企業ではエージェント型体験実現のためのAIの導入が急激に進んでおり、今年になってアプリケーション層におよそ190億米ドルが投資されています。このスピード重視の方針の影で本番環境に未管理のAPIがあふれかえり、昨年には87%の企業でAPI関連のセキュリティインシデントが発生する事態になっています。
アプリケーションセキュリティのあらゆるリスクに対応
AIの導入が進むなか、保護されていないエンドポイントが本番環境にあふれています。開発速度を落とさずに、コントロールを確保してガードレールを設定します。
87%の企業でAPIインシデントが発生し、LLMが頻繁に狙われています。本フレームワークは階層型セキュリティにより、プロンプトから応答に至るすべてのやり取りを保護します。
AIを活用した階層型防御機能の動作原理
AkamaiのAI特化型防御機能なら、アプリケーション、API、AIサービスが危険にさらされ、不正アクセスされて悪用されるポイントを保護できます。この機能は次の4種類の基本要素で構成されています。
お客様事例
業界の評価
よくある質問（FAQ）
よくある質問（FAQ）
バイブコーディングとは、厳格なセキュリティアーキテクチャの構築よりも、迅速な機能リリース（全体の雰囲気を合わせること）を優先する開発のことです。これが、APIの設定ミスがセキュリティインシデントを引き起こす最大の要因の1つになっており、Akamaiの2026年の調査でも回答者の54%が原因として挙げています。
MCPのエンドポイントは現在No.1のターゲットであり、セキュリティインシデントの42%を占めています。こうしたエンドポイントはリスクが高いだけでなく文書化もされていないため、どのAPIが機微な情報を返すかを知っているセキュリティ担当者は23%しかいないという事態につながっています。
「AIにとってのUSB-C」と言われるように、MCPを使えばエージェントはSlackやSQLデータベースに接続できます。ここで、大きなリスクになるのが「シャドーMCP」です。アプリベンダーの30%が2026年末までに自社専用MCPサーバーを発表し、アタックサーフェスがいっそう複雑になると、Forresterは予測しています。
従来のファイアウォールではエージェンティックトラフィックの制御が困難になっており、2027年までに1,000倍になると予想されています。45%の企業がサービスの継続性を最優先にしていますが、人間では素早く反応することができません。AIを活用した偵察行為により、わずか数分でシステムの脆弱性が悪用されるおそれがあります。
AI連携APIへの攻撃への備えが十分にできていると感じている企業は18%しかありません。この事実に対処するための、人間による事後対応的なチューニングから自動的な防御への移行のことです。ふるまい解析AIを使用して、マシンスピードでの偵察行為や悪用が実行される前に検知します。
社内エージェントから社外ツールを呼び出すため、アタックサーフェスが指数関数的に拡大します。サードパーティ製エージェントが侵害されると、社内エージェントのコンテキストが汚染されて、不正操作につながる危険性があります。40%の企業が悪性のプロンプトインジェクション攻撃を最大の懸念事項に挙げています。
ITスタック全体の状況を正確に把握できる階層型ランタイムモデルを採用します。59%の企業が、「自社のAIに潜むリスクをより正確に把握することが企業レジリエンスにおける最優先事項」としています。
リソース
問い合わせる
AIの時代における貴社のニーズと、Akamaiが貴社のイノベーションをどのように確信をもって支援できるかをぜひお話しできればと思います。