Raportul de securitate a cloud-ului Check Point din 2026: Securizarea transformării AI avertizează că securitatea întreprinderilor rămâne în urmă față de adoptarea AI

Adoptarea inteligenței artificiale se accelerează mai rapid decât echipele de securitate ale întreprinderilor pot adapta, conform noului raport “Raportul de securitate a cloud-ului din 2026: Securizarea transformării AI” al companiei Check Point și Cybersecurity Insiders. Raportul susține că cea mai mare problemă cu care se confruntă organizațiile nu mai este dacă adoptă AI, ci dacă arhitectura lor de securitate poate face față scară, vitezei și autonomiei pe care sistemele AI le introduc în medii de producție.

Rezultatele sugerează că multe întreprinderi intră într-o perioadă de tranziție periculoasă. Asistenții AI, copiloții, agenții autonomi și fluxurile de lucru conduse de mașini sunt integrate rapid în operațiunile de afaceri, dar controalele care le înconjoară rămân fragmentate. Arhitecturile de securitate tradiționale au fost proiectate în jurul comportamentului uman previzibil, al aplicațiilor stabile și al granițelor de rețea clar definite. Sistemele AI schimbă toate acestea simultan.

AI a intrat deja în producție

Una dintre cele mai clare constatări din raport este că experimentarea AI este în mare măsură terminată. Aproximativ 70% dintre organizațiile chestionate au declarat că rulează deja încărcături de lucru AI generative în medii de producție, în timp ce 64% au raportat că au agenți AI în faza de pilot sau de producție.

Această schimbare are importanță deoarece agenții AI nu mai sunt limitați la generarea de text sau la rezumarea informațiilor. Din ce în ce mai mult, aceștia sunt conectați la aplicații enterprise, API, baze de date interne și sisteme operaționale. În unele cazuri, organizațiile le acordă chiar și acces privilegiat la infrastructura de bază.

Raportul notează că 12% dintre organizații au acordat deja agenților AI acces privilegiat la sisteme critice. Acest lucru creează o problemă de securitate complet diferită. Echipele de securitate nu mai gestionează doar interacțiunile angajaților cu unelte AI, cum ar fi ChatGPT sau Gemini. Acum sunt nevoite să gestioneze sisteme autonome capabile să ia acțiuni în medii live.

Conform raportului, 83% dintre respondenți au declarat că securizarea aplicațiilor AI generative este mai grea decât protejarea mediilor software tradiționale.

Incidentele de securitate sunt deja răspândite

Rezultatele sondajului sugerează că problemele de securitate legate de AI nu mai sunt teoretice. Mai mult de jumătate dintre organizațiile chestionate au raportat cel puțin un incident de securitate legat de AI confirmat, în timp ce alte 24% au suspectat incidente, dar nu au avut suficientă vizibilitate pentru a le confirma.

Acest lucru înseamnă că 78% dintre organizații au experimentat incidente de securitate legate de AI sau nu pot exclude cu certitudine astfel de incidente.

Tipurile de incidente variază foarte mult. Unele implică utilizarea neautorizată de către angajați a uneltelor AI externe, adesea numite AI în umbră. Altele implică scurgeri de date sensibile prin sisteme AI sau atacuri de phishing și deepfake generate de AI.

Raportul subliniază că traficul AI seamănă din ce în ce mai mult cu activitatea legitimă a întreprinderii, ceea ce face detectarea mult mai dificilă. Apelurile API, solicitările de model și conexiunile outbound către serviciile AI pot apărea normale la nivelul rețelei, dacă sistemele de inspecție nu sunt capabile să analizeze comportamentul interacțiunii în sine.

Acest lucru creează un mediu în care activitatea malignă poate fi mascată de modelele de utilizare legitime ale AI.

Există o lacună de 51 de puncte în securitatea AI

Poate cea mai izbitoare statistică din raport este ceea ce cercetătorii numesc o “lacună de 51 de puncte în pregătire”.

În timp ce 77% dintre organizații au declarat că și-au schimbat strategia generală de securitate ca răspuns la adoptarea AI, doar 26% cred că arhitectura lor actuală de securitate este cu adevărat pregătită să susțină încărcăturile de lucru conduse de AI fără o redesenare majoră.

Raportul susține că această disconectare explică de ce organizațiile continuă să experimenteze eșecuri de politică, lacune de guvernanță și probleme de vizibilitate, în ciuda investițiilor crescute și a atenției executive.

În multe medii, încărcăturile de lucru AI se mută între servicii de cloud, aplicații SaaS, infrastructură privată, API și puncte de capăt remote. Controalele de securitate existente adesea pierd coerența la aceste granițe.

Cercetătorii susțin că organizațiile au nevoie din ce în ce mai mult de arhitecturi de securitate unificate capabile să aplice politici consistente în medii hibride, mai degrabă decât să se bazeze pe unelte desconectate care funcționează independent.

Vizibilitatea în activitatea AI rămâne extrem de limitată

Raportul subliniază în mod repetat că multe organizații încă lipsesc de vizibilitate de bază în ceea ce privește mediile lor AI.

Doar 5% dintre respondenți au declarat că au o vizibilitate completă asupra uneltelor AI pe care le utilizează angajații, modul în care acestea sunt accesate și unde curg datele sensibile odată ce intră în sistemele AI.

Un procent similar a declarat că pot distinge în mod fiabil activitatea legitimă AI de comportamentul suspect sau neautorizat.

