Що таке HiddenLayer? Фінансування на $100 млн і зростання безпеки середовища виконання AI-агентів
Підприємства швидко впроваджують автономні AI-агенти, які пишуть код, викликають інструменти, отримують доступ до даних та виконують багатокрокові робочі процеси з мінімальним людським контролем. Ці системи розширюють поверхню атаки далеко за межі традиційних моделей, створюючи терміновий попит на спеціалізовані захисти в час виконання, які моніторять поведінку в реальному часі. HiddenLayer, компанія з області безпеки AI з Остіна, заснована у 2022 році, позиціонувала себе в центрі цього зсуву, забезпечуючи безпеку агентних, генеративних та прогнозних AI-застосунків на всьому життєвому циклі. 2 вересня 2026 року компанія оголосила про серію B інвестицій на $100 мільйонів, яку очолив Delta-v Capital, з участь Ten Eleven Ventures, Morgan Stanley, M12 від Microsoft та Booz Allen Ventures, що збільшило загальну суму залучених коштів до приблизно $156 мільйонів.
Фінансування надійшло, оскільки щорічний повторюваний дохід збільшився більш ніж у 10 разів порівняно з попереднім роком і досяг десятків мільйонів доларів, що було спричинено більш ніж 50 новими клієнтами платформи з секторів фінансових послуг, технологій, фармацевтики, авіакомпаній, уряду, а також американських оборонних та розвідувальних спільнот. Один із клієнтів — провідний постачальник передових моделей, який підтримує більше 700 мільйонів тижневих користувачів. У цій статті розглядається еволюція платформи HiddenLayer, технічні та ринкові чинники, що сприяють агентному безпековому середовищу виконання, підтверджені метрики зростання та практичні наслідки для організацій, що впроваджують AI-агенти у виробництво. Центральна теза полягає в тому, що спеціалізоване виявлення, виявлення та виконання безпеки для AI-агентів у час виконання перетворилося на необхідну інфраструктуру, оскільки автономні системи переходять від експериментів до основних підприємницьких операцій.
HiddenLayer оголосила про серію B на $100 мільйонів 2 вересня 2026 року, при цьому Delta-v Capital очолила раунд, а стратегічну участь взяли Ten Eleven Ventures, Morgan Stanley, венчурний фонд Microsoft M12 та Booz Allen Ventures. Цей раунд слідує за серією A на $50 мільйонів у вересні 2023 року, яку спільно очолили M12 та Moore Strategic Ventures, а також попереднім сід-раундом, що в сукупності дає загальний обсяг фінансування близько $156 мільйонів. Керівництво компанії заявило, що ці кошти будуть використані для поглиблення підприємницької платформи, зокрема Agentic Runtime Security та недавно представлених рішень Agent Harness Security, призначених для AI-агентів з кодування. Щорічний повторюваний дохід збільшився більше ніж у десять разів за попередні дванадцять місяців, причому понад 90 відсотків цього зростання припадає на нових клієнтів. Найбільшої популярності досягли вертикали, такі як фінансові послуги та великі технологічні компанії, що розробляють AI-продукти, а також контракти, що підтримують Міністерство оборони та інтелектуальну спільноту.
Цей підйом відображає загальне розуміння ринком того, що системи ШІ вимагають окремих шарів безпеки, а не розширень традиційних інструментів. Дослідники HiddenLayer мають 39 виданих патентів і 65 патентів, що очікують затвердження, які охоплюють виявлення ворожих атак, захист моделей та аналіз загроз. Команда внесла внесок у проекти з CISA/JCDC, MITRE, NIST, OWASP та OpenSSF. Керівництво також посилило комерційний потенціал, призначивши нового головного офіцера з доходів, і оголосило про плани щодо подальшого найму, розширення каналів та входу на ринки Європи та EMEA. Ці кроки позиціонують компанію для задоволення зростаючого попиту з боку підприємств, оскільки агентні системи стають оперативною інфраструктурою, а не пілотними проектами.
