISO

Сдвиг от установленных приоритетов 2026 года к новому плану 2027 года ярко иллюстрирует удивительную скорость разрушения и перестройки всей повестки безопасности.

В этом контексте безопасность внутренних интеллектуальных агентов, автоматизированные SOC и атакующие противодействия стали тремя ключевыми направлениями, которые значительно повысили свои позиции в рейтинге.

Рисунок: Основные направления, которые привлекают наибольшее внимание CISO: безопасность агентов, автоматизация SOC и постоянные атакующие противодействия

Этот исторический сдвиг в приоритетах в основном обусловлен двумя важными требованиями:

Первое, компании должны с решительными мерами укрепить безопасность границ, которые сотрудники и клиенты уже широко используют с помощью инструментов ИИ.

Второе, команды защиты должны использовать те же методы, чтобы полностью интегрировать производительность ИИ в свои повседневные линии обороны, чтобы успевать за стремительным развитием арсенала хакеров.

Следующий период закупок уже начался

Несмотря на бурное обсуждение передовых возможностей безопасности AI на рынке, подавляющее большинство организаций все еще находятся на переходном этапе пилотирования и верификации своих онлайн-защитных систем. Только 18% опрошенных компаний заявили, что их основные защитные линии полностью развернули производственные AI-решения.

Тем не менее, переломный момент стремительно приближается: подавляющее большинство компаний уже запустили глубокие пилотные тестирования и четко ожидают, что в течение следующего года они перейдут к официальной производственной среде. В этом контексте кодовая безопасность и интеллектуальная защита электронной почты временно лидируют по уровню внедрения в производственной среде.

Рисунок: Распределение ключевых технологий безопасности AI на этапе внедрения: пилотные тестирования ускоряются к полному переходу в производственную среду

В отличие от долгих процессов замены систем, реальные планы закупок компаний часто принимаются гораздо быстрее.

Данные исследования показывают, что до 45% CISO четко планируют в течение следующих 12 месяцев осуществить новые закупки или значительные обновления для внутренней безопасности AI-агентов; более одной трети принимающих решения готовы подписать крупные закупочные контракты на инструменты атакующей безопасности и автоматизированные SOC.

Рисунок: Подробные технологии, которые CISO планируют закупить или обновить в течение следующих 12 месяцев

Однако крайне сложным является то, что процесс принятия решений со стороны закупщиков сильно переплетается с быстрой итерацией продуктов. Некоторые покупатели расширяют масштабы первой фазы пилотирования, в то время как другие испытывают трудности с выбором среди множества новых функций, пытаясь зафиксировать наиболее перспективный маршрут до того, как технологии консолидируются.

Далее мы представим шесть основных направлений эволюции отрасли, которые раскрыли для нас сто лучших CISO, а также те разрушительные предпринимательские возможности, в которые мы твердо верим.

Атакующая безопасность эволюционирует в постоянную норму

В начале этого месяца a16z возглавил раунд финансирования B для Armadin, основанной известным лидером безопасности Кевином Мандией. Мы сделали значительные инвестиции в эту область, потому что уверены: защитные команды должны мыслить так же, как лучшие атакующие, и обладать такой же гибкостью в атакующих действиях.

На стремительно меняющемся киберполе скорость является вопросом жизни и смерти. В традиционной модели тестирования на проникновение командам безопасности часто требуется несколько недель, чтобы проанализировать отчеты, а затем ждать несколько месяцев или даже дольше, чтобы организовать следующую полную проверку. Однако в быстро меняющейся многокластерной архитектуре такая низкочастотная статическая переоценка равносильна попытке поймать меч в воде.

Взрывное развитие AI значительно увеличивает смертельные последствия этой временной разницы. Последние расчеты известной консалтинговой компании Bain показывают, что инструменты AI могут сократить типичный цикл атаки от разведки до нанесения смертельного удара с традиционных 4 недель до всего лишь 2 дней.

