Что такое HiddenLayer? Финансирование на $100 млн и рост безопасности среды выполнения AI-агентов
Предприятия быстро внедряют автономные ИИ-агенты, которые пишут код, вызывают инструменты, получают доступ к данным и выполняют многоэтапные рабочие процессы с минимальным человеческим контролем. Эти системы значительно расширяют поверхность атак по сравнению с традиционными моделями, создавая срочный спрос на специализированные средства защиты во время выполнения, которые отслеживают поведение в реальном времени. HiddenLayer, компания по кибербезопасности ИИ из Остина, основанная в 2022 году, позиционирует себя в центре этого сдвига, обеспечивая безопасность агентных, генеративных и предиктивных ИИ-приложений на всех этапах жизненного цикла. 2 сентября 2026 года компания объявила о серии B-финансирования на сумму 100 миллионов долларов США, возглавляемой Delta-v Capital, с участием Ten Eleven Ventures, Morgan Stanley, M12 от Microsoft и Booz Allen Ventures, в результате чего общая сумма привлеченного капитала составила около 156 миллионов долларов США.
Финансирование поступило по мере того, как годовой повторяющийся доход вырос более чем в 10 раз по сравнению с предыдущим годом и достиг десятков миллионов долларов, что было обусловлено в основном более чем 50 новыми клиентами платформы из сферы финансовых услуг, технологий, фармацевтики, авиаперевозок, государственного сектора, а также сообществ американской обороны и разведки. Один из клиентов — ведущий поставщик передовых моделей, обслуживающий более 700 миллионов пользователей в неделю. В этой статье рассматривается эволюция платформы HiddenLayer, технические и рыночные драйверы агентной безопасности во время выполнения, подтвержденные показатели роста и практические последствия для организаций, внедряющих AI-агенты в производственной среде. Основная тезис заключается в том, что специально разработанная видимость, обнаружение и контроль во время выполнения для AI-агентов стали необходимой инфраструктурой, поскольку автономные системы переходят от экспериментов к ключевым корпоративным операциям.
HiddenLayer объявила о серии B на $100 млн 2 сентября 2026 года, возглавляемой Delta-v Capital, с участием стратегических инвесторов: Ten Eleven Ventures, Morgan Stanley, венчурного фонда Microsoft M12 и Booz Allen Ventures. Этот раунд следует за серией A на $50 млн в сентябре 2023 года, возглавляемой M12 и Moore Strategic Ventures, и предыдущим сид-раундом, в результате чего общая сумма привлеченных средств составила около $156 млн. Руководство компании заявило, что капитал будет направлен на углубление корпоративной платформы, особенно в области Agentic Runtime Security и недавно представленного решения Agent Harness Security, предназначенного для AI-кодирующих агентов. Годовой повторяющийся доход вырос более чем в десять раз за предыдущие двенадцать месяцев, причем более 90 процентов этого роста пришлось на новых клиентов. Наиболее сильные показатели отмечены в таких вертикалях, как финансовые услуги и крупные технологические компании, разрабатывающие AI-продукты, а также контракты, поддерживающие Министерство обороны и разведывательное сообщество.
Этот раунд финансирования отражает растущее признание на рынке того, что системы ИИ требуют специализированных уровней безопасности, а не просто расширений традиционных инструментов. Исследователи HiddenLayer обладают 39 выданными патентами и 65 патентами, находящимися на рассмотрении, охватывающими обнаружение атак, защиту моделей и анализ угроз. Команда внесла вклад в проекты, связанные с CISA/JCDC, MITRE, NIST, OWASP и OpenSSF. Руководство также усилило коммерческий потенциал, назначив нового главного офицера по доходам, и объявило о планах дальнейшего найма, расширения каналов сбыта и выхода на европейские и EMEA-рынки. Эти шаги позиционируют компанию для удовлетворения растущего спроса со стороны предприятий по мере того, как агентные системы становятся частью операционной инфраструктуры, а не только пилотными проектами.
