Gemini Enterprise Agent Platform の [セキュリティ] タブを使用して、デプロイされた AI エージェントをモニタリングし、セキュリティ ポスチャーを評価して、関連するセキュリティ検出結果を確認します。
始める前に
[セキュリティ] タブを使用するには、必要な権限があり、必要な Security Command Center 機能が構成されていることを確認します。
必要なロール
[セキュリティ] タブと検出結果を表示するために必要な権限を取得するには、組織またはプロジェクトに対する次の IAM ロールを付与するよう管理者に依頼してください。
- セキュリティ センター管理の閲覧者（
roles/securitycenter.adminViewer） - ログビューア（
roles/logging.viewer） - オブザーバビリティ ビュー アクセサー （
roles/observability.viewAccessor） - ログ表示アクセス者 （
roles/logging.viewAccessor）
ロールの付与については、プロジェクト、フォルダ、組織へのアクセス権の管理をご覧ください。
この事前定義ロールには、[セキュリティ] タブと検出結果を表示するために必要な serviceusage.services.get 権限が含まれています。
カスタムロールや他の事前定義ロールを使用して、この権限を取得することもできます。
または、最小権限の原則に沿って、必要な権限のみを付与するカスタム IAM ロールを作成することもできます。詳細については、カスタムロールをご覧ください。
Security Command Center の機能を構成する
[セキュリティ] タブに情報を入力するには、組織またはプロジェクトを Security Command Center Premium または Enterprise にオンボーディングして、AI Protection、Agent Platform の脆弱性評価、攻撃パス シミュレーションなどの機能を最大限に活用する必要があります。詳細については、Security Command Center の有効化の概要をご覧ください。
Security Command Center の次の機能を有効にして構成します。
- AI 保護: Security Command Center の設定で AI 保護サービスを有効にします。詳細については、AI 保護を設定するをご覧ください。
- Agent Platform Vulnerability Assessment: Security Command Center Premium または Enterprise の設定でこのサービスを有効にして、AI エージェントに固有の脆弱性を特定します。
- コンプライアンス モニタリング: 組織またはプロジェクトでコンプライアンス モニタリングが有効になっていることを確認します。コンプライアンス モニタリングは、Security Command Center Premium または Enterprise を使用する組織とプロジェクトでデフォルトで有効になっていますが、一部の環境では明示的に無効になっている場合があります。詳細については、コンプライアンス マネージャーを有効にするをご覧ください。
- 機密データの検出: AI リソースの検出を有効にして、トレーニングやファインチューニングで使用されるデータセットに機密データが含まれているかどうかを特定します。詳細については、検出を有効にするをご覧ください。
- Model Armor: Agent Gateway インスタンスで Model Armor を有効にし、少なくとも 1 つのテンプレートを構成します。Model Armor ウィジェットは、オブザーバビリティ スパンを使用してデータを集計するため、エージェント ランタイムで Cloud Trace が有効になっていることを確認してください。関連するテレメトリー データが検出されない場合、ダッシュボードは関連するウィジェットをバナーの背後に非表示にします。詳細については、Model Armor を構成するをご覧ください。
- AI Discovery: AI Discovery が、エージェント、モデル、エンドポイントなどの AI インベントリ データを入力するように構成されていることを確認します。詳細については、AI Discovery サービスを構成するをご覧ください。
- 攻撃パス シミュレーション: Security Command Center Premium または Enterprise を使用している場合、攻撃パス シミュレーションはデフォルトで有効になっており、最もリスクの高い検出結果を特定するのに役立ちます。
[セキュリティ] タブにアクセスする
[セキュリティ] タブにアクセスする手順は次のとおりです。
- Google Cloud コンソールで、[Agent Platform] ページに移動します。
- プロジェクトを選択します。
- ナビゲーション メニューで [セキュリティ] をクリックします。
AI セキュリティ リスクをモニタリングして管理する
[セキュリティ] タブを使用して、主要なセキュリティ タスクを実行し、安全な AI 環境を維持します。
本番環境フリートのリスクをトリアージして修正する
次の機能を使用して、本番環境フリートをトリアージします。
- セキュリティの健全性をモニタリングする: 集計されたリスク指標、コンプライアンス ステータス、アクティブな脅威の数を確認して、全体的なセキュリティ ポスチャーを評価します。
- 問題を調査する: 任意の指標をクリックすると、Security Command Center でフィルタされた検出結果のリストが表示され、さらに調査できます。
- 検出結果を修正する: 影響を受けるGoogle Cloud リソースが Terraform で管理されているサポート対象の検出結果については、Gemini で修正を使用して問題を修正します。その他の検出結果については、ガイド付き修復スニペットを使用します。