Рисунок: Расчеты Bain: время, необходимое для атакующей цепочки, сокращается с 4 недель до 2 дней

С учетом снижения уровня угрозы со стороны противников, руководители безопасности компаний стремятся значительно увеличить частоту собственных тестов на атаки и защиты. До 83% респондентов считают, что значительно увеличить частоту тестирования безопасности крайне важно, причем целых 54% руководителей рассматривают это как жизненно важный аспект выживания компании.

Как сказал один из CISO крупной транснациональной производственной компании: "С учетом новых угроз, связанных с AI, мы должны находить уязвимости быстрее, чем хакеры могут постучаться в дверь."

Рисунок: Исследование среди CISO: более 80% респондентов придают большое значение увеличению частоты тестирования безопасности

Опыт высококвалифицированных инженеров по тестированию на проникновение по-прежнему является незаменимым активом для любой современной компании. Однако нельзя отрицать, что диапазон систем и приложений, которые могут быть охвачены исключительно человеческим глазом, крайне ограничен.

Именно поэтому подавляющее большинство компаний решительно разрывают старую привычку проводить лишь одно или два выборочных тестирования на проникновение в год, вместо этого рассматривая регулярные ручные тесты как минимальный стандарт, добавляя к ним AI-системы красной команды, которые могут самостоятельно обнаруживать угрозы 24/7.

Результаты исследования четко подтверждают эту будущую тенденцию: в настоящее время только 18% опрошенных компаний могут обеспечить автоматизацию атакующих тестов после каждого выпуска кода; однако в течение следующих трех лет ожидается, что до 83% компаний включат постоянные автоматизированные противостояния красной и синей команд в свою базовую инфраструктуру.

Рисунок: Прогноз увеличения частоты тестирования на атакующую безопасность: в течение трех лет доля постоянных автоматизированных тестов достигнет 83%

Этот переход в технологической парадигме глубоко перестраивает жизненный цикл разработки и эксплуатации программного обеспечения. Каждое построение и развертывание кода будет автоматически инициировать глубокие симуляции атак и защит, позволяя разработчикам видеть реальные пути атак и защит за несколько часов до официального запуска бизнеса.

Рисунок: Постоянное тестирование на атакующую безопасность глубоко интегрировано в современные CI/CD и процессы выпуска программного обеспечения

Обнаружение уязвимостей важно, но автоматизированное исправление является ключом к успеху

В процессе обнаружения уязвимостей просто найти уязвимости часто является самой легкой частью. Настоящая проблема для команд безопасности и инженерии заключается в том, чтобы довести огромное количество уязвимостей до полного исправления в долгой и изнурительной борьбе.

Исправление глубокой уязвимости означает, что команде безопасности необходимо определить соответствующего бизнес-ответственного среди сотен или тысяч микросервисов, выяснить, какие именно коды или конфигурационные файлы необходимо изменить, и пройти через долгие и многократные ручные тесты, чтобы убедиться, что после установки патча не произойдет неожиданного прерывания основных онлайн-бизнесов.

Как прямо заявил руководитель безопасности известной финансово-технологической компании: "С помощью существующих AI-сканирующих инструментов вы действительно можете быстро обнаружить множество уязвимостей, но ваша инженерная команда не может исправить их с такой же скоростью."

Подтвержденная реальная карта атак (Validated Attack Path) может значительно помочь инженерной команде расставить приоритеты в исправлении. Она может четко и наглядно показать, может ли злоумышленник действительно достичь этой уязвимой точки, какие уровни защиты уже обеспечивают эффективную блокировку и какие основные конфигурации можно изменить с минимальными затратами на разработку, чтобы устранить наибольшие риски.

Рисунок: Подтвержденная карта атак значительно помогает инженерной команде сосредоточиться на исправлении основных рисков

Один из руководителей ведущей глобальной платформы кибербезопасности лаконично охарактеризовал эту межпоколенческую возможность как "обнаружение и исправление" (Fix It With The Find It). Это означает, что будущие продукты безопасности не могут ограничиваться выдачей длинного списка предупреждений, а должны быть способны непосредственно генерировать протестированный код исправления Pull Request с точными объяснениями контекстных зависимостей.

