Четыре миллиарда лет R&D: что биология говорит об архитектуре NGFW

Введение:

Представьте: у вас есть R&D-отдел, который работает непрерывно 4 миллиарда лет, проводит около 10^30 параллельных A/B-тестов одновременно, никогда не теряет данные об успешных экспериментах и уже давно решил задачи отказоустойчивости, самовосстановления, распределённого доверия и детектирования угроз — причём без единого совещания.

Этот отдел существует. Он называется эволюцией ^[1] жизни на Земле.

Каждый ваш вдох обрабатывается миллиардами клеток, которые скоординированы без центрального контроллера, восстанавливаются после сбоев без patch-менеджмента, распознают угрозы без статических сигнатур и имеют встроенный Zero Trust на уровне каждого биохимического взаимодействия. Это — не метафора. Это — работающая архитектура, оттестированная в реальных условиях дольше, чем существует человеческая цивилизация.

И вот главный вопрос: если жизнь за миллиарды лет нашла архитектурные решения для всего, с чем борется современная кибербезопасность, почему мы их почти не используем?

Майкл Левин, профессор биологии Университета Тафтса и директор Allen Discovery Center ^[2], занимается именно этим — но с другой стороны: он пытается объяснить, как живые системы вообще работают. И его теоретический аппарат — многоуровневые компетенции, биоэлектрические сети, когнитивный световой конус, платоновские паттерны — оказывается невероятно похожим на правду описанием того, какими могут стать компьютерные сети и их защита в будущем.

Эта статья – попытка посмотреть на идеи архитектур систем сетевой безопасности через призму 4 млрд лет эволюционных экспериментов: что уже реализовано в современных NGFW, чего не хватает и, главное – куда всё движется. С конкретными примерами стартапов, цифрами рынков и прямыми цитатами Левина.

Но прежде чем говорить о будущем — поговорим о настоящем. Потому что здесь есть проблема.

Почему «русский Fortinet» — это потолок, а не цель

После 2022 года российский рынок кибербезопасности оказался в ситуации, когда западные вендоры — Fortinet, Palo Alto, Cisco — ушли, а освободившееся место нужно срочно занять. Логичная реакция ^[3]: строить аналоги. «Сделаем то же самое, только с ГОСТ-VPN и ФСТЭК-сертификацией».

Ideco эту задачу решает совершая качественный скачок от UTM-решения на базе OpenSource компонентов к настоящему NGFW. Ideco NGFW Novum ^[4] — это уже серьёзная платформа: DPDK/VPP для быстрой обработки трафика в userspace, VCE ^[5] (Virtual Context Engine) для аппаратной изоляции контекстов, ZTNA ^[6]-клиент, ML-фильтрация вредоносной активности на уровне DNS с 98,5% точностью по данным ^[7]Anti-Malware.ru ^[8]. За два года продукт прыгнул с 0,75 Гбит/с до 30 Гбит/с в производительности (с полной фильтрацией трафика тысячами правил). Это реальное инженерное достижение: переход с Linux netfilter на DPDK/VPP — это не косметика, а смена вычислительной парадигмы.

Но здесь начинается философский разрыв.

Угрозы 2026 года — это не угрозы 2022-го. Атакующие используют LLM для генерации полиморфного кода, автоматизации фишинга, обхода сигнатурных систем в масштабах, недоступных ещё три года назад. WormGPT, FraudGPT и их наследники убирают технический барьер для entry-level хакеров. Скорость появления новых техник атак выросла экспоненциально: там, где раньше на разработку нового вектора уходили месяцы, теперь хватает часов.

Защита, построенная на парадигме «делаем то же, что делал Fortinet пять лет назад», отстаёт структурно — не потому что Fortinet плохой, а потому что темп эволюции угроз опередил темп эволюции защиты.

«Русский Fortinet» — это правильная цель на 2023 год. На 2026-й и дальше это потолок. С «повторением» даже лучших современных западных продуктов – не выйдешь на большие зарубежные рынки. А выходить и опережать их – нужно для глобальной победы в конкурентной борьбе.

Как вам цель? Вот здесь в разговор входит Майкл Левин.

 

Майкл Левин и архитектура жизни

 

О Левине я узнал 2,5 года назад из статьи ^[9] на Хабре. По пятницам хочется почитать что-то в стороне от привычных рабочих тем. Но идея «клеточного интеллекта» и биоэлектрического «ПО тела» подтолкнула меня взглянуть на системы безопасности как на самоорганизующиеся агентные сети, которые не просто реагируют по скрипту, а умеют преследовать цель разными средствами.

