旧来のAIセキュリティとEvo：エージェント型セキュリティが何週間もの手作業を置き換える様子をご覧ください

生成AIによって、インテリジェントなチャットボットから自律型エージェントまで、イノベーションのスピードはかつてないほど加速しています。しかし、この急速な進歩とともに、従来のサイバーセキュリティ手法では対応しきれない、複雑で非決定論的なセキュリティリスクという大きな課題が生まれています。

AIネイティブなアプリケーションは、すでに本番環境で稼働しています。あらゆる業界で、従来のセキュリティプロセスが追いつけない速さで、コパイロット、RAGシステム、自律型エージェント、AIを活用したワークフローが導入されています。お客様から繰り返し寄せられる声は、シンプルで切実です。

「AIをセキュリティで保護するよりも速くリリースしている。従来のやり方は、もう通用しない。」

現在のセキュリティスタックでは対応しきれないかもしれませんが、心配はいりません。以下の動画では、その理由と、セキュリティをエージェント型にすることで何が変わるのかを具体的にご紹介します。

Play Video: YouTube Video: N1zvG7Utxuo

従来のアプリケーションセキュリティの枠を超える新たな脅威

エージェント型AIの時代には、従来のアプリケーションセキュリティのアプローチは完全に機能しなくなります。

Evo導入前のAIネイティブアプリケーションのセキュリティ対策は、次のようなものでした。

• LLMやAIツールの承認に必要な手動レビュー

• 一度作成したら、ほとんど更新されない静的な脅威モデル

• コストが高く、実施頻度が低いうえ、多くの場合手遅れになるレッドチーム演習

• 連携されていない複数のツールにまたがるガードレールの設定

• 安心感ではなく、ノイズを生み出すモニタリング

こうしたワークフローは、決定論的なソフトウェア向けに設計されたもので、継続的に進化し、次のような新たな攻撃経路を生み出す非決定論的なエージェントには対応できません。

• プロンプトインジェクション：悪意ある入力によってAIモデルを操作し、データを引き出したり、許可されていない操作を実行させたりする攻撃。

• データポイズニング：学習データを汚染し、モデルの完全性を損なったり、バックドアを仕込んだりする攻撃。

• モデル反転：デプロイされたモデルの出力から、機密性の高い学習データを再構成する攻撃。

• ハルシネーション と誤情報：AIが事実に反する情報を生成し、それが悪意を持って悪用される可能性があります。

• サプライチェーンリスク：事前学習済みモデル、ライブラリ、フレームワークに潜む脆弱性。

チームは何週間も人手を費やしているにもかかわらず、開発者の不満は解消されません。セキュリティチームも膨大な労力をかけて書類の確認やアラートの調整を続けていますが、本番環境でAIが実際にどのように使われているのか、新たなリスクをタイムリーに検知できているのかを把握できていません。

その結果生まれるのはセキュリティではなく、大規模な不確実性です。

Evoが切り開くAIネイティブセキュリティの時代：エージェント型のオーケストレーションアプローチ

AIをセキュリティで保護するには、セキュリティシステム自体にインテリジェンスが必要です。これがAIネイティブセキュリティの中核です。AI開発ライフサイクル全体にセキュリティを直接組み込みます。これをエージェント型セキュリティオーケストレーションと呼びます。AIの進化の速さに対応するには、AI特有のリスクを自律的に理解、分析し、対処できるインテリジェントなセキュリティエージェントが必要です。

これは仮説ではありません。Evo by Snykは、こうした独自のセキュリティニーズに応えるために開発された、世界初のエージェント型セキュリティオーケストレーションシステムです。手作業の工程をつなぎ合わせるのではなく、Evoは環境を評価し、計画を立て、継続的に実行します。AIシステムの進化に合わせて適応します。

これまで何十時間もの作業が必要だった複雑なセキュリティワークフローを自動化することで、EvoはセキュリティエンジニアがAIイノベーションのスピードに合わせて作業できるようにします。AIセキュリティを、後手に回って推測を重ねるものから、開発ライフサイクルに統合されたプロアクティブな取り組みへと変革します。

チームがすでに活用している機能

数百のアーリーアダプターが実環境ですでにEvoの機能を活用しており、多数の大企業がワークフローを本番環境の基準に合わせて改善してきました。お客様が実感している変化は明らかです。AIセキュリティをレビューする段階から、AIセキュリティを実践する段階へと移行しています。

AI部品表（AI-BOM）

EvoのDiscovery Agentは、開発デバイスやリポジトリ全体でAIツール、API、モデルがどこで使われているかを可視化します。チームはAI部品表（AI-BOM）を自動生成してAIコンポーネントを明らかにし、潜在的なリスクをリアルタイムで評価できます。多くのチームにとって、AI-BOMは初日から、存在すら知らなかったリスクを明らかにします。

MCP Scan CLI：

MCP Scan CLIは、開発デバイスと接続されたMCPサーバーを検査し、安全でない、または「有害な」コンポーネントを見つけます。また、リスクのあるAIコーディングツールや依存関係がワークフローに組み込まれる前に特定できます。開発者の作業を遅らせることなく、プラットフォームチームやセキュリティチームが迅速に管理を取り戻す手段として活用されており、MCP Scan CLIを使って次のことができます。

• AIコーディングツールとMCPサーバーを検出

• リスクのある、または有害なフローを早期に特定

• 本番システムに到達する前に問題を発見

AIレッドチームの自動化

単発の演習ではなく、継続的なシグナルとしてレッドチーム演習を実施できます。AI-BOMと動的な脅威モデルを活用し、Evoは次のことを行います。

• AIに特化したレッドチーム演習を自動設定

• プロンプトインジェクションやデータ漏えいなど、実際の攻撃を想定してテスト

• アプリケーション、プロンプト、モデルの変更に合わせて再実行

レッドチーム演習がAI開発のペースに追いついたのは初めてだと、お客様から聞いています。

確信を持ってイノベーションを加速

緊急性を生んでいるのはロードマップではなく、現実です。AIシステムはすでに機密データを扱い、自動で判断を下し、ユーザーや他のシステムと大規模にやり取りしています。そのため、従来のセキュリティ手法はますます時代遅れになっています。

AIセキュリティの近代化を先延ばしにするチームは、すでに本番環境で稼働しているものに後れを取るリスクがあります。最速で進むチームに共通しているのは、古いプロセスを適応させようとするのをやめ、AI向けに構築されたエージェント型セキュリティを使い始めていることです。

現在、AIネイティブなアプリケーションを構築または運用しているなら、その違いを理解する最も早い方法は、実際に試してみることです。従来のAIセキュリティでは何週間もかかりますが、Evoはすぐに動き始めます。AI-BOMから始める。