Безопасность во время выполнения агентов фокусируется на мониторинге поведения ИИ-агентов при выполнении задач в производственных средах. Традиционные методы защиты моделей часто сосредоточены на целостности обучающих данных, фильтрации входных данных или тестировании до развертывания. Подходы во время выполнения, напротив, отслеживают живые взаимодействия по запросам, вызовам инструментов, доступу к данным и многошаговым последовательностям принятия решений. HiddenLayer описывает эту возможность как аналог систем обнаружения и реагирования на конечных точках, адаптированных специально для инференса ИИ и рабочих процессов агентов. Платформа воссоздает сессии агентов, чтобы показать, как развиваются решения, позволяя командам безопасности обнаруживать инъекции запросов, вредоносные последовательности инструментов, утечку данных и неавторизованные действия до их распространения.
Согласно отчету HiddenLayer о перспективах угроз ИИ на 2026 год, одна из восьми утечек ИИ связана с агентными системами, однако почти треть организаций не могут определить, сталкивались ли они с таким инцидентом. Агенты работают на машинной скорости и могут получать доступ к системам, перемещать данные или вызывать инструменты значительно быстрее, чем это позволяет человеческий цикл реагирования. Поэтому безопасность во время выполнения акцентирует внимание на реальном времени видимости, расследовании, поиске угроз и адаптивном принуждении. Политики могут красить конфиденциальную информацию, блокировать небезопасные действия или направлять агентов away от скомпрометированных входных данных, сохраняя при этом операционную непрерывность. Эта модель непрерывной верификации учитывает реальность: средства защиты на этапе проектирования сами по себе не могут гарантировать надежность, когда агенты взаимодействуют с недоверенными данными или внешними инструментами.
3 августа 2026 года HiddenLayer представила Agent Harness Security в качестве расширения своего модуля Runtime Security. Решение направлено на AI-агенты для кодирования, которые читают исходные файлы, выполняют команды оболочки, устанавливают зависимости, изменяют репозитории и генерируют запросы на вытягивание. Эти агенты вышли за рамки простых инструментов предложений; Gartner прогнозирует, что к 2028 году 90 процентов инженеров-программистов в корпоративном секторе будут использовать AI-ассистентов для кодирования, по сравнению с менее чем 14 процентами в начале 2024 года. Уровень архитектуры, среда оркестрации, соединяющая модели с контекстом, памятью, инструментами и навыками, создает новую поверхность атаки во время выполнения, где косвенная инъекция запросов, встроенная в README или вывод инструмента, может влиять на поведение.
Agent Harness Security интегрируется с родной поверхностью хуков каждого кодирующего агента, обеспечивая встроенную видимость и контроль. Команды безопасности получают информацию о запросах, вызовах инструментов, редактировании файлов, взаимодействии с репозиториями и выполнении команд. Система может обнаруживать секреты, попадающие в контекст модели, небезопасные шаблоны команд, неожиданные установки зависимостей и запутанные полезные нагрузки. Варианты принудительного воздействия включают удаление конфиденциальных данных до их попадания в модель, перенаправление агентов от отравленных ответов и блокировку действий с высоким риском. Поскольку различные платформы агентов предоставляют разный уровень контроля, решение сообщает фактическую силу принудительного воздействия, доступную для каждой среды, позволяя командам понимать, какие защиты активны, не нарушая производительность разработчиков.
Принятие клиентами значительно ускорилось в год, предшествовавший серии B. Более 50 новых клиентов платформы присоединились, охватывая брокерские услуги по ценным бумагам, банковское дело, страхование, бухгалтерский учет, государственный сектор, технологии, ИТ-услуги, фармацевтику, авиакомпании и сообщества оборонной и разведывательной сферы США. Международные добавления включали крупную фармацевтическую компанию, премиум-автомобильные бренды и поставщиков продуктов питания и напитков. Одно из заметных развертываний поддерживает ведущего поставщика передовых моделей, чьи системы обслуживают более 700 миллионов пользователей в неделю. Финансовые услуги и крупные технологические организации, создающие продукты на основе ИИ, в настоящее время представляют крупнейшие коммерческие сегменты.
