AI-Агенты: Чек-лист готовности к угрозам 2026
Новая поверхность атаки в корпоративных системах
Стратегический документ · 2026
Контекст: почему это актуально сейчас
AI-агенты — уже инфраструктура
Агентные системы перестали быть экспериментами. Они управляют процессами, обращаются к API, читают и записывают данные, принимают решения в автономном режиме — без участия человека в каждом шаге.
Традиционные средства не видят
Классические инструменты защиты ориентированы на пользователей и сервисы с предсказуемым поведением. AI-агент действует в контексте, использует язык как вектор, и его поведение трудно формализовать через правила.
Атаки смещаются в сторону логики
Злоумышленники всё чаще атакуют не периметр, а контекст: инструкции агента, источники данных, цепочки доверия. Это принципиально иная плоскость угроз.
Ключевая мысль
AI-агент — это новый привилегированный субъект в системе безопасности. Он действует от имени организации, но не является ни пользователем, ни традиционным сервисом.
Субъект с доступом
Агент обладает токенами, API-ключами и правами — как человек-оператор, но без его суждения и ответственности.
Субъект с памятью
Агент накапливает контекст, хранит состояние и может транслировать чувствительные данные между сессиями и системами.
Субъект с действиями
Агент совершает реальные операции: отправляет запросы, модифицирует данные, инициирует процессы — и каждое действие несёт последствия.
Управление AI-активами
Направление 1
Реестр агентов и моделей
Каждый развёрнутый агент должен быть зарегистрирован: назначение, используемая модель, версия, владелец, область доступа. Отсутствие реестра означает отсутствие контроля.
Версионность и жизненный цикл
Агент, как и любой системный компонент, имеет жизненный цикл. Устаревшие или незадокументированные агенты — это нераспознанная поверхность атаки.
Классификация по критичности
Агенты с доступом к production-данным, финансовым системам или внешним API должны проходить более строгий контроль, чем агенты в изолированных средах.
Инвентаризация зависимостей
Фиксируйте, к каким инструментам, базам данных и внешним сервисам обращается каждый агент. Это основа для анализа цепочек доверия.
Модель угроз агентной архитектуры
Направление 2
Стандартные модели угроз (STRIDE, MITRE ATT&CK) требуют адаптации для агентных систем. Специфика — в том, что вектор атаки часто является валидным с точки зрения системы: легитимный запрос, содержащий враждебную инструкцию.
Привилегии и доступы
Направление 3
Принцип минимальных привилегий
Агент должен иметь только те права, которые необходимы для выполнения текущей задачи — и не более. Широкий доступ, выданный «на вырост», является прямым риском.
Временные и контекстные токены
Предпочтительны краткосрочные токены доступа, привязанные к конкретной сессии и задаче. Постоянные ключи увеличивают окно компрометации.
Разграничение агент — пользователь
Действия агента должны атрибутироваться отдельно от действий пользователя. Использование одного токена создаёт неразличимость и делает расследование инцидентов невозможным.
Проверка цепочек делегирования
В многоагентных архитектурах каждый агент должен верифицировать права вызывающей стороны. Слепое доверие «родительскому» агенту — это вектор для privilege escalation.
Контроль входящих данных
Направление 4
Валидация и санитизация входа
Все данные, поступающие в контекст агента — из пользовательского ввода, внешних API, документов — должны проходить фильтрацию на предмет инъекций и враждебных инструкций.
Выявление Prompt Injection
Реализуйте специализированные детекторы для выявления попыток переопределить системные инструкции агента через данные. Это ключевой и наименее покрытый вектор атаки.
Контроль источников данных
Документы, веб-страницы и базы знаний, к которым обращается агент, должны проверяться на целостность и происхождение. Непроверенный источник — потенциальный вектор.
Критический риск: Prompt Injection через внешние документы или API-ответы — наиболее часто используемый вектор в реальных атаках на агентные системы в 2024–2025 годах.
Контроль действий агента
Направление 5
Агент без ограничений на действия — это автономный участник с неопределёнными последствиями. Каждое действие должно быть санкционировано архитектурно, а не только на уровне доверия к модели.
Логирование и аудит
Направление 6
Полная трассировка действий
Каждый вызов инструмента, каждый API-запрос, каждое решение агента должны логироваться с временными метками, идентификатором сессии и контекстом задачи. Без этого расследование инцидента невозможно.
Неизменяемые журналы
Логи агентов должны храниться в защищённом хранилище с контролем целостности. Агент не должен иметь доступа к модификации собственных журналов.
Ретенция и юрисдикция
Определите сроки хранения логов в соответствии с регуляторными требованиями и внутренней политикой. Учитывайте, что логи агентов могут содержать чувствительные данные.
Интеграция с SIEM
События агентных систем должны поступать в централизованную систему мониторинга наравне с событиями других инфраструктурных компонентов — с соответствующими правилами корреляции.
Мониторинг поведения
Направление 7
1
Базовый профиль поведения
Установите нормальный профиль работы агента: типичные инструменты, объём запросов, временны́е паттерны. Отклонение от базовой линии — сигнал для расследования.
2
Аномалии в цепочках вызовов
Отслеживайте нетипичные последовательности действий: неожиданные обращения к данным, необычные комбинации инструментов, рост числа отказов аутентификации.
3
Детекция дрейфа поведения
Постепенное изменение паттернов агента может свидетельствовать о компрометации промпта или данных. Мониторинг должен выявлять тренды, а не только пороговые значения.
