オピニオン
2026年8月4日6分
AIの安全性は、その背後にあるAPIの安全性に左右されます。まずはそこを固めなければ、他のAIセキュリティ投資はすべて無駄になりかねません。
エンタープライズITがどこへ向かっているのかを理解するのに、占い師である必要はありません。McKinsey の報告によると、11月時点で世界の企業の62%がエージェント型AIプロジェクトの実験・試験導入・本格展開のいずれかに取り組んでいるといいます。さらに最近では、 Gartnerの予測では、世界のAI関連支出は2026年に2兆5,900億ドルに達し、前年比47%増になるとされています。しかしAIがもたらす大きな機会の裏には、当然ながらリスクも存在します。
Cloud Security Alliance(CSA)によれば、過去1年間で全組織の3分の2がAIエージェントに関連するサイバーセキュリティインシデントを経験しており、こうしたリスクはもはや仮説の域を出るものではないことが浮き彫りになっています。
セキュリティ責任者たちは、安全でガバナンスの効いたAI導入を推進することで自社組織を守ろうと努力していますが、その過程で成熟したAPI管理が果たす重要な役割を見落としがちです。エージェント層でのAIセキュリティ確保は、解決策のほんの一部に過ぎません。厳格なAPIの検出、保護、ガバナンスが整っていなければ、他のAIセキュリティ投資は水の泡になりかねないのです。
なぜAPIセキュリティがAIにとって重要なのか
AIはAPIなしには成り立ちません。LLMは膨大な量のデータを驚異的な規模で取り込み、生成しますが、そのアクセス経路となっているのがAPIです。かつては1日あたり百数十回程度しか呼び出されなかったAPIも、AI主導のワークロードのおかげで、今や1分間に数千件ものリクエストを受け取るようになっています。
APIが、脅威アクターにとってAIシステムを悪用したり、逆方向にデータを持ち出したりするための重要な手段になっている理由は容易に理解できます。問題は、APIが以前からセキュリティチームにとっての難題であり続けてきたという点です。
ある調査 によると、昨年は組織の約87%がAPI関連のセキュリティインシデントに見舞われており、中でもAIに関連するAPIが最も多く報告されたインシデント種別だったといいます。また別の調査 では昨年、過去12ヶ月間でAI関連の新規CVEが439件記録され、前年比で1025%の増加となったことが示されました。そのほとんどはインジェクションの欠陥、設定ミス、新種のメモリ破損脆弱性など、APIに直接関連するものでした。
このセキュリティギャップを埋めることは、データ侵害という最悪のシナリオがもたらす金銭的・評判的な被害を軽減するためだけに重要なのではありません。規制当局を満足させるという意味でも、その重要性は増す一方です。NIS2とDORAはいずれもAIに特化した規制ではありませんが、レジリエンスとセキュリティという観点からAIの機能を捉える必要性を強く示唆しています。
見えていなければ、知り得ない
APIセキュリティにおける最も深刻な課題の一つが、シャドーAPIやゾンビAPIの氾濫です。現代のクラウド環境やマイクロサービス環境は高度に分散しており、APIはあちこちに散らばっています。その多くは忘れ去られているか、そもそも記録すらされていません。しかしAIエージェントにとって、それは関係のない話です。AIエージェントは、特にその方法を使うよう指示・許可されていなくても、アクセス可能なAPIを見つけ出す能力に非常に長けています。割り当てられたタスクを完了する手段としてAPIが使えるとなれば、AIエージェントは必ずそれを見つけ出し、利用してしまうのです。
問題は、こうしたシャドーAPIやゾンビAPIが、安全性を考慮した設計になっていなかったり、組織の現行のガバナンスポリシーに沿っていなかったりする可能性がある点です。これはデータ損失やその他の意図しない結果につながりかねません。これは、Mythosがシステム防御側と攻撃側双方にとってのゲームチェンジャーとなる以前から、すでに大きな課題でした。最先端モデルがまったく新しい速度と規模で脆弱性を発見し、エクスプロイトを連鎖させられるようになった今、APIを保護する作業の緊急性はさらに高まっています。