Левин по образованию — компьютерный инженер. Он сам говорит об этом прямо: «Я фундаментально — компьютерный инженер с глубоким интересом ^[10] к философии сознания, и именно поэтому моя точка зрения ^[11] на многие вопросы отличается от мейнстрима». Попав в биологию, он применил к ней инструментарий информатики — и увидел кое-что неожиданное.

Живые системы — это не просто «сложные механизмы». Это иерархии полуавтономных агентов, каждый из которых решает задачи на своём уровне, хранит собственное «желаемое состояние» и непрерывно работает над его поддержанием. Левин назвал это multi-scale competency architecture ^[12] — многоуровневой архитектурой компетенций.

Концепция 1: Многоуровневая архитектура компетенций

«Одной из определяющих характеристик сложной жизни, отличающей её от наших нынешних инженерных артефактов, является её многоуровневость: в биологии существует порядок на всех ��ровнях организации — от молекул до клеток, тканей, органов, целых организмов и сообществ/роёв. Что критически важно — это выходит далеко за рамки структурной вложенности: это в действительности многоуровневая архитектура компетенций, потому что каждый уровень решает задачи в своей релевантной области».

— Nature Communications, 2024 ^[12]

Для разработчика это — точное описание микросервисной архитектуры с оркестрацией. Клетка — это pod с health-check. Ткань — микросервис с собственной бизнес-логикой. Орган — bounded context. Организм — оркестратор с desired state. И главное: верхние уровни никогда не микроменеджерят нижние. Они задают цели, деформируют пространство опций — и дают нижним уровням самостоятельно найти лучшее решение.

Это не метафора. Это описание того, почему организм надёжнее любой жёстко запрограммированной системы.

Концепция 2: Биоэлектрические сети — тело как корпоративная LAN

Все клетки тела (не только нейроны ^[13]) поддерживают разность потенциалов на мембране. Между соседними клетками — щелевые контакты (gap junctions): прямые электрические синапсы, через которые клетки обмениваются ионами и малыми молекулами. Группа клеток с одинаковым потенциалом — изопотенциальный домен — действует как единое вычислительное целое.

Левин объясняет это через аналогию с компьютером:

«Геном говорит каждой клетке, каким будет аппаратное обеспечение. Но потом приходит другая интересная часть — перепрограммируемость. На ноутбуке, если вы хотите перейти с Photoshop на Microsoft Word, вы не берёте паяльник и не перепаиваете ��хему. Было бы смешно, если бы пришлось. Но именно так мы раньше думали о биологии».

— Tim Ferriss Podcast, январь 2026 ^[14]

Gap junctions — это L2-коммутация клеток. Биоэлектрический паттерн — это desired state в GitOps. Геном — это BIOS: он задаёт хардвар, но не управляет каждым процессом.

Концепция 3: Рак как сетевая атака — insider threat в масштабе организма

Вот где теория Левина становится прямым разговором о кибербезопасности.

«Рак — это неизбежное следствие разрушения коммуникации, которая позволяет отдельным клеткам объединяться в вычислительные сети, работающие ради крупномасштабных морфогенетических целей, а не более примитивных одноклеточных задач».

— PubMed, 2021 ^[15]

Что происходит при канцерогенной трансформации? Gap junctions закрываются. Клетка электрически изолируется от коллектива. Её «когнитивный световой конус» — пространственно-временная граница максимальной цели, которую она способна преследовать — сжимается до размеров одной клетки. Она «откатывается» к древнему одноклеточному режиму работы и начинает эксплуатировать ресурсы организма как внешней среды.

«Рак — это, по сути, диссоциативное расстройство идентичности на уровне клеток. Это буквально расстройство когнитивного клея, который объединяет отдельные клетки ради крупномасштабных целей».

— Tim Ferriss Podcast, январь 2026 ^[14]

В терминах кибербезопасности это — compromise + lateral isolation: узел скомпрометирован, отключается от легитимного управления и начинает действовать автономно, потребляя ресурсы сети. Классическая угроза от инсайдеров (insider threat). Метастаз — горизонтальное перемещение (lateral movement).

И ключевой вывод из экспериментов Левина: лечение рака через восстановление электрической связности — не через уничтожение клеток химиотерапией ^[16], а через переподключение их к информационной сети организма — работает:

«Мы можем детектировать формирование опухоли и предотвращать её, нормализуя не путём фиксации ДНК, не убивая клетки химиотерапией, а путём электрического переподключения их к группе — чтобы они снова могли сформировать память ^[17] о том, что им нужно делать».

