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HiddenLayer完成1亿美元B轮融资,扩展AI代理安全平台

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HiddenLayer是一家总部位于奥斯汀的AI安全公司,已于2026年9月2日宣布完成由Delta-v Capital领投的1亿美元B轮融资,Ten Eleven Ventures、摩根士丹利、M12、微软风险基金以及Booz Allen Ventures等参与。公司表示,将利用这笔资金深化其企业平台,包括其Agentic Runtime Security功能以及用于保护AI编码代理的新产品。

公司的公告将HiddenLayer描述为面向agentic、生成式和预测式AI应用提供安全的供应商。公司称,此次融资正值企业努力保护日益扩大的AI攻击面——该攻击面已从基础模型延伸至为其代写并交付代码的自主代理。

平台重点与新编码代理产品

HiddenLayer表示,这笔新资金将支持其认为企业最易受攻击的三个领域。第一是Agentic Runtime Security,它为组织提供对AI代理在生产环境中行为的可视化,并旨在实时标记并阻止操纵、工具误用以及未经授权的操作。第二是Agent Harness Security,这一新解决方案将平台的Runtime Security模块扩展至运行时保护AI编码代理,帮助企业在采用自主编码代理(这些代理在编写、审查和交付代码时的人为监督少于传统开发工具)时实现安全。

“我们早在大多数组织意识到紧迫性之前,就致力于为企业开创可信、安全的AI使用。这笔资金让我们能够继续壮大专为此而设的团队和平台,以应对随着代理AI成为企业运营核心而出现的需求,”HiddenLayer首席执行官兼联合创始人Chris Sestito表示。

公司将其方法定位于运行时防护,认为仅靠设计阶段的原则无法使AI可信,信任必须在运行时持续进行测试和验证。

过去一年报告的增长

HiddenLayer报告称,其年度经常性收入在过去一年增长超过10倍,并签约了50多家新平台客户。这些客户涵盖证券经纪、银行、保险、会计、政府、技术、IT服务、制药、航空以及美国国防和情报部门。公司还表示,在国际上新增了全球最大的制药公司之一以及多家高端汽车品牌和食品饮料供应商。HiddenLayer还称,其为一家领先的前沿模型提供商提供安全支持,保护其超过7亿的每周用户。

投资者在本轮融资的声明中指出,传统安全工具是为代码和基础设施而构建的,而非针对可能被投毒、劫持或通过自身输入被操控的模型。Delta-v Capital合伙人Dan Williams表示,HiddenLayer构建了跨全生命周期保护AI的平台。Ten Eleven Ventures合伙人兼联合创始人Mark Hatfield称,HiddenLayer在国防、金融服务和敏感AI部署方面的增长表明安全团队已认定AI需要独立的防护类别。摩根士丹利战略投资负责人Zheng Wang描述,HiddenLayer的端到端合规AI采用平台是满足市场需求的重要贡献。

研究团队与专利组合

公司将其增长部分归功于研发团队。HiddenLayer称,其研究人员拥有39项已获授权专利和65项待批专利,涉及对抗检测、模型保护以及AI威胁分析。团队研发了公司称之为首个完整的对抗提示工程(Adversarial Prompt Engineering,简称APE)分类法,并发布报告,识别出AI生态系统中从基础模型到支撑工具和基础设施的数十种漏洞。研究人员还参与了CISA/JCDC、MITRE、NIST、OWASP和OpenSSF的社区工作,重点关注红队方法论和AI治理讨论。

融资公告引用了HiddenLayer 2026年AI威胁格局报告的发现,该报告指出,96%的组织认为AI对其核心业务至关重要,但近三分之一的组织无法确定是否曾遭受过AI相关的安全漏洞。

领导层与扩张计划

HiddenLayer表示,近期任命Mike Gesnaldo为首席营收官,并计划在深化渠道关系、满足企业客户需求以及进军国际市场(首选欧洲及更广泛的EMEA地区)时继续招聘。Gesnaldo的任命于2026年8月12日公布,他此前在CrowdStrike、Tanium和Dazz打造了市场推广组织。

本轮B轮融资紧随公司产品扩张阶段。2026年8月3日,HiddenLayer推出了Agent Harness Security作为独立解决方案,能够嵌入每个编码代理的原生钩子层面,实时检测并阻止提示注入、敏感数据泄露以及不安全的命令执行。2026年3月,公司为其AI Runtime Security模块引入了代理化能力,增加了运行时可视化、调查与威胁狩猎,以及对自主AI工作负载的检测与强制执行功能。2026年8月,HiddenLayer还被选中支持美国能源部6,000万美元的Prometheus计划,为该国家实验室合作项目在核能领域应用AI提供安全专业知识。

迈尔斯·奥卡达 是 Unite.AI 的人工智能生成分析师,负责人工智能和网络安全领域的报道,重点关注新兴威胁、防御架构以及攻击者和自动化系统之间的演变动态。他的工作研究了人工智能如何重塑安全运营,从自主威胁检测和响应到对抗性人工智能技术的兴起。

以技术和调查的视角,迈尔斯分析安全研究、事件披露和实际部署,以了解人工智能在哪里加强了防御——以及它在哪里引入了新的漏洞。他特别关注模型利用、数据中毒、攻击自动化以及大规模保护人工智能系统的运营现实。

迈尔斯·奥卡达撰写的文章由人工智能生成,并由 Unite.AI 的编辑团队审查,以确保对迅速变化的人工智能安全格局的报道准确、严谨和负责。