Snyk представила Agent Security и Evo AI-SPM для AI-агентов

Новое решение помогает контролировать автономных AI-агентов на всём пути — от разработки до production — и превращает политики AI-безопасности в реальные, исполнимые механизмы контроля.

САН-ФРАНЦИСКО, 23 марта 2026 г. (RSA Conference 2026) — Snyk, специализирующаяся на AI-безопасности, объявила о запуске нового решения Agent Security и о выходе Snyk Evo AI-SPM в статус общей доступности (GA). И, честно говоря, момент выбран очень точный: компании массово внедряют автономных coding-агентов вроде Claude Code, Cursor и Devin, но нередко без внятной модели контроля — кто что генерирует, какие инструменты вызывает и какие действия вообще выполняются в production-среде.

Параллельно с выходом из stealth-режима Snyk Evo AI-SPM, созданный внутри специализированного AI-инновационного подразделения компании, расширяет практические возможности AI Security Fabric. По сути, речь идёт об архитектуре, которая обеспечивает контроль над автономными агентами с момента их появления в программном контуре и дальше — на каждом шаге, каждом вызове, каждом действии. Чем активнее предприятия разворачивают агентные системы по всему software stack, тем нужнее становится отдельный слой enforcement. Именно его Snyk и предлагает: через этот слой должен проходить любой agentic workflow, если бизнесу важно соблюдение корпоративных требований к безопасности.

Неучтённые AI-компоненты в кодовой базе

Shadow AI уже не теория, а вполне рабочая головная боль

Автономные программные агенты уже пишут код, меняют его и выкатывают с машинной скоростью. А традиционные процессы security review, мягко говоря, не поспевают. Согласно отчёту Snyk 2026 State of Agentic AI Adoption Report, многие компании, уверенные, что AI у них под контролем, на деле столкнулись с обратным. На каждую официально развёрнутую AI-модель приходится почти втрое больше неучтённых программных компонентов.

Во время early access, после более чем 500 сканирований Evo, организации — даже те, у кого уже были внедрены cloud security-инструменты и CNAPP-контроли, — обнаружили в своих codebase неуправляемые agentic AI-компоненты. Раньше они просто проскальзывали мимо существующего security stack. Неприятный сюрприз, да.

Чем подход Snyk отличается от облачных платформ

Платформы облачной безопасности обычно показывают, где AI работает уже после развёртывания. Snyk делает акцент на другом: где именно AI встраивается в программное обеспечение и как применить governance-политики ещё до того, как всё это окажется в облаке.

«Agentic-архитектуры превращают governance в задачу уровня software supply chain, — заявил Manoj Nair, Chief Innovation Officer в Snyk. — Сильная сторона Snyk в том, что мы подтверждаем, какие findings действительно реальны и потенциально эксплуатируемы, опираясь на ground truth data, накопленные за десятилетие enterprise-внедрений. Ни одна AI-модель не создаст такой контекст из воздуха. Claude находит. Snyk подтверждает. Агент исправляет только то, что действительно важно».

«Одним из самых впечатляющих качеств Evo AI-SPM стала видимость, — отметил Jason Langston, Director, Product Security в WEX. — На настройку ушёл один день, а на получение отчёта и фактически полной картины — ещё меньше. В WEX мы оцениваем AI через призму бизнес-влияния, поэтому возможность быстро увидеть реальный масштаб уже существующего ландшафта оказалась крайне полезной отправной точкой».

Как работает движок Evo AI-SPM

Evo AI-SPM: когда governance перестаёт быть декларацией

Evo AI-SPM выступает как движок решения Snyk Agent Security и переводит AI-безопасность в операционный режим с помощью специализированных автоматизированных агентов. Чтобы убрать ручную возню с governance, Discovery Agent автоматически картирует поверхность атаки по принципу code-first и формирует актуальный AI-BOM. Дальше этот inventory непрерывно обогащается агентом Risk Intelligence Agent: добавляются метаданные, показатели hallucination и bias, а также контекстные сигналы безопасности. Затем Policy Agent переводит governance-намерения, сформулированные на обычном английском языке, в machine-enforceable guardrails, которые исполняются прямо в CI pipeline.