Acest lucru creează puncte oarbe operaționale semnificative. Asistenții AI bazati pe browser pot lăsa puține dovezi la nivelul punctului de capăt, în timp ce interacțiunile AI bazate pe API pot ocoli complet sistemele tradiționale de descoperire SaaS. Agenții AI care funcționează sub conturi de serviciu pot apărea indistinguabile de comportamentul normal automatizat al sistemului.

Fără telemetrie și monitorizare specifice AI, multe organizații încearcă în mod efectiv să securizeze medii pe care nu le pot observa pe deplin.

Infrastructura existentă nu a fost proiectată pentru traficul AI

Raportul susține, de asemenea, că AI schimbă fundamental modelele de trafic ale întreprinderii.

Organizațiile au raportat creșteri dramatice ale traficului bazat pe API, fluxurilor de comunicare între utilizatori și sisteme AI, traficului est-vest în interiorul centrelor de date și solicitărilor outbound către serviciile AI externe.

Aceste schimbări pun presiune pe uneltele de securitate a infrastructurii existente.

Doar 24% dintre organizații au declarat că uneltele lor de securitate a rețelei pot inspecta în mod complet traficul AI fără a degrada performanța. Între timp, 67% au raportat politici de securitate fragmentate în medii hibride.

Cercetătorii susțin că arhitecturile tradiționale construite în jurul sesiunilor de utilizator previzibile și fluxurilor de aplicații stabile sunt acum forțate să guverneze interacțiuni dinamice, grele de API și mediate de servicii care apar în medii multiple simultan.

Raportul atrage, de asemenea, atenția asupra unei migrații în creștere a încărcăturilor de lucru AI înapoi în centrele de date private și infrastructura hibridă. Aproximativ 29% dintre organizații au declarat că deja mută încărcături de lucru AI în medii private sau on-premise, în timp ce alte 49% iau în considerare acest lucru.

Acest trend este parțial determinat de preocupări regulatorii, cerințe de performanță și dorința de a plasa computarea AI mai aproape de datele sensibile ale întreprinderii.

WAF-urile și controalele de securitate tradiționale se luptă

O altă temă majoră a raportului este decalajul crescând dintre aplicațiile AI și uneltele de securitate web tradiționale.

Doar 22% dintre respondenți au declarat că soluțiile lor WAF (Web Application Firewall) sau WAAP (Web Application and API Protection) sunt eficiente în detectarea atacurilor specifice AI, cum ar fi injecția de prompt. Între timp, 71% au raportat o creștere a falselor pozitive de la adoptarea încărcăturilor de lucru AI generative.

Logica WAF tradițională a fost proiectată în jurul traficului de browser previzibil, semnăturilor cunoscute și solicitărilor structurate. Sistemele AI generează prompturi lungi, răspunsuri de flux, interacțiuni API specifice modelului și comunicări autonome serviciu-la-serviciu care adesea cad în afara acestor ipoteze.

Protecia la runtime rămâne imatură.

Doar 17% dintre organizații au declarat că au implementat în mod extins controale la runtime capabile să inspecteze și să impună politici pe intrările și ieșirile LLM (Large Language Model) în timp real. Mai mult de jumătate au raportat că nu au un proces formal de testare a securității pentru aplicațiile AI generative sau se bazează doar pe teste ad-hoc.

Raportul avertizează că multe organizații implementează funcționalități AI în medii de producție mai rapid decât pot valida în mod corespunzător securitatea acestora.

Angajații continuă să ocolească restricțiile AI

Chiar și atunci când organizațiile implementează controale, angajații ocolesc adesea acestea.

Conform sondajului, 42% dintre organizații au declarat că angajații ocolesc controalele de securitate AI atunci când acestea creează fricțiune sau încetinesc productivitatea.

Comportamentul acesta variază de la utilizarea conturilor personale AI la accesarea uneltelor bazate pe browser în afara mediilor enterprise aprobate.

Raportul susține că acest lucru reflectă o problemă arhitecturală mai profundă. Politicile de securitate care interferează cu fluxurile de lucru adesea eșuează pentru că angajații prioritizează viteza și ușurința în utilizare înainte de conformitate.

Cercetătorii sugerează că organizațiile au nevoie să facă accesul aprobat la AI mai ușor și mai fără probleme decât alternativele neautorizate, dacă doresc să reducă utilizarea AI în umbră.

O schimbare către arhitecturi de securitate AI unificate

De-a lungul raportului, Check Point și Cybersecurity Insiders revin în mod repetat la ideea că securitatea AI nu poate fi rezolvată prin produse punctuale izolate.

În schimb, raportul susține că organizațiile se îndreaptă treptat către arhitecturi de securitate “hibrid mesh” mai largi, capabile să aplice politici centralizate de securitate în infrastructura cloud, centre de date, platforme SaaS, puncte de capăt și încărcături de lucru AI, simultan.

Conform sondajului, 86% dintre organizații consideră acum că gestionarea securității unificate în medii de datacenter, cloud și edge este critică pentru încărcăturile de lucru AI.

Raportul concluzionează că AI expune slăbiciuni care deja existau în interiorul modelelor de securitate fragmentate ale întreprinderii. Provocarea nu mai este doar detectarea amenințărilor după ce acestea au loc. Este vorba despre construirea unor arhitecturi de prevenire a primului rând, capabile să funcționeze la aceeași viteză și scară ca sistemele AI moderne.

După cum subliniază “Raportul de securitate a cloud-ului din 2026: Securizarea transformării AI”, multe întreprinderi au adoptat deja AI din punct de vedere operațional, dar fundațiile lor de securitate încă se recuperează.