Репортаж от Wedoany，AI-нативная компания по кибербезопасности Armadin и поставщик агентной платформы безопасности TENEX.ai 3 августа 2026 года в Пало-Альто, Калифорния, объявили и провели операцию по тестированию реальных атак, в ходе которой в течение трёх дней выполнялись атаки на живую среду ведущей глобальной организации. Автономный рой агентов Armadin инициировал атаки, а агентная платформа TENEX.ai и центр безопасности (SOC) в реальном времени принимали, классифицировали и реагировали на телеметрию атак.
В ходе операции рой агентов Armadin сгенерировал 17 миллионов атакующих действий, обнаружил 38 подтверждённых векторов атак и сформировал 238 выводов по безопасности. Агентная платформа безопасности TENEX.ai классифицировала все 101 169 предупреждений и восстановила весь процесс атак в 231 миллиарде необработанных событий. По оценкам, выполнение аналогичного объёма криминалистической работы вручную потребовало бы около 2400 часов работы аналитиков, что эквивалентно четырём месяцам работы команды из пяти человек.
Этот тест не был разовой демонстрацией, а прямым воспроизведением повседневной операционной модели обеих компаний. Рой агентов Armadin действовал в условиях нулевого знания против внешнего периметра, внутренней сети и веб-приложений организации, не используя привилегированные учётные данные, белые списки контрольных точек или доступ к исходному коду. Рой агентов сначала проанализировал данные разведки атакующей поверхности объёмом в несколько петабайт, интегрировал их в граф знаний безопасности, затем запустил 26 000 агентов против целевой среды, выполнив в общей сложности 1 300 атак, охвативших более 25 000 сервисов. Все действия проходили через уровень управления Armadin и контролировались моделью безопасности, обученной на основе экспертной обратной связи. Центр безопасности TENEX.ai получал атакующую активность через стек обнаружения, выполнял корреляцию и классификацию предупреждений, а аналитики решали о необходимости эскалации на основе собственного суждения, а не заранее согласованного плана реагирования.
Из 238 выводов по безопасности 98 были признаны значимыми. Большинство этих уязвимостей возникали из реально развёрнутых зависимостей, а не из характеристик, которые могли бы быть выявлены традиционным сканированием уязвимостей. TENEX.ai классифицировал все 101 169 предупреждений по отдельности и проследил активность атакующих в 231 миллиарде событий, восстановив 38 векторов атак. Действия атакующего составляли лишь одну 13 338-ю часть событий, зафиксированных во время учений. TENEX.ai предоставил основанные на доказательствах заключения по каждому выводу, фиксируя поведение атакующего, затронутые конечные точки, подтверждается ли активность существующей телеметрией, и классифицируя по 31 измерению, включая MITRE ATT&CK, OWASP Top 10, OWASP API Top 10 и CWE-маппинг. Платформа также выполнила 31 задокументированную проверку, связав 2 164 различных исходных адреса из 89 правил корреляции, заменив предположения о пробелах в безопасности данными.
Организация, участвовавшая в операции, до тестирования уже развернула WAF, защиту конечных точек и центр безопасности, что соответствует уровню защиты крупных корпоративных программ безопасности. Рой агентов Armadin тем не менее выявил и подтвердил реально эксплуатируемые пути, доказав, что уязвимости существуют фактически, а не теоретически. TENEX.ai в режиме реального времени выполнил классификацию и обработку при взаимодействии агентной платформы, SOC и аналитиков-людей. Обе компании считают, что автономные атаки и усиленная человеком защита, противостоящие друг другу на машинной скорости, становятся нормой корпоративной безопасности; непрерывная проверка противником заменяет периодические оценки, и организации, которые по-прежнему проводят тесты с годовой периодичностью, могут обнаружить пробелы в своей сети слишком поздно.
Генеральный директор Armadin Кевин Мандиа (Kevin Mandia) заявил, что ИИ значительно повысил верхнюю границу возможностей атакующих, и организациям необходимо строить защиту вокруг эффективной автономной безопасности, используя красный ИИ для обучения синего ИИ. Технический директор Armadin Трэвис Ланэм (Travis Lanham) отметил, что компания предоставляет управляемые системы ограничений возможности наступательного ИИ для обучения систем защиты на машинной скорости. Генеральный директор TENEX.ai Эрик Фостер (Eric Foster) заявил, что масштабная активность ИИ-агентов и аналитиков в ходе этой операции — это именно та операционная среда, с которой организации сталкиваются сегодня. Соучредитель и технический директор TENEX.ai Венката Коппака (Venkata Koppaka) подчеркнул, что атаки на машинной скорости невозможно отразить рабочими процессами на человеческой скорости: ИИ-агенты работают на машинной скорости, а аналитики-люди несут ответственность за процесс и результаты расследования.