Для компаний, которые строят разработку AI-агентов и автоматизацию, такой подход особенно важен: политика безопасности перестаёт быть PDF-файлом, который лежит где-то в папке, и становится рабочим механизмом. Не на словах — в процессе.

Три фазы защиты agentic-разработки

Контроль полного жизненного цикла агента: Environment, Artifact и Behavior

Чтобы команды разработки могли использовать AI-инструменты для coding без провалов в security posture, Snyk Agent Security объединяет защиту трёх критически важных фаз agentic-разработки:

• Environment — Agent Scan (Open Preview): защищает цепочку поставки инструментов, от которых зависят агенты, и помогает убедиться, что каждый MCP-сервер и каждый agent skill известны, доверены и находятся под управлением governance.

• Artifact — Snyk Studio: встраивает security-валидацию непосредственно в CI/CD pipeline по мере создания кода. Решение уже используется более чем 300 enterprise-клиентами и нативно интегрировано в workflows Claude Code, Cursor и Devin.

• Behavior — Agent Guard (Private Preview): обеспечивает контроль в реальном времени внутри development loop, блокируя деструктивные команды и точно регулируя поведение агентов.

Если смотреть шире, это уже не просто точечная защита, а полноценная архитектура AI-агентов, где учитываются среда, артефакты и поведение. И это, пожалуй, логично: уязвимость редко живёт только в одном месте.

Защита AI-native-приложений в runtime

Помимо этапа разработки, Snyk защищает и AI-native-приложения во время runtime. В сегменте динамического тестирования Snyk API & Web нацелен на уязвимости авторизации и бизнес-логики — например, BOLA и IDOR. Такие проблемы нередко встречаются в коде, сгенерированном AI, а при доступе к нему со стороны автономных агентов риски становятся уже совсем не академическими.

Кроме того, Agent Red Teaming (Open Preview) использует автономных агентов для моделирования многошаговых атакующих сценариев и непрерывного поиска уязвимостей, чтобы их можно было устранить до эксплуатации в production. Для организаций, которым важны безопасность AI-агентов и раннее выявление рисков, это выглядит особенно практичным шагом.

Отдельно стоит отметить, что подобные решения хорошо ложатся в контур AI compliance и соответствия требованиям: когда агентные системы становятся частью критичных бизнес-процессов, вопрос уже не только в скорости разработки, но и в доказуемом контроле. Иначе потом приходится долго разбираться — кто, что, зачем и почему вообще запустил.

Что уже доступно и в каком статусе

Доступность

• Evo AI-SPM — включая Discovery Agent, Risk Intelligence Agent и Policy Agent, — а также API & Web Testing уже доступны в статусе Generally Available (GA).

• Snyk Studio теперь встроен непосредственно в AI-driven workflows разработки внутри платформы Snyk.

• Agent Scan и Agent Red Teaming сейчас доступны в Open Preview, а Agent Guard — в Private Preview. Snyk активно ищет design partners для участия в preview-программах.

На этой неделе Snyk показывает новое решение Agent Security и возможности Evo AI-SPM в статусе GA на RSA Conference 2026. Чтобы узнать подробности или запросить демо, посетите https://snyk.io/events/rsac/.

О компании Snyk

Snyk — компания в сфере AI-безопасности, которая помогает enterprise-организациям разрабатывать и защищать своё AI-будущее. Платформа Snyk AI Security Platform выступает как AI Security Fabric для отрасли, встраивая защиту прямо в процесс создания решений и помогая защищать GenAI-код, AI-native-приложения и agentic-системы. Благодаря видимости, контролю и автономной защите с самого начала Snyk даёт более чем 4 800 клиентам по всему миру возможность внедрять AI увереннее и, что называется, без лишней дрожи в коленях.