Акции кибербезопасности пострадали из-за ошибок ИИ? Morgan Stanley видит возможность на 220 миллиардов долларов

Повествование о внедрении AI в сферу кибербезопасности подвергается пересмотру.

За последние несколько недель компания Anthropic выпустила Claude Code Security и заявила, что модель Mythos AI получила максимальные баллы в собственном тестировании по стандартам кибербезопасности, что вызвало у рынка опасения по поводу радикального изменения отрасли кибербезопасности под влиянием AI. Акции компаний этого сектора за это время упали примерно на 25%.

Однако в последнем отчете Morgan Stanley отмечается, что эта распродажа отражает структурное заблуждение рынка относительно угрозы AI, а не реальное ухудшение фундаментальных показателей. Инвесторы недооценивают рост оборонительных потребностей, вызванных AI, но переоценивают угрозу для существующих компаний. По оценкам, дополнительная возможность в сфере безопасности, рождающаяся благодаря AI, достигает $220 млрд, что превышает рыночную долю, находящуюся под риском изменений (около 10%) в несколько раз. Чистый размер рынка программной безопасности, напротив, может превысить сегодняшний примерно на 10%.

Волна распродажи была спровоцирована серией объявлений от AI-нативных компаний. Как сообщает MarketWatch, Anthropic представила Claude Code Security, а модель Mythos AI получила максимальные баллы в собственном тестировании по стандартам кибербезопасности. Это усилило тревогу инвесторов, что AI может значительно снизить ценность традиционных решений в сфере безопасности и тем самым вызвать массовое сокращение позиций.

Morgan Stanley заявляет, что ряд AI-нативных компаний уже начал сотрудничество с выбранными поставщиками кибербезопасности до официального релиза моделей. В этом участвуют Palo Alto Networks и CrowdStrike, целью которых является совместное создание защитных "барьеров" перед запуском моделей. Этот шаг сам по себе показывает, что AI-компании рассматривают кибербезопасность как предварительное условие для масштабирования моделей, а не как предмет замены.

Указывая на внутренние разногласия в секторе, Morgan Stanley отмечает, что долгосрочные инвесторы обычно настроены оптимистично и считают, что AI снижает стоимость атак, увеличивает их частоту и сложность, что будет постоянно укреплять бюджеты на безопасность. Хедж-фонды, напротив, настроены более скептически относительно способности традиционных компаний противостоять конкуренции со стороны AI-нативных игроков.

Morgan Stanley считает, что нынешние дискуссии очень похожи на исторические повествования периода перехода в облако — например, "облачные компании вытеснят сферу безопасности", — и, как показывает практика, опасения всегда были преувеличены.

Morgan Stanley оценивает нынешний объем рынка кибербезопасности примерно в $300 млрд (с учетом услуг), что составляет 6–7% от общего IT-бюджета.

Основные риски изменений сосредоточены в области "превентивной безопасности" — управление уязвимостями, тестирование безопасности приложений, управление облачной конфигурацией и так далее. Это задачи, которые можно выполнять асинхронно, они терпимы к задержкам, и именно сюда AI-модели проще всего внедряются. Эта область занимает примерно 10% от всего рынка.

Тем временем дополнительный спрос на безопасность, вызванный AI, быстро формируется: с массовым внедрением AI-моделей, интеллектуальных систем и дата-пайплайнов у компаний появляется необходимость защищать новые активы, что стимулирует увеличение бюджета. По расчетам Morgan Stanley, этот дополнительный спрос может компенсировать потерянный объем рынка и увеличить чистый рынок программной безопасности примерно на 10% к текущему уровню.

Данные о нападениях дополнительно подтверждают логику спроса: в настоящее время 80–90% атак уже генерируются через AI, а стоимость атаки близка к нулю. Это вовсе не ослабляет обоснованность расходов на безопасность, а наоборот, значительно укрепляет необходимость в технологиях обнаружения в реальном времени, реагирования и безопасности идентификации.

Morgan Stanley делит рынок кибербезопасности на три уровня: превентивная безопасность, точечная/пограничная безопасность и безопасность выполнения, отмечая неравномерное влияние AI во всех этих слоях.

Безопасность на этапе выполнения трудно изменить, потому что после внедрения AI-моделей в продуктивную среду угрозы — такие как инъекции подсказок, утечки данных и злоупотребления моделями — должны обнаруживаться и устраняться в реальном времени, их невозможно ликвидировать заранее в процессе разработки и тренировки. Как точечная, так и безопасность выполнения требуют низкой задержки и детерминированного реагирования, что принципиально конфликтует с вероятностной природой AI-моделей. CrowdStrike, Palo Alto Networks, Okta и SailPoint используют этот принцип для расширения своих возможностей в области безопасности конечных точек, сетей и идентификаций до уровня AI, создавая динамические "барьеры" вокруг систем искусственного интеллекта в реальном времени.

Экономическая логика также важна для понимания. Morgan Stanley отмечает, что обработка почтовых сообщений или проверки личности с помощью крупных языковых моделей обходится существенно дороже по сравнению с существующими решениями.

В настоящее время сервисы электронной почты и идентичности обычно стоят клиента от одного до нескольких долларов в месяц за пользователя при обработке десятков тысяч и более событий — это означает, что маржинальные расходы на каждое событие минимальны. А вот запуск AI-моделей, основанных на token, в таких масштабах увеличивает вычислительные затраты. По мнению Morgan Stanley, в ближайшее время AI в сценариях с чувствительностью к расходам и низкой задержкой скорее сыграет роль "усиления" существующих архитектур, а не полной замены.

Распространение AI повышает стратегическое значение идентичности. С быстрым ростом числа API, машинных идентичностей и автономных интеллектуальных систем ("не-человеческих идентичностей" (NHI)), традиционные системы управления идентичностью, ориентированные на человеческих пользователей, уже неспособны охватить новые риски.

Morgan Stanley отмечает, что AI-системы часто работают с расширенными полномочиями, могут получать доступ к чувствительным данным в распределённых средах, что значительно расширяет поверхность для атак, связанных с злоупотреблением учетными данными, повышением привилегий и неожиданными маршрутами доступа.

Идентичность развивается от простой "аутентификации" к слоям реального времени, охватывающим постоянную верификацию, тонкую настройку доступа и управление жизненным циклом. Когда интеллектуальные агенты AI самостоятельно выполняют запросы к базе данных, запускают рабочие процессы и взаимодействуют с внешними системами, идентичность становится основным механизмом доверия и контроля стратегий исполнения.

Аналитик TD Cowen Шауль Эяль также отметил, что каждый агент на платформе AI требует отдельные учетные данные, и Okta и SailPoint остаются единственными публичными специализированными компаниями по безопасности идентичности, обладающими значительной ценностью.

Morgan Stanley считает, что лучшие компании кибербезопасности в эпоху AI должны обладать тремя базовыми характеристиками: четкой дорожной картой безопасности интеллектуальных агентов и быстрым выпуском AI-продуктов; гибкой системой потребительского ценообразования (например, Falcon Flex от CrowdStrike) для облегчения внедрения новых возможностей клиентами; а также целостным предложением, основанным на безопасности выполнения в реальном времени, преимуществах собственных данных и эффективности затрат.

Судя по трендам бюджета, Morgan Stanley ожидает, что инвестиции будут переходить от фрагментированных единичных решений к интегрированным платформам. Долгосрочно — расширение поверхности атаки приведет к тому, что кибербезопасность станет самой защищённой приоритетной статьёй IT-расходов в компаниях. По результатам исследования CIO, программное обеспечение безопасности является наименее вероятным кандидатом на сокращение среди всех категорий IT-проектов.