Звіт Check Point «2026 Cloud Security Report: Securing the AI Transformation» попереджує, що корпоративна безпека відстає від впровадження штучного інтелекту

Впровадження штучного інтелекту прискорюється швидше, ніж корпоративні команди безпеки можуть адаптуватися, згідно з новим звітом «2026 Cloud Security Report: Securing the AI Transformation» компанії Check Point і Cybersecurity Insiders. У звіті стверджується, що найбільшою проблемою, з якою стикаються організації, вже не є питання про впровадження штучного інтелекту, а питання про те, чи здатна їхня безпекова архітектура справлятися з масштабом, швидкістю і автономією штучних інтелектів у виробничих середовищах.

Висновки свідчать про те, що багато підприємств вступили в небезпечний перехідний період. Помічники штучного інтелекту, копілоти, автономні агенти та машинно-керовані робочі процеси швидко впроваджуються в бізнес-операції, однак контролювання навколо них залишається фрагментованим. Традиційна безпекова архітектура була розроблена навколо передбачуваної поведінки людини, стабільних застосунків та чітко визначених мережевих кордонів. Штучні інтелекти змінюють всі три одночасно.

Штучний інтелект вже перейшов у виробництво

Одним з найясніших висновків у звіті є те, що експерименти зі штучним інтелектом майже закінчені. Близько 70% організацій, які брали участь у опитуванні, заявили, що вони вже запускають робочі процеси Генеративного штучного інтелекту у виробничих середовищах, тоді як 64% повідомили про наявність агентів штучного інтелекту у пілотному або виробничому розгортанні.

Цей перехід має значення, оскільки агенти штучного інтелекту вже не обмежуються генерацією тексту або підведенням підсумків. Все частіше вони підключаються до корпоративних застосунків, API, внутрішніх баз даних та операційних систем. У деяких випадках організації навіть надають цим системам привілейований доступ до основної інфраструктури.

У звіті зазначається, що 12% організацій вже надали агентам штучного інтелекту привілейований доступ до критичних систем. Це створює зовсім іншу проблему кібербезпеки. Команди безпеки вже не просто керують взаємодією працівників з інструментами штучного інтелекту, такими як ChatGPT або Gemini. Тепер їм доводиться керувати автономними системами, здатними діяти у живих середовищах.

Згідно з звітом, 83% респондентів заявили, що забезпечення безпеки застосунків Генеративного штучного інтелекту є складніше, ніж захист традиційних програмних середовищ.

Інциденти безпеки вже поширені

Результати опитування свідчать про те, що проблеми безпеки, пов’язані зі штучним інтелектом, вже не є теоретичними. Більше половини організацій, які брали участь у опитуванні, повідомили про щонайменше один підтверджений інцидент безпеки, пов’язаний зі штучним інтелектом, тоді як ще 24% підозрювали інциденти, але не мали достатньої видимості, щоб підтвердити їх.

Це означає, що 78% організацій або знають, що вони зазнали інцидентів безпеки, пов’язаних зі штучним інтелектом, або не можуть впевнено виключити їх.

Типи інцидентів різноманітні. Деякі з них涉ňují несанкціоноване використання працівників зовнішніх інструментів штучного інтелекту, часто званих «тіньовим штучним інтелектом». Інші включають витік чутливої інформації через системи штучного інтелекту або атаки фішингу та глибоких підробок, створених штучним інтелектом.

У звіті підкреслюється, що трафік штучного інтелекту все частіше нагадує законну корпоративну діяльність, що робить виявлення значно складніше. API-запити, запити моделей та вихідні з’єднання з сервісами штучного інтелекту можуть виглядати нормально на рівні мережі, якщо системи інспекції не здатні аналізувати поведінку взаємодії.

Це створює середовище, в якому шкідлива діяльність може змішатися з законним використанням штучного інтелекту.

51-punktова пробіл у безпеці штучного інтелекту

Можливо, найвражаючою статистикою у звіті є те, що дослідники описують як «51-пунктова пробіл у готовності».

Хоча 77% організацій заявили, що вони змінили свою загальну стратегію безпеки у відповідь на впровадження штучного інтелекту, лише 26% вважають, що їхня поточна безпекова архітектура насправді готова підтримувати робочі процеси, керовані штучним інтелектом, без суттєвої переробки.

У звіті стверджується, що ця роз’єднаність пояснює, чому організації продовжують зазнавати невдач політики, пробілів у керуванні та проблем з видимістю, незважаючи на збільшення інвестицій та уваги керівництва.

У багатьох середовищах робочі процеси штучного інтелекту переміщаються між хмарними сервісами, застосунками SaaS, приватною інфраструктурою, API та віддаленими кінцевими точками. Існуючі засоби безпеки часто втрачають узгодженість на цих кордонах.

Дослідники стверджують, що організації все частіше потребують уніфікованих безпекових архітектур, здатних застосовувати узгоджені політики у гібридних середовищах, а не покладатися на відключені інструменти, що працюють незалежно.

Відсутність видимості діяльності штучного інтелекту залишається дуже обмеженою

У звіті повторюється підкреслення того, що багато організацій усе ще не мають базової видимості своєї діяльності штучного інтелекту.

Лише 5% респондентів заявили, що вони мають повну видимість того, які інструменти штучного інтелекту використовують працівники, як вони доступні, і куди чутлива інформація тече, коли вона потрапляє у системи штучного інтелекту.

Аналогічний відсоток заявив, що вони можуть надійно розрізняти законну діяльність штучного інтелекту та підозрілу або несанкціоновану поведінку.