Валидация со стороны правительства еще больше подчеркивает применимость платформы в средах с высокими требованиями к надежности. HiddenLayer была выбрана в качестве получателя контракта SHIELD IDIQ Агентства противоракетной обороны, поддерживающего изолированные и засекреченные среды. Компания также участвует в инициативах Министерства энергетики, направленных на безопасное применение ИИ. Эти контракты демонстрируют, что одна и та же ключевая технология — неинвазивный анализ, не требующий доступа к сырым данным для обучения или весам модели, — может успешно функционировать как в коммерческих производственных средах, так и в чувствительных контекстах национальной безопасности. Широта внедрения указывает на то, что организации, рассматривающие ИИ как основную операционную инфраструктуру, выделяют специальные бюджеты на безопасность, а не полагаются исключительно на существующие инструменты.
Платформа HiddenLayer включает возможности обеспечения безопасности цепочки поставок ИИ, которые проверяют модели и их зависимости до развертывания. Компания сообщает, что сканирует примерно 50 различных фреймворков файлов ИИ, чтобы убедиться, что модели с открытым исходным кодом и открытым весом соответствуют заявленной идентичности и целостности. Исследования выявили случаи, когда модели претендуют на одно, но содержат скрытые или замененные компоненты. Этот анализ создает «список материалов ИИ», оценивающий генеалогию модели и выявляющий вредоносные программы, уязвимости или проблемы с целостностью без необходимости доступа к проприетарным обучающим данным.
По мере того как предприятия все чаще включают сторонние и модели с открытым весом в производственные конвейеры, верификация цепочки поставок становится фундаментальным контролем. Злоумышленники могут внедрять скомпрометированные модели, которые выглядят легитимно, но содержат бэкдоры или измененное поведение. Защита во время выполнения дополняет эти проверки до развертывания, продолжая мониторить поведение после того, как модели войдут в эксплуатацию. Комбинация этих подходов устраняет как статические риски в артефакте модели, так и динамические риски, которые проявляются только при взаимодействии модели с живыми входными данными, инструментами и источниками данных. Организации, использующие агентные рабочие процессы, которые извлекают данные из нескольких источников моделей, получают выгоду от непрерывной проверки целостности на протяжении всего жизненного цикла.
HiddenLayer поддерживает специализированную исследовательскую организацию по адверсариальному ИИ, которая разработала первую всеобъемлющую таксономию адверсариального проектирования промптов и выявила десятки уязвимостей в фундаментальных моделях, инструментах и сопутствующей инфраструктуре. Портфель исследований включает 39 выданных патентов и 65 патентов, находящихся на рассмотрении, в таких областях, как обнаружение адверсариальных атак, защита моделей и анализ угроз. Члены команды участвуют в совместных инициативах с CISA/JCDC, MITRE, NIST, OWASP и OpenSSF, способствуя совершенствованию методологий красного тестирования и информированию дискуссий по управлению ИИ и безопасности.
Эта исследовательская направленность отличает платформу тем, что функциональность продуктов основана на постоянном выявлении угроз, а не на статических правилах. Результаты исследований напрямую интегрируются в логику обнаружения для атак типа инъекция промпта, манипуляция агентами и использование вредоносных инструментов. Те же исследования лежат в основе модулей симуляции атак, позволяющих организациям непрерывно тестировать свои защитные механизмы. По мере появления агентных систем с новыми многоэтапными цепочками атак, возможность обновления обнаружения на основе новых исследований становится практическим преимуществом для команд безопасности, отвечающих за производственные среды ИИ.
Gartner оценивает, что организации потратят 2,83 млрд долларов в 2026 году на продукты, предназначенные для защиты инструментов ИИ, что представляет собой рост на 83 процента по сравнению с 2025 годом. Компания прогнозирует, что рынок достигнет почти 4,78 млрд долларов в 2027 году. Безопасность приложений ИИ и контроль использования ИИ относятся к крупнейшим сегментам, а также прогнозируется сильный рост для платформ и шлюзов управления. Эти цифры отражают признание того, что традиционные средства безопасности оставляют пробелы, когда системы генерируют выходные данные, вызывают инструменты или действуют автономно.