— Tim Ferriss Podcast, январь 2026 ^[14]

Параллель в сетевой безопасности: не только блокировать скомпрометированный узел, но и восстанавливать его compliance — возвращать в «нормальное состояние» корректирующие действия.

Концепция 4: Когнитивный световой конус

«Когнитивный световой конус — внешняя граница в пространстве и времени наибольшей цели, которую данная система способна преследовать. Это моя попытка точно определить, что общего у всех агентов, независимо от их состава или происхождения: животные, инопланетяне, ИИ, рои и т.д. могут быть размещены на диаграмме, показывающей масштаб целей, которые они способны преследовать».

— Levin Lab Glossary ^[18]

В IT-терминах: когнитивный световой конус — это наблюдаемость и границы учитываемого контекста. Плохо связанный микросервис «знает» только свои непосредственные входы и выходы. Хорошо спроектированная распределённая система с полноценной телеметрией, трассировкой и алертингом имеет большой когнитивный световой конус — она воспринимает, запоминает и может реагировать на события, происходящие в другом конце инфраструктуры.

Сбои безопасности часто означают сжатие эффективной наблюдаемости: изолированный компонент больше не чувствует и не координируется с широкой системой (как правило не применяет централизованные политики безопасности, настройки и обновления). Это и есть то самое «одноклеточное поведение» в масштабах корпоративной сети.

Концепция 5: Платоновское пространство паттернов

Левин, которого Лекс Фридман подробно расспрашивал об этом в русскоязычном выпуске подкаста ^[19] развивает, пожалуй, самую философски радикальную из своих идей. Он говорит о ней осторожно — три десятилетия он держал её при себе, потому что раньше её нельзя было тестировать экспериментально. Теперь можно. Но, главное, появилась практическая применимость.

Идея: математические и информационные паттерны существуют независимо от физического воплощения — в некотором смысле «до» физических систем, которые их реализуют.

«Всякий раз, когда что-либо строится — машины, ИИ, биоботы, гибриды, эмбрионы и т.д. — это действует как интерфейс к многочисленным паттернам из этого пространства форм, которые направляют его форму и поведение ^[20] за пределами того, что явно предоставляют алгоритм или материальная архитектура».

— ^[21]thoughtforms.life ^[22] / Platonic Space ^[21]

«Физические системы — машины, компьютеры, эмбрионы, биоботы и т.д. — являются указателями на паттерны в этом платоновском пространстве. Они — интерфейсы, через которые эти паттерны входят в физический мир».

— ^[21]thoughtforms.life ^[22]

Для технаря это звучит почти как мистика. Хотя с аллегорией Платоновской пещеры ^[23] наверняка многие знакомы. Но вот практическое следствие, которое трудно отвергнуть: паттерн «агентная система → внутренние угрозы → механизмы верификации принадлежности → изоляция при девиации» воспроизводится независимо в иммунологии, кибербезопасности, экономике (рынки), социологии (законодательные, судебные и пенитенциарные институты). Вряд ли это случайное совпадение метафор. Это может быть паттерном из «платоновского пространства», который физические системы реализуют каждый раз, когда сталкиваются с одним и тем же классом задач.

Что это означает для нас на практике? Параллели между биологическими системами и сетевой безопасностью — не случайные метафоры. Это проявление глубинных паттернов обработки информации, которые воспроизводятся везде, где есть агентные системы с целями, памятью и необходимостью защищать собственную идентичность. Эволюция «нашла» эти паттерны за миллиарды лет. Мы «находим» их заново в инжене��ии. Но возможно понимая аналогии – искать быстрее!

Концепция 6: Анатомический компилятор и биопромптинг

Последняя концепция Левина, важная для разговора о будущем инфраструктуры — это идея об управлении через цели, а не через микроменеджмент.

Левин ввёл термин анатомический компилятор:

«Анатомический компилятор — не 3D-принтер. Это коммуникационное устройство. Это переводчик между вашими целями как инженера и целями материала, потому что я действительно считаю, что в кибернетическом смысле материал имеет цели».

— YouTube, Biohybrid Robotics ^[24]

Анатомический компилятор не перепрограммирует каждую клетку вручную. Он транслирует высокоуровневую цель («вырасти руку в этом месте») в набор биоэлектрических сигналов, а клетки сами разбираются с реализацией. Это — точная аналогия Infrastructure as Code: не пишем конфигурации каждого сервера вручную, а описываем желаемое состояние (desired state), и оркестратор разбирается с деталями.

