フォーティネット、AIセキュリティ統合戦略をAIS 2026で発表

フォーティネットコリアの金氏は2026年11月3日、ソウルで開催されたAIS 2026で、大規模言語モデル（LLM）とエージェントAIを対象とする統合AIセキュリティ戦略に関するセッションを行った。カンファレンスの模様はdailysecu.comが報じた。

金氏は攻撃対象として、長いコンテキストや複数ターンの会話を介した間接的なプロンプトインジェクション、外部文書に埋め込まれた指示を挙げた。RAG環境では参照文書やナレッジデータベースの汚染により、悪意ある内容が業務判断に使われる可能性があると指摘した。Model Context Protocol経由で接続されたツールの説明や応答も、ツールポイズニングや間接プロンプトインジェクションの観点で検査が必要だと述べた。

ゲートウェイ型アーキテクチャとFortiAIGate

同氏は、モデル呼び出しの前にプロンプトを認証・検査し、応答後に出力と機密データを検査するゲートウェイ型のアーキテクチャを紹介した。フォーティネットのFortiAIGateは、システム指示、会話履歴、ツール定義、過去のツール呼び出しと応答、モデルが生成したツール引数までを検査対象とする。検出にはDLP、正規表現、自然言語の意味解析を組み合わせ、モデル・部署・ワークスペース単位のポリシーに沿って入力と出力のガードレールに適用する。

エージェントのセキュリティについては、実行前にMCPツールとスキルの内容を検査し、実行中はプロンプトとツール呼び出しを確認する手法を説明した。金氏はエージェント資産とその接続の棚卸しに加え、サービスアカウントやAPIキーといった非人間IDを、利用量・権限・予算・有効期限を制御する仮想キーで管理することを強調した。運用時のAIレッドチーミングや、モデル・プロンプト・接続ツールの変更時の再検証も推奨した。

国内導入では、韓国語の理解度、顧客のGPUとKubernetes環境、セキュリティ検査のレイテンシを検証する必要があるとした。統合戦略は、ネットワーク、Web/API、クラウド基盤の保護と、AIの入力・出力・行動の制御を組み合わせるものだという。