最小権限は、セキュリティにおいて最も古く、最も信頼できる考え方の一つです。あるアイデンティティに対して、必要なアクセスだけを正確に与え、それ以上は与えない。そうすれば、いかなる侵害が起きてもその影響範囲は小さく保たれます。人間のアカウントや長命なサービスアカウントについては、このモデルはおおむね機能します。ロールはレビューされ、権限はスコープが定められ、アクセス認証は四半期ごとのサイクルで実施されます。
AIエージェントは、このモデルを静かに崩壊させます。エージェントには、認証情報、ツール、MCPサーバーへの接続が与えられ、その瞬間からその挙動は動的になります。どのリソースを読み、どれに書き込み、次にどのツールを呼び出すかを、実行時に自ら決定するのです。初日に書き下した権限付与は、上限を記述したものであって、エージェントが実際に何をするかを記述したものではありません。そしてエージェントは生産的であるがゆえに、その上限は寛大になりがちです。広範なデータベースロール、「念のため」の書き込みアクセス、半ダースものワークフローで共有されるサービスアカウント。その結果として生まれるのは、許可されたアクセスと実際に使われているアクセスが、毎日、静かに乖離していくエステートです。
独立した業界調査は、この死角の規模を捉えています。およそ82%の組織が、自分たちが把握していないAIエージェントが稼働していると報告しています(CSA/Token Security、n=418)。可視化できないエステートに対して、最小権限を強制することはできません。
最小権限ドリフトを定義する
最小権限ドリフトとは、エージェントが許可されているアクセスと、観測されているアクセスとの間で広がっていくギャップのことです。 これには2つの失敗の方向があり、そのうち明白なのは一方だけです。
明白な方向は過少利用です。エージェントが、一度も書き込んだことのないテーブルに対して書き込みアクセスを保持している状態です。これは死んだ権限であり、何の利益もないまま抱え続けているリスクです。危険なのは、その逆方向のシグナルです。観測された集合に、許可された集合が意図的に付与したことのないものが含まれているとき、誰もレビューしていないアクションが発生していることになります。これまで読み取りしかしてこなかったバケットに突然書き込みを始めるエクスポートジョブ。ポリシーで一つのスキーマにスコープされていたはずなのに、別のスキーマへと手を伸ばすエージェント。これらは特殊な事例ではありません。粒度の粗い権限で配線されたエージェントの、ありふれた日常の質感そのものです。
これが難しい理由、そしてそれが人間ではなくエージェントに固有である理由は、その挙動が設定されたものではなく、生成されたものだという点にあります。過剰なアクセスを持つ人間は、たいていそれを行使しません。しかし過剰なアクセスを持つエージェントは、目の前のタスクを完了させるのに役立つことなら何でも行使します。それには、誰も予期していなかったパスも含まれます。実行ごとに変化する挙動に、静的なポリシーレビューが追いつくことはできません。
ドリフトをレビュー可能なシグナルに変える
ドリフトが危険なのは、それが見えない間だけです。仕事は、それを人間がレビューできるシグナルに変えることであり、そのためには2つのものが連携して機能する必要があります。エージェントが実際に何に触れているかの継続的な観測と、エージェントが何に触れることを許可されていたかの安定した記録です。
観測はリードファーストでなければなりません。ログ、OpenTelemetryトレース、eBPFカーネルシグナルから観測するコレクターは、エージェントのデータパスの外側に位置します。それはプロキシではなく、呼び出しをゲートすることもありません。そしてもし障害が起きても、安全な意味でフェイルオープンします。エージェントは動き続け、失われるのは可用性ではなく可視性です。この非対称性が重要です。本番環境を停止させかねないセキュリティコントロールは、チームがこっそり無効化してしまうコントロールだからです。とりわけeBPF層は、カーネルレベルのグラウンドトゥルースとして機能します。これはエージェントが回避できない部分であり(カーネルでのキャプチャは、お客様が配備するTetragonセンサーが担います。Olivares AIはTetragonのエクスポートを読み取るだけで、eBPFプログラム自体はロードしません)、だからこそMCPツールアノテーション(readOnlyHint、destructiveHint)といったプロトコルレベルのヒントは、信頼されるのではなく、それと照合して裏付けられます。MCP仕様そのものが、これらのアノテーションは信頼できないと述べています。その照合を実体のあるものにするのが、カーネルシグナルなのです。
観測が生み出すのはアクセスマップです。各エージェントについて、どのリソースに到達したか、そしてそれが読み取り(R)だったのか、読み取り/書き込み(RW)だったのかを示します。このマップが保存するのはアクセスの関係性であり、ペイロードやシークレット、PIIではありません。興味深いのは、その差分です。
| エージェント | リソース | 許可 | 観測 | ドリフト |