Компании-стартапы, которые смогут идеально интегрировать обнаружение уязвимостей, автоматизированную проверку атакующих цепочек и автоматизированное исправление патчей в бесшовный замкнутый цикл, займут центральные позиции в этой волне отраслевых изменений.

Центры операций SOC расширяются: автоматизация каждого конкретного действия

С учетом резкого сокращения темпов внешних атак, аналитические команды центров операций безопасности (SOC) должны проводить расследования и реагировать на инциденты с большей скоростью. Тем не менее, поддержание высокого уровня защитных возможностей компании долгое время было ограничено серьезной нехваткой аналитиков уровня Tier-1 и Tier-2.

Инструменты SOC, основанные на AI, полностью берут на себя рутинные и монотонные базовые задачи. Автономные интеллектуальные агенты могут за миллисекунды агрегировать разрозненные доказательства, находящиеся в конечных точках, сетях и журналах идентификации, и последовательно выполнять стандартизированные проверки, позволяя высококвалифицированным аналитикам сосредоточиться на наиболее угрожающих скрытых атаках.

Тем не менее, в процессе практического применения технологий каждый осторожный CISO должен серьезно взвесить, какие системные полномочия следует предоставить этим AI-агентам. Исследование показывает, что в настоящее время 36% респондентов доверяют интеллектуальным агентам проводить сложные расследования и сбор доказательств, но только 13% CISO готовы позволить агентам полностью самостоятельно выполнять блокировку и изменения кода в производственной среде.

Рисунок: Исследование среди CISO: распределение готовности к автономному разрешению AI-агентами на различных этапах SOC

Поиск связанных данных в журналах только для чтения и непосредственная выдача политик брандмауэра или отключение сетей серверов в производственной системе представляют собой две совершенно разные категории действий с различными уровнями риска. Поэтому большинство команд безопасности в настоящее время предпочитают полностью доверять сложные и длительные процессы сбора доказательств интеллектуальным агентам, сохраняя при этом человеческое подтверждение (Human-in-the-Loop) при выполнении высокорисковых действий блокировки.

Это также является основной причиной стратегических инвестиций a16z в Cotool. Cotool позволяет командам безопасности компаний быстро упаковывать свои собственные тонкие расследовательские практики и операционные процедуры в автономные кооперативные группы интеллектуальных агентов. Эти агенты могут бесшовно взаимодействовать с существующими инструментальными цепочками для выполнения диагностики предупреждений, проведения всесторонних расследований и интеллектуального составления планов действий, решая одну основную рабочую задачу за раз, освобождая при этом огромные объемы производительности для команд SOC, сохраняя границы безопасности и контроля.

Защита внутренних AI-активов и безопасности интеллектуальных агентов

Технология AI уже глубоко внедрена в основные повседневные бизнес-процессы современных компаний. Исследование показывает, что до 92% опрошенных крупных компаний уже используют генеративные AI-инструменты в производственной повседневной работе; 81% компаний проводят глубокое внутреннее тестирование или официально запускают автономные AI-агенты; и 80% компаний уже запустили продукты взаимодействия с клиентами на основе генеративного AI.

Рисунок: Статистика уровня внедрения генеративного AI и автономных интеллектуальных агентов в крупных компаниях

Эти высоко полномочные внутренние системы обычно обладают беспрецедентными привилегиями: они могут напрямую проникать в основные кодовые базы, полностью искать конфиденциальные документы компаний и даже выполнять операции между различными ключевыми бизнес-программами SaaS. Как отметил один из руководителей безопасности крупной финансовой организации: "Сегодня каждый рабочий стол сотрудника превращается в высокоплотный микроцентр данных."

