AI Security
AIの意図を読む企業向けセキュリティ
すべてのAIのやり取りを可視化・制御し、安全なAI活用を支援
データと意図の理解でAI導入を安全に
AI活用では、データへのアクセス権限があるからといって、その行動を信頼できるとは限りません。ユーザーやエージェントの意図を理解して初めて、適切な利用かリスクかを判断できます。
AIが何をしようとしているのかを理解できなければ、組織はセキュリティ インシデントなのか、不正行為、コンプライアンス上のリスク、レピュテーションへの悪影響といったビジネスリスクなのかを判断できません。企業におけるAIへの信頼構築には、アクセス制御だけでは不十分です。AIの意図を理解することが求められます。
AIに許可された操作だけでなく、実際に何をしようとしているのかを把握します。
ランタイムでAIの意図を推論し、リスクを発生中に阻止できます。その瞬間にAIを理解できてこそ、信頼が生まれます。
データコンテキストをAIの意図検知に活用し、AIの挙動をデータセキュリティの判断に反映します。
AIが機密データをどう扱うかを把握し、信頼性を確保します。
Proofpoint AI Securityを既存のエンドポイント環境に導入できます。
システムの入れ替えや特定製品への依存なしに、AIの意図を制御し、環境全体で信頼を構築します。
AI活用を支えるセキュリティ コンテキスト
AIツールやエージェントは、企業システム全体でリアルタイムにデータへアクセスし、意思決定を行い、アクションを実行します。しかし、アクセスが許可されていても、その意図が信頼できるとは限りません。ランタイムでAIの意図を可視化できなければ、セキュリティチームは適切な挙動とリスクを区別できず、不正行為、コンプライアンス違反、レピュテーションの毀損を手遅れになる前に阻止することはできません。
従来のツールは人による操作を前提として構築されたものです。AIの意図を理解するようには設計されていません。そして、意図を理解できなければ、信頼は成り立ちません。
すべてのレイヤーでエンタープライズを保護
従業員のAI利用を保護
ユーザーは、セキュリティチームが把握しないままAIツールを使うことがあります。従来のツールは未承認AIサービスへのアクセスをブロックできますが、プロンプトの検査、出力制御、企業データの取り扱い把握まではできません。
Proofpoint AI Access Securityは、環境内のAIツールを検出し、ランタイムでやり取りを検査します。コンテキストに応じたポリシーを適用し、従業員によるAIのやり取りについて監査対応可能な証跡を生成します。
AIエージェントを保護
自律型エージェントは、API接続、MCP、カスタム連携を介してユーザーの代わりに企業システム全体で推論、計画、アクションを実行します。従来のアクセス制御では、実行権限の有無は確認できますが、内容が割り当てられたタスクに沿っているかまでは検証できません。
Proofpoint Agentic AI Securityは、意図に基づく検知、複数ステップのワークフロー全体のランタイム可視化、行動異常検知により、エージェントの挙動を制御します。ユーザーのリクエストからアクション、最終結果まで、すべてのエージェント トランザクションを追跡できます。
MCPサーバーを保護
MCP（Model Context Protocol）は、AIをエンタープライズ ツールやデータに接続する標準インターフェイスになりつつあります。しかし、開発者の利便性を目的としており、企業ガバナンスを前提としていません。セキュリティレビューを経ずにMCPサーバーが展開され、エージェントが複数システムにまたがる想定外のアクセス権を得る可能性があります。
Proofpoint AI MCP SecurityはMCPの境界で認証とコンテンツ検査を適用します。承認済みのMCPサーバーの一覧を管理し、AIサプライチェーン内のすべてのサービスのセキュリティ態勢を確認します。
FAQ
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シャドーAIアプリ、エージェント、MCPサーバーを検出する方法は？
環境全体のAIトラフィック、APIアクティビティ、アイデンティティシグナル、AIツールの使用状況を監視することで、シャドーAIを検出できます。
環境全体のAIトラフィック、APIアクティビティ、アイデンティティシグナル、AIツールの使用状況を監視することで、シャドーAIを検出できます。AIセキュリティ プラットフォームにより、未承認の生成AIアプリ、AIエージェント、MCPサーバー、接続サービスが管理外のリスクを生み出す前に、それらを検出します。
おもな機能は以下のとおりです。
- AIアプリ、エージェント、MCPサーバーの検出
- AI連携と接続ツールのマッピング
- AIライフサイクル全体でのAI利用の監視
- 高リスクのAIアクティビティの特定
- 新しいAIツールへのポリシーの適用
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AI利用を管理し、ランタイムでAIセキュリティ制御を適用するには？
プロンプト、応答、エージェントのアクション、接続ツール全体に対してランタイムでAIセキュリティ制御を適用することで、AI利用を管理できます。
プロンプト、応答、エージェントのアクション、接続ツール全体に対してランタイムでAIセキュリティ制御を適用することで、AI利用を管理できます。ランタイムでの可視化により、セキュリティチームは AI アクティビティがビジネスポリシー、ユーザーの意図、データ保護要件に沿っているかどうかを判断できます。
おもな機能は以下のとおりです。
- プロンプトと出力をリアルタイムで検査
- 高リスク アクティビティへの対応を自動化
- コンテキストに応じたセキュリティ ポリシーの適用
- AIのやり取りの継続的な監視
- AIアクティビティの監査証跡の作成
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生成AIツールやAIエージェントにより機密データの露出を減らすには？
プロンプト、出力、およびエージェントのワークフローをリアルタイムで検査することによって、機密データの露出を減らすことができます。
プロンプト、出力、およびエージェントのワークフローをリアルタイムで検査することによって、機密データの露出を減らすことができます。AI セキュリティプラットフォームは、規制対象データ、知的財産、認証情報、その他の機密コンテンツが生成 AI ツールや AI 駆動型ワークフローを通じて露出する前に、それらを特定できるようセキュリティチームを支援します。
おもな制御は以下のとおりです。
- プロンプトと応答のスキャン
- 機密データの分類
- リスクのあるアクティビティのマスキングまたはブロック
- AIエージェントと接続ツールの保護
- リスクのあるデータ共有行動の監視
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AIエージェントのセキュリティは、従来のサイバーセキュリティとどう違いますか？
従来のサイバーセキュリティは、ユーザーのアクセスと権限に重点を置いています。AIエージェントは、人の関与がほとんどない状態で、複数のシステムにまたがって推論、意思決定、アクションを実行できます。
従来のサイバーセキュリティは、ユーザーのアクセスと権限に重点を置いています。AIエージェントは、人の関与がほとんどない状態で、複数のシステムにまたがって推論、意思決定、アクションを実行できます。
AIエージェントのセキュリティにより、ランタイムでの可視化、挙動監視、意図を認識するガバナンスが可能になります。これらの機能は、AIのアクションが承認されたタスクやビジネスポリシーに沿っているかどうかを組織が判断できるよう支援します。
おもな機能は以下のとおりです。
- 多段階のAIワークフローの監視
- ツール使用状況と接続システムの追跡
- AI の異常な挙動の検知
- リアルタイムでのエージェント アクションのガバナンス
- 調査とコンプライアンスに対応可能な監査記録の生成