Безпека виконання агентів зосереджена на моніторингу поведінки AI-агентів під час виконання завдань у виробничих середовищах. Традиційні заходи захисту моделей часто зосереджуються на цілісності навчальних даних, фільтрації вхідних даних або тестуванні до розгортання. Підходи, що працюють у часі виконання, спостерігають за живими взаємодіями через запити, виклики інструментів, доступ до даних та багатокрокові послідовності прийняття рішень. HiddenLayer описує цю здатність як аналог систем виявлення та реагування на кінцевих точках, адаптованих спеціально для висновування AI та робочих процесів агентів. Платформа відновлює сесії агентів, щоб показати, як розгортаються рішення, дозволяючи командам безпеки виявляти ін’єкції запитів, шкідливі послідовності інструментів, витік даних та неавторизовані дії до того, як вони поширяться.
Згідно з звітом HiddenLayer про перспективи загроз ШІ на 2026 рік, одна з восьми порушень ШІ пов’язана з агентними системами, проте майже третина організацій не можуть визначити, чи пережили вони такий інцидент. Агенти працюють зі швидкістю машини і можуть отримувати доступ до систем, переміщувати дані або викликати інструменти набагато швидше, ніж дозволяють людські цикли відповіді. Тому безпека в час виконання зосереджена на реальному часі візуалізації, розслідування, пошуку загроз та адаптивному виконанні. Політики можуть приховувати конфіденційну інформацію, блокувати небезпечні дії або спрямовувати агентів від скомпрометованих вхідних даних, зберігаючи при цьому функціональність. Ця модель безперервної перевірки враховує реальність: заходи безпеки на етапі проектування самі по собі не можуть гарантувати надійність, коли агенти взаємодіють з недовіреним вмістом або зовнішніми інструментами.
3 серпня 2026 року HiddenLayer представила Agent Harness Security як розширення свого модуля Runtime Security. Рішення спрямоване на AI-агенти кодування, які читають вихідні файли, виконують команди оболонки, встановлюють залежності, змінюють репозиторії та генерують pull-запити. Ці агенти еволюціонували далі за прості інструменти пропозицій; Gartner прогнозує, що до 2028 року 90 відсотків інженерів з програмного забезпечення підприємств будуть використовувати AI-асистентів для кодування, що значно перевищує менше ніж 14 відсотків на початку 2024 року. Рівень harness — середовище оркестрації, що з’єднує моделі з контекстом, пам’яттю, інструментами та навичками — створює нову поверхню атаки під час виконання, де непряма ін’єкція запиту, вбудована в README або вивід інструменту, може впливати на поведінку.
Agent Harness Security інтегрується з нативною поверхнею хуків кожного кодувального агента, надаючи вбудовану видимість та контроль. Команди безпеки отримують інсайти щодо запитів, викликів інструментів, редагування файлів, взаємодії з репозиторіями та виконання команд. Система може виявляти секрети, що потрапляють у контекст моделі, небезпечні шаблони команд, неочікувані встановлення залежностей та зашифровані завантаження. Опції виконання включають видалення конфіденційних даних до їх надходження до моделі, перенаправлення агентів від отруєних відповідей та блокування дій з високим ризиком. Оскільки різні платформи агентів надають різний рівень контролю, рішення повідомляє про реальну силу виконання, доступну для кожного середовища, дозволяючи командам зрозуміти, які захисти активні, не порушуючи продуктивності розробників.
Прийняття клієнтами значно прискорилося за рік, що передував серії B. Більше 50 нових клієнтів платформи приєдналися, охоплюючи брокерські послуги з цінних паперів, банківську справу, страхування, бухгалтерію, урядові установи, технології, ІТ-послуги, фармацевтику, авіакомпанії та спільноти оборони та розвідки США. Міжнародні додавання включали велику фармацевтичну компанію, преміум-автомобільні бренди та постачальників харчових та напоїв. Одна з видатних реалізацій підтримує провідного постачальника передових моделей, системи якого обслуговують більше 700 мільйонів тижневих користувачів. Фінансові послуги та великі технологічні організації, що розробляють продукти на основі ШІ, наразі є найбільшими комерційними секторами.
