INFERA AI.Firewall и подход Agent Runtime Security для защиты ИИ-агентов бизнеса

В 2025–2026 годах компании массово переходят от простых чат-ботов к автономным ИИ-агентам, которые не просто отвечают на вопросы, а выполняют реальные действия — работают с почтой, базами данных, API, кодом и даже запускают цепочки задач в мультиагентных системах.

Почему старые средства защиты не справляются

Вместе с новыми возможностями агентов пришли и новые риски. Классические средства защиты — WAF, DLP и даже первые поколения LLM Firewall — оказались недостаточными для того, чтобы контролировать автономных агентов, которые самостоятельно принимают решения и совершают действия в корпоративных системах. Если раньше задача сводилась к фильтрации входящих и исходящих текстовых запросов, то теперь агент может сам инициировать обращение к базе данных, отправку письма или запуск другого агента — и классические инструменты периметровой защиты просто не рассчитаны на такое поведение.

• Переход от чат-ботов к автономным ИИ-агентам активно идёт в 2025–2026 годах
• Агенты работают с почтой, базами данных, API и кодом
• Агенты запускают цепочки задач в мультиагентных системах
• Классические WAF, DLP и LLM Firewall первого поколения не закрывают новые риски
• Новое направление защиты называется Agent Runtime Security

Что такое Agent Runtime Security

Ответом на новые риски стало появление отдельного направления защиты — Agent Runtime Security. В отличие от классических LLM-фаерволов, которые проверяют только входящие и исходящие текстовые запросы, Agent Runtime Security контролирует поведение агента непосредственно во время его работы: какие действия он инициирует, к каким системам обращается и какие цепочки задач запускает.

В качестве примера решения, в котором уже реализованы ключевые элементы этой парадигмы, называется продукт INFERA AI.Firewall — инструмент, который позиционируется как защита корпоративных ИИ-агентов нового поколения, работающих автономно и выполняющих реальные действия в инфраструктуре компании.

Как эволюционировала защита ИИ-систем

Путь развития защиты, судя по материалу, выглядит так: сначала компании применяли обычные WAF и DLP-системы, рассчитанные на защиту веб-приложений и предотвращение утечек данных. Затем появились первые поколения LLM Firewall, ориентированные на фильтрацию промптов и ответов языковых моделей. Но с переходом к автономным агентам, которые действуют в реальных системах без постоянного участия человека, потребовался новый уровень защиты — Agent Runtime Security, контролирующий не текст, а поведение агента в рантайме.

Почему это касается именно мультиагентных систем

Отдельный источник риска — сценарии, в которых один агент запускает другого или передаёт ему задачу дальше по цепочке. В такой архитектуре ошибка или вредоносное воздействие на входе может распространиться сразу на несколько связанных агентов, каждый из которых имеет доступ к своим системам — почте, базам данных, API. Именно поэтому защита, рассчитанная на контроль поведения в рантайме, а не только на фильтрацию отдельного текстового запроса, становится необходимой для компаний, которые строят агентные системы с реальными правами доступа к инфраструктуре. Чем длиннее цепочка передачи задачи между агентами, тем труднее заметить отклонение в поведении на классическом периметре и тем важнее контроль именно в момент выполнения действия.

Что это значит

По мере того как компании доверяют ИИ-агентам всё больше реальных действий — от работы с базами данных до запуска цепочек задач в мультиагентных системах, — периметр защиты смещается с фильтрации текста на контроль поведения агента во время выполнения. Категория Agent Runtime Security и решения вроде INFERA AI.Firewall формируются именно как ответ на этот сдвиг.