【ITニュース解説】Helping you build and defend at machine-speed in the agentic era

現代のITシステムは、人工知能（AI）が自律的に動作する「エージェント」として、コードを生成したり、データ分析を行ったりと、さまざまな作業を高速で実行する時代に突入している。この「エージェント時代」は、ソフトウェア開発のスピードを飛躍的に向上させる一方で、新たなセキュリティ上の課題も生み出している。攻撃者もAIを活用して攻撃を仕掛けてくるため、従来の受動的なセキュリティ対策では間に合わず、防御側も機械速度で対応する必要がある。

システムエンジニアを目指す上で、この新しい時代のセキュリティ対策を理解することは非常に重要である。Googleは、このエージェント時代において、組織が安全にシステムを構築し、保護し、機械速度で防御できるよう、いくつかの新しいアプローチとツールを提供している。

まず、安全なシステムを構築するための対策がある。AIが自動でコードを生成する「エージェント型コーディングツール」は、ソフトウェアの開発を劇的に加速させる。しかし、人間がすべてのコード変更（コミット）や、コードが依存する外部のコンポーネント（依存関係）を一つ一つ確認するのは、その高速さには追いつかない。自律的なエージェントが開発の流れ（サプライチェーン）の一部となることで、もしエージェント自体に問題があれば、それが攻撃者にとってシステムへの直接的な裏口（バックドア）となりかねない。Googleのアプローチは、プログラマーがコードを書くための環境（統合開発環境、IDE）に、リアルタイムで安全装置（ガードレール）を組み込むことから始まる。これにより、コードと、誰が何にアクセスできるかを管理する仕組み（IAM）全体で、システム内の資源のつながり（アセットグラフ）を一元的に把握し、コードが正式に取り込まれる前に、AIモデル自体に論理的な欠陥がないかを確認する。

その具体的なツールの一つが「CodeMender」だ。これは、AIを活用した自律型のコードセキュリティエージェントであり、ソフトウェアの脆弱性、つまりセキュリティ上の弱点を機械速度で発見し、修正する手助けをする。CodeMenderは、Gemini 4 Argonのような最先端のAIモデルと連携することで、これまで知られていなかった脆弱性を見つけ出し、それが悪用される前にテスト済みの修正プログラム（パッチ）を生成する能力を持つ。例えば、あるWebセキュリティ企業は、Gemini 4 Argonを使って、世界のWebサイトの多くに影響を及ぼすPHPの重大な脆弱性を発見し、その修正に貢献した。CodeMenderは現在プレビュー版として提供されており、脆弱性の検証や攻撃のシミュレーションを、OSレベルのサンドボックスや隔離された仮想マシン内で安全に行うことができる。これにより、悪意のある攻撃やゼロデイ攻撃（未知の脆弱性を狙う攻撃）のテストが意図せずシステムに損害を与えるリスクを低減する。また、特定フォルダ、リポジトリ全体、あるいは前回のスキャンから変更されたファイルのみなど、スキャン範囲を柔軟に選択できるため、スキャン速度とコストを最適化することが可能だ。すでに多くの企業がCodeMenderを利用し、脆弱性の発見にかかる時間を大幅に短縮している。

次に、エージェントが実際に動作する「本番環境」を含む、あらゆる場所でのワークロードの保護が重要になる。エージェントが開発段階を終えて本番稼働に移行すると、脅威の様相は大きく変わる。攻撃者は、エージェントと企業のシステムをつなぐ資格情報、データの境界線、連携部分などを狙ってくる。一度侵入されると、過剰な権限を持つ資格情報や、明確に区切られていない環境を利用して、企業内の異なるデータ領域へ横断的に移動（ラテラルムーブメント）しようとする。

このような「フラットトラストアーキテクチャ」（どこでも信頼してしまう設計）を排除するため、Google Cloudは、エージェントがどこで動作しても一貫したセキュリティと管理の基盤を提供する。エージェントがGoogleのAIプラットフォーム、あるいはGoogle Kubernetes Engine (GKE)やCloud Runといったサービス上で動いていても、あるいは複数のクラウド環境にまたがって連携していても、同じ厳格な企業レベルの制御が適用される。具体的には、重要な認証情報、ネットワーク、コンテンツの管理機能が導入されている。

