テクノロジーの発展により、様々な種類のAIが誕生しました。その一つが、質問に答えるだけでなく行動もする「エージェントAI」です。これらのエージェントAIは、自律的に意思決定を行い、目標を計画・達成することができます。このテクノロジーの登場により、自律的なアシスタントの提供、データの取得と調整、そして全く新しいセキュリティ脆弱性の創出など、生産性の飛躍的な向上が期待されます。これまで、エージェントAIに関する議論は理論的なものでしたが、今や現実的なものとなっています。しかし、攻撃者によって巧妙に操作される可能性があるため、攻撃者の戦略に対抗するには、技術的かつ現実的なプレイブックが必要です。 エージェントAIがセキュリティ方程式を変える理由 従来のAIモデルがもたらす主な脅威は、主に入力内容に起因する、不適切または望ましくない出力です。しかし、Agenticシステムでは、変化する環境からのフィードバックに基づいて、自律性、目標指向的な行動、知覚と推論、学習と適応、そしてインタラクティブ性が追加されます。例えば、エージェントはダッシュボードへのログイン、データの抽出、外部アプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）の呼び出しといったアクションを、人間の介入なしに連鎖的に実行できます。しかし、設定ミスのあるエージェントは、機械の速度でエラーを伝播させる可能性があり、侵害されたエージェントは企業ネットワーク内でステルス性の高いピボットポイントとなる可能性があります。 現代のエージェントAIセキュリティの実践的な柱 エージェント AI のセキュリティを効果的に確保するために、組織の情報セキュリティ チームは、脅威モデリング、安全なランタイム制御、監査可能なガバナンスを含む 3 部構成の実用的なフレームワークを採用する必要があります。   1. 脅威モデル エージェントに認証情報やAPIキーを渡す前に、最悪のシナリオをモデル化することが極めて重要です。これは、エージェントの活動によって侵害され、壊滅的な変化につながる可能性のある、エージェントの活動範囲やサービスに影響を与える問題を調査する必要があるためです。この対策として適切なのは、アクショングラフをマッピングし、推移的なリスクを可視化できる優れた脅威モデリングです。このアプローチは近年、多くの研究者や業界の専門家によって提唱されており、エージェントの安全性確保のためのベストプラクティスとして、脅威モデリングとランタイム保護の重要性も強調されています。   2. 権限と人間参加 エージェントは最小限の権限と時間制限付きのアクセス権限で業務を行う必要があります。これらのツールを有効にすることは、役割に応じて適切な個人に権限とアクセス権限が付与されることを保証するために不可欠であり、これによりエージェントは認証情報を直接要求できるようになります。これらのツールは十分に保護されている必要がありますが、セキュアな自動入力や仲介アクセスなど、エージェントが機密情報を漏洩することなく関連するすべてのタスクを完了するのにも役立ちます。   3. 監査 エージェントAIのセキュリティをさらに強化するには、システム内のログとトレースをエージェントによって複数のステップで実行する必要があります。これにより、エージェントAIはAPI呼び出しを記録するだけでなく、エージェントAIの高レベルの目標を達成し、内部で生成された計画を実行することが可能になります。これらはすべて、インシデント後のフォレンジック調査や、一般的な組織のコンプライアンスチームが実行する制御プロセスに不可欠です。これは、OWASPセキュリティガイドラインがエージェントによる脅威に関するガイダンスを提供し、監査中のコンプライアンス違反に関する追跡可能な意思決定と緩和策の必要性を強調している理由をさらに裏付けています。 実際に機能するパターン エージェントAIを保護するための実用的かつ実装可能なステップとして、多くのパターンが特定されており、そのうちのいくつかを以下に紹介します。そのようなパターンの一つがケイパビリティゲーティングです。これは、エージェントAIのアクションを絞り込み、パスエスカレーションの承認を提供します。さらに、異常な目標ドリフトを監視し、そこから逸脱しているエージェントを自動的に一時停止する機能もあります。最後に、エージェントワークフローのプロービングは、セキュリティレッドチームが敵対的テストのためにマイクロサービスをテストするのと同じ方法で行われます。したがって、組織の情報セキュリティチームは、エージェントをブラックボックスのように扱うことをやめ、単に容易であるという理由だけで広範かつ永続的な認証情報を付与することを控えることが不可欠です。 倫理的かつ人間的な側面 エージェントAIの行動様式は、AIの進歩にプラスの影響を与えてきました。しかし、意図しない方法で目標を追求したり、倫理的価値を無視したり、一度展開すると行動を覆すことが困難になったりすることで、人間の制御を失う可能性があるため、エージェントの技術は、人間による監視が確実に行われるように拡張されるべきです。この点を適切な視点から捉えなければ、「エージェントの行動を誰が承認するのか？」「イノベーションを阻害することなく、どのように人間の責任を問うのか？」といった疑問は、永遠に解決されないままになってしまいます。したがって、倫理的側面と人間的側面の両方がエージェントAIに十分に関与するためには、以下の点を確認する必要があります。 エージェントのアクション グラフをマッピングし、影響の大きいタッチポイントを特定します。 すべての資格情報を保管し、ブローカーを介して一時的なトークンを提供します。 最小権限と短いトークン有効期間を強制します。 エージェントの侵害をシミュレートする敵対的テストを実行します。 生産を変更したり資金を移動したりするすべてのアクションに人間の承認ゲートを追加します。 結論 エージェントAIは、私たちの予想をはるかに超える速さで、仕事の進め方を変革しつつあります。悪意のある攻撃者によって既にいくつかの課題が仕掛けられていますが、正しいアプローチは、エージェントAIの革新を阻止することではなく、エージェントの価値を高め、安全を確保するための実用的なガードレールを構築することです。私たちが望む未来は、エージェントが日常業務を自動化し、セキュリティチームが安心して眠れる環境、そして人間が最終的な判断を下す未来です。そして、まさにこれこそがエージェントAIが実現するものです。したがって、AIが業務遂行を担う一方で、倫理的な取引慣行を確保し、意図しない結果を防ぐためには、人間が戦略的な意思決定を監督する必要があります。

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Read My Stories

このオーディオは、ストーリーの元の言語で制作されています。

不正なAIエージェントを阻止するための実践的なプレイブック

About Author

コメント

ラベル

この記事は

Related Stories

ユニークなエコシステムを支えるビットコインUTXOのモデル

タップして稼ぐ：テレグラムはソラナより先に次の100億人の暗号通貨ユーザーを獲得する可能性がある

18 種類の開発者ツールで生産性を向上しましょう 🚀🔥

Claude Sonnet 3.5 システムプロンプトの漏洩: 法医学的分析

ユニークなエコシステムを支えるビットコインUTXOのモデル

タップして稼ぐ：テレグラムはソラナより先に次の100億人の暗号通貨ユーザーを獲得する可能性がある

18 種類の開発者ツールで生産性を向上しましょう 🚀🔥

Claude Sonnet 3.5 システムプロンプトの漏洩: 法医学的分析

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps