AIR привлекает $50 млн для помощи компаниям в проверке навыков и дополнительных инструментов, используемых ИИ-агентами

По мере того как организации всё чаще предоставляют доступ ИИ-агентов к своим внутренним системам, вокруг инструментов, на которые эти агенты полагаются — навыков (skills), плагинов, серверов MCP и дополнений, обеспечивающих взаимодействие с интернетом, — формируется новая программная цепочка поставок.

Стартап в области кибербезопасности AIR утверждает, что компаниям необходим способ мониторинга этой цепочки поставок, и теперь он выходит из режима скрытой работы (stealth mode), имея на счету $50 млн, собранных в рамках двух раундов посева (seed rounds) для создания необходимого продукта.

Компания, основанная Яиром Сабаном (генеральный директор) и Нивом Хоффманом (технический директор), ветеранами израильского разведывательного корпуса «Ехад Шемерет Ха-Хадеш» (Unit 8200), специализирующегося на наступательной кибербезопасности, предоставляет платформу, которая обнаруживает агентов, работающих внутри компаний, постоянно проверяет навыки, инструменты и компоненты, которые они используют, и блокирует взаимодействие с программным обеспечением или внешними источниками, не прошедшими проверки безопасности. Платформа также предлагает рынок предварительно проверенных дополнений и навыков для ИИ-агентов.

Раунды финансирования закрылись в течение нескольких недель друг за другом, сообщил Сабан TechCrunch, при этом первый раунд собрал $10 млн, а второй — $40 млн. Первый раунд возглавила Sequoia, а второй — Greenoaks, сказал Сабан. В финансировании также приняли участие Swish, Netz, Зак Френкель (президент Cognition), Инон Костица (сооснователь Wiz), Офир Эрлих (сооснователь Eon), Энн Нойбергер, Омер Адам, Варун Ананд (сооснователь Clay) и другие ангельские инвесторы.

Основной аргумент AIR заключается в том, что широкое внедрение ИИ-агентов в компаниях начинает напоминать операционные системы, однако инструменты, которые они используют или устанавливают, не подлежат тому же контролю, который применяется к драйверам или приложениям.

«В начале 2000-х годов установка драйвера не требовала цифровой подписи. Сегодня установка любого драйвера отображает подпись, указывающую, кто его подписал, поскольку драйвер загружает код в ядро системы, — сказал Сабан. — У вас нет этого для навыков, плагинов или MCP, и это стыдно, потому что механизм и урок те же самые, но мы его не усвоили».

По его мнению, основной риск заключается в том, что по мере того как ИИ-агенты работают более автономно в базах данных, корпоративных системах и интернете, злоумышленники могут отравлять контент, потребляемый ИИ-агентами, вместо того чтобы атаковать их напрямую.

Стартап утверждает, что решает эту проблему с помощью продукта видимости (visibility product), который идентифицирует активных агентов в среде компании, а также сотрудников, использующих непроверенные ИИ-инструменты или личные учетные записи. Затем он использует слой принудительного исполнения (enforcement layer) для подключения к агентам, перехватывая и анализируя такие действия, как загрузка навыка или получение контента из интернета. Наконец, AIR проверяет инструменты, дополнения или программное обеспечение, которые агент намерен использовать, по белому списку, поддерживаемому стартапом.

Сабан объясняет, что стартап поддерживает этот белый список путем открытой оценки навыков и дополнений, доступных в интернете, на предмет изменений или вредоносного поведения, отмечая, что ранее одобренный навык может стать рискованным, если загруженный пакет изменится или учетная запись его разработчика будет скомпрометирована. Он добавил, что платформа AIR в настоящее время фильтрует около 27% обнаруживаемых в интернете дополнений и навыков.

AIR заявляет, что имеет более 20 клиентов, при этом Сабан утверждает, что примерно четверть из них — крупные предприятия. Он отметил, что компания наблюдает самый сильный спрос в строго регулируемых отраслях, особенно в финансовом секторе и фармацевтике.

Однако AIR не единственная в этом сегменте. Noma Security предлагает функции обнаружения, контроля доступа и мониторинга во времени выполнения для агентов, серверов MCP и навыков, в то время как Zenity предоставляет инструменты безопасности и управления с аналогичными функциями. Платформа идентификации Astrix Security также позволяет компаниям обнаруживать и контролировать агентов и серверы MCP, а Operant AI предлагает защиту агентов вместе с шлюзом MCP.

Значительные венчурные капиталы также преследуют эту категорию. Zenity привлекла $125 млн в рамках раунда Series C в августе, а Noma привлекла $100 млн в рамках раунда Series B в прошлом году.

Сабан считает, что конкурентное преимущество AIR заключается в его способности постоянно проверять экосистему навыков и дополнений, окружающих ИИ-агентов. «Постоянная проверка сайтов навыков и плагинов — это сложная задача. Получить видимость на конечных устройствах легко; это сделает каждый. Трудно создать вокруг этого защитный ров (moat)», — сказал он.

Хотя генеральный директор признал, что лаборатории ИИ и провайдеры в конечном итоге интегрируют проверки безопасности и политики для фильтрации вредоносного использования навыков и инструментов, он считает, что компании по-прежнему предпочтут покупать независимый продукт, работающий с несколькими поставщиками.

«Это не проблема сканирования; это проблема непрерывной перепроверки», — сказал Богемил Балкански, партнер Sequoia, в заявлении TechCrunch по электронной почте. «Проверка каждого навыка, плагина, сервера MCP и субагента, с которым взаимодействуют агенты предприятия, повторная проверка каждого из них при каждом изменении в реальном времени и по всему флоту агентов компании — это проблема инфраструктуры задолго до того, как она станет проблемой безопасности. Air потратила последний год на создание этого конвейера. Вы не догоните его, написав более совершенный сканер».

В настоящее время в AIR работает около 40 сотрудников. Сабан сказал, что новый капитал будет в основном использован для найма исследователей и расширения усилий компании по выводу продукта на рынок в США и Европе.