セキュリティ
権限設計・監査ログ・プロンプトインジェクション対策・サンドボックスなど、AIエージェントのセキュリティ内部実装を扱う技術記事の一覧です。
Files API GAのfile_id共有リスクと防ぎ方
Claude Files APIは2026年8月27日にベータを終えGAとなったが、file_idはワークスペース内の全APIキーから参照可能で、テナント分離の設計が必須になる。
Claude Codeの権限設計——最初のdenyルール3つ
Claude Codeの権限はhooks→deny→ask→permission mode→allowの順で評価されます。中小企業が最初に書くべき3種のdenyルールとmode選定基準を解説します。
エージェント委任のConfused Deputy対策設計
AIエージェントへの権限委任はConfused Deputy攻撃を招きやすい。RFC 8693のトークン交換とOWASP ASI03の対策設計をエンタープライズ向けに解説する。
AIコーディングエージェントの幻覚パッケージ対策
AIコーディングエージェントが提案するパッケージ名は2026年調査でも4〜6%が実在せず、攻撃者はその名前を先回り登録して悪用します。ロックファイルと許可リストによる防御策を解説します。
MCPサーバーを導入する前に確認すべき5つの観点
中小企業がサードパーティMCPサーバーを導入する前に確認すべき点は、出所・権限範囲・ローカル実行リスクの3系統です。NSAの2026年ガイダンスに基づき5つの確認観点を解説します。
AIエージェントの暴走コスト対策——ステップ上限とスペンド制御
AIエージェントは悪意ある入力で無限ループに陥り月次コストが跳ね上がることがある。OWASP LLM10:2025のUnbounded Consumptionと、ステップ上限・Workspaceスペンド制御による防御設計を解説する。
エージェントスキルのサプライチェーン攻撃を防ぐ設計
エージェントスキルのサプライチェーン攻撃は署名検証・能力ベース権限・サンドボックス実行の多層防御で防げます。CVE-2026-25253の教訓から設計指針を解説します。
MCPツール毒殺とRug Pull攻撃への防御設計
MCPのツール毒殺（Tool Poisoning）とRug Pull攻撃は、ツール定義のハッシュ照合とサーバー許可リストで防げます。Invariant Labsの一次報告に基づき実装パターンを解説します。
AIエージェントの3層ゾーニング——コンテキスト汚染防止設計
AIエージェントが複数システムを自律横断する際の「コンテキスト汚染」を防ぐ、3層ゾーニングと感度タグ・境界チェック・RAGフィルタリングによる機密データ分離設計を解説します。
RAGコーパス汚染攻撃の防御設計——知識ベースを4層で守る
RAGの知識ベースに悪意あるドキュメントを注入する「コーパス汚染攻撃」の仕組みと、コーパス入場管理・検索強化・文脈分離・継続監視の4層防御アーキテクチャを解説します。
エージェントの行動ベースライン監視——異常検知と自動遮断の設計
AIエージェントの行動ベースラインを設計し、ツール呼び出し頻度・推論チェーン長・アクション速度の逸脱をリアルタイム検知して自動遮断するエンタープライズ向け設計パターンを解説します。
AIエージェント出力の安全ゲート設計——スキーマ検証・PII検出・ポリシーフィルタで下流攻撃を止める
OWASP LLM02「安全でない出力処理」は下流システムへの注入・情報漏洩・エージェント汚染を引き起こす。スキーマ検証・PII検出・コンテンツポリシーゲートの3段構成で防ぐ実装パターンを解説する。
AIエージェントの認可モデル設計——RBAC・ABAC・ReBAC 選択指針
AIエージェントはタスク中に権限が変化するため静的なRBACだけでは機能しない。ABAC・ReBACとの組み合わせによる多層認可設計パターンと実装指針を解説する。
エージェントのメモリ汚染攻撃——ASI06対応5層防御の設計指針
AIエージェントの長期記憶を標的にするメモリ汚染攻撃（OWASP ASI06）の仕組みと、Agent Memory Guardが定める5層防御設計をエンタープライズ実装の観点で解説します。
AIエージェントのPII設計——匿名化・仮名化・マスキング
