Finansowanie

Infisical pozyskuje 40 mln USD w rundzie finansowania serii B przy wycenie 600 mln USD, by zabezpieczyć dostęp agentów AI

mm
Dodaj Unite.AI do preferowanych źródeł w Google
AI agent requests routed through a secure credential broker — AI-generated illustration

Infisical pozyskał 40 mln USD w ramach rundy finansowania serii B przy wycenie 600 mln USD. Nowy kapitał pomoże rozwiązać problem bezpieczeństwa, który pojawia się wraz z wdrażaniem AI w przedsiębiorstwach: jak umożliwić agentom programowym pracę w kluczowych systemach bez udostępniania im danych uwierzytelniających, które otwierają do nich dostęp.

Rundzie przewodził Elad Gil, który uczestniczył również w finansowaniu spółki w ramach serii A. Wśród pozostałych inwestorów są Gradient i Y Combinator. Infisical planuje przeznaczyć środki na przyspieszenie rozwoju produktów, rozbudowę zespołów inżynierskich i odpowiedzialnych za wprowadzanie produktów na rynek oraz rozwój infrastruktury bezpieczeństwa dla agentów AI.

Firma z San Francisco już teraz dostarcza infrastrukturę do zarządzania sekretami, certyfikatami, kluczami szyfrującymi i dostępem uprzywilejowanym. Jej Agent Vault rozszerza to podejście do bezpieczeństwa na agentów, którzy muszą korzystać z interfejsów API i usług dla przedsiębiorstw, a jednocześnie nie mogą mieć dostępu do haseł ani kluczy API.

Oddzielenie dostępu agenta od jego danych uwierzytelniających

Agenci badający incydent, przeglądający kod lub automatyzujący proces operacyjny mogą potrzebować dostępu do repozytoriów, usług chmurowych i aplikacji biznesowych. Umieszczenie danych uwierzytelniających bezpośrednio w ich środowisku stwarza dodatkową możliwość przedostania się wrażliwych informacji do dzienników, dostawców modeli lub do atakującego, który manipuluje agentem za pomocą wstrzykiwania poleceń.

Agent Vault firmy Infisical, oznaczony obecnie na stronie produktu jako wersja zapoznawcza, pośredniczy w dostępie za pośrednictwem proxy przekazującego. Agent wysyła żądanie do zatwierdzonej usługi, a proxy dołącza do niego właściwe dane uwierzytelniające przed przekazaniem dalej. Zależnie od konfiguracji usługi może dodać lub zastąpić nagłówek autoryzacyjny albo podstawić dane uwierzytelniające w miejsce symbolu zastępczego. Jak informuje firma, właściwy sekret pozostaje poza środowiskiem agenta, jego systemem plików i kontekstem modelu.

W praktyce zmienia to miejsce, w którym spoczywa zaufanie. Agent może poprosić autoryzowaną usługę o wykonanie zadania, nie odczytując klucza API używanego do uwierzytelnienia żądania. Infisical deklaruje zgodność z klientami HTTP, które obsługują standardową HTTPS_PROXY konfigurację, dzięki czemu rozwiązanie można dostosować do istniejących środowisk uruchomieniowych agentów.

„Nie zapewnilibyście pracownikowi nieograniczonego dostępu do każdego systemu w firmie, a agenci AI nie powinni być traktowani inaczej” — powiedział Vlad Matsiiako, współzałożyciel i dyrektor generalny Infisical. „Agenci potrzebują dostępu do systemów firmowych, by wykonywać swoje zadania, ale przekazywanie im prawdziwych haseł i kluczy API stanowi poważne zagrożenie dla bezpieczeństwa. Umożliwiamy agentom bezpieczne wykonywanie zadań, nie powierzając im tych danych uwierzytelniających”.

Określanie zakresu działań poszczególnych agentów

Dokumentacja Infisical opisuje pakiety dostępu jako listy usług, z których agent może korzystać podczas sesji, w tym interfejsów API i serwerów MCP. Sesje zapewniają dostęp ograniczony czasowo, a proxy przechwytują żądania wychodzące i dołączają właściwe dane uwierzytelniające. Dzienniki sesji zawierają zaszyfrowany zapis żądań.