Более широкий контекст включает рост общих расходов на информационную безопасность и специфическое появление рисков, связанных с агентами. Аналитики отмечают, что к 2029 году более половины успешных кибератак на ИИ-агенты будут использовать уязвимости в контроле доступа и инъекции запросов. Защита во время выполнения стала ведущей категорией в области безопасности ИИ-агентов, поскольку она ориентирована на защиту в реальном времени, а не только на предварительное тестирование или статические политики. Предприятия, масштабирующие рабочие нагрузки агентов, сталкиваются как с повышением производительности за счет автономных систем, так и с необходимостью специализированных слоев наблюдения и принудительного исполнения.
Основные возможности выполнения направлены на три взаимосвязанных риска: внедрение запросов и косвенные атаки, манипулирующие поведением агента через недоверенный контент; раскрытие конфиденциальных данных при обработке агентами исходного кода, учетных данных или проприетарной информации; и небезопасные действия агента, вызванные скомпрометированным рассуждением или вредоносными ответами инструментов. Обнаружение осуществляется на основе полного контекста сессии, а не отдельных запросов, что позволяет выявлять многоэтапные цепочки атак. Принудительное применение может блокировать, редактировать или изменять контент в соответствии с политикой, интегрируясь с существующими рабочими процессами SIEM и SOAR.
Для агентов, занимающихся кодированием, интеграция на уровне оболочки отслеживает чтение файлов, выполнение команд, установку зависимостей и взаимодействие с репозиториями. Этот уровень наблюдаемости позволяет командам безопасности исследовать не только то, что сделал агент, но и как он пришел к этому решению. В средах, где агенты работают с повышенными привилегиями на машинах разработчиков или системах непрерывной интеграции, возможность вмешаться до завершения небезопасных действий снижает потенциальный радиус поражения. Организации отмечают, что сохранение производительности разработчиков остается важнейшим требованием; техники формирования контента, позволяющие агентам продолжать работу безопасно после удаления чувствительных данных, поддерживают это требование.
Средства от серии B направлены в первую очередь на углубление возможностей Agentic Runtime Security и Agent Harness, расширение инженерных и исследовательских ресурсов и ускорение продаж и дистрибуции. Руководство обозначило приоритетом вертикальное масштабирование в сочетании с внедрением искусственного интеллекта, готовясь впоследствии к горизонтальному расширению в смежные области кибербезопасности. Международный рост начнется с Европы и более широкого региона EMEA при поддержке дополнительного найма и развития каналов сбыта.
Капитал также подтверждает способность компании поддерживать платформу, созданную специально для этих целей, а не полагаться на универсальные средства безопасности, адаптированные после факта. Инвесторы отметили, что традиционные решения безопасности были разработаны для кода и инфраструктуры, а не для моделей, которые могут быть отравлены, захвачены или манипулированы через собственные входные данные. Сочетание глубины исследований, неинвазивной архитектуры и фокуса на времени выполнения позиционирует платформу для дальнейшего внедрения по мере того, как агентные системы все глубже проникают в регулируемые и высокодоходные среды.
Организации, внедряющие AI-кодирующие агенты или автономные системы рабочих процессов, сталкиваются с проблемой отсутствия видимости: многие не имеют реального времени инвентаризации активных агентов и не могут легко восстановить многошаговые сессии при возникновении аномалий. Внедрение безопасности во время выполнения требует точек интеграции, которые отслеживают активность агентов, не вызывая неприемлемой задержки или нарушения существующих конвейеров разработки. Решения, использующие нативные хуки агентов и отчитывающиеся о силе применения на каждой платформе, помогают командам безопасности оценить остаточный риск.
Эффективные программы объединяют сканирование цепочки поставок до развертывания, непрерывное моделирование атак и мониторинг в реальном времени. Политики должны учитывать как прямые инъекции запросов, так и косвенные атаки, передаваемые через результаты инструментов или извлеченный контент. Интеграция с существующими инструментами безопасности позволяет передавать обнаружения в уже установленные процессы расследования и реагирования. По мере того как агенты получают привилегии для изменения кода, доступа к секретам или взаимодействия с производственными системами, стоимость задержки обнаружения возрастает, делая непрерывные контрольные меры в реальном времени практической необходимостью, а не дополнительной функцией.