• Auth Manager (Agent Identity): 認証情報の一元管理を行う機能で、OAuth 2.0/PKCE認証プロセスを自動化し、ユーザーの同意疲れを軽減し、認証情報の盗難リスクを減らす。また、エージェントがAWS、Azure、オンプレミスのバックエンドなど、異なる環境で安全に認証するための標準的なトークン発行もサポートする。
• Identity-based VPC Service Controls: データの外部持ち出しを防ぐための境界防御を強化する。誰が何にアクセスできるかを示すIAMロールに基づいて、VPC（仮想プライベートクラウド）の出入り口のルールを設定できるようになり、企業のGKEクラスター全体で、より細かく、ユーザーの識別に基づいた境界を強制できるようになった。
• Model Armor custom topic detector: AIエージェントの会話内容を監視し、特定のトピックに限定する機能だ。医療、保険、小売などの業界特有のユースケースに合わせて、エージェントの会話が目的に沿ったものであり、規制に準拠し、安全であることを保証する。
• Advanced network threat protection: Cloud NGFW EnterpriseのIPS（侵入防止システム）機能を発展させ、Palo Alto Networksの技術を活用した高度なマルウェアサンドボックスを提供し、ネットワーク経由の脅威からワークロードを保護する。また、Webアプリケーションを様々な攻撃から守るCloud Armorのマネージドルールも強化され、月間1.5兆件のWebリクエストをスキャンする膨大な脅威情報に基づいて、Webサイトのセキュリティを自動で強化する。

第三に、攻撃が機械速度で進化している以上、防御も機械速度で行う必要がある。現代のセキュリティ運用センター（SOC）は、惑星規模のインフラストラクチャに支えられた自律的な調査、検出、対応能力が求められる。

• 継続的な監視により、ワークロード層で発生している侵入をリアルタイムで捕捉し、その情報をセキュリティグラフへ送る。
• Googleが持つ膨大な脅威情報が防御モデルに直接組み込まれ、自律的な脅威ハンティングを自動で実行する。これにより、攻撃プロセスの全体像を再構築し、脅威をリアルタイムで隔離する。
• 自律エージェントは、複雑なセキュリティアラートを分析し、複数のベンダーから集められた情報を数秒で相関分析し、人間が最終確認をするための明確な緩和策を提示する。 さらに、これらの高度な自律技術を効果的に活用するためには、適切な運用体制も不可欠だ。Googleのセキュリティ専門家は、組織のサイバー防御運用モデルを最新化し、最前線のベストプラクティスに基づいたプロセス改善や人材育成を支援する。

また、Googleは外部のセキュリティ専門企業であるWizと連携し、エンドツーエンドの防御を強化している。Wizは、AIが動くアプリケーションをコードから実行時まで、そのライフサイクル全体で保護する。Wizは自律アプリケーション、エージェント、インフラストラクチャを発見・マッピングし、その目的、機能、権限などを深く分析して潜在的なリスクを明らかにする。WizとGoogle Cloudは、共有のデータモデルを用いることで、脅威調査の柔軟性を高め、スムーズなアナリスト体験を提供する。Googleの脅威情報もWizに統合され、最新の脅威情報が直接Wizに提供される。さらに、Google DeepMindとWizによる共同イニシアチブ「Scan for Good」では、リソースの限られた公共サービスや重要インフラ、非営利団体を対象に、自律技術と人間のセキュリティ研究者を組み合わせたセキュリティ支援を提供している。この取り組みは、すでに多くの組織が重大なリスクを発見し、修正する手助けをしている。

エージェント時代におけるセキュリティを確保するには、運用のあり方を進化させ、設計段階から安全な開発パイプラインを確立し、悪意あるインフラストラクチャに対して直接行動を起こすことが求められる。Googleは、悪意ある行為者を追跡してそのインフラを無効化したり、サイバーセキュリティに特化したAIモデルを開発したり、最前線で得られた脅威情報をモデルの学習にフィードバックして新たな攻撃ベクトルを未然に防いだりしている。

このように、Googleは、開発から本番環境、そして実際の防御運用に至るまで、AIの力を活用して、攻撃側ではなく防御側が優位に立てるように、革新的なセキュリティ対策を構築している。システムエンジニアを目指す上では、AIがもたらす開発効率化の恩恵を享受しつつ、それに伴う新たなセキュリティリスクを理解し、これらの新しい防御技術を使いこなす能力が不可欠になるだろう。