AIエージェント普及に伴うセキュリティ検討範囲の拡大
近年、AIエージェントが外部文書やウェブサイトを読み込み、ツールや業務システムを操作する機会が増加しています。これにより、セキュリティ上の検討範囲も大きく広がっています。単なる入力に含まれる不正な指示だけでなく、連携するMCPサーバ、検索対象のデータ、実行環境の設定、認証情報、エージェント間のやり取りまで含めた多角的な対策が求められる状況です。
特に、外部情報を収集してAIに渡す「コンテキストパイプライン」や、AIの判断を実際の操作につなげる仕組みは、システム全体の安全性に直結します。読み込んだ情報の信頼性、ツール実行の権限、重要な操作の承認プロセスといった設計が、セキュリティリスクを左右する要素となります。同社は、こうした攻撃側面と対策を開発者やセキュリティ担当者が包括的に把握できるよう、本資料を作成したとしています。2026年3月版の80項目から、今回は41項目を追加し、個別の脆弱性や事故、権限設計上のリスクも整理されています。
121項目にわたる網羅的な攻撃手法と対策
本資料は、AIエージェントに関する攻撃手法、脆弱性、リスクなど、約121項目を収録しています。各項目には、攻撃の仕組みを理解するための概念図と解説が用意され、予防策、検知策、対応策の3軸から対処方針を確認できる構成です。企業は、設計時のセキュリティレビューや、運用時の監視、インシデント対応を検討する際の参考資料として活用できます。
収録されている主な領域は以下の通りです。
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プロンプトインジェクション（直接・間接注入、画像・文書・音声を介した注入、ブラウザエージェントへの攻撃など）
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MCPサーバ・ツール連携（Tool Poisoning、Tool Shadowing、DNS Rebinding、Samplingの悪用、OAuthの同意迂回、セッション乗っ取りなど）
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RAG・知識・記憶の汚染（検索対象や検索結果の改ざん、RAGポイズニング、永続メモリやセッションをまたぐ指示の混入など）
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コーディングエージェント・実行環境（設定ファイルやGitメタデータを起点とする実行、信頼確認の迂回、サンドボックスからの逸脱など）
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サプライチェーン・認証情報（悪性パッケージやスキルの配布、Slopsquatting、AI SaaS連携の侵害、資格情報やトークンの悪用など）
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承認・評価・エージェント間連携（承認の偽装、複数エージェントによる偽の合意形成、評価・レビュー用LLMへの注入など）
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情報漏えい・下流システムへの影響（個人情報やAPIキーの持ち出し、任意ファイル操作、SSRF、SQLインジェクション、破壊的操作など）
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可用性・コスト・フレームワークの脆弱性（ツールの無限ループ、トークンや計算資源の消費、個別脆弱性）
各項目には、「研究実証」「脆弱性公表あり」「攻撃活動の観測」「実被害公表あり」「公式脅威モデル」「ガイダンス」といった根拠の種類が示されており、研究で示された可能性と実際に公表された被害を区別できるようになっています。これにより、企業は自社の利用環境に照らして対策の優先度を検討することが可能となります。論文や公式アドバイザリ、仕様・ガイドラインなどの参照元URLも資料内に記載されています。
想定される読者層とコーレ株式会社の取り組み
本資料は、AIエージェントの開発・運用に携わるエンジニア、セキュリティアーキテクト、セキュリティ監査・インシデント対応担当者を主な想定読者としています。また、AI導入を推進する企業の情報システム部門や経営企画部門、MCPサーバやRAGパイプラインを構築するインフラ・SREチーム、コーディングエージェントや外部スキルの利用ルールを整備する開発組織にも活用できる内容です。
コーレ株式会社は、デスクトップ常駐型のクリエイティブAIパートナー「IrukaDark」をグローバルに開発・展開しています。また、AI開発の最前線の知見を活用し、日本国内の企業に対して研修やコンサルティングなどの支援も提供しています。
資料は下記URLよりダウンロードが可能です。
https://co-r-e.com/ja/brochure/ai-agent-security-202609
ソース元
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ページタイトル: 121種類のAIエージェントのセキュリティ脅威を網羅的に整理「AIエージェント攻撃手法と対策一覧（2026年9月版）」を公開