Что такое Агентное предотвращение угроз?

Обзор.

Агентное предотвращение угроз защищает от автономных, приводимых в движение ИИ мутаций атак на скорости машины. Оно использует агентов на базе ИИ для идентификации атак и применения адаптированных защит до нанесения ущерба. Это сокращает поверхность атак и останавливает граничные ИИ угрозы без ожидания ручного вмешательства.

Понимание угроз ИИ на границах

Атаки ИИ на границах не управляются и не ограничиваются человеком. Агенты ИИ теперь могут планировать, исполнять и адаптировать многоэтапные цепочки атак автономно, ускоряя обнаружение уязвимостей, персонализируя тактики в реальном времени для обхода защит и выполняя атаки на увеличенной скорости, масштабе и сложности.

Защита от атак ИИ на границах находится вне пределов традиционных методов защиты. Статические правила и сигнатуры создаются для известных атак, в то время как агрессивные ИИ-атакующие постоянно изменяют свое поведение, чтобы их обойти. Эффективная защита должна работать на скорости машины и использовать непрерывный, специфичный для окружения контекст для идентификации и блокировки новых путей атак.

Как Агентное предотвращение угроз защищает вашу сеть

Агентное предотвращение угроз использует агентов ИИ на базе крупной модели языка Opus 4.6. Агенты анализируют трафик и сигналы безопасности сети каждые четыре часа. Каждый анализ просматривает активность за последние 24 часа пользователей, хостов, сайтов, приложений и других сущностей. Это подвижное окно предоставляет контекст, специфичный для учетной записи, относительно типичных моделей использования и ожидаемой активности.

Используя этот контекст, агенты анализируют подозрительные поведенческие паттерны. На скорости машины они коррелируют последовательности активности, тайминги, первые события и сигналы от множества двигателей безопасности. Это рассуждение связывает отдельные сигналы и сравнивает их с установленным поведением и общим контекстом сети. Это может выявить новые атаки, включая атаки, которые используют ранее невидимые пути. Например, загрузка бинарного файла может быть нормальной для ИТ-администратора. То же действие может указывать на риск, если его выполняет пользователь без истории такого поведения.

Когда активность указывает на повышенный риск, агент предсказывает следующий шаг атаки и определяет соответствующий ответ, автоматически применяя временные динамические меры контроля. Эти меры блокируют доступ к открытым сервисам, действиям или путям доступа, применяя меры по устранению на основе тщательного анализа и исследования множества сценариев нарушений командой исследований Cato.

Агенты постоянно переоценивают поведение с течением времени и регулируют или снимают меры контроля по мере изменения условий. Это уменьшает поверхность атаки, ограничивает ручное вмешательство и сохраняет административную видимость и контроль. Для мониторинга того, как Агентное предотвращение угроз защищает вашу сеть, см. Мониторинг Агентного предотвращения угроз.

Чтобы предоставить более полный обзор рискованного поведения пользователя, блокирующие события, инициированные движком безопасности Агентного предотвращения угроз, включаются в оценку риска пользователя. Для получения дополнительной информации смотрите Понимание уровня риска пользователя.

Агентное предотвращение угроз позволяет вам:

Опережайте граничащие атаки, адаптировав защиту, ориентированную на окружение, на скорости машины по мере изменения поведения атакующего
Автоматизируйте предотвращение угроз, автоматически применяя динамические меры, которые останавливают атаки до их развития
Применяйте меры контроля везде для пользователей, сайтов и приложений

Требования к лицензии

Для клиентов с активной лицензией Защиты от продвинутых угроз на август 2026 года эта лицензия также включает Агентное предотвращение угроз.
Для других клиентов Агентное предотвращение угроз требует лицензии Агентного предотвращения угроз (это требует лицензии Предотвращения угроз или лицензии Расширенного предотвращения угроз).

Случай использования – Блокировка Агентной ИИ-Атаки До Установления Управления и Контроля

Сотрудник компании ABC взаимодействовал с вредоносным агентом ИИ, замаскированным под законного помощника по продуктивности. Завоевав доверие сотрудника, агент попытался выполнить многоступенчатую атаку, перечислив локальные ресурсы, идентифицировав чувствительные приложения и подготовив конечное устройство для устойчивого удаленного доступа. Последовательность действий была нетипичной для пользователя и ранее не встречалась на устройстве.

