AIガバナンスによって軽減できるセキュリティリスク

AIガバナンスは、最小権限アクセスを徹底し、AIシステムが扱うデータや認証情報を保護し、AIによるすべての操作を監査可能にすることで、セキュリティリスクを低減します。 これが重要なのは、多くの組織が、AIを管理できる能力よりも速いペースでAIを導入しているからです。 従業員が未承認のツールを導入し、既存のユーザーIDを使って自律型AIエージェントを作成すると、 各エージェントが監視されていないマシンアイデンティティを追加するようになり、攻撃対象領域が拡大します。こうしたセキュリティギャップこそ、ガバナンスによって埋めることができるものです。

以下では、AIガバナンスとは何か、それがどのようなリスクを軽減するかについて説明し、Keeper^®がAIエージェントの管理にどう役立つか、またAIエージェントが依存する認証情報、アクセス、データをどう保護するかについて詳しくご紹介します。

AIガバナンスとは？

AIガバナンスとは、組織全体でAIシステムがどのように導入、アクセス、監視されるかを統制するポリシー、プロセス、制御の総称です。 最小権限アクセスを徹底し、AIによるすべての操作の透明性と説明責任を明確にすることで、セキュリティリスクを軽減します。 実際には、どのようなAIが実行されているか、そのAIが何にアクセスできるか、どのような動作を行うかを正確に把握することを意味します。

強固なAIガバナンスは5つの柱で成り立っています。

AIガバナンスによって軽減されるリスク

ガバナンスがなければ、組織が導入するあらゆるAIツールやエージェントが盲点となってしまいます。 ガバナンスの導入によって、AIがどのように使用され、何にアクセスし、どのように動作するかをセキュリティチームが把握して管理できるようになるため、そのリスクが軽減されます。 軽減される主なリスクは次のとおりです。

シャドーAI

シャドーAIとは、組織が承認していない、または把握していないAIツールの使用を指します。 従業員が、作業を迅速に進めるために未承認のチャットボットやコーディングアシスタントに機密情報を貼り付けた場合、どのツールが使用されているかの管理、どのデータを共有できるかに関するポリシー、入力された情報をそれらのモデルがどのように保持・再利用するかについての把握など、まったく存在しない状態となります。シャドーAIは未管理IDの危機を引き起こしていますが、AIが機密データにアクセスする前に、検出とポリシーの運用をガバナンスによって義務付けることで、そのリスクを軽減できます。

常時アクセス権限

AIエージェントやアカウントは、実際に使用しているかどうかにかかわらず、常時アクセスを蓄積していきます。 残存する認証情報はすべて、サイバー犯罪者によって悪用される可能性があるため、常時アクセスは、どのような環境においても最大のセキュリティリスクの1つです。 AIを使用する環境では、エージェントが迅速に起動され、タスクを完了するために広範なアクセス権が付与された後、見直しや取り消しが行われることがほとんどないため、この問題はさらに悪化します。 常時アクセスが多く存在するほど攻撃対象領域が拡大し、その結果、いずれかのアイデンティティが侵害された場合の被害範囲も大きくなります。 AIガバナンスは、どのアイデンティティも恒久的なアクセス権を持たないZSPの実現に向けて取り組むことで、このリスクを軽減します。 恒久的なアクセスの代わりに、アイデンティティには特定のタスクに対する一時アクセスが付与され、タスクが完了するとそのアクセスは自動的に取り消されます。

データ漏洩

AIシステムの安全性は、そのシステムを通過するデータの安全性に左右されます。 プロンプトに入力された情報は、モデルが応答したからといって消えるわけではありません。 プロバイダーやプランによっては、ログに記録されたり、保存されたり、モデルのトレーニングに使用されたりすることがあり、場合によっては別のユーザーの応答として再び出力されることもあります。 ガバナンスは、AIシステムがアクセスして取り込むことができるデータを最初から制御することで、このリスクを低減します。

認証情報とシークレットの漏洩

AIのスクリプト、パイプライン、アプリケーションが機能するには、APIキー、トークン、パスワードなどの認証情報が必要です。 多くの場合、これらのシークレットはコードや設定に直接ハードコードされており、その結果、リポジトリ、ログ、データ侵害を通じて流出し、サイバー犯罪者に悪用される可能性があります。 ガバナンスを確立することで、シークレットが誰でも見つけられる場所に埋め込まれるのではなく、安全な保管、管理、注入が義務づけられ、そのリスクを低減できます。

非人間アイデンティティ (NHI) の散逸

NHIはマシンアイデンティティであり、AIエージェント、サービスアカウント、ボットなど、独自に認証を行って動作します。 AIによってNHIの増加が加速し、現在ではマシンアイデンティティの数が人間のユーザー数を何倍も上回っています。 しかし、これらが人間アイデンティティと同様に厳格に管理されることはめったにないため、常時アクセスや固定認証情報が、誰にもレビューされず、ローテーションも行われずに放置されることになります。 ガバナンスを導入することで、人間のアカウントに適用されるものと同じアクセス制御、所有権、ライフサイクル管理をNHIにも拡張し、そのギャップを埋めることができます。

プロンプトインジェクション

プロンプトインジェクション攻撃では、サイバー犯罪者が悪意のある入力を送信してAIモデルの動作を乗っ取り、その指示を上書きしてデータの漏洩、危険なアクションの実行、セキュリティ制御の回避などを引き起こします。 こうした被害を抑えることができるのは、最小権限アクセスです。最小権限アクセスが適用されていれば、乗っ取られたAIエージェントは、限定的に許可された範囲しかアクセスできません。 AIのアクティビティを監視している組織は、インジェクションによって異常な挙動が引き起こされると、被害が拡大する前にそれを検出できます。

