AIエージェントが機密データを漏洩する5つの実例 — RBACでは防げない構造的欠陥
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// Problem
AIエージェントにおいて、機密データを読み取った後も低感度チャンネルへの書き込み権限が保持される「Sensitivity Mixing」が課題である。従来のRBACは動的な権限縮小に対応できず、間接プロンプトインジェクション等による漏洩を防げない。
// Approach
権限を一方向にしか動かさない「感度ラチェット」を導入する。機密データへのアクセス時に、書き込みや実行権限を構造的かつ不可逆的に削除する。これにより、プロンプトやフィルタに依存しない強制的な権限管理を実現する。
// Result
感度ラチェットは、感度の最高水位の上昇と権限の縮小を数学的に保証する。主要なAIフレームワークに対応しており、プロンプト指示や出力フィルタのようなバイパス可能な手法とは異なり、構造的にデータ漏洩を防止できる。
Senior Engineer Insight
> セキュリティはモデルの性能ではなく、権限モデルの構造で担保すべきである。静的なRBACから、データの感度に応じた動的かつ不可逆的な権限縮小へとパラダイムをシフトすることが、エージェント時代の必須要件となる。