Це створює значні оперативні сліпі плями. Браузерні помічники штучного інтелекту можуть залишити мало слідів на кінцевих точках, тоді як взаємодії штучного інтелекту на основі API можуть повністю обійти традиційні системи відкриття SaaS. Агенти штучного інтелекту, що працюють під службовими обліковими записами, також можуть виглядати непізнаваними від нормальної автоматизованої поведінки системи.

Без спеціальної телеметрії та моніторингу штучного інтелекту багато організацій фактично намагаються забезпечити безпеку середовищ, які вони не можуть повністю спостерігати.

Існуюча інфраструктура не була створена для трафіку штучного інтелекту

У звіті також стверджується, що штучний інтелект фундаментально змінює корпоративні трафікові моделі.

Організації повідомили про драматичні збільшення API-запитів, потоків спілкування між користувачами та системами штучного інтелекту, схід-західного трафіку всередині центрів даних та вихідних запитів до зовнішніх сервісів штучного інтелекту.

Ці зрушення створюють напруженість у існуючих інструментах безпеки інфраструктури.

Лише 24% організацій заявили, що їхні засоби безпеки мережі можуть повністю інспектувати трафік штучного інтелекту без зниження продуктивності. Тоді як 67% повідомили про фрагментовані політики безпеки у гібридних середовищах.

Дослідники стверджують, що традиційна архітектура, побудована навколо передбачуваних сесій користувачів та стабільних потоків застосунків, тепер змушена керувати динамічними, API-важкими, сервісно-посередованими взаємодіями, що відбуваються одночасно у кількох середовищах.

У звіті також вказується на зростаючу міграцію робочих процесів штучного інтелекту назад у приватні центри даних та гібридну інфраструктуру. Близько 29% організацій заявили, що вони вже переміщують робочі процеси штучного інтелекту у приватні або локальні середовища, тоді як ще 49% розглядають цю можливість.

Ця тенденція частково викликана проблемами регулювання, вимогами продуктивності та бажанням розмістити обчислення штучного інтелекту ближче до чутливої корпоративної інформації.

Веб-застосунки та традиційні засоби безпеки борються

Іншою великою темою у звіті є зростаючий розрив між застосунками штучного інтелекту та традиційними веб-засобами безпеки.

Лише 22% респондентів заявили, що їхні веб-застосунки або рішення WAAP ефективні у виявленні атак, специфічних для Генеративного штучного інтелекту, таких як ін’єкція запиту. Тоді як 71% повідомили про збільшення кількості хибно-позитивних результатів після впровадження робочих процесів Генеративного штучного інтелекту.

Традиційна логіка веб-застосунку була розроблена навколо передбачуваного трафіку браузера, відомих підписів та структурованих запитів. Системи штучного інтелекту генерують довгі запити, потокові відповіді, взаємодії API та автономні комунікації служб, які часто виходять за ці припущення.

Також залишається недозрілим захист у час виконання.

Лише 17% організацій заявили, що вони мають широко розгорнуті засоби контролю у час виконання, здатні інспектувати та примусово застосовувати політику щодо входів та виходів великих мовних моделей у режимі реального часу. Більше половини повідомили про відсутність формального процесу тестування безпеки для застосунків Генеративного штучного інтелекту або про те, що вони покладаються лише на тестування ад хок.

У звіті попереджується, що багато організацій розгортають функціональність штучного інтелекту у виробничих середовищах швидше, ніж можуть належно перевірити її безпеку.

Працівники продовжують обходити обмеження штучного інтелекту

Дажи якщо організації реалізують контролі, працівники часто обходять їх.

Згідно з опитуванням, 42% організацій заявили, що працівники обходять засоби безпеки штучного інтелекту, коли ці засоби створюють тертя або сповільнюють продуктивність.

Ця поведінка варіюється від використання персональних облікових записів штучного інтелекту до доступу до браузерних інструментів поза затвердженими корпоративними середовищами.

У звіті стверджується, що це відображає глибшу архітектурну проблему. Політики безпеки, які заважають робочим процесам, часто терплять невдачу, оскільки працівники віддають пріоритет швидкості та зручності над дотриманням вимог.

Дослідники пропонують, що організації повинні зробити затверджений доступ до штучного інтелекту легшим та безперешкодним, ніж несанкціонований, якщо вони хочуть зменшити використання «тіньового» штучного інтелекту.

Перехід до уніфікованих архітектур безпеки штучного інтелекту

На всьому протязі звіту Check Point та Cybersecurity Insiders повторюють ідею про те, що безпека штучного інтелекту не може бути вирішена за допомогою ізольованих окремих продуктів.

Натомість у звіті стверджується, що організації поступово переходять до більш широких «гібридних сіткових» архітектур безпеки, здатних застосовувати централізовану політику у хмарній інфраструктурі, центрах даних, платформах SaaS, кінцевих точках та робочих процесах штучного інтелекту одночасно.

Згідно з опитуванням, 86% організацій зараз вважають уніфіковане керування безпекою у середовищах центру даних, хмари та краю критично важливим для робочих процесів штучного інтелекту.

У звіті висновується, що штучний інтелект викривляє слабкості, які вже існували всередині фрагментованих корпоративних моделей безпеки. Виклик уже не полягає лише у виявленні загроз після того, як вони відбуваються. Це будівництво архітектур, орієнтованих на запобігання, здатних працювати з тією ж швидкістю та масштабом, що й сучасні системи штучного інтелекту.

Як свідчить звіт «2026 Cloud Security Report: Securing the AI Transformation», багато підприємств вже операційно прийняли штучний інтелект, але їхні безпекові основи все ще відстають.