Keeperによるエージェント型AIのガバナンスの仕組み

AIガバナンスは、AIが扱うすべてのアイデンティティに対してチームがこれを徹底して実施した場合にのみ、リスクを軽減できます。 Keeperによるガバナンスは、単一のプラットフォームから提供されます。

すべてのエンドポイントでエージェント型AIのガバナンスを徹底

AIコーディングアシスタントや自律型AIエージェントは、それらを起動したユーザーのアイデンティティの下で実行されるため、ユーザーの権限を継承し、機密ファイルの読み取り、特権コマンドの実行、外部サービスへのアクセスが可能になります。Keeperエンドポイント特権マネージャー (Keeper EPM) は、特権アクセスを持つ人間ユーザーを管理するのと同様の方法で、それらのエージェントを管理します。 Keeper EPMは、エンドポイント上でどのエージェントが実行されているかを認識し、そのエージェントの実行が許可されているかを判断し、ユーザー自身の権限とは独立して各リクエストを評価することで、エージェントが実行できる操作を制限します。 そのためエージェントは、気付かれないまま過剰に権限を継承したり、監視なしで動作したりすることができません。機密性の高い操作はすべて、許可、拒否、承認待ちとして制御されます。

NHI向けの安全なシークレット管理

AIが機能するために必要な認証情報は、スクリプト、パイプライン、アプリケーションにハードコードされた状態で放置されることが多く、その結果、情報が露出し、サイバー犯罪者に悪用される恐れがあります。Keeperシークレットマネージャーを使用すると、認証情報は暗号化されたボルトに保管され、実行時にのみ安全にインジェクションされるため、ハードコードされることがありません。 マシンIDやサービスアカウント向けに設計されたKeeperシークレットマネージャーによって、誰からも監視されず常時アクセス可能なシークレットが使用されることが排除され、代わりに制御されたアクセス権限が付与されます。 また、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を通じてAIエージェントのワークフローと統合されることで、エージェントがシークレットをローカルに保存することなく、必要に応じてオンデマンドで取得できるようにします。

最小権限とジャストインタイム (JIT) アクセスの適用

スタンディング特権が存在すると、AIエージェントが1つ侵害されただけで、重大なセキュリティインシデントにつながる可能性があります。KeeperPAM^®によって、特権アカウントおよびAIがアクセスするシステム全体でゼロスタンディング特権 (ZSP) とJITアクセスが強制されるため、アクセスは特定のタスクに必要な場合にのみ付与され、タスク完了と同時に取り消されます。 そして認証情報の自動ローテーションと検出により、これらは継続的に管理された状態に保たれます。 Keeperによって常時アクセスが排除されるため、過剰な権限によるアクセスや侵害されたアカウントのAIエージェント被害範囲が最小限に抑えられ、サイバー犯罪者に悪用されるリスクが低減されます。

ゼロ知識暗号化を実装

AIが扱うデータを保護する第一歩は、許可されたユーザーのみがデータを読み取れるようにすることです。 Keeperのゼロ知識アーキテクチャにより、暗号化と復号化はユーザーのデバイス上でのみ行われます。データは、保存時でも送信時でも、Keeperに表示されることは一切ありません。 またHSMによる保存時の暗号化などの多層防御 (DiD) レイヤーにより、保存データの保護がさらに強化されます。 これにより、AIシステムや認証情報が依存する機密情報は暗号化された状態が維持され、許可されたユーザーのみが読み取れるようになるため、データ漏洩や不正アクセスのリスクが大幅に低減します。

AI脅威の検出と監視

きめ細かなアクセス制御を導入していても、異常な挙動が発生した際、チームはそれを把握できなければなりません。KeeperAI^®は、特権アクティビティ全体にわたり、AIを活用した脅威検知、異常検知、セッションインサイトをリスクレベル分類と組み合わせることで、チームが最も重要な問題に集中できるようにします。 悪意のある動作や不審な行動が、Keeperによってリアルタイムで検知され、セキュリティチームがすぐに対処できるアラートに変換されるため、被害が発生するまで見過ごされることがありません。

監査、レポート作成、コンプライアンスに対応

AIガバナンスに必要とされるのは、AIツールやアカウントが何を実行したかを証明することです。 Keeperのレポート・アラートモジュール (ARAM) は、詳細なイベントログ記録、カスタムレポート、設定可能なアラート、SIEM統合を提供し、チームがすべてのAIおよび特権アクションに対する完全な説明責任を果たせるようにします。 Keeperはまた、コンプライアンスへの対応も幅広くカバーしています。

• SOC 2 Type 2
• ISO 27001
• FedRAMP High認証取得
• GovRAMP High (高影響レベル) 認可取得
• FIPS-140-3
• HIPAA
• GDPR

Keeperを使用することで、セキュリティチームは監査上の課題を解消するだけでなく、NIST AI RMFやEU AI法など、責任あるAIの利用を定義するフレームワークへの準拠も図ることができます。

Keeperで今すぐ安全なAIアクセスを実現

AIガバナンスは、AIのセキュリティリスクを未管理の状態から制御された状態へと変換するものです。 人間とマシンのあらゆるアイデンティティに対して最小権限アクセスを適用し、AIが依存する認証情報、シークレット、データを保護するとともに、環境全体でAIがどのように動作するかについての可視性と制御を提供するガバナンスによって、AIによるすべての操作が監査可能になります。 Keeperは、エージェント型AIのガバナンス、シークレット管理、特権アクセス管理、完全な監査可能性を1つのプラットフォームに集約しているため、複数のツールを組み合わせずにAIを統制できます。

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