1. 平均企業セキュリティチームは40個以上のセキュリティツールを持っているが、これらのツールはしばしば分離して動作し、（重複する）アラートとデータを生成する。
2. 現代のセキュリティスタックは、特化されたツールのコレクションであり、情報が生成されるが、それらはいずれもループを閉じることができない。
3. 助けるAIは問い合わせを待つが、聞かれたときに要約し、翻訳し、取得する。対して、代理AIは行動し、自律的に優先順位を設定し、複数段階のワークフローをシステム全体で実行する。
4. CTEMの具体的な機能を運用化すると、3つの機能は別々のワークフローではなくなり、AIエージェントが情報と意思決定を自律的に移動させることで、CTEMプログラムはフレームワークではなく運用上の現実となる。
5. 代理AIを活用した脅威管理アーキテクチャは、CTEMフレームワークが戦略文書にあるだけでなく、バックグラウンドで連続的に実行されることに違いが生まれる。

被害状況

攻撃者

脆弱性

1. エンタープライズAIの第1波の懸念は、従業員が機密データを公開AIツールに貼り付ける問題だった。セキュリティチームは利用ポリシーやドメインブロック、データ損失防止ルールで対応した。
2. シャドウAIはデータ漏洩の問題からアクセス制御の問題に移行している。従業員がAIツールに入力する内容ではなく、組織内で実行されているAIエージェントや接続されているエンタープライズシステム、承認されたアクションに焦点が移っている。
3. 従来のセキュリティ対策は、人間のアイデンティティや決定論的なワークロードを想定しているが、AIエージェントはその想定を覆している。AIエージェントに対する自動化された対策が重要。
4. シャドウAIの実在のインベントリを把握するには、AIプラットフォーム、組み込み自動化機能のあるSaaSアプリ、クラウドアカウント、デベロッパーツール、エンドポイント、アイデンティティプロバイダーなどエージェントが存在している環境を見る必要がある。
5. 組織がリアルタイムにエージェントを発見し、所有権を把握し、アクセス権を適用し、作成から廃止までのライフサイクル管理を行うことが重要。

脆弱性

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