LLM/AI Firewall и Agent Runtime Security: как защитить корпоративных ИИ-агентов в 2026 году

Вот важная новость с фронта ИИ: INFERA 4 минуты назад LLM/AI Firewall и Agent Runtime Security: как защитить корпоративных ИИ-агентов в 2026 году Средний 5 мин 4 Блог компании INFERA Security Информационная безопасность * Искусственный интеллект Обзор В 2025–2026 годах компании массово переходят от простых чат-ботов к автономным ИИ-агентам. При этом агенты не просто отвечают, а выполняют реальные действия: работают с почтой, базами данных, API, кодом и даже запускают цепочки задач в мультиагентных системах. Вместе с возможностями пришли новые риски.

Классические средства защиты – WAF, DLP и даже первые поколения LLM Firewall оказались недостаточными. Появилось новое направление – Agent Runtime Security. В этой статье разберём, почему так произошло, как эволюционировала защита ИИ систем и как с задачами справляется INFERA AI.

Технические детали

Firewall, в котором уже реализованы ключевые элементы этой парадигмы. Проблематика использования ИИ в корпоративной средеПереход к агентам кардинально меняет поверхность атаки. Если раньше угрозы ограничивались генерацией вредоносного текста или утечкой через промпт, то теперь агент может выполнить tool call с реальными последствиями (отправить деньги, изменить данные в CRM, запустить код на сервере), получить отравленные данные через RAG или ответы инструментов (indirect prompt injection), отклониться от изначальной цели пользователя, «заразить» соседние агенты или создать каскадные отказы.

Согласно данным OWASP Top 10 for Agentic Applications за 2026 год, среди ключевых угроз для ИИ-агентов выделяются злоупотребление инструментами и компрометация привилегий, отравление памяти агента и отравление данных в RAG-системах, подмена идентичности агентов и отравление их межагентных коммуникаций, появление агентов-изгоев вместе с каскадными отказами в системе, а также нарушение исходного намерения пользователя и манипуляция целями агента. Простая фильтрация промптов больше не даёт достаточного уровня доверия, т. важно контролировать работу как на уровне «вход–выход модели», так и когда агент принимает решение о вызове какого-либо инструмента.

Появился новый слой защиты в концепции Agent Runtime Security. Некоторые компании делают отдельные продукты, другие развивают функционал LLM/AI Firewall, добавляя runtime-слой, который контролирует агента не только на уровне текста, но и на уровне действий, идентичности и состояния. Ключевые требования к современным решениям по безопасному использованию ИИ-агентов:контроль каждого tool call с least privilege и политиками (allow/deny/pending);анализ не отдельных промптов пользователя и агента, а полных цепочек рассуждений и действий;идентичность и межагентная аутентификация в multi-agent архитектурах;защита целостности памяти и контекста работы агента;полный контроль и логирование всех действий.

При внедрении защиты ИИ-агентов в корпоративной среде рекомендуем придерживаться следующих принципов.

Этот прогресс даёт важные сигналы о будущем отрасли, и технологический мир внимательно наблюдает.