Смежное понятие — биопромптинг: высокоуровневые сигналы, которые «хакают» встроенные компетенции биологических систем для получения сложных результатов с минимальными инструкциями:

«Так же как промпт-инженеры создают входные данные, эксплуатируя интеллект ^[25] больших языковых моделей, биоинженеры будут создавать промпты — не микроменеджеря молекулярные детали — чтобы заставить клетки и ткани достичь сложных системных результатов».

— Levin Lab Substack Glossary ^[26]

Для архитектора информационной безопасности: политика безопасности — это и есть «биопромптинг» для сети. Можно не писать политики и правила для каждого средства защиты информации вручную. А задавать высокоуровневые цели, а система сама транслирует их в тысячи конкретных решений (NGFW, Zero Trust, VPN-сервера и локальные файрволы). Чем лучше эта трансляция — тем более «биологичной» становится архитектура.

 

Параллели: биология ↔ кибербезопасность ↔ Ideco NGFW

Посмотрим, насколько конкретно идеи Левина накладываются на реальную архитектуру современного NGFW (как наиболее мощного по количеству модулей и функций ИБ-решения) — и Ideco NGFW в частности.

Это не натяжка. Это — структурная гомология: два независимых процесса пришли к похожим архитектурным решениям, потому что задачи (надёжная работа агентной системы в условиях угроз) — одни и те же.

Обратите внимание ^[32] на VCE отдельно: каждый контекст в Ideco NGFW Novum — это не просто VLAN-сегментация. Это архитектурная граница: «Трафик, который не должен пересекать контексты, не может пересечь их. Это архитектурная граница, не правило файервола» ^[27]. Даже идеально написанное разрешающее правило не переместит трафик между контекстами — только явная конфигурация виртуальных линков может это сделать. Это — именно та «правильная топология изоляции», о которой Левин говорит применительно к изопотенциальным доменам: не полное отключение и не полная связность, а структурированная изоляция с явно разрешёнными точками взаимодействия. 

Что конкретно уже делают стартапы для будущего безопасности

Параллели биологии и безопасности — это не только академические рассуждения. Деньги уже вкладываются в будущие технологии развития этих принципов.

Цифровые иммунные системы: рынок $98 млрд к 2035 году

Gartner в 2023 году назвал Digital Immune System (DIS) ^[33] одной из топ-10 стратегических технологических тенденций. Рынок: $29,78 млрд в 2025 году → $98,8 млрд к 2035-му (GlobeNewswire ^[34]).

Ключевые элементы DIS по Gartner — наблюдаемость, chaos engineering (намеренная инъекция сбоев для тренировки системы — прямая аналогия с вакцинацией), авторемедиация. Это и есть биологический иммунитет, переведённый в ИТ-компоненты.

Darktrace ^[35] — компания с 9 000+ клиентов, вышедшая на IPO, — буквально называет свою платформу «Enterprise Immune System». Её AI учится «паттерну жизни» каждого пользователя, устройства и приложения без предварительного обучения ^[36] на сигнатурах угроз. Модуль Antigena — цифровые антитела — реагирует автономно за миллисекунды. Это точная реализация адаптивного иммунитета по Левину: система строит модель «своего» и реагирует на «чужое», не зная заранее, как выглядят конкретные угрозы.

Exein ^[37] (Рим, €170 млн собрано в 2025 году от J.P. Morgan и HV Capital) встраивает AI-защиту прямо в firmware IoT-устройств. 1,5 млрд защищённых устройств, 5x рост выручки в 2025 году. Идея — innate immunity на уровне каждой клетки: не периметральная защита, а встроенная способность каждого устройства детектировать угрозы и реагировать автономно.

Self-Healing сети: рынок $19,8 млрд к 2034 году

Рынок самовосстанавливающихся сетей оценивается в $1,4 млрд в 2025 году и вырастет до $19,8 млрд к 2034-му ^[38] (CAGR 34,7%). Forescout + GYTPOL описывают свою интеграцию ^[39] буквально как «кибер-эквивалент иммунной системы тела — способной распознавать инфекцию и бороться с ней до появления симптомов».

Роевой интеллект в IDS: точность 98,7%

Академическая работа 2025 года описывает SwarmGuard ^[40] — коллаборативную IDS для 6G-IoT на основе Ant Colony Optimization. Виртуальные «муравьи-агенты» обходят узлы сети, оставляя «феромонные следы» пропорционально аномальным показателям. Blockchain (Hyperledger Fabric) фиксирует обновления феромонов как неизменяемые транзакции. Smart contracts автоматически запускают контрмеры. Результат: 98,7% точности детектирования DDoS, снижение ложных срабатываний на 62%, снижение задержки на 47% по сравнению с базовыми значениями.

