Единая система намерения и доступа, позволяющая организациям внедрять ИИ без потери контроля над данными и упущения возникающих рисков среди сотрудников и ИИ-агентов
- Точечные средства безопасности создавались для отслеживания либо поведения ИИ, либо рисков для данных, но не того и другого одновременно. Proofpoint — первый вендор, который анализирует оба аспекта в рамках одного общего графа.
Точечные средства безопасности создавались для отслеживания либо поведения ИИ, либо рисков для данных, но не того и другого одновременно. Proofpoint — первый вендор, который анализирует оба аспекта в рамках одного общего графа.
- Обнаружение без участия человека, мгновенное расследование и оптимизация защиты под управлением трех автономных агентов непрерывно успевают за рисками, вызванными ИИ, обеспечивая простоту и масштабируемость.
Обнаружение без участия человека, мгновенное расследование и оптимизация защиты под управлением трех автономных агентов непрерывно успевают за рисками, вызванными ИИ, обеспечивая простоту и масштабируемость.
- Новые семантические бизнес-политики и агентская аналитика обеспечивают соблюдение бизнес-намерений и непрерывно выявляют возникающие риски среди сотрудников и ИИ-агентов.
Новые семантические бизнес-политики и агентская аналитика обеспечивают соблюдение бизнес-намерений и непрерывно выявляют возникающие риски среди сотрудников и ИИ-агентов.
САННИВЕЙЛ, Калифорния, и Proofpoint Protect 2026, Сан-Диего — 22 сентября 2026 года — Компания Proofpoint, Inc., глобальный лидер в области кибербезопасности персонала и агентов, объявила о выпуске системы Proofpoint Agentic Data and AI Security, созданной для обеспечения безопасности ИИ и данных как единого взаимосвязанного риска. Ее инновационные возможности позволяют организациям безопасно развертывать ИИ-агенты с доступом только к тем данным, которые им необходимы на основе намерений, одновременно преобразуя существующие бизнес-политики в элементы контроля во время выполнения и непрерывно выявляя возникающие риски в ходе деятельности людей и автономного ИИ.
ИИ-агенты теперь обнаруживают, получают доступ, преобразуют конфиденциальные данные и совершают с ними действия в масштабах, с которыми не может справиться ни один ручной анализ. Инструменты ИИ часто видят намерения, но не доступ к данным, а инструменты для работы с данными видят конфиденциальные данные, но не намерения агентов. По мере умножения числа таких взаимодействий игнорирование половины картины приводит к тому, что критические риски остаются незамеченными. Обеспечивать безопасность ИИ и данных по отдельности больше недостаточно; необходима система, способная действовать так же быстро, как появляются риски.
Кроме того, управление ИИ теперь выходит за рамки предотвращения утечки данных. Агенты могут взаимодействовать с корпоративными системами, принимать решения и выполнять транзакции, создавая финансовые, операционные риски, риски соответствия требованиям и безопасности. Согласно отчету Proofpoint за 2026 год о ландшафте рисков, связанных с ИИ и персоналом, 87% организаций перевели ИИ-ассистентов за рамки пилотных проектов, однако 52% не уверены, что их средства контроля смогут обнаружить взлом. Теперь службам безопасности необходимо определять и контролировать поведение ИИ в реальном времени.
«Невозможно обеспечить безопасность ИИ без защиты данных, с которыми он работает, и невозможно защитить данные без понимания того, как их использует ИИ», — заявил Маянк Чаудхари (Mayank Choudhary), исполнительный вице-президент и генеральный директор подразделения Data Security and Governance Group в компании Proofpoint. «Намерение и доступ — это две стороны одной медали. Обеспечение их безопасности по отдельности оставляет за кадром важный контекст. Объединение средств защиты ИИ во время выполнения и управления данными ИИ дает организациям этот контекст и возможность реагировать на риски с той скоростью, с которой сейчас развивается ИИ».
Единая агентская система для ИИ
Агентская система выполняет логический вывод на уровне агента, используя те же данные об идентификации, доступе и контексте данных, которые сегодня уже защищают данные более чем 14 000 предприятий. Она построена на базе графа знаний Proofpoint Knowledge Graph, который служит фундаментом, связывая активность ИИ с конфиденциальностью данных, идентификацией, доступом, поведением и намерениями с помощью моделей Nexus. Поверх него три новых агента работают на основе единого общего понимания риска вместо трех частичных:
- Обнаружение без участия человека: агент обнаружения рассматривает намерения и доступ как единый сигнал, выделяя лишь те немногие действия, которые действительно важны, вместо лавины аномалий, которую традиционные инструменты не перестают генерировать.
Обнаружение без участия человека: агент обнаружения рассматривает намерения и доступ как единый сигнал, выделяя лишь те немногие действия, которые действительно важны, вместо лавины аномалий, которую традиционные инструменты не перестают генерировать.
