Varonisは、開発およびデプロイのライフサイクル全体を通じてAIアプリケーションを保護するアプローチが評価され、Gartner® Emerging Market Quadrant for AI Application SecurityにおいてPace Setterに選出されたことを誇りに思います。
この選出はとりわけ、この機能の導入を検討している企業ではなく、今すぐ利用できるAIセキュリティを必要としている組織にとって意義の深いものであると考えています。Pace Setterとは、検出やインベントリ、ランタイム防御、AIセキュリティテストなど、必須のAIアプリケーションセキュリティ機能全般にわたって、優れた機能を備えているベンダーを指します。企業がAIの導入を急ぐ昨今、価値を迅速に実現し、企業でのAI利用に即座に対応するとともに、信頼性と準備体制が整った本番環境のサポートを実現するセキュリティ管理が求められているため、この選出には大きな意味があります。
企業がAI搭載アプリケーションの迅速な導入を進めるなか、攻撃表面は、ほとんどのセキュリティプログラムが対応できる速度を上回って拡大しています。トレーニングパイプライン、システムプロンプト、エージェントの権限、そして開発者がAIの構築やリリースに使用する数十ものツールを通じて機密性の高いデータが動いていますが、その可視性や制御性はほとんど、あるいはまったくありません。この評価は、Varonis Atlasがこのようなセキュリティ上の弱点をなくす能力を備えていることを示しています。また、AIライフサイクル全体にわたるデータの検出、ガバナンス、保護を実現できるセキュリティプラットフォームに対する需要の高まりを裏付けるものであるとも言えるでしょう。
Varonis Atlasは、この変化に対応するための設計。AI環境に深いデータの可視性、自動修正機能、コンテキストに基づくインテリジェンスをもたらし、トレーニングコードの最初の行から本番環境での実行時まで対応します。
AIの新たな攻撃表面：データ、プロンプト、モデル、およびエージェント
AIアプリケーションは、インフラストラクチャやIDにとどまらず、データ、プロンプト、モデル、さらには出力にまでリスクをもたらします。何十万もの組織が現在AIアプリケーションを構築しており、その開発ペースはセキュリティ対策ペースを上回っています。
従来のソフトウェアとは異なり、AIアプリケーションでは、データが入力だけでなく、アプリケーションの振る舞いも左右するため、攻撃表面が変化します。AIサービスを認証する資格情報、エージェントの動作を定義するシステムプロンプト、モデルの出力を形成するトレーニングデータはすべて、開発サイクルを経て本番環境へと流れ込み、多くの場合、従来のAppSecツールでは把握できません。
セキュリティリスクには、以下のような共通したパターンがあります。
- トレーニングデータと検索ソースを本番環境から取得しているため、認証情報が1つ漏洩すると、単一のデータベースだけでなく、AIエージェントが学習したデータや照会可能なデータすべてが危険にさらされる可能性があります。
- リポジトリやWikiに保存されているシステムプロンプトやモデル構成は、内部ポリシーやデータスキーマを説明するものであり、事実上、攻撃者に悪用可能な箇所を示すロードマップを渡しているようなものです。
- AIエージェントは設計上、過剰な権限を持つ傾向にあります。開発中に付与された広範なアクセス権限は、多くの場合、変更されないまま本番環境にも残り、現実の世界へと影響をもたらします。このような事態はすでに発生しており、最近の事例では、事前に許可を求めるよう明確に指示されていたにもかかわらず、ランタイム時のガードレールのない、過剰な権限を持ったAIエージェントが、操作者の受信トレイを削除しました。
従来のセキュリティアプローチでは、機密データがAIによってどのように使用されているかを把握しづらく、動的なAIワークフロー全体でポリシーを強制することもできませんでした。AI手動の環境における不正使用や過剰なデータ露出を検出するように設計されていなかったのです。また、従来のAppSecツールは、コード内のシークレットの検出や既知の脆弱性のスキャンには優れていますが、Confluenceに貼り付けられたシステムプロンプトやエージェントに付与された過剰な権限、デバッグ用にChatGPTに貼り付けられた独自の設定を可視化できません。
AI開発を安全にするには、ソースコードだけでなく、開発者が実際に作業するあらゆる場所、つまりリポジトリ、Wiki、課題トラッカー、アーティファクトレジストリ、AIアシスタントにある機密データや設定を保護する必要があります。
VaronisのデータファーストアーキテクチャでAIを保護
リポジトリ内で漏えいした視覚情報から、本番環境で過剰な権限を持つエージェントまで、これらのインサイトはどれも、チームがすでにVaronis DSPを通じて利用しているのと同じデータセキュリティ態勢管理（DSPM）機能に反映されます。AIリスクは独立したサイロにとどまるものではありません。他の機密データリスクとともに現れ、プラットフォーム全体で利用できるのと同じ自動修正およびレポート機能を提供します。
Varonis Atlas：AIセキュリティの常識を覆す設計
AtlasはVaronisの進化を象徴するものであり、AI主導の環境におけるデータセキュリティの複雑さにエンドツーエンドで対応できるよう設計されています。Atlasの機能には、以下のようなものがあります。
- AIのデータフローを、開発から本番環境まで一元的に可視化します。
- コンテキストを認識するリスク検知機能により、機密データや資格情報、権限がAIシステム内をどのように移動するかを理解します。
- プロンプトインジェクションやジェイルブレイクなどの脆弱性について、システムを積極的にストレステストするAIペンテストを含む、AIセキュリティテスト機能を備えています。
- リアルタイムのランタイムガードレールを備えたAIゲートウェイが、プロンプト、応答、エージェントのアクションをモデルに到達する前に検査します。
- 自動強制適用機能を備え、より広範なVaronisプラットフォームと統合できます。
Varonisは、セキュリティチームによる「AIシステムが構築されたリポジトリにはどのような機密データが保存されているか」「AIエージェントを実行するイメージにはどのような資格情報が含まれているか」「開発者は外部のAIアシスタントとどのようなデータを共有したか」「エージェントの権限範囲が記載されているドキュメントにアクセスできるのは誰か」といった重要な疑問への答えを一元的に確認できる場所を提供します。現時点でこれらの質問に答えられない場合、基盤となるAIシステムには脆弱性が組み込まれている可能性が極めて高くなります。
AIは組織の構築や運用のあり方を根本から変えつつあり、セキュリティも同じ速度で進化する必要があります。VaronisはAtlasを通じてこの変革をリードし、データ、AI、セキュリティが交わる領域でイノベーションを起こし続けることに尽力しています。
Gartner社、Emerging Market Quadrant for AI Application Security — 実績のあるベンダー、Meghan Hollis氏、Dionisio Zumerle氏、Dennis Xu氏、Marissa Schmidt氏、2026年9月14日。
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注：このブログはAI翻訳され、当社日本チームによってレビューされました
