Salt Securityは、大規模言語モデル(LLM)を標的とした攻撃をMCPサーバー、ツール、API群にわたるその後の活動と結びつけて検知するために設計されたAI Detection and Response(AI-DR)機能を、自社のAgentic Security Platformにネイティブ機能として追加し、拡張しました。
この新機能により、直接的および間接的なプロンプトインジェクション、ジェイルブレイク(脱獄)の試み、安全でないモデル挙動など、AIシステムの稼働中に発生する脅威に対してリアルタイムで防御できるようになります。
プロンプトインジェクションは、「OWASP Top 10 for LLM Applications 2026」において依然として最も評価の高いリスクとなっています。しかしSalt Securityは、このリスクがモデル自体の操作にとどまらないと指摘しています。AIエージェントがビジネス上のツールやシステムへのアクセス権を持つようになるにつれ、悪意あるプロンプトがエージェントに接続されたインフラを通じて不正な操作や機密情報の漏えいを引き起こす可能性があるためです。
今回の発表は、Salt Securityの調査で、92%の組織がエージェント型環境を保護するために必要な高度なセキュリティ成熟度を欠いていることが判明したことを受けたものです。
300人を超えるセキュリティ責任者を対象としたこの調査では、66%が過去1年間でAPIの50%を超える増加を経験しており、その一因は自動化とAI導入の進展にあることが分かりました。また、半数近くの組織がAPIセキュリティへの懸念から本番リリースを延期した経験があり、32%はAPIセキュリティインシデントを経験していました。
取締役会や経営陣の79%がAIセキュリティリスクへの監視を強化している一方で、生成AIが関与する攻撃を検知する能力に「極めて自信がある」と回答した割合はわずか18%にとどまりました。
エージェント経路全体にわたる攻撃の追跡
SaltのAI-DR機能は、同社の既存のAgentic Detection and Responseプラットフォームに組み込まれており、ランタイム保護をLLM層まで拡張するものです。
同社のAgentic Security Graphは、AIエージェント、モデル、Model Context Protocol(MCP)サーバー、ツール、そして下流のAPIとの間の関係をマッピングします。これにより、セキュリティチームは、モデルに対する攻撃とそれに続くMCPやAPIの活動を同一プラットフォーム上で併せて確認できます。
例えば、攻撃者が請求処理を担うエージェントを操作し、MCPサーバー上でホストされている返金ツールとそれを支えるAPIに関する情報を引き出すケースが考えられます。攻撃者はその後、エージェントを経由するか、あるいはAPIを直接標的にするかしてそのAPIの悪用を試み、不正な返金を実行しようとする可能性があります。
Saltによれば、同社のプラットフォームはこれらの段階を結びつけることで、防御側が攻撃の発端、標的となったシステム、そしてリスクにさらされている可能性のあるビジネスプロセスを把握する助けになるといいます。
同社のより広範なAgentic Security Platformは、Agentic Detection and ResponseとAgentic Security Posture Managementを組み合わせたものです。ポスチャー管理コンポーネントは、組織が自社のAIエージェントとそれに関連するセキュリティ上の欠陥を特定する支援を目的としており、一方で検知・対応機能はエージェントおよびエージェントが利用するシステム全体にわたる攻撃を監視します。
既存のAI制御機能を単一のビューに統合
Saltはまた、クラウドサービス、エンドポイント製品、SASEプラットフォーム、AIゲートウェイ、マネージドAIサービスを通じてすでに導入されているAIガードレールと連携して機能するよう、このプラットフォームを設計しています。
セキュリティチームはAgentic Security Graphを通じて、こうした異なる制御機能と、それらが保護するエージェントを一箇所で確認できます。Saltによれば、これにより組織は不整合やランタイム保護が欠落している箇所を特定しやすくなるとしています。
Kubernetes環境で稼働する自社開発のAIエージェントなど、既存のツールでカバーされていない領域については、組織は現行のセキュリティ製品やゲートウェイを維持したまま、Saltのネイティブ AI-DR機能を適用できます。
Salt SecurityでCo-founder兼CEOを務めるRoey Eliyahu氏は、次のように述べています。「AIモデルへの攻撃は、事業を支えるシステムそのものへの攻撃になり得ます」。
「私たちのネイティブAI-DRはLLMとのやり取りを保護し、モデル上で発生した事象を下流のツールやAPIへとつなげます。チームは攻撃の全体像を把握し、何がリスクにさらされているかを理解した上で、既存のガードレールを維持しながら保護のギャップを埋めることができます」
このネイティブAI-DR機能は現在、Salt Agentic Security Platformの一部であるSalt Agentic Detection and Response内で利用可能になっています。