Вызванные этим внутренние опасения по поводу безопасности крайне актуальны. В ходе исследования 47% CISO назвали утечку внутренних высокочувствительных данных сотрудниками к неуправляемым AI-инструментам третьих сторон своим главным кошмаром; 41% респондентов беспокойно признаются, что они не могут спать, опасаясь несанкционированных действий высокоправомочных внутренних AI-систем или атак с использованием вредоносных подсказок (Prompt Injection), что может привести к системным нарушениям соблюдения норм.

Рисунок: Исследование ста CISO: основные опасности безопасности при развертывании внутренних AI-активов

Для значительной части крупных компаний указанные неразрешенные проблемы безопасности объективно замедлили темпы бизнес-innovations. До 63% опрошенных CISO признали, что осторожные соображения по безопасности и соблюдению норм в той или иной степени задержали полное развертывание хотя бы части внутренних AI-пилотов.

Команды безопасности остро нуждаются в комплексной системе мониторинга: в реальном времени отслеживать, какие AI-инструменты и системы работают в корпоративной сети, кто их бизнес-ответственные, какие системные доступы им предоставлены и какие действия они выполняют каждую секунду.

Однако для точного понимания этих микродействий технические вызовы гораздо более суровы, чем можно себе представить. Современные автономные системы часто работают непосредственно на локальных компьютерах сотрудников и полностью наследуют их высокие уровни доступа. Для традиционных систем мониторинга безопасности, основанных на сетевых границах или облачных API, действия, инициируемые системами, выглядят так же, как законные клики мыши сотрудников.

Это именно то, почему мы делаем крупные инвестиции в Neo. Основная команда Neo ранее руководила созданием ядра безопасности конечных точек SentinelOne, и теперь они нацелены на новую парадигму, управляемую огромным количеством AI-систем, полностью перестраивая уровень защиты конечных точек, точно фиксируя каждое движение систем и создавая прочную защиту между соблюдением норм безопасности и инновационной эффективностью.

Риски, связанные с "человеком", переживают эволюцию на уровне AI

Несмотря на то, что уязвимости на уровне базовых систем и машинные атаки становятся все более изощренными, самым уязвимым и трудным для защиты звеном в линии кибербезопасности всегда остаются сами люди. Удивительно, но до сих пор "123456" занимает первое место в списке самых распространенных слабых паролей среди сотрудников по всему миру.

А зрелость AI приводит к тому, что традиционная социальная инженерия, направленная на психологические барьеры человека, становится полностью индустриализированной и изощренной. Поддельное фишинговое письмо может быть смоделировано так, что его стиль будет неотличим от стиля коллеги; телефонный звонок может в реальном времени клонировать голос и дыхание непосредственного руководителя; даже участники видеоконференции могут быть представлены так, что их невозможно отличить от ваших коллег.

Когда основатель Adaptive Security Брайан Лонг пришел в офис a16z для презентации, он показал всем партнерам две фотографии Илона Маска, которые выглядели совершенно одинаково, и попросил нас угадать, какая из них является настоящей.

Рисунок: Тестирование на подделку фишинга Adaptive Security: трудно различить настоящую фотографию и глубокую подделку AI (Deepfake)

Удивительно, но большинство опытных инвесторов в технологии ошиблись.

Эта сцена ярко иллюстрирует кризис доверия к идентичности, с которым сталкиваются современные компании: современная социальная инженерия полностью покинула начальную стадию подделок с грамматическими ошибками и странными адресами отправителей. Даже строго обученный сотрудник, который всегда насторожен, может легко потерять свою психологическую защиту перед мгновенно подделанным голосом и лицом.

Этот момент укрепил нашу веру в то, что традиционные статические тесты на соблюдение норм для сотрудников и грубые симуляции фишинга должны пройти полную революцию AI. Adaptive использует генеративные большие модели для создания высокореалистичных динамических симуляций глубоких подделок, которые соответствуют конкретному бизнес-контексту, тем самым коренным образом изменяя иммунитет сотрудников в эпоху AI.