AIエージェントのPII処理では匿名化・仮名化・マスキングの3手法を使い分けます。AIゲートウェイで自動検出し、可逆トークン化で多ターン文脈を保持しつつ、出力スキャンで漏洩を防ぐ設計パターンを解説します。
AIエージェントのゼロトラスト通信設計——mTLS・SPIFFE・eBPFを組み合わせる
エンタープライズAIエージェント間通信のゼロトラスト設計を解説。SPIFFE/SPIREによる暗号ID、Istio AmbientでのmTLS強制、eBPFカーネル可視化の実装パターンと限界を示す。
AIエージェントにSTRIDE脅威モデリングを適用する設計手順
AIエージェントの攻撃面をSTRIDE 6カテゴリで体系化し、なりすまし・改ざん・権限昇格などの具体的リスクと設計対策を、OWASP Agentic Top 10 2026の観点から整理します。
エージェントのツール実行環境——サンドボックス分離の設計パターン
AIエージェントのツール実行にはサンドボックス分離が必須です。Docker・gVisor・Firecracker・WASMのリスク別選定基準と、最小権限ネットワーク制御・エフェメラル実行コンテキスト設計をエンタープライズ向けに解説します。
AIレッドチーミング攻撃シナリオ自動化の設計パターン
LLMで攻撃シナリオを自動生成するAIレッドチーミングのアーキテクチャを解説。Crescendo多段階攻撃・DeepTeamの40種メトリクス・CI統合による継続テスト基盤の実装手法を示す。
エージェントのシークレット管理——動的資格情報とローテーション
AIエージェントのAPIキー・トークンはVaultや専用シークレットマネージャーで管理し、動的資格情報とランタイム注入を組み合わせることで漏洩時の爆発半径を最小化できる。
エージェントIAM設計——スコープ付き短命認証情報で過剰権限を防ぐ
エージェントへの長命認証情報付与はExcessive Agencyの温床。タスクスコープのエフェメラルトークンとIAM Permissions Boundaryで制御する多層IAM設計パターンを解説する。
プロンプトインジェクションをアーキテクチャで止める5層防御設計
OWASP LLM Top 10 2025の第1位に位置するプロンプトインジェクションは、モデル単体では防げない。入力検証・コンテキスト分離・権限サンドボックス・出力監査の5層で止める設計パターンを解説します。
企業がシャドーAIに即応するための対策ガイド——発見から封じ込め・再発防止まで
シャドーAI（社員の無断AI利用）が発覚した後の初動対応、技術的封じ込め措置、再発防止策を中小企業の担当者向けに整理します。
生成AIとデータクリーンルーム——機密情報を守りながら中小企業がAIを活用する3つの方法
生成AIに業務データを渡す際のセキュリティリスクと解決策として注目されるデータクリーンルームの仕組み、中小企業向けの実装3つのアプローチを解説します。
AIレッドチーミングとは？中小企業が今すぐ始める手順と実践ガイド
AIシステムの脆弱性を事前に発見する「AIレッドチーミング」の手順を解説。中小企業が専門チームなしで実施できる5ステップと3つのリスク類型を紹介します。
AIエージェントの監査ログ管理——保管要件と設計3つの落とし穴
AIエージェント導入後に必須の監査ログ設計を解説。記録すべき5項目・保管期間・アクセス制御・実装ステップを具体的に示す。
生成AIで機密情報は漏洩するか——流出経路の実態と中小企業が今すぐ取れる5つの対策
ChatGPTやClaude利用時に機密情報が外部に漏洩する3つの経路を解説。禁止入力リストの作り方からエージェントガバナンス体制の整備まで、実践的な対策をまとめます。
AIエージェントの権限管理設計入門——最小権限の原則で安全に自動化を進める方法
AIエージェントの権限設計はセキュリティリスクと業務効率を左右する。最小権限の原則に基づく設計パターンと中小企業が実践すべき3ステップを解説。
AIエージェントのセキュリティリスクと対策——ガバナンス設計の基本
AIエージェントが社内システムと連携するほど、セキュリティリスクは増大します。情報漏洩・不正アクセス・権限逸脱の3大リスクとガバナンス設計の実践的対策を解説します。