最悪の事態に備える
最新のAIモデルを武器にしているかどうかにかかわらず、脅威アクターがAPIの脆弱性を探る機会はいくらでもあります。また、AIエージェントが暴走した実際のインシデント事例も増え続けています。
最も広く報じられた事例の一つが、Cursorのコーディングエージェントがわずか9秒で顧客の本番データベースを 完全に削除してしまったケースです。このエージェントは、無関係なファイルに保存されていた、包括的な権限を持つAPIトークンを見つけ出し、それを使って操作を実行しました。しかもこの操作を行う際、APIは何の確認も要求しませんでした。同様のインシデントとして、Replit社のAIエージェントも、削除しないよう指示されていたにもかかわらず、稼働中の本番データベースを 削除してしまいました。
これらは有益な教訓と言えるでしょう。セキュリティ責任者が自社でこうした事態を二度と起こさないために実施できる、重要な対策が3つあります。
- まずは検出から始める — 見えないものを守ることはできません。セキュリティ責任者は、社内・サードパーティを問わず、環境内で稼働しているすべてのAPIが自動的かつ継続的に捕捉・記録されるようにし、完全かつ正確で最新のインベントリを保持する必要があります。
- ランタイム保護に注力する — ゼロデイエクスプロイトの影響を軽減するためです。パッチを当てるべき脆弱性はあまりに多く、チームのリソースは限られ、時間にも余裕がありません。少なくとも現時点では、すべてをAIと同じ速度でパッチ適用することは不可能です。Webアプリケーションファイアウォールにルールやシグネチャを組み込むといったランタイム保護技術が最善の解決策であり、セキュリティチームは外部からの欠陥悪用を防げるようになります。
- インサイダー脅威も軽視しない — API悪用はありふれた事象であるため、ユーザー行動に関するガバナンスを徹底することも重要です。セキュリティ責任者は、想定される行動パターンから外れる異常を特定できる仕組みを導入し、より迅速に対応できるようにすべきです。そのためには、人間とエージェントの双方の観点から、特定のAPIにどの程度の認証と権限が必要かを検討する必要があります。AIツールが本番データベース全体を削除できるほどの権限を持つことは、決してあってはなりません。
AIの速度に合わせたセキュリティ
今後、勝者と敗者を分けるのは、ビジネスを制約することなくリスクを管理する能力です。それはつまり、ランタイム保護とAPI態勢に対する包括的な可視性を軸に構築された、機敏で邪魔にならない、セキュア・バイ・デザインなアプローチを意味します。
自動車業界は、現在AI分野で起きていることを理解するうえで格好の例です。この業界が黎明期にあった頃、注目されていたのは基本機能、つまり所有者がA地点からB地点へ移動できるようにする機能でした。やがてスピードが上がるにつれ、人々はシートベルト、ABSブレーキ、ロールバーといった安全性を求めるようになりました。
今日、AIの世界もまた加速しています。企業はすでに「動作すること」を確認したいという段階を超えました。今、企業が求めているのはセキュリティと制御であり、それはAPI層から始まるのです。
本記事はFoundry Expert Contributor Networkの一環として掲載されています。
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Adam Arellano氏はHarnessのフィールド最高技術責任者(CTO)であり、API・アプリケーションセキュリティに関して顧客および業界全体にパートナーシップと助言を提供しています。クラウド、AI、情報セキュリティの革新に焦点を当てたミッション主導型の取り組みを牽引してきた実績を持つ、進歩的かつ独創的なテクノロジー幹部として15年以上のキャリアを誇ります。
翻訳元: https://www.csoonline.com/article/4204548/secure-ai-adoption-starts-with-api-best-practices.html