Підтвердження державними органами ще більше підкреслює застосовність платформи в середовищах з високим рівнем вимог. HiddenLayer була обрана отримувачем контракту SHIELD IDIQ Агентства із захисту від ракет, що підтримує повністю ізольовані та класифіковані середовища. Компанія також бере участь у ініціативах Міністерства енергетики, спрямованих на безпечні застосунки ШІ. Ці контракти демонструють, що та сама основна технологія — неінвазивний аналіз, який не вимагає доступу до сирої навчальної вибірки чи ваг моделей — може працювати як у комерційних виробничих середовищах, так і в чутливих контекстах національної безпеки. Широке поширення свідчить про те, що організації, які вважають ШІ основною оперативною інфраструктурою, виділяють окремі бюджети на безпеку, а не полагоджуються лише на наявні інструменти.
Платформа HiddenLayer включає можливості безпеки ланцюжка постачання ШІ, які перевіряють моделі та їх залежності до розгортання. Компанія повідомляє, що сканує приблизно 50 різних фреймворків AI-файлів, щоб переконатися, що моделі з відкритим кодом та відкритою вагою відповідають своїй заявленій ідентичності та цілісності. Дослідження виявили випадки, коли моделі стверджують, що є одним, але містять приховані або замінені компоненти. Цей аналіз створює AI Bill of Materials, який оцінює генеалогію моделі та виявляє шкідливе ПЗ, вразливості або проблеми з цілісністю, не вимагаючи доступу до власних даних для навчання.
Зі зростанням використання підприємствами моделей сторонніх розробників та з відкритими вагами у виробничих ланцюжках, перевірка ланцюжка постачання стає фундаментальним контролем. Зловмисники можуть ввести скомпрометовані моделі, які виглядають легітимно, але містять бекдори або змінену поведінку. Захист у час виконання доповнює ці перевірки до розгортання, продовжуючи моніторинг поведінки після того, як моделі увійдуть у службу. Комбінація цих підходів вирішує як статичні ризики, пов’язані з артефактом моделі, так і динамічні ризики, які виникають лише тоді, коли модель взаємодіє з живими вхідними даними, інструментами та джерелами даних. Організації, що впроваджують агентні робочі процеси, які отримують дані з кількох джерел моделей, користуються постійною перевіркою цілісності протягом усього життєвого циклу.
HiddenLayer підтримує спеціалізовану дослідницьку організацію з адверсарійного штучного інтелекту, яка розробила першу всесторонню таксономію адверсарійного інжинірингу запитів та виявила десятки вразливостей у фундаментальних моделях, інструментах та супутній інфраструктурі. Дослідницький портфель включає 39 виданих патентів та 65 патентів, що очікують, у таких галузях, як адверсарійне виявлення, захист моделей та аналіз загроз. Члени команди беруть участь у спільних зусиллях з CISA/JCDC, MITRE, NIST, OWASP та OpenSSF, допомагаючи вдосконалювати методики червоного тестування та формувати дискусії щодо управління та безпеки ШІ.
Ця дослідницька орієнтація відрізняє платформу, базуючи можливості продукту на постійному виявленні загроз, а не на статичних правилах. Результати безпосередньо використовуються для логіки виявлення ін’єкцій запитів, маніпулювання агентами та зловживання інструментами. Та сама дослідницька робота лежить в основі модулів симуляції атак, які дозволяють організаціям постійно тестувати захист. Оскільки агентні системи вводять нові багатоетапні ланцюги атак, здатність оновлювати виявлення на основі нових досліджень стає практичною перевагою для команд безпеки, відповідальних за виробничі середовища ШІ.
Gartner оцінює, що організації витратять $2,83 млрд у 2026 році на продукти, призначені для захисту інструментів ШІ, що становить зростання на 83 відсотки порівняно з 2025 роком. Фірма прогнозує, що ринок досягне майже $4,78 млрд у 2027 році. Безпека застосунків ШІ та контроль використання ШІ входять до числа найбільших сегментів, а також передбачається сильний ріст для платформ та шлюзів управління. Ці цифри відображають усвідомлення того, що традиційні засоби безпеки залишають прогалини, коли системи генерують вихідні дані, викликають інструменти або діють автономно.