セキュリティ ポスチャーの概要情報を表示する
Security Command Center から要約されたプロジェクト スコープのリスクをモニタリングして、脆弱性を特定して対処します。
リスクの優先順位付け: [AI リスク（重大度別）] ウィジェットを使用して、脆弱性、構成ミス、有害な組み合わせを特定します。たとえば、このウィジェットを使用すると、次の情報を特定できます。
- 高い権限を持ち、データが公開されているエージェント
- Agent Runtime の脆弱性の検出結果（Cloud Run の脆弱性など）（プレビュー）
アクティブな脅威をモニタリングする: [AI の脅威] ウィジェットを使用して、Agent Platform コントロール プレーンと Cloud Run（プレビュー）などの Agent Runtime に対する脅威検出を確認します。
エージェントのアクセス権を適正化する: 過剰な権限を持つエージェント ウィジェットを使用して、過度に広範なロールを持つエージェントを特定します。
コンテンツのセキュリティと違反をモニタリングする
Model Armor のインテグレーションを使用して、デプロイされたエージェントが悪意のある入力や機密データをどのように処理するかを追跡する方法については、コンテンツ セキュリティをモニタリングするをご覧ください。
高度なセキュリティをオンボーディングして有効にする
Security Command Center Standard ティアを使用している場合は、ワンクリックで Security Command Center Premium のトライアルを開始して、可視性と攻撃パス シミュレーションをさらに強化できます。
個々のリソースのリスクを評価する
フリート内の特定のコンポーネントに対して詳細なリスク評価を行います。
- Google Cloud コンソールで、エージェント、エージェント ゲートウェイ、または Model Context Protocol（MCP）サーバーの詳細ページに移動します。
- その特定のリソースにフィルタされたリスク、違反、検出グラフを表示するには、[セキュリティ] タブを選択します。
[セキュリティ] タブのウィジェット
AI セキュリティ ポスチャーの管理に役立つように、[セキュリティ] タブには次のウィジェットが含まれています。
- セキュリティに関する上位の検出結果: AI 環境全体のアクティブなセキュリティ検出結果の集計の内訳を確認します。このウィジェットは、デプロイされたエージェント全体の検出結果を検出結果タイプ別に分類し、システムリスクを特定するのに役立ちます。
- 重大度別の AI リスク: 最も重大な脆弱性、構成ミス、有害な組み合わせ（過剰な権限を持つエージェントがパブリック インターネットに公開されているなど）を特定して優先順位を付けます。エージェントを有害な組み合わせの計算に含めるには、高価値リソースセットに追加して、高価値リソースとして指定する必要があります。このウィジェットは、重大度と攻撃の発生可能性スコアでリスクをランク付けします。エージェント環境に安全にパッチを適用するための、実践的なガイダンスが提供されます。Agent Runtime（Cloud Run など）の脆弱性の検出結果は（プレビュー）です。
- AI の脅威: エージェント環境をモニタリングして、アクティブなリアルタイムのセキュリティ侵害を検出します。このウィジェットは、Gemini Enterprise Agent Platform のコントロール プレーンとランタイム（Cloud Run（プレビュー）など）に対する重大度「重大」と「高」の脅威をハイライト表示します。このウィジェットは、IAM 異常付与、クリプトマイニング マルウェア、ラテラル ムーブメントを試みる侵害されたエージェントなどの悪意のあるアクティビティを追跡するため、それに応じて調査して対応できます。
- 過剰な権限を持つエージェント: 過度に広範なアクセス権や不要なアクセス権が付与されているエージェントを特定することで、厳格な最小権限のセキュリティ ポスチャーを維持します。このウィジェットには、特定のエージェント ID が一覧表示され、未使用の権限に関する詳細な分析情報が表示されます。これにより、機能を損なうことなくロールを調整できます。
- コンプライアンス: AI デプロイが業界のセキュリティ基準を遵守していることを確認できます。Security Command Center Premium または Enterprise を使用しているプロジェクトのプロジェクト レベルで使用できるこのウィジェットは、事前定義されたセキュリティ フレームワーク（拡張された AI Essentials を含む）に照らして環境をモニタリングし、現在のコンプライアンス ステータスの概要を提供します。これにより、監査の準備状況とセキュリティ ハイジーンを維持できます。
- コンテンツ違反: AI 環境全体でコンテンツ関連のセキュリティ問題をモニタリングして管理します。このウィジェットは、コンテンツ違反の検出結果を集計し、組織またはプロジェクトで検出されたポリシー違反の量と種類を可視化します。
悪意のあるアクティビティの急増またはパターンを特定できるように、このウィジェットには、コンテンツ違反の傾向の履歴を表示する [Violations over time]（プレビュー）が含まれています。
次のステップ
IAM エージェント ID を使用する
Identity Access Management（IAM）エージェント ID を使用して、Agent Platform でセキュリティ機能とアクセス管理機能を提供する方法について説明します。
Codelab: クロスクラウド エージェント型 AI アプリケーションを保護する
「クロスクラウド エージェント型 AI アプリケーションの保護」Codelab で、エージェント型アプリケーションを保護する方法を学習します。