Агентное предотвращение угроз проанализировало цепочку событий, распознало скоординированное рассуждение и характер планирования автономной ИИ-атакой и определило, что активность представляла собой вредоносную разведку перед установлением управления и контроля.

На основе этой оценки Агентное предотвращение угроз применило упреждающие контрольные меры до начала атаки. Оно блокировало загрузку и выполнение AnyDesk, предотвращая установление удаленного доступа агента ИИ и поддержание связи с управлением. Это сорвало атаку до того, как можно было доставить дополнительные инструменты, загрузки или инструкции, значительно уменьшив риск кражи учетных данных, повышения привилегий и горизонтального перемещения.

Агентное предотвращение угроз содержало ИИ-атаку без необходимости ручного вмешательства, автономно выявляя намерение за активностью, а не полагаясь на отдельные индикаторы.

Понимание Как Работает Агентное Предотвращение Угроз

Агентное предотвращение угроз непрерывно анализирует активность в вашем окружении, чтобы выявлять и останавливать подозрительное поведение при помощи следующего пятишагового процесса:

Build an Entity Baseline: Agentic Threat Prevention’s AI agents monitor network activity over time to establish normal behavior across your network.
Detect Deviations: Agents collect real-time signals from multiple security engines, including services such as Anti-Malware, IPS, Firewall and SAM. It also analyzes long-term insights from the Cato data lake, which aggregates all security events. AI agents reasoning identifies suspicious behavioral patterns compared against the behavioral baseline to identify abnormal activity. Even actions that appear benign can be flagged if they significantly deviate from normal behavior.
Dynamic Controls: When suspicious behavior is detected, to reduce the attack surface, the agent predicts the next stage of the attack and applies customized controls to prevent it from progressing. Multiple controls can be applied for a single suspicious behavior.
Block Malicious Action: If a malicious action is taken, it is blocked in real time to prevent threats.
Adapt Dynamic Controls: Agents continuously reevaluate entity behavior and dynamically adjust or expire the applied controls as the risk level changes.

Как Агентное Предотвращение Угроз Дополняет Существующие Движки Безопасности

Агентные атаки представляют три вызова, против которых традиционные модели безопасности обеспечивают ограниченную защиту:

Скорость машины: Атаки исполняются и прогрессируют быстрее, чем рабочие процессы на основе ответа человека могут отреагировать
Адаптивные: Атакующие на базе ИИ непрерывно меняются, изменяя тактику после каждой неудавшейся попытки, пока не найдут путь, который сработает
Автономные: Цепочки атак планируют и выполняют без участия человека, поэтому они никогда не останавливаются, не ждут и не теряют фокус

Существующие двигатели безопасности Cato обеспечивают точную защиту от известных угроз и нарушений политики. Они эффективно применяют политику и блокируют атаки на конкретных стадиях жизненного цикла. Тем не менее, они зависят от заранее определенных обнаружений, подписей и правил, созданных исследователями безопасности на основе известных техник атак.

Агентные атакующие могут непрерывно изменять свои техники до тех пор, пока не найдут доступный путь атаки быстрее, чем можно исследовать, написать и развернуть новые обнаружения. Агентное предотвращение угроз сопоставляет модель операций атакующего с автономным слоем рассуждения. Оно непрерывно анализирует контекст, специфичный для аккаунта, из трафика, событий безопасности, разузнавания угроз и поведения сущностей. В отличие от атакующего, агент обладает непрерывной видимостью окружения и немедленным доступом к мерам принуждения. Это преимущество контекста помогает агенту выявлять подозрительные поведенческие паттерны и новые пути атак.

Агент обнаруживает подозрительное поведение, не дожидаясь создания исследователями новых сигнатур. Оно выбирает соответствующий ответ, основываясь на контексте и риске каждого обнаружения. Затем Агентное предотвращение угроз применяет динамические меры через существующие двигатели принуждения Cato на скорости машины.

Агент постоянно переоценивает активность и регулирует или снимает меры контроля по мере изменения рисков. Это обеспечивает проактивное предотвращение без необходимости вовлечения человека.

Существующие двигатели безопасности применяют точные меры контроля, в то время как Агентное предотвращение угроз автономно рассуждает о контексте и координирует ответ. Вместе они останавливают агентные атаки до их развития, не добавляя сложности в политику или увеличения операционных нагрузок.