急速に進化する企業のサイバーセキュリティの状況において、AI エージェントを重要なワークフローとプラットフォームに統合することは諸刃の剣です。これらのツールは効率と意思決定を劇的に改善しますが、同時に前例のないセキュリティリスクももたらします。
組織が競争力を維持するために AI に多額の投資を行っているため、これらの AI 駆動型システムのセキュリティを確保することはもはやオプションではなく、必須となっています。
エンタープライズシステムにおけるAIエージェントの台頭
AIエージェントは、基本的なタスク自動化ツールから、データベースとのインターフェース、意思決定、複雑な操作の自律実行を可能にする、洗練されたコンテキストアウェアシステムへと進化しました。特に、ローコードおよびノーコード（LCNC）プラットフォームを活用している企業では、AIエージェントは大きな可能性を秘めています。
開発の民主化により、正式なコーディングの経験がない従業員でも強力なツールを作成できるようになりますが、それに伴い攻撃対象領域も拡大します。
これらのエージェントは、Microsoft Power Platform、Salesforce、ServiceNow などの基幹エンタープライズシステムと統合されることが多く、その結果、機密データの操作、トランザクションの開始、ワークフローの制御など、非常に高機能でありながら潜在的に脆弱なツールのネットワークが構築されます。
サイバーセキュリティ脅威の新たなフロンティア
現代のセキュリティチームは、拡大し続けるAIエージェントの保護という困難な課題に直面しています。最近の調査によると、企業では最大8万ものLCNCアプリケーションがアクティブに使用されており、そのうち60%以上に重大な脆弱性が存在します。
これらの脆弱性は、不適切な認証メカニズムから、オープンエンドポイントや権限の設定ミスまで多岐にわたります。
以下は、企業のリーダーが AI 主導の環境を保護するために対処しなければならない 10 の主要な脆弱性です。
- 認証および制御のハイジャック: 権限のないユーザーが AI エージェントのタスクを制御または操作するためのアクセス権を取得します。
- 重要なシステムの相互作用: 重要なインフラストラクチャに接続されたエージェントは、侵害を受けた場合、システム全体のリスクをもたらす可能性があります。
- 目標と指示の操作: 攻撃者はエージェントの指示を変更し、意図しない結果や悪意のある結果を引き起こす可能性があります。
- 幻覚の悪用: AI によって生成された不正確なデータは、プロセスを誤らせたり、誤った意思決定を促したりする可能性があります。
- 影響チェーンと爆発半径: 単一のエージェントが侵害されると、相互接続されたシステム全体に連鎖的な障害が発生する可能性があります。
- ナレッジ ベースの汚染: 挿入された誤った情報により、AI エージェントが動作に使用するデータが破損する可能性があります。
- メモリとコンテキストの操作: 攻撃者は保存されたコンテキストまたはメモリの状態を変更し、データの漏洩や不安定な動作を引き起こします。
- オーケストレーションとマルチエージェントの活用: 協調攻撃により複数の AI エージェントを同時に操作できます。
- リソースとサービスの枯渇: エージェントの能力が過剰で、運用が中断されます。
- サプライ チェーンと依存関係攻撃: AI エージェントの動作を強化またはサポートするサードパーティ コンポーネントを悪用します。
これらの脆弱性はそれぞれ異なるリスクベクトルを表しています。これらの脆弱性に対処するには、従来の境界ベースのセキュリティモデルから包括的なAIセキュリティ態勢管理（AISPM）への移行が必要です。
最先端のセキュリティとは
先進的な企業は、AI環境のセキュリティを確保するために、プロアクティブで階層化されたアプローチを採用しています。これには、高度なガバナンスツール、継続的な監視、コンテキストに応じたアラートメカニズムの統合が含まれます。
Zenityのようなプラットフォームは、LCNCおよびAIエージェント環境のセキュリティを確保するための包括的なソリューションを提供することで、業界をリードしています。これらのプラットフォームは、リアルタイムのインベントリ、脅威検出、リスク評価、ポリシー適用を通じて、企業に以下のメリットをもたらします。
- 中央 IT 監視の外で動作するシャドー AI エージェントを検出します。
- ハイブリッド プラットフォーム全体にガバナンス ポリシーを適用します。
- プロンプトインジェクションや不正アクセスなどの異常を検出して対応します。
- LLM および LCNC 開発の OWASP Top 10 を含むコンプライアンス フレームワークに準拠します。
継続的な観測と脅威インテリジェンスを促進するツールを AI 開発パイプラインに組み込むことで、企業は潜在的な侵害の「爆発半径」を縮小し、回復結果を向上させることができます。
予測的脅威インテリジェンスの役割
IBMが最近発表したAutonomous Threat Operations Machine（ATOM）に見られるように、予測型脅威インテリジェンスとエージェント型AIシステムの統合が注目を集めています。エージェント型AIのコンセプトは、事後対応型の防御にとどまらず、脅威が顕在化する前に予測することまで含みます。
IBMのアプローチは、業界固有のAI基盤モデルを用いて、プロアクティブな脅威インサイトを生成するというものです。これは、主要プラットフォームが現場で行っていることと似ており、リアルタイムのデータ取り込みと戦略的な脅威ハンティング・プロトコルを組み合わせることで、AIの行動パターンにおける脆弱性を予測します。
企業はどのように準備すればよいか
先頭に立つためには、CISO、AppSec 責任者、Enablement Lead は次の事項を優先する必要があります。
- インベントリ管理: すべての AI エージェントとその統合のリアルタイム ビューを維持します。
- アクセス制御: 最小権限のアクセス ポリシーを適用し、権限の昇格を監視します。
- データ保護: 機密データが暗号化され、アクセスがログに記録されていることを確認します。
- 安全な開発ライフサイクル: 脅威モデリングと自動テストを開発パイプラインに組み込みます。
- インシデント対応の準備: AI エージェントのシナリオに固有のプレイブックを開発します。
自信を持って前進する
AIはもはや単なるツールではなく、企業の能力です。その影響力が拡大するにつれ、AIを保護する必要性も高まります。エージェント型AIの導入は効率性を向上させる機会をもたらしますが、同時にセキュリティアーキテクチャの見直しも必要となります。
セキュリティ AI エージェントの最先端のプラクティスを採用する組織は、リスクを軽減し、知的財産を保護し、顧客の信頼を維持するための優位性を獲得できます。
AI エージェントが電子メールを作成し、コードを生成し、戦略的な推奨を行う世界では、現在セキュリティに投資する組織が、明日の安全なイノベーションのベンチマークを定義することになります。
