AIエージェントセキュリティ危機！2025年版脅威TOP10と対策の全貌

2025年、AIエージェントの企業導入が急速に進む中で、新たなセキュリティ脅威が深刻な問題として浮上しています。OWASPが最新発表した「Agentic AI脅威と対策ガイド」では、従来のLLMアプリケーションとは全く異なる脅威モデルが明らかになり、メモリポイズニング、ツール悪用、権限侵害がTOP3の懸念事項として挙げられています。さらにPalo Alto Networksの研究では、オープンソースエージェントフレームワークを標的とした9つの具体的攻撃シナリオが実証され、情報漏洩から遠隔コード実行まで多様なリスクが確認されています。この記事では、企業が直面する最新のAIエージェントセキュリティ脅威と効果的な対策について詳しく解説します。

OWASP警告：AIエージェント固有の新セキュリティ脅威TOP3

OWASPが2025年に発表した「Agentic AI脅威と対策」ガイドは、従来のLLMアプリケーションセキュリティとは根本的に異なる脅威モデルを明らかにしました。従来のLLMアプリケーションではプロンプトインジェクション、機密情報漏洩、サプライチェーン脆弱性がTOP3でしたが、AIエージェントでは「メモリポイズニング」「ツール悪用」「権限侵害」が最も深刻な脅威として識別されています。

メモリポイズニングは、AIエージェントの記憶システムに悪意のあるデータを注入する攻撃手法です。AIエージェントは人間のように短期記憶と長期記憶を持ち、過去のやり取りや学習内容を蓄積します。攻撃者がこのメモリシステムに偽の情報や有害なコンテンツを埋め込むことで、エージェントの判断を継続的に歪めることが可能になります。特に危険なのは、この攻撃が一度成功すると、その影響が長期間にわたって持続し、検出が困難になることです。

ツール悪用は、AIエージェントが連携する外部ツールを悪意的に操作される脅威です。現代のAIエージェントは、カレンダー、メール、データベース、API など多様なツールと連携して動作します。攻撃者が巧妙に設計されたプロンプトを使用することで、これらのツールを本来の目的から逸脱した方法で使用させることができます。例えば、カレンダー統合を悪用した偽の会議設定、メールシステムを通じた機密情報の外部送信、自動化されたメール送信による社内フィッシング攻撃などが報告されています。

権限侵害は、AIエージェントが不適切に高い権限で動作することで発生するリスクです。多くの企業では、AIエージェントにユーザーの権限を継承させたり、運用効率を重視して過度に高い権限を付与したりしています。攻撃者がこうした設定の脆弱性を突くことで、本来アクセスできない機密データへのアクセス、重要システムの変更、管理者権限での不正操作などが可能になります。

Palo Alto Networks実証：9つの攻撃シナリオが示すリアルな脅威

Palo Alto NetworksのUnit 42チームが実施した研究では、CrewAIとAutoGenという異なるオープンソースエージェントフレームワークを使用して、同一の攻撃手法が両方で成功することが実証されました。これは、セキュリティ脅威がフレームワーク固有の問題ではなく、AIエージェントアーキテクチャ全体に内在する構造的リスクであることを示しています。

情報漏洩攻撃では、AIエージェントのメモリや処理データから機密情報を抽出する手法が実証されました。攻撃者は、サービストークン、APIキー、内部文書、顧客情報などの機密データにアクセスし、それらを外部に送信することに成功しています。特に深刻なのは、エージェントが処理した過去のデータや学習内容から、意図しない情報漏洩が発生する可能性があることです。

認証情報窃取では、AIエージェントが使用する各種認証情報を不正に取得する攻撃が確認されました。これには、クラウドサービスのアクセストークン、データベース接続文字列、外部API認証キーなどが含まれます。一度認証情報が窃取されると、攻撃者は正規ユーザーを装って長期間にわたって不正アクセスを継続することが可能になります。

遠隔コード実行は最も深刻な脅威の一つで、攻撃者がAIエージェントの実行環境で任意のコードを実行できる攻撃です。これは、セキュリティが不十分なコードインタープリターや、適切にサンドボックス化されていない実行環境を悪用することで実現されます。成功した場合、攻撃者はホストシステムの完全な制御を獲得し、ネットワーク内の他のシステムへの侵入も可能になります。

Google Cloudが開発したセキュリティ向けAIエージェント「Big Sleep」の成功事例も重要な示唆を与えています。Big SleepはSQLiteの脆弱性（CVE-2025-6965）を発見し、脅威アクターが悪用する前に対策を講じることに成功しました。これは、AIエージェントがセキュリティ脅威の発見だけでなく、予防的な対策においても重要な役割を担えることを示しています。

企業が今すぐ実装すべき多層防御戦略

AIエージェントセキュリティには、単一の対策では不十分であり、多層防御戦略が不可欠です。Palo Alto NetworksのPrisma AIRSのような専門ソリューションの活用に加え、企業は包括的なセキュリティフレームワークを構築する必要があります。

アクセス制御の強化では、最小権限の原則を徹底し、AIエージェントに必要最小限の権限のみを付与することが重要です。具体的には、スコープ付きAPIキーの使用、アイデンティティベースの権限管理、エージェント・ツール間相互作用での厳格な認証の実装が必要です。また、権限の定期的な見直しと、不要になった権限の迅速な削除も重要な対策です。

データ保護とプライバシー強化では、データ損失防止（DLP）ソリューションの導入、監査ログの詳細な記録、機密管理サービスの活用が必要です。特に、AIエージェントが処理するデータの分類と保護レベルの設定、個人情報や機密データの自動検出・マスキング機能の実装が重要です。

サンドボックス化と実行環境の分離では、強力なネットワーク制限、システムコールフィルタリング、最小権限コンテナ設定の実装が必要です。AIエージェントが外部システムと通信する際の通信経路の制限、不審な動作の検出・遮断機能の実装も重要な対策となります。

継続的監視と脅威検出では、リアルタイムでのエージェント動作監視、異常検知システムの導入、インシデント対応計画の策定が必要です。特に、AIエージェントの意思決定プロセスの透明性確保、説明可能性の向上、人間による適切な監視体制の構築が長期的なセキュリティ維持には不可欠です。

参考URL: https://www.lasso.security/blog/agentic-ai-security-threats-2025

免責事項: 本記事は生成AIによって作成された内容を含みます。情報の正確性や最新性について保証はできかねますので、ご利用の際はご自身でご確認ください。内容に起因する損害について、当サイトは一切の責任を負いません。