＜連載＞AIエージェントが迫る通信の新ルールデジタルな同僚をどう縛るか　AIエージェントのID管理・認証とアクション制御

2026.11.13

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人の代わりに働くAIエージェントを安全に活用するには、「人との違い」を理解することが重要だ。AIエージェント管理の2本柱「ID管理・認証」と「アクション制御」のポイントを整理する。

「通信の意図」を読む

人間に対するそれとは異なる、こうしたアクション制御を適切に行うために重要なのが、「通信の意図」を読み取ることだ。「レイヤー7レベルで通信のコンテキストを読み取る。可観測性を上げていかないとリスクはつかみづらい」と話すのは、ネットワンシステムズクラウドアプリケーションチームエキスパートの松尾咲季氏だ。

例えば、企業の外から内への通信に比べて、「内から外は、正規の通信と不正な通信の見分けがつきにくい。通信のログだけを見ても、正規のエージェントが正規の目的に沿って行っているのか、乗っ取られてデータを持ち出しているのか判別するのは非常に難しい」。

この通信の可視化とアクション制御を実行するためのセキュリティソリューションも徐々に充実してきている。AIモデルとアプリケーションの間で、AIトラフィックを統制する「AIゲートウェイ」という製品ジャンルだ。「LLMプロキシ」とも呼ばれる。

人間の行動を可視化・制御してきた従来のセキュリティゲートウェイとの違いは、ひと言で言えば、監視・保護する対象が広くなることだ。

従来のセキュリティツールは、通信トラフィックと通信を行う端末・ユーザーを監視対象としてきたのに対し、AIエージェントの攻撃対象領域はより広い。AIエージェントのスキル（プラグイン）、接続するMCPサーバー、他エージェントとの通信、そしてAIエージェントが生成したコードもアタックサーフェスとなる。

図表3は、シスコが2026年3月に発表したオープンソースのフレームワーク「DefenseClaw」の主要コンポーネントだ。上記4つを監視・解析する機能を備える。

図表3　AIエージェント監視の例（Cisco DefenseClawの主要コンポーネント）

図表3　AIエージェント監視の例（Cisco Defense Clawの主要コンポーネント）

これらを用いて、AIエージェントの通信や外部ツールとの連携に悪意がないかを監視する。

新技術でマシンスピードの防御

AIエージェントの監視・制御においてもう1つ留意すべき点は、“AIの速さ”に対抗することだ。マシンスピードの防御を実現する新たな機能／製品も続々登場してきている。企業のセキュリティ担当者はこうした市場動向にも目を向けておかねばならない。

AIセキュリティポスチャ管理（AISPM）は、企業・組織内のAIモデル、トレーニングデータ、ライブラリ等を自動的に可視化する。シャドーAIの検出や、設定ミス・過剰権限設定の特定、リスク・脆弱性分析などの機能も備える。パロアルトネットワークスやゼットスケーラー、クラウドストライクらが提供を始めている。

AIランタイムディフェンスは、稼働中のAIエージェントやモデルの入出力をリアルタイムに監視し、事前の脆弱性診断では防げないプロンプトインジェクションや機密情報の流出をその場で検知・ブロックする動的セキュリティ技術だ。フォーティネットが「FortiAI Gate」で、シスコも「CiscoAI Defense」でこれを提供している。