Это роевой интеллект в точном смысле слова: нет единого анализатора, есть децентрализованное «информационное поле» угроз, формируемое коллективом агентов.

Параллельное направление — искусственные иммунные системы (AIS) в IDS. Применяя алгоритм клональной селекции (аналог экспансии B-клеток при обнаружении антигена), исследователи достигают точности детекции до 99,86% true positive rate ^[41]. Алгоритм отрицательной селекции (NSA) обучает «детекторы» игнорировать нормальный трафик («своё») и реагировать на аномалии («чужое») — точно как T-клетки в тимусе обучаются не атаковать собственные клетки организма.

Мы в Ideco в конце 2025 года завершили большое исследование и обучение ML-модели безсигнатурной блокировки атак IPS, для защиты от zero-day атак, показавшее значительную эффективновность. Возможность использования ее с постоянным дообучением модели будет представлена в одном из будущих релизов.

AMTD — движущаяся мишень

Morphisec ^[42] — 7 000+ организаций, 9 млн+ защищённых endpoint — реализует Automated Moving Target Defense: постоянная рандомизация runtime-памяти, API и структур процессов. Атакующий попадает на ловушку (расставленную на основе исходной ИТ-структуры), а атака фиксируется для форензики. Без сигнатур. Без поведенческого анализа.

Биологическая аналогия — phase variation у бактерий и динамическая маскировка у осьминогов: постоянная смена поверхностных структур делает систему неузнаваемой для атакующего. Gartner признаёт AMTD стратегической технологией.

BISHA и ReCiSt: академический передний край

BISHA (Bio-Inspired Self-Healing Architecture, Technical Disclosure Commons, 2024 ^[43]) — архитектура, где каждое сетевое устройство работает как клеточный автомат. При обнаружении сбоя устройство изолирует себя и коммуницирует информацию о сбое соседям через quantum-inspired протоколы. Соседи коллаборативно перенастраивают топологию сети. ML-движок на основе иммунной системы непрерывно мониторит аномалии. Это — прямая реализация модели Левина на уровне сетевой инфраструктуры.

ReCiSt (arXiv, 2026 ^[44]) — bio-inspired agentic framework для самовосстановления распределённых вычислительных систем. Четыре биологические фазы заживления ран переведены в четыре вычислительных слоя:

Самовосстановление продемонстрировано в течение десятков секунд с overhead в CPU ~10%.

 Чего не хватает современному NGFW (и что придёт)

Ideco — хороший пример текущего состояния: VCE обеспечивает изоляцию, похожую на клеточные домены. ZTNA с HIP приближается к непрерывной верификации «лояльности» узлов. ML в DNS-фильтрации — это патрульная клетка иммунной системы, сканирующая «антигены» до пересечения периметра. Кластеризация — аналог регенерации после потери узла. А SD‑WAN ^[46]‑механизмы в Ideco NGFW ведут себя как сосудистая система организма: они постоянно измеряют «здоровье» каналов (задержки, потери, доступность) и автоматически перенаправляют «кровоток» критичных приложений по рабочим «артериям», чтобы локальные «инфаркты» каналов не приводили к системной смерти сети.

Но чего нет нигде (или почти нет)?

Прогноз: что появится в NGFW будущих поколений

Попробуем быть конкретными. На основе конвергенции текущих исследований, трендов финансирования стартапов, академических публикаций и собственного опыта в Ideco (а мы работаем в ИБ уже больше 20 лет) — вот что, по всей видимости, войдёт в NGFW в будущем:

1. Self-healing policy engine. NGFW автоматически откатывает ошибочные конфигурации и восстанавливает security policy без участия администратора. Принцип — как Forescout+GYTPOL сегодня делает для endpoint: постоянное сравнение текущего состояния с desired state и автокоррекция. Рынок таких решений вырастет с $1,4 до $19,8 млрд к 2034-му — деньги уже идут.

2. Pattern-of-life baseline на уровне NGFW. Не просто ML-сигнатуры, а динамические поведенческие профили каждого устройства, пользователя и приложения — как Darktrace, но встроенные в NGFW, а не как отдельный overlay. Каждое отклонение — это Antigena-реакция: хирургическое ограничение, а не блокировка.