Рынок ИИ-безопасности привлек значительный капитал, причем несколько поставщиков привлекли крупные инвестиции для решения пересекающихся или смежных проблем. Крупные компании кибербезопасности осуществляли приобретения для добавления возможностей, специфичных для ИИ. HiddenLayer выделяется благодаря фокусу на неинвазивном анализе, не требующем доступа к весам модели или обучающим данным, акценту на агентных средах выполнения и средах для агентов кодирования, а также устоявшемуся присутствию как в коммерческих, так и в засекреченных средах. Платформа объединяет обнаружение, безопасность цепочки поставок, симуляцию атак и защиту во время выполнения в единой архитектуре.
По мере зрелости категории предприятия оценивают решения на основе охвата многоэтапных рабочих процессов агентов, простоты интеграции с существующими фреймворками агентов, качества восстановления сессий для расследования и возможности обеспечения соблюдения политик без чрезмерного количества ложных срабатываний или трудностей для разработчиков. Обновления обнаружения, основанные на исследованиях, и вклад в отраслевые стандарты предоставляют дополнительные признаки долгосрочной жизнеспособности. Организации, выбирающие платформы, все чаще отдают предпочтение тем, которые рассматривают поведение во время выполнения как первоклассную поверхность управления, а не как второстепенную меру в защитных решениях, ориентированных на модели.
Агентные системы переходят от экспериментальных инструментов к компонентам ключевых бизнес-процессов. Gartner и другие аналитики прогнозируют дальнейший быстрый рост как в развертывании ИИ-агентов, так и в соответствующих расходах на безопасность. Безопасность во время выполнения останется приоритетом, поскольку агенты создают динамические, зависящие от контекста риски, которые статические меры не могут полностью устранить. Возможности, обеспечивающие видимость Across инструментов, данных и взаимодействий между несколькими агентами, вероятно, расширятся по мере увеличения автономии, предоставляемой этим системам организациями.
Недавнее финансирование и расширение продуктов HiddenLayer позиционируют компанию для поддержки этой траектории. Сочетание задокументированного роста ARR, разнообразия клиентов в регулируемых отраслях, государственных контрактов и значительного портфеля патентов указывает на устойчивый спрос на специализированную безопасность ИИ. Предприятия, которые рассматривают защиту во время выполнения как критически важную инфраструктуру, а не как дополнительный слой, будут лучше подготовлены для масштабирования агентных рабочих процессов при управлении расширенной поверхностью атак, создаваемой этими рабочими процессами. Постоянная верификация во время выполнения остается практической основой для надежных операций ИИ.
Какие конкретные возможности предоставляет Agentic Runtime Security от HiddenLayer для продакшн-агентов?
Agentic Runtime Security обеспечивает возможность в реальном времени отслеживать, как ИИ-агенты взаимодействуют с инструментами, данными и другими системами во время выполнения. Он воссоздает полный контекст сессии, позволяя командам безопасности понимать последовательности принятия решений, выявлять инъекции промптов и вредоносное использование инструментов, а также применять меры принудительного воздействия, такие как блокировка, редактирование или перенаправление контента. Модуль интегрируется с существующими рабочими процессами безопасности и поддерживает расследования и поиск угроз в рамках многоэтапных автономных процессов.
Как безопасность Agent Harness защищает AI-агенты для программирования, не замедляя разработчиков?
Agent Harness Security напрямую интегрируется с родными интерфейсами управления поддерживаемых кодирующих агентов. Он отслеживает запросы, доступ к файлам, команды оболочки, установку зависимостей и изменения в репозиториях в реальном времени. Конфиденциальные данные могут быть удалены до достижения модели, а агенты могут быть направлены в сторону от заражённых входных данных. Принудительное соблюдение настроено в соответствии с возможностями каждой платформы агентов, что позволяет продолжать продуктивную работу, ограничивая при этом действия с высоким риском.
