概要
ローカルエージェントのためのAIセキュリティにより、ユーザーのエンドポイント上で実行されるコードエージェントなどを発見し、セキュリティを確保します。 インストール済みのエージェント、設定、ライセンスタイプ、接続済みMCPサーバー、実行中のアクティビティに可視性を得ることができます。 これにより、シャドウエージェントを制御し、データ漏洩や間接的なプロンプト注入のリスクを低減します。
シャドウコーディングエージェントの発見と確保
エンジニアリング組織は、CursorやClaude Codeなどの管理されたコーディングアシスタントをエンタープライズライセンスで使用することを特定のチームに許可します。 しかし、会社内の各開発者は、ITの承認やエンタープライズレベルのセキュリティコントロールなしに追加のAIコーディングツールをインストールしています。
エージェント用AIセキュリティは、組織全体のエンドポイントをスキャンし、すべてのインストール済みAIエージェントを特定し、設定、ライセンスタイプ、接続済みMCPサーバーを確認します。 セキュリティチームは、管理されたおよび管理外のエージェントの完全なインベントリを得て、一貫したセキュリティポスチャーを適用できるようになり、承認済みかつ適切に設定されたエージェントのみを使用することを保証します。
エージェントツールの呼び出しを通じたデータ漏洩の防止
開発チームは、MCPサーバーや他のタイプのツールを利用して内部および外部システムに接続するAIコーディングエージェントを使用します。 これらの統合は生産性を向上させる一方で、エージェントを通じて機密データが流出し、露出する可能性のある経路も作成されます。
エージェント用AIセキュリティは、ユーザープロンプト、モデルの出力、ツールの呼び出し、ツールのメッセージのすべてを対象に実行時ポリシーを適用します。 エージェントが敏感なデータや資格情報、PIIをツールコール通じて送信しようとすると、またはツールの応答にモデルに渡すべきでない敏感な情報が含まれる場合、ポリシーエンジンはリアルタイムでそれを検出してブロック/赤字化します。 これにより、エージェント支援のワークフローが生産性を維持しながら、データ漏洩のリスクを引き起こさないようになります。
間接的プロンプト注入からのローカルAIエージェントの保護
ローカルおよびコーディングエージェントは、ツールから来る間接的なプロンプト注入攻撃に曝されています。 例えば、「EchoLeak」や「CurXecute」。
エージェント用AIセキュリティは、プロンプトとLLMとの間で交換される応答だけでなく、ツールコールおよびツールメッセージのコンテンツも検査する実行時保護を提供します。 ツールの応答にエージェントの動作をハイジャックしようとする間接的プロンプト注入などの悪意のあるペイロードが含まれる場合、Cato AIファイアウォールはそのコンテンツがエージェントに届く前にそれを検出し、ブロックします。 これにより、外部データソースがエージェントのアクションを操作するために悪用されることを防ぎます。