エージェント行動分析：自律型企業のセキュリティ確保
ホワイトペーパー
最新のセキュリティ運用において、AIエージェントの活動をどのように検知、監視、調査するかを理解する
自律型エージェントは、従来のセキュリティモデルでは検出できない可視性のギャップや原因の特定が困難なギャップをもたらします。
AIの導入が加速しており、エージェントは現在、継承された認証情報を使用してワークフローを実行し、APIを呼び出し、システムとやり取りを行っています。従来のIDベースの検知ではこの活動を追跡できないため、セキュリティチームはエージェントによるリスクについて限られた可視性しか得られていません。
本ホワイトペーパーでは、Exabeamがユーザーおよびエンティティの行動分析（UEBA）にエージェント行動分析（ABA）を組み込むことで、エージェントの活動を検知・調査する方法について解説します。また、エージェントに関する3層モデルを紹介し、行動分析と証拠の連鎖（チェーン・オブ・カストディ）の再構築が、検知と原因特定をどのように向上させるかを説明します。
本ホワイトペーパーが解決のヒントとなる主な疑問点
- AIエージェントは、どのようにして新たな可視性のギャップやアトリビューションのギャップを生み出すのか？
- プロンプトの注入やガードレールの違反など、エージェントの挙動に特有の脅威にはどのようなものがありますか？
- ABAは、エージェントの検出において、どのようにUEBAを拡張しているのでしょうか？
- なぜ、認証情報の断片化によってエージェントの活動を追跡しにくくなるのでしょうか？
- 管理履歴の再構築によって、ユーザー、エージェント、およびシステムの活動をどのように結びつけることができるのでしょうか？
- さまざまな種類のエージェントに共通して適用できる検知戦略にはどのようなものがあるか？
Exabeamがエージェント主導型のセキュリティリスクにどう対処するか
Exabeam UEBAとABAを組み合わせて、クラウドLLMプラットフォーム、タスクエージェント、デジタルワーカーによる活動を検知・調査します。 AIプラットフォーム、ID管理システム、およびクラウログからのテレメトリデータは、Common Information Modelに正規化され、相関分析によって実行経路が再構築されます。行動分析により、アクセス、ツールの使用状況、ワークフローにおける異常が特定され、Exabeam Novaは、タイムラインの再構築や証拠に基づく要約機能を通じて調査を支援します。
ホワイトペーパーをダウンロードして、エージェント行動分析がAIエージェントの活動を検知・調査するのにどのように役立つかをご確認ください。