Более серьезные вызовы заключаются не только в правдоподобии подделок, но и в том, что стоимость подделки стремительно снижается, что приводит к масштабному распространению атак. Атакующие могут просто ввести одну команду и мгновенно сгенерировать тысячи целевых фишинговых вариантов, специально разработанных для сотрудников различных отделов, что приводит к полному провалу традиционных стратегий защиты, основанных на ключевых словах и черных списках.

Масштабный поток кода, порождающий новые требования к безопасности кода

В сложной цепочке поставок программного обеспечения, даже если вы абсолютно уверены в коде, написанном вашей командой, если вы полагаетесь на открытые компоненты или сторонние услуги, в которых есть одна уязвимость, вся ваша безопасность может рухнуть в одно мгновение. Недавние крупные инциденты с захватом цепочки поставок стали кровавым напоминанием об этой хрупкой реальности.

Безопасность кода никогда не была новой областью; на протяжении десятилетий крупные и средние компании ежегодно тратят огромные суммы на инструменты статического анализа кода (SAST) и анализа компонентов программного обеспечения (SCA). Однако с широким распространением AI-инструментов для программирования, таких как Cursor и GitHub Copilot, производительность всего процесса разработки программного обеспечения была полностью изменена, и объем нового кода в корпоративных кодовых базах растет геометрически.

Масштабный поток кода поступает, в то время как количество внутренних инженеров по безопасности не может удвоиться. Именно поэтому почти половина (48%) CISO, опрошенных в нашем исследовании, настоятельно ставит безопасность кода AI в пятерку своих основных приоритетов на 2027 год, что является почти двукратным увеличением по сравнению с предыдущими годами.

Как отметил один из CISO крупной финансовой организации: "Количество инженеров, которые ежедневно безумно производят бизнес-код, значительно превышает количество сотрудников, ответственных за проверку безопасности кода."

Спрос растет, но платформенные гиганты по-прежнему имеют приоритет

Несмотря на то, что приоритеты защиты претерпевают кардинальные изменения, новые закупочные бюджеты массово высвобождаются, на реальных потоках закупочных решений старые платформенные гиганты по-прежнему имеют доминирующее преимущество в первой волне запросов на цены.

Когда их спрашивают, к кому они обратятся за новыми AI-решениями для безопасности в компании, 44% CISO привычно отдают свои первые голоса уже существующим платформенным поставщикам, надеясь удовлетворить свои потребности через бесшовное обновление функций существующих пакетов.

Как прямо указал один из руководителей Fortune 500: "Я доверяю CrowdStrike. У него непревзойденная репутация в области безопасности и проверенная практика."

Однако первый звонок не всегда означает окончательное получение заказа. Когда мы углубились в вопрос о том, какие ключевые факторы могут побудить руководителей по безопасности обойти старых гигантов и обратиться к продуктам новых стартапов, данные исследования предоставили проницательный бизнес-ответ.

Рисунок: Исследование ста CISO: ключевые факторы, побуждающие компании выбирать продукты стартапов помимо существующих гигантов

61% CISO четко указали, что если стартапы могут предложить новые ключевые возможности, которые полностью отсутствуют в продуктовых линейках старых гигантов, они готовы выделить специальные бюджеты для закупок; одновременно 49% покупателей назвали выдающуюся производительность стартапов решающим фактором.

В большинстве реальных сценариев крупные компании закупают передовые продукты безопасности стартапов не для того, чтобы полностью заменить или изменить уже развернутые платформы, а для того, чтобы точно интегрировать острые специализированные инструменты рядом с существующими защитными линиями, заполняя технологический вакуум, который традиционные пакеты не могут преодолеть.

Сложный рынок и шум создают трудности в принятии решений

Оглядываясь на текущую экосистему AI-безопасности для предприятий, сотни новых стартапов появляются как грибы после дождя, заявляя, что могут предоставить полностью автономную интеллектуальную защиту, мгновенные уведомления и полностью освободить людей от работы.