Більш широкий контекст включає зростання загальних витрат на інформаційну безпеку та специфічне виникнення ризиків, пов’язаних з агентами. Аналітики зазначають, що більше ніж половина успішних кібератак на AI-агентів до 2029 року буде використовувати слабкості в контролі доступу та ін’єкції запитів. Захист у час виконання став провідною категорією у безпеці AI-агентів, оскільки він враховує реальне виконання, а не лише тестування до розгортання або статичні політики. Підприємства, які масштабують завдання з агентами, стикаються як із приростом продуктивності завдяки автономним системам, так і з відповідною потребою у спеціалізованих рівнях видимості та виконання.
Основні можливості виконання зосереджені на трьох взаємопов’язаних ризиках: введення запитів та непрямі атаки, які маніпулюють поведінкою агента за допомогою недовірених даних; витік конфіденційних даних, коли агенти обробляють вихідний код, облікові дані або власну інформацію; та небезпечні дії агента, що виникають через скомпрометоване міркування або зловмисні відповіді інструментів. Виявлення працює в межах повного контексту сесії, а не окремих запитів, що дозволяє виявляти багатоетапні атаки. Застосування може блокувати, видаляти або формувати вміст згідно з політикою, інтегруючись із наявними SIEM та SOAR-процесами.
Для кодових агентів інтеграція на рівні оболонки спостерігає за читанням файлів, виконанням команд, встановленням залежностей та взаємодією з репозиторіями. Цей рівень спостережуваності дозволяє командам безпеки досліджувати не лише те, що зробив агент, а й те, як він прийшов до цього рішення. У середовищах, де агенти працюють з підвищеними привілеями на машинах розробників або системах безперервної інтеграції, здатність втрутитися до завершення небезпечних дій зменшує потенційний радіус ушкоджень. Організації повідомляють, що збереження продуктивності розробників залишається важливим; техніки формування контенту, які дозволяють агентам продовжувати безпечну роботу після вилучення, підтримують цю вимогу.
Доходи від серії B виділяються переважно на поглиблення безпеки агентного середовища виконання та можливостей агентного каркасу, розширення інженерного та дослідницького потенціалу та прискорення продажів і дистрибуції. Лідерство зазначило зосередження на вертикальному масштабуванні разом із впровадженням штучного інтелекту, підготовляючи ґрунт для майбутнього горизонтального розширення у суміжні області кібербезпеки. Міжнародний рост починається з Європи та ширшого регіону EMEA, підтримуваний додатковим наймом та розвитком каналів продажу.
Капітал також підсилює здатність компанії підтримувати платформу, створену спеціально для цілей, а не полагоджувати загальні засоби безпеки після того, як проблема виникла. Інвестори зазначили, що традиційні рішення для безпеки були розроблені для коду та інфраструктури, а не для моделей, які можна отруїти, захопити або маніпулювати через їхні власні вхідні дані. Комбінація глибини досліджень, неінвазивної архітектури та орієнтації на час виконання позиціонує платформу для подальшого впровадження, оскільки агентні системи все глибше проникають у регульовані та високодоходні середовища.
Організації, які впроваджують AI-кодуючі агенти або автономні системи робочих процесів, стикаються з пробілом у видимості: багато з них не мають реального часу інвентаризації активних агентів і не можуть легко відновити багатокрокові сесії при виникненні аномалій. Впровадження безпеки в час виконання вимагає точок інтеграції, які спостерігають за діяльністю агентів, не вводячи неприпустимої затримки чи порушуючи існуючі конвеєри розробки. Рішення, які використовують нативні хуки агентів і звітують про силу виконання на кожній платформі, допомагають командам безпеки зрозуміти залишковий ризик.
Ефективні програми поєднують сканування ланцюжка постачання перед розгортанням, безперервне моделювання атак та моніторинг у часі виконання. Політики повинні враховувати як прямі ін’єкції запитів, так і непрямі атаки, що надходять через вивід інструментів або отриманий контент. Інтеграція з існуючими інструментами безпеки дозволяє передавати виявлення до встановлених процесів розслідування та реагування. Коли агенти отримують привілеї для зміни коду, доступу до секретів або взаємодії з продуктивними системами, вартість запізненого виявлення зростає, що робить безперервний моніторинг у часі виконання практичною необхідністю, а не додатковою функцією.
