AccuKnox [Gen-AI CNAPP Security]

AI SPMは、クラウドとオンプレのあらゆるモデル・エージェント・データセット・パイプラインのエージェントレスなインベントリを構築する。未承認のノートブックや野放しのMCPサーバーといったシャドーAIを指摘する。モデルごとにEU AI法のリスク区分を組み込んだAI部品表も生成する。主張は単純だ。ワークロード自体に何もインストールせずに、継続的な可視性を得る。

AccuKnoxはeBPFとLinuxセキュリティモジュールを使い、各AIエージェントをランタイムで隔離する。強制はアプリケーションの外側で行われる。ツールへの最小権限アクセスを強制し、未承認の呼び出しを実行前にブロックする。メモリ汚染と連鎖的なハルシネーションも監視する。エージェントのコードを変えずにこれらすべてを得られる。エージェントがすでに展開済みのとき、これは非常に重要な点だ。

多くのプロンプトファイアウォールは一度に1つのメッセージしか検査しない。AccuKnoxは会話全体を追跡するため、5〜15通りのメッセージにわたって展開し、有害な意図が数ターン後にようやく明らかになる脱獄を捉えられる。PII、PHI、カード番号をリアルタイムでマスクし、漏えいしたAPIキーや認証情報をブロックする。同じポリシーを複数の場所に適用できる。APIゲートウェイ、SDK、ブラウザ拡張、Copilot Studioだ。

プラットフォームは5大モデル形式をスキャンし、サプライチェーンの改ざんとデシリアライズ攻撃を探す。公開リポジトリから取得した侵害済みモデルが、展開からずっと後になって静かにデータを漏らすことがあるため、これは重要だ。Hugging FaceやGitHubの公開モデルの整合性問題を展開前に指摘し、学習データのPIIとPHIもスキャンする。再スキャンは自動で走る。ファインチューニングのたびに1回起動し、OWASP LLM Top 10とMITRE ATLASのタグが付く。

AI DRはAWS、Azure、GCPのログを継続的に取り込み、未承認の展開が起きたその瞬間に捉える。パイプラインの外に現れたワークロードは、環境全体に広がる前に指摘される。層をまたいでシグナルを相関させ、多段階の攻撃チェーンを再構成する。露出したモデルエンドポイントは自動で非公開にする。インシデントはフォレンジックの文脈を添えてJira、ServiceNow、Slack、PagerDutyへ送られる。

AIにとどまらず、プラットフォームは古典的なクラウドネイティブセキュリティもカバーする。イメージスキャン、Kubernetesポリシーの強制、コンテナ攻撃に対するランタイム防御だ。AIモジュールと同じポリシーエンジンを使う。コードの設定ミスは、下流で影響を受けるコンテナとモデルに結び付いたままになる。この追跡可能性が、態勢だけを見るスキャナとの核心的な違いだ。態勢ツールだけでは得られない。

すべての検出事項はOWASP、MITRE ATLAS、NIST AI RMF、EU AI法などのフレームワークに自動でタグ付けされる。同じ証跡が、セキュリティレビュー、モデルリスク評価、規制監査に二度手間なく使える。プラットフォームはモデルを発見した瞬間にEU AI法のリスク区分を分類し、監査可能なレポートをオンデマンドで生成する。何週間もの手作業の証跡集めは終わりだ。SaaSモードでもエアギャップモードでも、1つのダッシュボードから12以上のフレームワークのガバナンスを支える。

AccuKnoxはオンプレ、エアギャップ、そしてパブリッククラウド、プライベートクラウド、エッジやIoT環境で動く。テレメトリをベンダーのクラウドに送れない規制業界にとって、エアギャップの選択肢は現実的な道だ。代償は何か。セルフホストの構成は、純粋なSaaSなら避けられる運用負荷を通常は増やす。