投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用が「対話」から「自律的なタスク実行（エージェント）」へと進化する中、新たなセキュリティリスクが顕在化しています。AIエージェントの設定ファイルや認証トークンを標的としたマルウェア被害の事例をもとに、日本企業が直面するAIセキュリティの課題と、実務レベルで講じるべき対策について解説します。
AIエージェントが新たな攻撃対象に
生成AIのトレンドは、単に質問に答えるだけのチャットボットから、ユーザーの代わりに複雑な業務を遂行する「AIエージェント」へと急速にシフトしています。しかし、この進化は攻撃者にとっても新たな機会を意味します。最近の報告では、「OpenClaw」と呼ばれるAIエージェントの設定ファイルや、外部システムへのアクセス権を司るゲートウェイトークン、APIキーなどが「インフォスティーラー（情報搾取型マルウェア）」によって盗み出される事例が確認されました。
これは、単なるウイルス感染の話ではありません。AIエージェントは、社内のデータベースやSaaS、メールシステムなどと連携するために、高い権限を持つクレデンシャル（認証情報）を保持しているケースが多くあります。攻撃者はこれらを盗むことで、AIエージェントになりすまし、企業の機密情報にアクセスしたり、不正な操作を行ったりすることが可能になります。
なぜAIエージェントの設定ファイルが狙われるのか
AIエージェントの実装において、開発者やエンジニアは「いかに効率よくタスクをこなさせるか」に注力しがちです。その結果、認証トークンやAPIキーをコード内にハードコーディングしたり、暗号化されていない設定ファイル（configファイル）に平文で保存したりするケースが散見されます。
インフォスティーラーは、こうした設定ファイルのパスや構造を解析し、自動的に重要情報を抜き出します。また、AIエージェントが外部ツールを利用するための「スキル（機能拡張）」自体に悪意のあるコードが含まれている場合や、公開されたインスタンスが無防備な設定のまま運用されているケースもリスクを増大させています。
日本企業においても、DX（デジタルトランスフォーメーション）の一環として社内システムと連携するLLM（大規模言語モデル）アプリケーションの開発が進んでいますが、セキュリティ設計が後回しにされている現場は少なくありません。「動くものを作る」段階から「安全に動かす」段階への意識転換が急務です。
サプライチェーン攻撃としての「悪意あるスキル」
AIエージェントの魅力の一つは、オープンソースコミュニティなどが開発した「スキル」や「ツール」を組み込んで機能を拡張できる点にあります。しかし、これは従来のソフトウェアサプライチェーン攻撃と同様のリスクを孕んでいます。
もし、開発者が便利だと思って導入したサードパーティ製のスキルに、トークンを外部送信するバックドアが仕込まれていたらどうなるでしょうか。エージェントは正当な権限を持って社内システムを操作するため、従来のファイアウォールや境界防御では検知が難しい「内側からの情報漏洩」が発生する恐れがあります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例は、AIエージェントの普及を目指す日本企業にとって、セキュリティガバナンスを見直す重要な警鐘となります。実務的な示唆として以下の3点が挙げられます。
1. クレデンシャル管理の厳格化と「脱・平文保存」
AIエージェントが使用するAPIキーやトークンは、決してソースコードや設定ファイルに平文で記述してはいけません。クラウドプロバイダーが提供する鍵管理システム（AWS Secrets ManagerやAzure Key Vaultなど）や環境変数を利用し、アプリケーションの実行時にのみ安全に読み込む仕組みを徹底する必要があります。これは開発者のモラルに頼るのではなく、CI/CDパイプライン上でシークレットスキャンを自動化するなど、仕組みで防ぐべきです。
2. エージェントの権限における「最小権限の原則」
AIエージェントに与える権限は、タスクの実行に必要な最小限の範囲に留めるべきです。例えば、データの読み取りのみが必要なエージェントに、データの削除や書き込み権限を持つ管理者トークンを渡してはいけません。万が一トークンが流出した際の影響範囲を最小限に抑える設計（Damage Control）が求められます。
3. 人間による監視（Human-in-the-Loop）とログ監査
特に決済処理や機密情報の変更など、重要な意思決定を伴うタスクについては、AIエージェントが完全に自律して実行するのではなく、最終的に人間が承認するプロセスを組み込むことを推奨します。また、エージェントが「いつ」「どのトークンを使って」「何をしたか」という詳細な監査ログを取得・監視することで、異常な挙動（例：深夜に大量のデータを外部へ送信しようとした等）を早期に検知できる体制を整えることが、信頼できるAI運用の第一歩となります。