3. Swarm threat intelligence. Угроза, обнаруженная на одном NGFW, мгновенно формирует «феромонный след» для всей инфраструктуры без центрального брокера. Federated learning обеспечит распространение знаний без передачи сырых данных. Работы по swarm-based federated learning для кибербезопасности ^[49] уже есть.

4. AMTD на уровне сети. Moving target defense применительно к сетевой инфраструктуре: динамическая смена VIP-адресов, портов, маршрутов. Атакующий, построивший разведывательную карту сети, обнаруживает, что топология поменялась, пока он готовился к атаке. Это — фазовые вариации Левина на уровне L3-L4.

5. Биологические четыре фазы восстановления (ReCiSt). Реакция на инцидент перестанет быть ручным процессом. AI-агенты будут автоматически проходить фазы сдерживания и локализация → диагностика → восстановление → закрепление знаний, как ткань заживляет рану. NGFW станет не только детектором, но и «хирургом».

6. Иммунная память нарративов атак. Средства оркестрации NGFW будет хранить не только сигнатуры, но и полные нарративы атак — вектор входа, траекторию горизонтального перемещения, использованные техники MITRE ATT&CK, контекст инцидента — и использовать их для выявления похожих паттернов до того, как атака развернулась полностью. Это — иммунологическая память: тело помнит инфекцию, а не только антиген.

Ideco на этом пути: куда двигаться

Ideco в архитектуре Novum уже реализовала несколько из биологических принципов опираясь на лучшие практики зарубежных решений, без формальной связи с биологией. И это хороший знак — значит мы достигли базового лагеря, с которого уже можно штурмовать по-настоящему амбициозные вершины.

Виртуальные контексты, ZTNA, SD-WAN, кластер, ML-модели для блокировки DNS-угроз – это то, что сейчас развивают и в зарубежных лидерах NGFW.

Но что отличает путь «Russian Fortinet» от пути «цифровой иммунной системы»? Одно слово: адаптивность. Условный Fortinet— надёжная, производительная, хорошо задокументированная система с жёсткой архитектурой. Иммунная система — живая, адаптирующаяся, сохраняющая память и способная реагировать на угрозы, которых она никогда раньше не видела.

Хакеры 2026 года уже автоматически генерируют полиморфный код, адаптируются к поведению IPS и эксплуатируют специфику конкретных окружений. Против них нужна система, которая тоже адаптируется — а не только обновляет сигнатуры.

Ideco уже двигается в этом направлении проводя эксперименты с ML-обучением для предотвращения вторжений. В ближайшем будущем развитием SD-WAN будет Full Mesh. Следующий шаг — встроенные поведенческие профили на уровне NGFW, и, возможно, федеративная платформа разведки и блокировки угроз между экземплярами NGFW в Ideco Center (или общей «сети» всех on-line установок Ideco NGFW).

Заключение: биология — самый зрелый open-source проект

Четыре миллиарда лет эволюции — это самый масштабный непрерывный процесс исследований и разработки в истории вселенной. Число «итераций» — астрономическое. «Тест» — реальный мир с реальными угрозами. «Фиксация успешных экспериментов» — генетический и эпигенетический код, который мы только начинаем читать.

Левин говорит нечто важное: биологические системы — не просто «сложные». Они агентные: каждый уровень имеет цели, память, способность к обучению и набор компетенций для решения задач в своей области. Это не «пассивный материал», из которого сделаны стены и кирпичи. Это то, что он называет agential material — субстрат, который сам участвует в архитектурных решениях.

Лучшие решения для кибербезопасности ближайшего десятилетия — цифровые иммунные системы, self-healing сети, swarm intelligence в IDS, AMTD, pattern-of-life baseline — это не экзотические идеи стартаперов. Это реализация паттернов, которые жизнь отшлифовала за миллиарды лет. Gartner это видит ($98 млрд рынок DIS к 2035-му). Инвесторы это видят (€170 млн в Exein за один год). Академия это видит (десятки публикаций по bio-inspired IDS и self-healing networks в 2025–2026 годах).

Для тех, кто строит NGFW в России: конкуренция с Fortinet/PaloAlto по бенчмаркам — это правильная тактика на 2025 год. Но стратегия на ближайшее десятилетие — это конкуренция с 4 млрд лет эволюции. И лучший способ выиграть эту конкуренцию — внимательно изучить, что именно эволюция уже изобрела.

Биология — самый зрелый open-source проект на планете. Исходный код открыт. Licence-free. Осталось только научиться его читать.

Дмитрий Хомутов. Директор Ideco.