- Мгновенное расследование: агент расследования автоматически реконструирует произошедшее на основе данных, идентификационных данных и поведения, сокращая время расследования, которое раньше занимало дни ручной корреляции, до нескольких минут.
Мгновенное расследование: агент расследования автоматически реконструирует произошедшее на основе данных, идентификационных данных и поведения, сокращая время расследования, которое раньше занимало дни ручной корреляции, до нескольких минут.
- Оптимизация защиты: агент исправления превращает это понимание в действие — от исправления доступа до оптимизации политик DLP, оставляя человека в контуре управления.
Оптимизация защиты: агент исправления превращает это понимание в действие — от исправления доступа до оптимизации политик DLP, оставляя человека в контуре управления.
Углубление безопасности ИИ во время выполнения: превращение бизнес-намерений в элементы контроля ИИ во время выполнения
Организациям необходимо применять правила, которые они уже установили в отношении поведения ИИ, и выявлять риски, о написании правил для которых они даже не задумывались.
Семантические бизнес-политики Proofpoint переводят существующие требования к управлению в непрерывно применяемые элементы контроля ИИ. Организация может взять правило, уже прописанное в ее кодексе поведения, например запрет на взаимодействие с контентом азартных игр, и сформулировать его простым языком: «Запретить взаимодействие с контентом азартных игр». Proofpoint интерпретирует скрытый за политикой смысл, определяет системы, способные его реализовать, и генерирует элементы контроля во время выполнения для автоматического обеспечения его соблюдения. В сочетании с управлением доступом на основе намерений Proofpoint Intent-Based Access Control эти политики оценивают поведение ИИ как на предмет соответствия корпоративным требованиям, так и предполагаемой цели агента — будь то сотрудник, действующий через ИИ-ассистента, или автономный агент, действующий от его имени со скоростью ИИ.
Выявление рисков, которые предприятия еще не определили. Функция агентской аналитики Agentic Insights использует агентов с автономными рассуждениями для анализа взаимодействий с ИИ, использования инструментов, решений политик и моделей поведения с целью выявления возникающих рисков. Когда риск подтверждается, Proofpoint может порекомендовать семантическую бизнес-политику для контроля аналогичного поведения, превращая новую аналитическую информацию в обязательную для исполнения защиту.
В рамках рабочих процессов безопасности данных и ИИ специализированные функции обнаружения, расследования и исправления превращают связанный контекст в автономные действия, в то время как семантические бизнес-политики и агентская аналитика успевают за рисками, которые организация еще не определила. Вместе они расставляют приоритеты для реальных рисков, ускоряют расследования с помощью сигналов данных, идентификации, доступа и поведения, а также снижают уровень подверженности рискам с помощью таких действий, как исправление доступа, оптимизация политик DLP и принудительные элементы контроля во время выполнения, что позволяет сократить объем ручной работы по мере масштабирования активности ИИ.
«Организации потратили десятилетия на определение того, как должен функционировать их бизнес, — сказал Райан Калембер (Ryan Kalember), директор по стратегии компании Proofpoint. — Задача сейчас заключается в том, чтобы сделать эти правила обязательными для исполнения по мере того, как ИИ берет на себя более важные задачи. Бизнес-цели должны стать частью самого механизма контроля безопасности с возможностью выявления новых рисков и адаптации по мере изменения поведения ИИ».
Доступность
Ожидается, что возможности системы Agentic Data and AI Security System от Proofpoint, а также функции Semantic Business Policies и Agentic Insights станут доступны к концу 2026 года.
Для получения дополнительной информации посетите наши блоги: https://www.proofpoint.com/us/blog/data-security/ai-changes-security-model-data-and-ai-security-must-change-it и https://www.proofpoint.com/us/blog/ai-security/operationalizing-security-agentic-era.
О компании Proofpoint, Inc.
Компания Proofpoint, Inc. является мировым лидером в области кибербезопасности людей и агентов, обеспечивая безопасность взаимодействия людей, данных и агентов ИИ через электронную почту, облачные и совместные инструменты. Proofpoint является надежным партнером для более чем 80 компаний из списка Fortune 100, более 14 000 крупных предприятий и миллионов небольших организаций в деле отражения угроз, предотвращения утечки данных и повышения устойчивости персонала и рабочих процессов ИИ. Платформа безопасности совместной работы, данных и ИИ от Proofpoint помогает организациям любого размера защищать своих сотрудников, отстаивать свои данные и уверенно и безопасно внедрять ИИ. Узнайте больше на сайте www.proofpoint.com.
Свяжитесь с Proofpoint в LinkedIn
Proofpoint является зарегистрированным товарным знаком или фирменным наименованием компании Proofpoint, Inc. в США и/или других странах. Все остальные товарные знаки, упомянутые здесь, являются собственностью соответствующих владельцев.