|---|---|---|---|---|
| data-export-job | prod-postgres | R | R | なし |
| data-export-job | s3://billing-exports | R | RW | レビュー未済の書き込み |
| report-builder | analytics-db | R | (未使用) | 死んだ権限 |
重要なのは真ん中の行です。ポリシーはエクスポートバケットに対して読み取りを付与しましたが、コレクターは書き込みを観測しました。この一行こそが、最小権限ドリフトが浮かび上がらせるべき最大のリスクです。誰もレビューしていない権限が行使されており、しかもそれが共有サービスアカウントではなく特定のエージェントに帰属させられています。エージェント単位のアイデンティティこそが、その帰属と監査をそもそも可能にするものだからです。
単にログを取るのではなく、アクセス時に強制する
検知は、ドリフトが起きたことを教えてくれます。ループを閉じるには、レビューされていない書き込みを、ログに記録されるパスではなく、拒否されるパスにしたいところです。そこで登場するのが、アクセス時に評価されるポリシーです。
Olivares AIはCedarを、デフォルトで拒否するロールの上に重ねるforbidオーバーレイとして評価します。そのためルールはアクセスを取り除くことしかできません。次のルールは、ロールの内容にかかわらず、シークレット認証情報に触れるリクエストをすべて拒否します。
permit(principal, action, resource);
forbid(principal, action, resource)
when { resource.kind == "credential" && resource.sensitivity == "secret" };独自のCedarルールを書くにはBusinessが必要です。Communityでは、組み込みロール、ネイティブの拒否オーバーレイ、キルスイッチが適用されます。カスタムロールとスコープ付きグラントはBusinessです。
ビフォーとアフターを具体的にたどってみましょう。
ビフォー。 広範なロールを保持したコーディングエージェントが、s3://billing-exportsに書き込むMCPツールを呼び出します。その動作を止めるものはありません。アクションは成功し、通常のトラフィックに紛れ込み、もし表面化するとしても、数日後にアクセスマップ上の異常として現れる程度です。許可されたものと観測されたものの間のギャップは広がり、残された唯一の痕跡は、誰も読まなかったログの一行です。
アフター。 同じツール呼び出しがMCPゲートに到達します。エージェントのロールはその書き込みを許可していないため、ゲートは実行される前に呼び出しを拒否し(deny-closed)、拒否を署名済みで改ざんを検知できる監査ログに記録します。レビューされていない書き込みが、レビューされていない変更になることは決してありません。Olivares AIがアクションをブロックするのは、4つの強制ポイント(Claude Codeの内部、モデルプロキシ、すべてのMCPツール呼び出し、エージェント間)に限られます。これらのポイントの外でS3に直接書き込むジョブはブロックされません。アクセスマップがその書き込みを記録し、レビュー対象のドリフトとしてフラグを立てます。
これを誠実なものに保つ性質が2つあります。第一に、アクセスマップに対するあらゆる特権的な閲覧それ自体が監査されます。誰が何を見たか、ということです。なぜなら、このマップは機密性が高く、自分自身のオペレーターについて説明責任を果たせないセキュリティツールは信頼に値しないからです。第二に、根拠の種類が明示的に示されます。送信元がエージェントごとのIDを持つエッジはattributed、カーネルだけが観測したエッジはapproximateと表示されます。カーネルシグナルが示すのはプロセス、cgroup、コンテナであり、エージェントではないためです。捏造された確実性に基づいて行動することを求められることは、決してありません。
まとめ
最小権限がAIエージェントに対して失敗したのではありません。失敗したのはレビューのサイクルです。権限は粒度が粗く、挙動は動的であり、四半期ごとの認証では、実行のたびに変化するアクセスサーフェスを追跡できません。解決策は、クリティカルパスにより重いプロキシを置くことではありません。許可された権限と観測された権限の差分を生み出す、継続的でリードファーストな観測。そして、修正された境界をアクセス時に強制するpolicy-as-code。これらによって、過剰権限のエージェントは、インシデントになるずっと前に、レビュー可能なシグナルとして捕捉されるのです。
コレクター、アクセスマップ、アクセス時の強制が、エージェントのデータパス上に置かれることなくどのように組み合わさるのかをご覧になりたい方は、アーキテクチャページで設計全体を解説しています。また製品ページでは、許可された権限と観測された権限のビューが、実際のエステート上でどのように見えるかをご覧になれます。