HiddenLayer henter $100 M i Series B for å utvide AI‑agent‑sikkerhetsplattform

HiddenLayer, et AI‑sikkerhetsselskap basert i Austin, kunngjorde 2. september 2026 at de har hentet en Series B på 100 millioner dollar ledet av Delta‑v Capital, med deltakelse fra Ten Eleven Ventures, Morgan Stanley, M12, Microsoft’s Venture Fund og Booz Allen Ventures. Selskapet sa at de vil bruke kapitalen til å styrke sin bedriftsplattform, inkludert sine Agentic Runtime Security‑funksjoner og et nytt produkt for sikring av AI‑koding‑agenter.

I selskapets kunngjøring beskrives HiddenLayer som en leverandør av sikkerhet for agentbaserte, generative og prediktive AI‑applikasjoner. Kapitalinnhentingen kommer mens bedrifter arbeider med å sikre en stadig voksende AI‑angrepsflate som nå spenner fra grunnmodeller til autonome agenter som skriver og leverer kode på deres vegne, ifølge selskapet.

Plattformfokus og nytt kode‑agent‑produkt

HiddenLayer sa at den nye kapitalen vil støtte tre områder der de ser bedrifter som mest utsatt. Det første er Agentic Runtime Security, som gir organisasjoner innsikt i hvordan deres AI‑agenter oppfører seg i produksjon og er designet for å merke og stoppe manipulering, feil bruk av verktøy og uautoriserte handlinger i sanntid. Det andre er Agent Harness Security, en ny løsning som utvider plattformens Runtime Security‑modul for å sikre AI‑kode‑agenter i sanntid når bedrifter tar i bruk autonome kode‑agenter som skriver, gjennomgår og leverer kode med mindre menneskelig tilsyn enn tradisjonelle utviklingsverktøy.

«Vi satte oss som mål å være pionerer innen pålitelig, sikker bruk av AI for bedrifter, lenge før de fleste organisasjoner så den hastigheten vi ser i dag. Denne finansieringen gjør det mulig for oss å fortsette å bygge det spesialtilpassede teamet og plattformen som trengs for å møte dette øyeblikket etter hvert som agentisk AI blir kjernen i hvordan bedrifter opererer», sa Chris Sestito, administrerende direktør og medgründer i HiddenLayer.

Selskapet rammet inn sin tilnærming rundt beskyttelse i sanntid, og argumenterte for at AI ikke kan gjøres pålitelig kun gjennom design‑tid prinsipper, men at tillit må kontinuerlig testes og bevises i sanntid.

Rapportert vekst det siste året

HiddenLayer rapporterte at deres årlige tilbakevendende inntekter vokste mer enn ti ganger det siste året, og at de signerte over 50 nye plattformkunder. Disse kundene spenner over verdipapirmegling, bankvirksomhet, forsikring, regnskap, offentlig sektor, teknologi, IT‑tjenester, farmasøytisk industri, flyselskaper og de amerikanske forsvars‑ og etterretningsmiljøene, ifølge selskapet. Internasjonalt rapporterte de å ha lagt til ett av verdens største farmasøytiske selskap sammen med flere premium bilmerker og leverandører av mat og drikke. HiddenLayer oppga også at de støtter en ledende leverandør av frontier‑modeller i sikring av mer enn 700 millioner brukere per uke.

Investorer pekte på denne traksjonen i uttalelser som fulgte med runden. Dan Williams, partner i Delta‑v Capital, sa at tradisjonelle sikkerhetsverktøy er bygget for kode og infrastruktur snarere enn for modeller som kan forgiftes, kapres eller manipuleres gjennom egne innganger, og bemerket at HiddenLayer har bygget sin plattform for å sikre AI gjennom hele livssyklusen. Mark Hatfield, medgründer og partner i Ten Eleven Ventures, uttalte at HiddenLayers vekst innen forsvar, finansielle tjenester og sensitive AI‑implementeringer viser at sikkerhetsteam har konkludert med at AI trenger sin egen beskyttelseskategori. Zheng Wang, leder for strategiske investeringer i Morgan Stanley, beskrev HiddenLayers ende‑til‑ende‑plattform for etterlevelsesmessig AI‑adopsjon som et viktig bidrag til å møte markedets behov.

Forskningsteam og patentsamling

Selskapet tilskrev deler av veksten til sin forskningsorganisasjon. HiddenLayer oppga at deres forskere har 39 innvilgede patenter og 65 pågående patenter som dekker adversarial oppdagelse, modellbeskyttelse og AI‑trusselanalyse. Teamet utviklet det selskapet beskriver som den første omfattende Adversarial Prompt Engineering (APE)‑taksonomien og rapporter som identifiserer dusinvis av sårbarheter i AI‑økosystemet, fra grunnmodeller til støttende verktøy og infrastruktur. Forskerne bidrar også til fellesskapsarbeid med CISA/JCDC, MITRE, NIST, OWASP og OpenSSF, med fokus på red‑team‑metodikker og diskusjoner om AI‑styring.

Finansieringskunngjøringen refererer til funn fra HiddenLayers AI Threat Landscape‑rapport 2026, som fastslår at 96 % av organisasjonene anser AI som kritisk for sine kjerneoperasjoner, mens nesten en tredjedel ikke kan si med sikkerhet om de har opplevd et AI‑relatert brudd.

Ledelse og ekspansjonsplaner

HiddenLayer oppga at de nylig utnevnte Mike Gesnaldo til Chief Revenue Officer og planlegger ytterligere ansettelser mens de styrker kanalrelasjoner, holder tritt med etterspørselen fra bedriftskunder, og ekspanderer til internasjonale markeder, med start i Europa og resten av EMEA‑regionen. Gesnaldo ble kunngjort i stillingen 12. august 2026; han har tidligere bygget go‑to‑market‑organisasjoner i CrowdStrike, Tanium og Dazz.

Series B‑runden følger en periode med produktutvidelse for selskapet. 3. august 2026 lanserte HiddenLayer Agent Harness Security som en frittstående løsning som integreres i hver kode‑agents native hook‑overflate for å oppdage og stoppe prompt‑injeksjon, eksponering av sensitiv data og usikker kommando‑utførelse i sanntid. I mars 2026 introduserte selskapet agentbaserte funksjoner for sin AI Runtime Security‑modul, og la til sanntids‑synlighet, etterforskning og trusseljakt, samt deteksjon og håndheving for autonome AI‑arbeidsbelastninger. HiddenLayer ble også valgt i august 2026 til å støtte US Department of Energy sin $60 millioner store Prometheus‑initiativ, ved å bidra med AI‑sikkerhetsekspertise til et nasjonalt laboratoriumssamarbeid som anvender AI på utfordringer innen kjerneenergi.