アプリケーション層こそがセキュリティの醍醐味だと思っていた頃を覚えていますか？ファイアウォール、WAF、EDR、ダッシュボードの数々——アプリケーションの動作監視を中心に構築されたセキュリティ産業全体がそうでした。しかし「エージェント型AI」が主導権を握る今、この中間領域は迂回路へと変わりつつあります。UIやAPIを介した操作ではなく、AIパートナーが直接システムコールを実行し、OSやハードウェアレベルでワークフローを自動化しているのです。
要するに、自信過剰な新人を雇って、root権限を与えてしまっているのに、楽観的に構えているようなものです。一体何が問題になるのでしょうか？
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誰も認めたくない落とし穴
実は問題は一つ、二つではありません。
• セキュリティのブラックホール：AIがOSレイヤーで動作できるなら、OSレイヤーで問題を起こすことも可能なのです。設定ファイルの誤操作などではありません。ここで言うのはカーネル特権を持つAIのこと。たった一つの誤ったプロンプトや汚染されたデータセットで、単なるSlackメッセージの誤送信ではなく、ファイルシステム全体が書き換えられる事態を招きます。
• データ可視性？ いったいどのデータ可視性だ？：パイプラインを構築したあの綺麗で整ったアプリケーション層のログ？そんなものはありません。今や扱っているのは混沌としたデータストリーム、中途半端なAI判断、監視すべきボトルネックの減少です。「単一画面」というより「曇った鏡」と考えるべきです。
• 攻撃対象領域の拡大：AIがアプリを迂回したからといって脆弱性が消えるわけではなく、むしろ増殖します。ファームウェア、ドライバ、知られざるシステムコール…開発者やセキュリティ担当者が触れたがらなかった領域へと足を踏み入れたのです。
• 脅威モデルをブレンダーにかける：ホワイトボードに描いたあのきれいな層状図（ユーザー→アプリ→OS→ハードウェア）？もうないに等しい。AI駆動のエージェントはレイヤーを勝手に簡略化してしまい、従来のモデルでは捉えきれない予期せぬレイヤー間カオスを引き起こしてしまいます。
では…どうすればいいのでしょうか？
AIがアプリケーション層を飛び越えるのなら、セキュリティ戦略を適応させる必要があります。適応すべき点を列挙します。
• 新たな脅威モデル：AIがシステムレベルのアクセス権を持つと想定する。いえ、実際にそうなります。モデルをそれに応じて更新しましょう。
• 低レイヤーでの可視性：アプリケーションログだけでは不十分です。OSおよびハードウェアレベルの監視機能に投資しましょう。これまで多くの人が無視してきたテレメトリに慣れる必要があります。
• AIオペレーションの安全装置：新人に無監督で本番環境を運用させないのと同じように、制約なしにエージェントAIを動作させてはいけません。最小権限、サンドボックス化、実行時チェック—これらすべてをAIオペレーションのために進化させる必要があります。
• ハードウェアおよびOSベンダーの対応強化：アプリケーション層が省略される場合、負担は下流に移行します。信頼性、検証、ロールバックのための「AIセーフ」な基本機能を、ハードウェアおよびOSプロバイダーがより多く提供するよう期待（および要求）すべきです。
結論
エージェント型AIは「悪い」わけではありませんが、破壊的です。アプリケーション層の可視性という安心感を、AIがOSやハードウェアに直接触れる新たなルールが支配する混沌とした世界と引き換えにしています。可視性、脅威モデリング、ガードレールを今再考しなければ、次の侵害は「おっと、間違ったS3バケット」などでは済みません。本番サーバーでシステム管理者を気取るAIインターンが引き起こす事態となり得るのです。
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