Ринок штучного інтелекту для безпеки привернув значні капітали, з кількома виробниками, які зібрали значні інвестиції для вирішення перекриваючих або суміжних проблем. Великі компанії з кібербезпеки здійснювали поглинання для додавання можливостей, специфічних для ШІ. HiddenLayer відрізняється фокусом на неінвазивному аналізі, який не вимагає ваг моделей або навчальних даних, акцентом на агентних середовищах виконання та інструментах для агентів кодування, а також встановленою присутністю як у комерційних, так і у класифікованих середовищах. Платформа об’єднує виявлення, безпеку ланцюга поставок, симуляцію атак та захист у час виконання в одній архітектурі.
Зі зрілістю категорії підприємства оцінюють рішення на основі покриття багатокрокових робочих процесів агентів, простоти інтеграції з існуючими фреймворками агентів, якості відновлення сесій для розслідувань та здатності забезпечувати політики без надмірної кількості ложних спрацьовувань або труднощів для розробників. Оновлення виявлення, підтверджені дослідженнями, та внесок у галузеві стандарти надають додаткові сигнали довгострокової життєздатності. Організації, що вибирають платформи, все частіше надають перевагу тим, які розглядають поведінку в час виконання як первинну поверхню керування, а не як післядумку для моделей-орієнтованих захистів.
Агентні системи переходять від експериментальних інструментів до компонентів основних бізнес-процесів. Gartner та інші аналітики прогнозують продовження швидкого зростання як у розгортанні штучних інтелектуальних агентів, так і у витратах на безпеку. Безпека в час виконання залишиться пріоритетом, оскільки агенти створюють динамічні, залежні від контексту ризики, які статичні засоби не можуть повністю вирішити. Можливості, що забезпечують видимість у всіх інструментах, даних та взаємодіях між кількома агентами, ймовірно, розширюватимуться, оскільки організації надають цим системам більше автономії.
Останнє фінансування та розширення продуктів HiddenLayer позиціонують компанію для підтримки цієї траєкторії. Поєднання задокументованого зростання ARR, різноманітності клієнтів у регульованих галузях, урядових контрактів та значного портфеля патентів свідчить про стійкий попит на спеціалізовану безпеку ШІ. Підприємства, які вважають захист у час виконання обов’язковою інфраструктурою, а не додатковим шаром, будуть краще підготовлені до масштабування агентних робочих процесів при управлінні розширеною поверхнею атак, яку ці робочі процеси створюють. Безперервна верифікація у час виконання залишається практичною основою для надійних операцій з ШІ.
Які саме можливості надає Agentic Runtime Security від HiddenLayer для агентів у виробничому середовищі?
Agentic Runtime Security забезпечує реальний час відстеження взаємодії AI-агентів з інструментами, даними та іншими системами під час виконання. Він відновлює повний контекст сесії, щоб команди безпеки могли розуміти послідовності прийняття рішень, виявляти ін’єкції запитів та зловживання інструментами, а також застосовувати заходи виконання, такі як блокування, видалення або керування вмістом. Модуль інтегрується з існуючими робочими процесами безпеки та підтримує розслідування та пошук загроз у багатоетапних автономних процесах.
Як безпека Agent Harness захищає AI-агенти для кодування, не уповільнюючи розробників?
Agent Harness Security безпосередньо інтегрується з нативними інтерфейсами керування підтримуваних кодових агентів. Він спостерігає за запитами, доступом до файлів, командами оболонки, встановленням залежностей та змінами у репозиторіях у реальному часі. Чутливі дані можуть бути приховані до того, як вони досягнуть моделі, а агенти можуть бути спрямовані від отруєних вхідних даних. Застосування налаштовується залежно від можливостей кожної платформи агента, що дозволяє продовжувати продуктивну роботу, тоді як дії з високим ризиком обмежуються.
Які галузі найбільш активно використовують платформу HiddenLayer?
