AIエージェント侵害時のリスクを測定
もし今、AIエージェントの1つが侵害された場合、どれほどの被害が発生し、その異常にどれくらい早く気付けるでしょうか?現在、多くの組織ではその実態を十分に把握できていません。この診断では、わずか2分でAIエージェントのリスク状況を確認できます。

組織では、 AIエージェント を活用してワークフローの自動化やシステム連携、業務効率化を進めています。一方で、AIエージェントは認証情報を保持し、重要システムへアクセスしながら、人間のユーザーより少ない管理のもとで動作している場合があります。
従来のPAM は人によるアクセス管理を前提として設計されていましたが、現在のプラットフォームでは、サービスアカウント、シークレット、マシンアイデンティティにも対応が広がっています。AIエージェントは継続的に稼働し、複数のシステムと連携しながら、入力データに基づいて自律的に判断・動作するため、さらに複雑なリスクをもたらします。
また、一部の構成では、AIエージェントは処理するデータの影響を受ける可能性があります。たとえば、悪意のある入力によってAIエージェントの挙動を操作する「プロンプトインジェクション」などのリスクがあります。
AIエージェントが侵害された場合、本当に問題なのは「被害が発生するかどうか」ではありません。「どれほどの被害が、誰にも気付かれないまま発生し得るか」です。 それが、AIエージェントの被害範囲です。

AIエージェントの「被害範囲」とは、1つのAIエージェントが侵害された際に発生し得る被害の範囲を指します。これには、アクセスされたデータ、侵害されたシステム、実行された操作、送信されたメッセージなどが含まれます。
この用語は物理セキュリティ分野に由来しており、本来は爆発による影響範囲を表す言葉です。サイバーセキュリティでは、侵害された認証情報やアイデンティティを使って、攻撃者がどこまで到達・操作できるかを意味します。AIエージェントは、複数のシステムへアクセスできたり、長期間有効な認証情報を保持していたりする場合があるため、通常のユーザーアカウントよりも被害範囲が広がる可能性があります。
AIエージェントがアクセス可能なシステムやデータ、保有している権限レベル
認証情報の管理状況や、JITアクセス・常設アクセスの利用状況
AIエージェント導入やシステム連携におけるガバナンス態勢と承認プロセス
AIエージェント侵害時の検知速度や監視・検知態勢の状況
10個の質問に答えるだけで、すぐに診断結果を確認できます。アカウント登録は不要です。ポリシー上の運用ではなく、実際の環境や運用状況に基づいて回答してください。
アクセス範囲、認証情報管理、ガバナンス態勢、検知態勢などを評価します。
4つのリスク項目ごとの詳細な評価を確認でき、どこに最も大きなリスクがあるのか、何がスコアに影響しているのかを把握できます。
一般的な推奨事項ではなく、実際の回答内容に基づいた優先度付きの課題を確認できます。どの要因が被害範囲を拡大させているのかを具体的に把握できます。
10個の質問に答えるだけで、AIエージェント環境のリスク状況を確認できます。攻撃対象領域、認証情報リスク、ガバナンス態勢、検知態勢の4項目をもとに評価します。
従来のPAMは人によるアクセス管理を中心としていましたが、現在のPAMソリューションでは、サービスアカウントやマシンアイデンティティにも対応しています。AIエージェントでは、継続的な稼働、自動的な意思決定、信頼されていないデータソースとの連携など、新たなセキュリティリスクへの対策が求められます。
プロンプトインジェクションとは、AIエージェントが処理するメール、ドキュメント、データベースレコードなどに悪意のある命令を埋め込み、AIエージェントを意図しない動作へ誘導する攻撃手法です。AIエージェントが外部コンテンツ内の命令に従ってしまうものは「間接的プロンプトインジェクション」、攻撃者が入力プロンプト自体を操作して動作を変更するものは「直接的プロンプトインジェクション」と呼ばれます。こうした攻撃により、AIエージェントがデータを外部へ送信したり、不正なメッセージを送信したり、本来想定されていない形で既存のアクセス権限を悪用したりする可能性があります。
ジャストインタイム (JIT) アクセスとは、AIエージェントに必要な認証情報やアクセス権限を、特定のタスク実行中にのみ付与し、完了後に自動的に無効化する仕組みです。これは、AIエージェントが常に有効な認証情報を保持し続ける常設アクセスとは異なります。常設アクセスでは、AIエージェントが稼働していない間も認証情報が有効なままとなるため、侵害時のリスクが高まります。JITアクセスを導入することで、攻撃者が侵害されたAIエージェントを悪用できる時間を大幅に制限でき、被害範囲の最小化につながります。
代表的なリスクの兆候として、AIエージェントがJITアクセスではなく常設の特権アクセスを保持していること、APIキーやトークンがソースコードやCI/CDパイプラインにハードコードされていること、新しいAIツールを社内システムへ接続する際の正式な承認プロセスがないこと、リアルタイムの挙動監視が行われていないことなどが挙げられます。Keeperの無料診断では、これら4つの観点について10個の質問でAIエージェント侵害時のリスク状況を確認できます。
25点未満は、AIエージェントに対する管理体制が十分に整っており、リスクが適切に抑えられている状態を示します。26〜50点は、改善が必要なセキュリティ上の課題があることを示しています。50点を超える場合は、AIエージェントの利用拡大が進む前に対応すべき重大なリスクが存在する状態です。スコアは、「攻撃対象領域」「認証情報リスク」「ガバナンス態勢」「検知態勢」の4項目をもとに、100点満点で評価されます。ただし、完全に安全といえるスコアはありません。AIエージェントのリスクは、新しいツールや連携の追加によって常に変化するため、継続的な監視と見直しが重要です。
はい。この診断は無料で利用でき、アカウント登録も不要です。診断結果もすぐに確認できます。このツールは、セキュリティチームやIT部門が、自社のAIエージェントに関するリスク状況を把握できるよう設計されています。診断結果では、4つのリスク項目ごとのスコアに加え、回答内容に基づいた具体的なリスクや改善ポイントを確認できます。
KeeperPAMは、AIエージェントによる被害範囲を多層的に抑制します。JITアクセスのプロビジョニングにより、認証情報は必要なタスク実行中にのみ利用可能となります。シークレット管理では、APIキーやトークンのソースコードやパイプラインへのハードコードを防止します。さらに、Keeperを経由したセッション内で、AIエージェントの操作内容や実行タイミングを記録するセッション監査機能を備えています。また、AIエージェントが通常とは異なる挙動を示した場合には、異常検知機能によってリアルタイムで通知を行います。
AI活用の拡大に伴い、認証情報やアクセス経路が増え、被害範囲も拡大しています。
チャットサポートを利用する場合、Cookie を有効にしてください。