人工知能の活性化を阻害する主要な障害を克服する

非決定論的な要素をこれらのモデルに組み込もうとすると、エンジニアは貴重な時間を浪費し、組織が管理できないリスクを招き入れることになる。真の危険は、このギャップにあるのだ。

イヴ・コンツェヴォイ

Teleport社のCEO。

堅牢なセキュリティ基盤がないまま展開することへの懸念から、多くのプロジェクトが停滞しているが、それにはもっともな理由がある。実際、ある攻撃者がわずか9秒で企業の生産性データベース全体とそのバックアップを削除した事例も既に確認されている。セキュリティチームは、たった2人の攻撃者しか存在しない世界を想定して設計されたツールを使って、こうした事態を阻止するよう求められている。綻びが見え始めているのだ。何らかの変化を起こさなければ、イノベーションは自らの制約によって停滞してしまうだろう。人工知能への依存度が高まるにつれ、サイバーセキュリティのリスクは増大している。

AIエージェントには新しいアイデンティティモデルが必要だ

生産チームとエンジニアリングチームには、納品を加速させるよう求めるプレッシャーが現実のものとして広く存在している。そのため、エージェントに広範な権限を与えたり、他のマイクロサービスと同様に扱ったりするなど、古い習慣に戻ってしまうことがよくある。

しかし、AIエージェントは機械とは大きく異なります。人間と同じように、誤りを犯しやすく、予測不可能な部分もあります。それでも、AIエージェントは機械並みの速度で24時間365日稼働します。エージェントは、生産性データベース全体をわずか9秒で削除できます。そんなことができる人間を、あなたは何人知っていますか？

これが問題の本質です。IDシステムは、人間と機械という2種類の主体が存在する世界を想定して構築されましたが、現在では3種類に増えています。プロキシAIを既存システムに統合しようとすると、各プロキシが潜在的な侵入源となり、インフラストラクチャ全体で数秒以内に数千ものアクションを実行できてしまうのです。

しかし、これこそまさにエンジニアに求められていることなのです。つまり、時代遅れで崩壊し始めているIDおよびアクセス管理（IAM）ツールを使って、壊滅的な事態を防ぐことです。亀裂は既に現れ始めています。

なぜ旧来のモデルは崩壊しつつあるのか？

これまで、Kubernetesクラスター、クラウドプラットフォーム、コンテナオーケストレーション、CI/CDパイプライン、データベースなどを扱うエンジニアは、アイデンティティの断片化に悩まされてきた。

人手による作業に関しては、これは管理可能な範囲だった。人間は追跡可能で、出退勤のタイムカードを打刻していた。また、動きが遅いため、視界が途切れてもすぐに事故につながることはほとんどなかった。

プロキシAIの登場により、処理速度は劇的に向上しました。しかし、チームは突然、何千ものアクティビティログに圧倒され、プロキシが不正な変更を行う前に効果的に制御する能力を失ってしまいます。

強力な認証と短期的な権限付与を強制しようとすると、スタック内の各ツールごとに個別の統合を構築する必要がある。各ツールが異なる統合プロトコルを使用している場合、これはAIのスケーリングを困難にする。

プロキシAIを活用したイノベーションに注力する代わりに、エンジニアは一貫性のないID、プロキシアクションの可視性の欠如、そして各チームが独自のコンテナや仮想マシンのワークフローをゼロから構築するという状況の中で、IDおよびアクセス管理（IAM）、インフラストラクチャ、シークレットを手動でリンクすることを強いられている。

しかし、3つ目のIDタイプを扱うための新しいツールを作成することは、業界にとって最悪の対応策と言えるでしょう。エンジニアの作業量は倍増し、IDポリシーをゼロから再構築し、さらに高度な匿名性を組み込む必要が生じます。新しいIDサイロは他の隔離されたシステムからは匿名となるため、攻撃者を捕まえることがさらに困難になります。

そうなると、組織がエージェントの行動をどのように制御するかという問題が残ります。解決策は、単にテクノロジースタックに「Plus」機能を追加したり、「Plus」ツールを導入したりすることではなく、匿名性を完全に排除するためにアイデンティティモデルを変更することです。

人工知能を制御するということは、完全な匿名性を確保することを意味する。

インフラストラクチャから匿名性を排除するためには、組織は人間、機械、ワークロード、AIエージェントなど、あらゆる主体に、物理的な信頼の基点によって暗号化された第一級のIDを付与する必要がある。インフラストラクチャ戦略の根本的な見直しが今、不可欠となっている。

永続的な認証情報を完全に排除してください。APIキーとパスワードを削除することで、情報漏洩の原因となる認証情報の拡散を防ぎ、機密情報が盗まれたり、悪意のある第三者に渡されたりする脅威を排除できます。IDが現実世界の要素に基づいているため、攻撃者は信頼できるマシンになりすましてエージェントを騙し、データベースを抽出させることはできません。

しかし、強力な認証だけでは十分ではありません。AIエージェントは、他のすべての主体と同様に、ゼロトラストの原則を遵守する必要があります。これは、孤立したシステムを、エージェントが操作するマシンや、エージェントを承認する人間と全く同じ種類のIDを持つインフラストラクチャ層に置き換えることによってのみ実現可能です。

エージェントは、人間のユーザーによって承認された特定のアクションに直接紐づいた短期的な権限で動作する必要があります。権限はアクションに紐づくものであり、実行者には紐づきません。例えば、コードを生成するエージェントは、同等の権限を持つ人間の所有者から承認を継承し、そのタスクに必要な特定の表計算ソフトのみに権限を限定する必要があります。

非決定論的なアクターも、本番環境のインフラストラクチャにアクセスする前に、安全で信頼性の高い実行環境を必要とします。

デフォルトの権限設定がない場合、被害の範囲は極めて限定的になります。しかし、これは単一のシステムがすべてのIDに対して単一のポリシーを設定した場合にのみ実現可能です。

エージェントとその推論エンドポイントの間に、強制レイヤーとしてアイデンティティポリシーを導入することも可能であり、これにより、命令が実行される前に動作を制御することができる。

統一されたアーキテクチャにより、アイデンティティが人工知能の制御レベルとなる。

AIエージェントは、企業環境、特に稼働中のインフラストラクチャに導入された場合に、計り知れないほどの可能性を秘めています。日常的な変更管理からリアルタイムの導入改善まで、その可能性は無限大です。このような重要なビジネスプロセスにおいてAIを成功させるには、その動作を厳密に制御する必要があります。