Ню Йорк, Ню Йорк, САЩ, 21 октомври 2026 г., CyberNewswire

Според Доклада за заплахите при автономните агенти за 2026 г. (2026 Autonomous Agents Threat Report), публикуван от Arrakis Security, 76% от активните агенти не са изпълнявали дейност през последните 60 дни, но техните идентификационни данни все още функционират и техните тригери продължават да се задействат. 44% не са стартирани през последните 180 дни.

24% от неактивните агенти могат да бъдат задействани чрез неподписан webhook от външен за организацията източник.

Докладът се основава на анонимизирана производствена телеметрия от хиляди AI агенти в средите на клиенти на Arrakis, събрана в рамките на 12-седмичен период.

„Водят се много дискусии относно рисковете, свързани с AI агентите, но има много малко реални данни“, заяви Тал Барон, главен изпълнителен директор и съосновател на Arrakis Security. „Когато даден служител напусне, достъпът му се отнема още същия ден.

Когато даден агент спре да се използва, никой не премахва нищо, защото в повечето компании никой не отговаря пряко за него“.

Други констатации:

  • 22% от агентите могат да изпращат съдържание към модел, управляван от трета страна, и да предприемат действия въз основа на отговора.
  • 20% от агентите могат да прехвърлят задача на друг агент с различни права за достъп и да получат обратно резултати, които сами нямат право да генерират.
  • 70% от агентите имат достъп до чувствителни системи като облачни хранилища, AI услуги и маркетингови платформи, като почти никоя от тези връзки няма верифицирана защита срещу изтичане на данни (DLP).
  • 82% от агентите съдържат поне една експозиция на риск, а при 46% от тях рисковите експозиции са повече от една.

Пълният доклад е достъпен на https://arrakis.security/2026-threat-report.

За Arrakis Security

Arrakis осигурява защита на автономните агенти чрез поведенчески анализ в три слоя: какво представлява агентът, какво прави и защо го прави.

AI-SPM сканира структурата, разрешенията, инструментите и метаданните на всеки агент на всеки час, включително на агенти, които никога не работят, като разкрива нерегламентирани (shadow) агенти, изложени ключове и неправилни конфигурации.

AI-TDR следи действията в реално време за отклонения от зададените правила и политики. Модулът за поведенчески анализ моделира всеки агент въз основа на собствената му история, състояние, среда за изпълнение и контекст: как е стигнал до дадено състояние и какво би могъл да предприеме след това.

За всяко действие системата решава дали да разреши продължаване, да ескалира предупреждение или да се намеси.