Фінансові послуги та великі технологічні компанії, що розробляють продукти на основі ШІ, наразі утворюють найбільші комерційні сегменти. Додатково сильне впровадження спостерігається в страховій галузі, фармацевтиці, авіакомпаніях, урядових структурах та серед американських оборонних та розвідувальних органів. Компанія також підтримує провайдера передових моделей, який обслуговує понад 700 мільйонів тижневих користувачів, і має міжнародних клієнтів у секторах автомобілебудування та харчової та напоєвої промисловості.
Що дозволяє фінансування серії B на суму 100 мільйонів доларів США HiddenLayer робити далі?
Капітал підтримує глибше розвиток функцій Agentic Runtime Security та Agent Harness, розширення інженерних та дослідницьких команд, прискорення продажів та дистрибуції, а також географічний рост, який починається з Європи та EMEA. Лідерство також зазначило продовження інвестицій у дослідницьку організацію, яка лежить в основі оновлень виявлення та внесків у галузеві стандарти.
Як HiddenLayer аналізує моделі, не отримуючи доступу до навчальних даних чи ваг?
Платформа використовує неінвазивні методи, які аналізують артефакти моделей, тензорні структури, файлові фреймворки та поведінку в час виконання. Цей підхід дозволяє сканувати приблизно 50 форматів AI-файлів на наявність проблем з цілісністю, шкідливого ПЗ та невідповідностей між заявленою та реальною змістом моделі. Та ж філософія поширюється на моніторинг у час виконання, який спостерігає за вхідними даними, вихідними даними та діями агента, не вимагаючи доступу до внутрішньої частини моделі.
Які проекції росту ринку підтримують інвестування в безпеку виконання ШІ?
Gartner прогнозує, що витрати на продукти для захисту ШІ досягнуть $2,83 млрд у 2026 році, що на 83 відсотки більше, ніж у попередньому році, і майже $4,78 млрд у 2027 році. Аналітики очікують, що слабкості в контролі доступу та ін'єкції запитів стануть частиною більшості успішних атак на ШІ-агенти до 2029 року. Ці проекції відображають розширення поверхні атаки, створеної автономними системами в продуктивних середовищах.
Якщо вас турбують часті підйоми й спади на ринку, і ви шукаєте більш стабільний спосіб отримувати пасивний дохід, KuCoin — це саме місце для вас:
Simple Earn: Депозит і виведення токенів будь-коли, отримуйте стабільний дохід.
KuCoin Earn: Отримуйте стабільний дохід із професійним управлінням активами.
Утримуйте та заробляйте: Заробляйте нагороди, зберігаючи активи в Фінансових, Торгових, Маржових, Ф'ючерсних, Майнінгових та Єдиних акаунтах.
Стейкінг: Розблокуйте потенціал дохідності он-чейн активів.
Розширені інвестиції: Розширені інвестиції пропонують різноманітні структуровані продукти, щоб допомогти вашим грошам зростати на будь-якому ринку.
Shark Fin: Захист основної суми та гарантовані прибутки
Бівалютне інвестування: Купуйте дешево й продавайте дорожче з прозорим розрахунком прибутку.
Snowball: Високий дохід із захистом ціни.
Купівля зі знижкою: Купуйте криптовалюту за зниженими цінами.
KCS Loyalty: Підвищте рівень, щоб отримати ексклюзивні переваги за стейкінг ≥ 1 KCS.
KuCoin Wealth: Відкрийте для себе майбутню вартість і розпочніть свій розумний інвестиційний шлях.
Переваги KCS: Утримуйте та стейкайте KCS, щоб отримати переваги на всій платформі.
KCS Staking 2.0: Участь у на-ланцюговому управлінні KCS для отримання дохідності.
Відмова від відповідальності: Цей матеріал має лише інформаційний характер і не є інвестиційною порадою. Інвестування в криптовалюту супроводжується ризиком. Будь ласка, проводьте власне дослідження (DYOR).
Відмова від відповідальності: Для вашої зручності цю сторінку було перекладено за допомогою технології ШІ. Для отримання найточнішої інформації дивіться оригінальну англійську версію.