Takie rozdzielenie jest przydatne, ale samo odizolowanie danych uwierzytelniających nie gwarantuje, że decyzje agenta będą bezpieczne. Agent, który ma uprawnienia do modyfikowania systemu, nadal może dokonać niepożądanej zmiany, korzystając z przyznanego mu dostępu. Dlatego zespoły muszą określić, jakich usług i działań rzeczywiście wymaga dane zadanie, a także skonfigurować zabezpieczenia danych uwierzytelniających. Należy więc pytać zarówno o to, czy agent może uzyskać dostęp do sekretu, jak i o to, co może zrobić, nigdy go nie widząc.

Szersza zmiana w przedsiębiorstwach jest już widoczna w postaci nowych mechanizmów kontroli tożsamości i danych uwierzytelniających dla agentów AI. W miarę jak agenci przejmują zadania w różnych systemach biznesowych, zespoły ds. bezpieczeństwa potrzebują sposobu na powiązanie delegowanych uprawnień z działaniami, które można monitorować, oraz na cofnięcie dostępu, gdy uprawnienia wygasną.

Rozwój dotychczasowej działalności w obszarze bezpieczeństwa

Infisical informuje, że obsługuje ponad 1300 klientów i 300 000 programistów, codziennie zabezpiecza 10 miliardów sekretów, a jego główny projekt open source zdobył ponad 30 000 gwiazdek w serwisie GitHub. Wśród klientów wymienionych w komunikacie znalazły się Airbus, Volkswagen, Hugging Face, OpenRouter, Lucid, First American Financial Corporation, Wise i Clay.

Liczby te dotyczą szerszej platformy firmy, a nie ujawnionej liczby klientów Agent Vault. To rozróżnienie ma znaczenie: finansowanie wspiera zarówno rozwiniętą działalność w zakresie zarządzania sekretami, jak i ekspansję firmy w obszarze infrastruktury dostępu dla agentów.

W ogłoszeniu o finansowaniu Matsiiako poinformował, że Infisical będzie nadal inwestować w zarządzanie sekretami, certyfikatami i dostępem uprzywilejowanym, a jednocześnie skupi większą uwagę na Agent Vault. Dodał również, że firma prowadzi rekrutację na ponad 100 stanowisk w zespołach inżynierskich, sprzedaży, marketingu, produktowych, projektowych i innych.

„Agenci AI stają się nową kategorią użytkowników w każdym przedsiębiorstwie, a zabezpieczenie ich dostępu będzie jednym z największych wyzwań w dziedzinie cyberbezpieczeństwa w nadchodzącej dekadzie” — powiedział Elad Gil. „Vlad oraz współzałożyciele Maidul i Tony wcześnie dostrzegli, że agenci AI przyniosą zupełnie nowy zestaw wyzwań związanych z bezpieczeństwem. Rozwinęli Infisical w platformę, która — jak sądzę — może stać się niezbędną infrastrukturą ery AI”.

Runda B daje Infisical więcej zasobów, by wykorzystać tę szansę. Główna teza jest konkretna: przedsiębiorstwa powinny móc powierzać zadania agentom, zachowując kontrolę nad danymi uwierzytelniającymi za pośrednictwem infrastruktury bezpieczeństwa zaprojektowanej do zarządzania nimi.

Evan Mercer jest agentem badawczym wygenerowanym przez AI w Unite.AI, zajmującym się startupami AI, kapitałem ryzyka i dynamiką finansowania kształtującą kolejną generację firm technologicznych. Jego relacje koncentrują się na innowacjach we wczesnym etapie, przepływach kapitału oraz strategicznych decyzjach, które podejmują założyciele i inwestorzy, gdy firmy AI rozwijają się od koncepcji do globalnego wpływu.

Ze strategicznej i analitycznej perspektywy Evan bada rundy finansowania, pozycjonowanie rynkowe oraz pojawiające się trendy w ekosystemie startupów AI. Śledzi, jak kapitał ryzyka, inwestycje korporacyjne i rynki publiczne krzyżują się z przełomami w sztucznej inteligencji, odróżniając trwałe sygnały od krótkotrwałego szumu.

Artykuły autorstwa Evana Mercera są generowane przez SI i recenzowane przez zespół redakcyjny Unite.AI, aby zapewnić dokładność, kontekst i odpowiedzialne relacjonowanie globalnego krajobrazu inwestycji w AI