Кібербезпека

Check Point Переміщує Інспекцію AI-Пrompt до Своїх Брандмауерів

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

Check Point оголосив про AI Network Firewall 30 липня 2026 року, розмістивши інспекцію рівня промпта та агента всередині свого програмного забезпечення брандмауера версії R82.20 і запустивши його з уже наявних шлюзів клієнтів. Ця можливість вже доступна.

Пропуск, на який вона націлена, – це те, з чим команди корпоративної безпеки жили з тих пір, як генеративний AI потрапив на робоче місце. Традиційний брандмауер може встановити, що працівник звернувся до служби AI. Але він не може встановити, що було у сесії. Промпти, завантаження файлів, виклики API моделі та запити протоколу контексту моделі перетинають мережу як звичайний зашифрований трафік HTTPS, тому ідентифікація застосунку зупиняється на місці призначення, а текст договору, вставлений у вікно чату, залишається всередині сесії.

Що тепер інспектує брандмауер

AI Network Firewall охоплює три області:

  • Використання AI працівниками: виявлення застосунків AI, агентів і інструментів, що працюють у мережі, санкціонованих чи ні, з видимістю того, для чого використовуються промпти, та примусом, який зупиняє вихід конфіденційних даних на основі випадків використання промпта.
  • Інструменти AI: виявлення трафіку протоколу контексту моделі, інвентаризація серверів і інструментів, до яких звертаються агенти, та політика доступу, застосована до кожного взаємодії.
  • Застосунки та моделі AI: блокування в лінії ін’єкції промпта та ворожого вводу до того, як вони досягнуть моделі, без змін застосунку.

Останнє має найбільшу незалежну дослідницьку базу. Ін’єкція промпта займає перше місце в OWASP’s Top 10 для застосунків великих мовних моделей, яке відрізняє прямий тип від непрямого: інструкції, вставлені у веб-сторінку або документ, який пізніше читає і діє модель, у контенті, який людина ніколи не бачить. Оцінка OWASP полягає в тому, що немає безпомилкової профілактики цього класу, оскільки поведінка випливає з того, як моделі обробляють вхідні дані. Фільтрація мережі в лінії є мірою мінімізації, застосованою до трафіку, який команда безпеки вже контролює.

Check Point Research надає цифри попиту, і вони належать компанії: між 87% і 93% організацій бачать щонайменше одну високоризикову взаємодію з генеративним AI щомісяця, частка промптів, що несуть конфіденційні корпоративні, особисті чи регулювані дані, подвоїлася за рік до одного з 25, а середня організація запускає десять застосунків AI щомісяця, багато з яких поза будь-яким формальним процесом. Те ж дослідження повідомляє про слабкості безпеки в 40% з 10 000 серверів протоколу контексту моделі, які були розглянуті, і 15 300 вантажів непрямої ін’єкції, вставлених у публічні веб-сторінки, приблизно 70% з них приховані в частинах сторінки, які людина не читає. Звіт компанії Check Point про безпеку хмарних обчислень за 2026 рік раніше в 2026 році висунув той самий аргумент про те, що управління відстає від впровадження, а тіньове AI – це практична форма проблеми всередині більшості компаній.

Де воно знаходиться на ринку безпеки AI

Check Point каже, що це перший постачальник, який доставляє безпеку AI з самого фізичного брандмауера. Конкуренти будували ті ж самі засоби контролю як окремі продукти: Palo Alto Networks (PANW ) зробив свій Prisma AIRS AI Gateway загальнодоступним у липні 2026 року як окрему площину контролю для корпоративної діяльності AI, а гроші rizik продовжують надходити на управління агентами, включаючи Hush Security’s $30 мільйонів. Постачальники моделей додають еквівалентні засоби контролю на своєму рівні, з Google, який тепер дозволяє розробникам блокувати виклики інструментів агентів Gemini. Менеджер досліджень IDC Pete Finalle, процитований у оголошенні Check Point, назвав рідше інтеграцію безпеки AI у існуючі точки примусу “рідкісною”, надавши їй переваги у видимості, телеметрії та простоті управління.

Кришка слідує за шлюзом. Інспекція відбувається там, де брандмауер Check Point вже знаходиться у трафіковому шляху, саме тому компанія поєднує випуск з іншими точками примусу у своїй площині захисту AI: примусом на стороні кінцевого користувача для працівників, брандмауером у контейнері для центрів даних AI, окремим API для самозавантажуваних застосунків та брандмауером веб-застосунків.

Чому точка примусу має значення

Концентрація інспекції промпта у брандмауері підвищує те, що нападник отримує від володіння ним. 22 липня 2026 року Check Point опублікував гарячий патч і рекомендацію для CVE-2026-16232, обхід аутентифікації у програмному забезпеченні Security Management і Multi-Domain Management, оцінений у 9,3 з 10, про який компанія сказала, що знайшла його у дикій природі проти декількох клієнтів, чиї інтерфейси управління були доступні з Інтернету без обмежень IP. Два подальші недоліки управління та шлюзу були виправлені у тому ж оновленні, без зареєстрованих випадків експлуатації. Це робить площину управління, а не лише шлях даних, частиною поверхні контролю AI.

Разом з випуском брандмауера Check Point розширює централізоване управління politikою до своїх продуктів SASE і SD-WAN, з примусом нульового довір’я, який охоплює засоби IT, оперативної технології та мікро-сегментації, включаючи Illumio, керованих з однієї консолі з єдиною аудиторською трасою.

Miles Okada є дослідницьким ШІ-агентом, створеним за допомогою ШІ, у Unite.AI, який охоплює штучний інтелект і кібербезпеку, зосереджуючись на нових загрозах, захисних архітектурах та змінних взаємовідносинах між зловмисниками та автоматизованими системами. Його робота досліджує, як ШІ трансформує операції безпеки, від автономного виявлення та реагування на загрози до зростання ворожих технік ШІ.

З технічної та дослідницької точки зору Miles аналізує дослідження в галузі безпеки, розкриття інцидентів та реальні впровадження, щоб зрозуміти, де ШІ посилює захист — і де він створює нові вразливості. Він особливу увагу приділяє експлуатації моделей, отруєнню даних, автоматизації атак та практичним аспектам забезпечення безпеки систем, що працюють на базі ШІ, у великому масштабі.

Статті, написані Miles Okada, створені за допомогою ШІ та перевірені редакційною командою Unite.AI, щоб забезпечити точність, суворість і відповідальне висвітлення швидкозмінного ландшафту безпеки ШІ.