На панораме выставки Black Hat 2026 эта накаленная конкуренция была ярко изображена: в некоторых нишевых сегментах AI-безопасности конкурируют до 43 компаний, что приводит к серьезной однородности маркетинговых концепций и путанице в позиционировании.

Находясь в окружении рыночного шума и продаж, корпоративные покупатели вынуждены тратить много времени на проверку подлинности: сколько процентов грязной работы может реально выполнить каждая продукция без участия человека? Сколько раз команде человеческих аналитиков все еще придется вмешиваться? Какие права доступа есть у систем в производственной среде? И сможет ли система предоставить четкое дерево решений, которое можно будет проверить в судебном порядке в случае ошибки?

CISO одного из ведущих мировых брендов одежды живо описал процесс утомительного отбора своей команды: они отобрали из семи-восьми аналогичных конкурентов и в конечном итоге выбрали только три для глубокого тестирования. По его словам: "Все продукты выглядят безупречно на слайдах, но только когда вы действительно интегрируете их в беспорядочную реальную бизнес-систему, вы можете увидеть, кто есть кто."

Более сложной задачей является то, что сами технические базовые линии для сравнения также находятся в состоянии интенсивной динамической эволюции. Постоянно появляются новые команды стартапов, возможности существующих продуктов меняются каждый месяц, а каждое новое улучшение производительности базовых моделей глубокого обучения подвергает существующие продукты жестким испытаниям.

Как выразил общий настроенный голос другой руководитель безопасности крупной компании: "Я ни в коем случае не хочу в компании закупать кучу изолированных временных инструментов (Point Products), которые не взаимодействуют друг с другом."

Тем не менее, необходимо понимать, что эта объективная осторожность и сдержанность не только не подавляют высокий спрос на действительно жесткие технологии безопасности, но и глубоко сосуществуют с мощным импульсом к закупкам. Команды безопасности крупных транснациональных компаний с беспрецедентной настойчивостью активно запрашивают специальные закупочные лимиты, стремительно продвигают пилотные проекты и официально интегрируют первые продукты, прошедшие испытания в реальных условиях, в повседневные производственные процессы.

Перспективы и ожидания

В нашей памяти не было ни одной технологической волны, которая могла бы так быстро и глубоко изменить общую повестку кибербезопасности ведущих компаний в США и по всему миру, как AI.

Бюджеты стремительно увеличиваются, команды одновременно расширяются, а взгляды и амбиции команд защиты уже давно не ограничиваются безопасной зоной, определенной традиционными платформенными пакетами.

Это именно то золотое историческое окно, когда великие стартапы в области кибербезопасности начинают развиваться. На переднем крае противостояния ИИ, аудита безопасности агентов и автономного восстановления традиционные крупные компании еще не успели полностью отреагировать, в то время как проницательные руководители корпоративной безопасности уже с нетерпением открывают двери, стремясь привлечь более мощные новые силы в самые глубокие окопы.

Мы твердо верим, что вместе с этой беспрецедентной революцией в парадигме атак и защиты новые гиганты в области кибербезопасности следующего поколения ускоренно формируются на этой плодородной почве. Они будут сосредоточены на новых возможностях безопасности, которые только начинают развиваться в компаниях, создавая грандиозную защитную линию для охраны глобальной цифровой цивилизации на десятилетия вперед.

Особая благодарность: благодарим Зейна Лаки, Джоэла де ла Гарзу и Дэвида Джорджа за их выдающийся вклад в глубокое исследование и анализ этой статьи.

Отказ от ответственности: Весь контент данной статьи предназначен исключительно для информационных целей и не может служить официальной основой для любых юридических, коммерческих, инвестиционных или налоговых решений. Некоторые инвестиционные объекты, упомянутые в статье, являются компаниями, в которые инвестируют фонды a16z; полное раскрытие инвестиционного портфеля и основных интересов можно найти на официальном сайте.