Спрос российских компаний на защиту ИИ в III квартале 2026 года вырос на 10% относительно II квартала. Бизнес уже использует модели и агентов в рабочих процессах, но не готов без дополнительных барьеров передавать им финансовые и другие чувствительные данные; об этом сообщает CNews со ссылкой на компанию «Кросстех».
Рост интереса к специализированной информационной безопасности выглядит логичным следствием более плотного встраивания ИИ в корпоративную инфраструктуру. Если раньше нейросеть могла быть экспериментом отдельной команды, то теперь она участвует в обработке документов, помогает сотрудникам, автоматизирует типовые операции и получает доступ к данным, которые раньше не выходили за пределы внутренних систем. У такой интеграции появляется новая поверхность атаки: вредоносные запросы, попытки извлечь данные через ответы модели, избыточные права ИИ-агента и ошибки в настройке доступа.
По данным «Кросстеха», чаще всего российские компании внедряют искусственный интеллект в HR, маркетинг и документооборот. Это довольно безопасная на вид стартовая зона, однако и там могут оказаться резюме, персональные данные сотрудников, коммерческие предложения, внутренние регламенты и переписка. Когда модель подключают к корпоративным базам знаний или наделяют правом выполнять действия от имени пользователя, вопрос уже не сводится к тому, насколько убедительно она пишет письмо или сортирует заявку.
В числе наиболее востребованных направлений компания называет AI Firewall. Этот класс решений проверяет запросы к модели и ИИ-агентам, а также их ответы: например, пытается обнаружить вредоносные инструкции и не допустить утечку чувствительных сведений. Для разработчиков это означает, что контроль нельзя ограничить фильтром на входе в чат. Проверять приходится и контекст, который получает модель, и инструменты, к которым она может обратиться, и результат, который вернётся пользователю либо уйдёт в другую систему.
Второй заметный запрос рынка — анализ защищённости и комплексный аудит ИИ-моделей. Заказчиков интересуют устойчивость систем к взлому, фактический уровень доступа и порядок работы с чувствительными данными. Это важное уточнение: компании покупают не абстрактную «безопасность нейросети», а пытаются понять, где именно в связке модели, базы знаний, API и агентских сценариев можно обойти ограничения. На практике слабым звеном часто становится не сама модель, а её окружение: плохо разделённые роли, широкие токены доступа или неподконтрольные внешние сервисы.
Антон Редько, руководитель группы «Безопасная разработка» «Кросстеха», назвал этот сегмент одним из самых быстрорастущих на российском рынке ИБ. По его оценке, в IV квартале темпы роста могут ускориться, а по итогам 2026 года спрос на решения и услуги в этой области окажется на 35–40% выше, чем в 2025-м. Среди причин он выделил массовое внедрение ИИ и появление первых регуляторных требований, которые заставляют компании заранее продумывать защищённую архитектуру.
При этом рынок ещё далёк от состояния, когда можно выбрать один стандартный продукт и закрыть вопрос. «Кросстех» отмечает, что поставщики постоянно дорабатывают решения, стараясь не отстать от развития ИИ, а часть сервисов для кибербезопасности таких систем пока только оформляется как отдельная услуга. Для CIO и руководителей разработки это означает необходимость проверять не только наличие красивой функции в продуктовой презентации, но и границы её применимости: какие атаки покрываются, как решение встраивается в существующие процессы ИБ и кто будет разбирать срабатывания.
Главный сдвиг здесь не в самом квартальном приросте на 10%, а в изменении отношения бизнеса к ИИ: его всё чаще рассматривают как рабочую систему с рисками доступа и утечки, а не как самостоятельный инструмент для экспериментов. Следующим тестом для рынка станет способность превратить защиту ИИ из набора точечных фильтров и аудитов в повторяемую инженерную практику — без которой самые полезные агентские сценарии так и останутся за пределами чувствительных процессов.