През по-голямата част от последните две десетилетия корпоративната сигурност се основаваше на една работеща предпоставка: средата беше познаваема. Екипите по сигурността можеха да купуват инструменти, да инвентаризират потребители, да картографират системи, да дефинират политики и да разчитат на създадени от разработчиците табла за управление и работни процеси, за да управляват по-голямата част от това, което се случваше след това.

Моделът беше несъвършен, но работеше, защото средата се променяше с човешка скорост.

AI агентите нарушиха тази предпоставка, а с нея и утвърдените правила за сигурност.

Агентите не са обикновени приложения. Те действат автономно, извикват инструменти, придобиват достъп в различни системи и променят поведението си в зависимост от контекста. Някои са официално разрешени и работят в SaaS платформи. Други не са разрешени и се изпълняват локално. Те могат да заемат човешки права за достъп и да изчезнат преди следващото сканиране за инвентаризация.

Те също така се различават изключително много по отношение на това, до което имат достъп; изследване на Token Security за това как предприятията действително внедряват агенти установи всичко – от задействани от хора чатботове до автономни производствени услуги, като повече от една пета от локалните агенти вече притежават директен достъп до източници на производствени данни.

Разговорът за „изграждане срещу купуване“ в киберсигурността вече се промени фундаментално. Старият въпрос беше прост: трябва ли да купим инструмент или да изградим такъв сами? В ерата на агентите тази рамка е твърде тясна.

Екипите по сигурността не трябва да изграждат наново целия стек, но също така не могат да разчитат на фиксирани работни процеси, които някой друг е създал месеци по-рано.

По-добрият въпрос е: кой слой трябва да притежават екипите по сигурността?

Лимитите на фиксираните работни процеси за сигурност

AI агентите правят средите по-специфични, по-динамични и по-трудни за предвиждане. Даден доставчик може да изгради табло за управление за често срещани рискове: служебни акаунти с прекомерни привилегии, остарели идентификационни данни, неактивни администраторски потребители, прекомерни разрешения и идентичности с достъп до производствени системи.

Това е полезно, но най-важните въпроси често са специфични за една единствена среда.

  • Кои агенти, създадени през последните две седмици, могат да достигнат до производствената среда чрез наследени човешки идентификационни данни?
  • Кои локални агенти за кодиране все още имат активни токени след приключване на проект?
  • Какъв е потенциалният път на атака от една система към друга с помощта на AI агенти?

Тези въпроси не се вписват лесно в общ работен процес. Те зависят от облачния отпечатък на организацията, SaaS стека, практиките за разработка, модела на собственост, изискванията за съответствие и моделите на приемане на AI. Нито един план за развитие от доставчик не може да предвиди всяка комбинация.

Това е пропастта в операционализацията. Екипите по сигурността често могат да идентифицират категориите риск, но не винаги могат да ги преведат в точния път за отстраняване на уязвимостта, който тяхната среда изисква. AI агентите разширяват тази пропаст, защото се движат по-бързо от традиционните цикли на обновяване на инструментите.

Чакането на две тримесечия за функция от доставчик, докато агентите продължават да натрупват достъп, не е ефективна стратегия за сигурност. Това е просто опашка за изчакване.

Неконтролираният AI („Shadow AI“) и безконтролното разрастване на агенти изпреварват способността на вашия екип по сигурността да се справя с тях.

Token Security открива всеки агент, картографира рисковия достъп и автоматично прилага политики, базирани на намеренията. Мащабирайте AI безопасно, без да губите контрол или да забавяте иновациите.

Защо „просто го изгради сами“ не е отговорът

Разработката, подпомагана от AI, промени това, което екипите могат да изграждат. Докладът на Retool за 2026 г. относно „Изграждане срещу купуване“ установи, че 35% от екипите вече са заменили поне един SaaS инструмент с нещо, което са изградили сами, а 78% очакват да изградят повече през тази година.

Тази тенденция има реални последици за сигурността, тъй като изкуственият интелект направи създаването на персонализирани инструменти много по-бързо и лесно. Работа, която някога е отнемала седмици инженерно време, сега може да бъде прототипирана за часове.

Но киберсигурността има по-труден проблем от повечето бизнес функции: слоя с данни. Полезният работен процес за сигурност е толкова добър, колкото са данните за идентичност, достъп, разрешения, собственост и активност под него. Изграждането на персонализирано приложение е едно нещо. Безопасното му свързване с реални корпоративни системи е съвсем друго.

Екипите по сигурността не трябва да изграждат наново интеграции в AWS, Azure, GitHub, Salesforce, Okta, мениджъри на тайни, CI/CD конвейери, SaaS платформи, рамки за агенти и локални системи.

Те не трябва да нормализират всяка схема сами или да поддържат чупливи скриптове, които се чупят, когато API нагоре по веригата се промени.

Това е скритата цена на „просто го изгради“. Трудната част не е генерирането на код, а изграждането върху данни, които са в реално време, нормализирани, сигурни и достатъчно пълни, за да поддържат реални решения.

Купете основата, за да притежавате оперативния слой

Бъдещето на киберсигурността не е чисто изграждане или чисто купуване. То е изграждане върху правилната основа.

Екипите по сигурността трябва да инвестират в слоевете, които са структурно сложни и широко възприети в организациите: непрекъснато откриване, интеграции, нормализация, съпоставяне на идентичности, картографиране на достъпа, контроли за управление, възможност за одит и сигурни граници на изпълнение.

Тези възможности изискват дълбочина, мащаб и постоянна поддръжка. Те не са мястото, където повечето екипи по сигурността трябва да прекарват оскъдното си инженерно време.

Но екипите трябва да притежават оперативния слой: работните процеси, приложенията, отчетите, прегледите и автоматизациите, които отразяват техните специфични нужди.