4
Алерты реального времени
Критичные аномалии — попытки обращения к неразрешённым ресурсам, масштабное извлечение данных — должны генерировать немедленные оповещения команде безопасности.
Защита данных: RAG, память, базы знаний
Направление 8
Данные, которые агент читает и помнит, определяют его поведение. Компрометация источников знаний — это атака на логику агента, а не на его код.
Тестирование устойчивости
Направление 9
Adversarial Testing
Систематические попытки обойти ограничения агента через манипуляцию промптами, инъекции через данные, джейлбрейкинг. Тестирование должно быть регулярным и задокументированным.
Red Team для агентных цепочек
Специализированные команды проверяют многоагентные архитектуры: передачу контекста между агентами, возможности эскалации привилегий, несанкционированные утечки данных.
Автоматизированный fuzzing
Инструменты автоматической генерации враждебных входных данных позволяют масштабировать тестирование и обнаруживать неочевидные уязвимости в обработке контекста.
Рекомендация: Тестирование агентов должно проводиться не реже чем при каждом значимом обновлении модели, инструментов или системных инструкций.
Incident Response для AI-инцидентов
Направление 10
Специфика AI-инцидентов
Инциденты с участием агентов труднее атрибутировать: действие может быть технически легитимным, но контекстно враждебным. Традиционные playbook требуют адаптации.
Kill switch и изоляция
Для каждого агента должна быть предусмотрена процедура немедленной приостановки с минимальным влиянием на смежные системы. Это не опция — это обязательное требование.
Управление поставщиками, моделями и сервисами
Направление 11
Due Diligence поставщика модели
Оцените политику безопасности провайдера LLM: где обрабатываются данные, какова политика сохранения промптов, есть ли SOC 2 / ISO 27001, как уведомляют об уязвимостях моделей.
Контроль версий и обновлений модели
Обновление базовой модели провайдером может изменить поведение вашего агента. Требуйте уведомления об обновлениях и проводите регрессионное тестирование после них.
Изоляция внешних плагинов и инструментов
Сторонние инструменты, подключаемые к агенту, расширяют поверхность атаки. Каждый плагин должен проходить проверку безопасности и работать с минимально необходимыми правами.
Договорные механизмы и SLA
Закрепите в контрактах с поставщиками требования к безопасности, уведомлению об инцидентах, хранению данных и ответственности при компрометации модели.
Управление бизнес-рисками
Направление 12
Реестр рисков AI-агентов
Включите агентные системы в корпоративный реестр рисков. Каждый агент с доступом к критичным данным или процессам должен иметь оценку риска, владельца и план снижения.
Регуляторный контекст
EU AI Act, GDPR, отраслевые требования — агентные системы попадают под регуляторный надзор. Неготовность к compliance стоит дороже, чем превентивная архитектура.
Метрики для совета директоров
Переводите технические риски в бизнес-язык: потенциальный ущерб от инцидента, стоимость простоя, репутационный риск, регуляторные штрафы. Это язык принятия решений.
Страхование киберрисков
Проверьте, покрывает ли ваш полис киберстрахования инциденты с AI-агентами. Большинство актуальных полисов не учитывают специфику агентных атак — это пробел, требующий внимания.
Сводный чек-лист: приоритеты 2026
1
Создать реестр AI-агентов
Зафиксировать все развёрнутые агенты, их доступы и владельцев.
2
Применить модель минимальных привилегий
Пересмотреть права доступа агентов, внедрить временные токены.
3
Внедрить детекцию Prompt Injection
Развернуть специализированные средства контроля входящего контекста.
4
Интегрировать логи агентов в SIEM
Обеспечить полную трассировку и корреляцию событий агентных систем.
5
Разработать AI-специфичный IR Playbook
Адаптировать процедуры реагирования под специфику агентных инцидентов.
Уровни зрелости защиты AI-агентов
Большинство организаций, развернувших AI-агентов в 2024–2025 годах, находятся на уровне 1–2. Переход к уровню 3 — минимально приемлемая цель для enterprise-среды в 2026 году.
Что произойдёт, если не действовать
78%
организаций
не имеют специализированной политики безопасности для AI-агентов (Gartner, 2025)
3×
рост атак
на AI-компоненты корпоративных систем прогнозируется к 2026 году по сравнению с 2024-м
$4.9M
средний ущерб
от инцидента с компрометацией AI-системы в enterprise-среде (IBM Cost of Data Breach, 2024)
Отсутствие архитектуры безопасности для AI-агентов — это не технический долг. Это операционный и регуляторный риск, который уже реализуется в реальных инцидентах.
Главный управленческий вывод
AI-агенты — это не инструмент автоматизации. Это новые участники доверенной зоны.
Без отдельной архитектуры безопасности агенты становятся источником системного риска: они действуют с реальными правами, принимают решения в контексте и оставляют следы, которые трудно атрибутировать без правильной инфраструктуры.
Немедленно
Инвентаризация агентов, аудит привилегий, интеграция логов в SIEM
В горизонте квартала
Модель угроз, детекция инъекций, IR playbook для AI-инцидентов
Стратегически
Зрелая программа AI Security, red team, интеграция в корпоративный GRC
ТЕЛЕГРАМ КАНАЛ ТОП-КИБЕРБЕЗОПАСНОСТИ БАТРАНКОВА