Какие отрасли наиболее широко внедрили платформу HiddenLayer?
Финансовые услуги и крупные технологические компании, создающие продукты на основе ИИ, в настоящее время формируют крупнейшие коммерческие сегменты. Дополнительное активное внедрение наблюдается в страховании, фармацевтике, авиаперевозках, государственном секторе и сообществах оборонной и разведывательной сферы США. Компания также поддерживает поставщика передовых моделей, обслуживающего более 700 миллионов пользователей в неделю, и имеет международных клиентов в автомобильной и пищевой промышленности.
Что позволяет HiddenLayer достигнуть следующим благодаря финансированию серии B на 100 миллионов долларов?
Капитал поддерживает более глубокую разработку функций Agentic Runtime Security и Agent Harness, расширение инженерных и исследовательских команд, ускорение продаж и дистрибуции, а также географический рост, начиная с Европы и EMEA. Руководство также заявило о продолжении инвестиций в исследовательскую организацию, лежащую в основе обновлений обнаружения и вклада в отраслевые стандарты.
Как HiddenLayer анализирует модели, не имея доступа к обучающим данным или весам?
Платформа использует неинвазивные методы, которые анализируют артефакты модели, структуры тензоров, файловые фреймворки и поведение во время выполнения. Этот подход позволяет сканировать около 50 форматов AI-файлов на предмет проблем с целостностью, вредоносного ПО и несоответствий между заявленным и фактическим содержанием модели. Та же философия распространяется на мониторинг во время выполнения, который отслеживает входные и выходные данные, а также действия агентов, не требуя доступа к внутренней части модели.
Какие прогнозы роста рынка поддерживают инвестиции в безопасность выполнения ИИ?
Gartner прогнозирует, что расходы на продукты для защиты ИИ достигнут 2,83 млрд долларов в 2026 году, что на 83 процента больше, чем в предыдущем году, и почти 4,78 млрд долларов в 2027 году. Аналитики ожидают, что слабости в контроле доступа и инъекции запросов будут фигурировать в большинстве успешных атак на ИИ-агенты к 2029 году. Эти прогнозы отражают расширяющуюся поверхность атак, создаваемую автономными системами в производственных средах.
Если вас беспокоят частые колебания на рынке, и вы ищете более стабильный способ получать пассивный доход, KuCoin — это идеальное место:
Simple Earn: Делайте депозит и вывод токенов в любое время, получая стабильную доходность.
KuCoin Earn: Получайте стабильную прибыль с помощью профессионального управления активами.
Холд для заработка: Получайте вознаграждения за хранение активов в Финансовом, Торговом, Маржинальном, Фьючерсном, Майнинговом и Едином аккаунтах.
Стейкинг: Раскройте потенциал дохода от ончейн-активов.
Расширенные инвестиции: Расширенные инвестиции предлагают различные структурированные продукты, чтобы помочь вашим деньгам расти на любом рынке.
Shark Fin: Защита основной суммы и гарантированная прибыль
Бивалютные инвестиции: Покупайте дешевле и продавайте дороже с прозрачным расчетом доходности.
Snowball: Высокая доходность с защитой цены.
Покупка со скидкой: Покупайте криптовалюту по сниженным ценам.
KCS Loyalty: Повысьте уровень, чтобы получить эксклюзивные бонусы, заблокировав не менее 1 KCS.
KuCoin Wealth: Откройте для себя будущую стоимость и начните свой путь умных инвестиций.
Преимущества KCS: Держите и стейкайте KCS, чтобы получить доступ к преимуществам на платформе.
KCS Staking 2.0: Участвуйте в управлении KCS в блокчейне для получения дохода.
Отказ от ответственности: Этот материал предоставлен исключительно в информационных целях и не является инвестиционной рекомендацией. Инвестиции в криптовалюты сопряжены с рисками. Проведите собственное исследование (DYOR).
Отказ от ответственности: Эта страница была переведена для вашего удобства с использованием технологии искусственного интеллекта. Для получения наиболее точной информации обратитесь к оригинальной английской версии.