AIセキュリティプラットフォームとゲートウェイ：LLMとエージェントAIの保護

What Are AI Security Platforms? (AIUC + AIAC)

Gartner defines an AI Security Platform (AISP) as a unified security layer for all AI usage – third-party services and in-house models alike. In practice, an AISP combines two pillars: AI Usage Control (AIUC) and AI Application Cybersecurity (AIAC).

• AI Usage Control (AIUC): Governs how users and apps interact with external AI services (e.g. ChatGPT, cloud AI APIs). AIUC enforces acceptable-use policies on generative AI, discovers and inventories “shadow AI” usage, prevents sensitive data from being sent to unauthorized models, and monitors risky interactions. For example, an AIUC feature might block an employee from querying ChatGPT with proprietary documents, or automatically redact PII from prompts. It also continuously scans prompts and responses for signs of leaks or malicious content (prompt injection testing is now an expected capability). In short, AIUC is like an intelligent gatekeeper for all 3rd-party LLM usage in the organization.
  
  
• AI Application Cybersecurity (AIAC): Protects custom-built AI models and agents inside the enterprise – from development through deployment. This pillar addresses novel AI threats that conventional AppSec tools can’t catch: scanning downloaded model artifacts for backdoors, detecting prompt-injection or model-poisoning attacks, and tracking the behavior of autonomous AI agents for “rogue” actions. AIAC also applies safety guardrails in real time: validating every input request before it hits your custom model, and filtering or mutating outputs to prevent harmful or non-compliant data from reaching end users. Gartner emphasizes that AIAC delivers end-to-end protection across the AI lifecycle – something no legacy vulnerability scanner or WAF can do.
  
  

By combining AIUC and AIAC, a mature AI Security Platform provides a single pane of glass for AI governance. It centralizes visibility of all model calls, enforces consistent policies (data residency rules, content policies, access controls) across every AI workload, and continuously monitors for AI-specific risks like prompt injections or unauthorized agent activities. Gartner predicts that unified AISPs (offering both AIUC and AIAC) will dominate the market, providing a consolidated solution rather than piecemeal tools. Essentially, an AISP is the AI-era equivalent of an enterprise firewall and SIEM combined – tailored for LLMs and AI agents.

Why AI Security Is Essential Now

The rapid adoption of LLMs and “agentic AI” (multi-step AI assistants) has vastly expanded the enterprise attack surface. Here are key reasons AI security is now mission-critical for any organization deploying generative AI:

• New Vulnerabilities (Prompt Injection, Data Leakage): Traditional security tools were not built to understand AI. Attackers can now “inject” malicious instructions or data into prompts to manipulate models or extract sensitive data. For example, a cleverly crafted user prompt might trick a model into revealing confidential information it was exposed to during fine-tuning. Without AI-aware guards, enterprises are blind to such malicious inputs and outputs.
  
  
• Unpredictable “Agentic” Risk: Agentic AI security introduces fresh challenges as autonomous AI agents expand enterprise attack surfaces. These AI services can carry out tasks or make decisions without human approval. Since agent actions are probabilistic and less predictable, they can inadvertently bypass controls or take harmful actions. Gartner warns that custom AI agents create “new attack surfaces” and uncertainty, requiring secure dev and runtime practices. In practice, this means every API call made by an AI agent must be logged, monitored and potentially restricted – something only a purpose-built gateway can enforce.
  
  
• Lack of Visibility and Enforcement: Most organizations lack visibility into how employees use AI tools or what data flows through them. The PointGuard survey noted that enterprise security stacks have no visibility into AI prompts or model training workflows. There is no native way to “block” an AI prompt or audit a model’s output. As a result, compliance mandates (from GDPR/CCPA to the EU AI Act) and internal data policies become impossible to enforce without an AI control layer.
  
  
• Regulatory and Compliance Pressure: New regulations like the EU’s AI Act and Digital Services Act explicitly demand risk management, documentation, and governance for AI systems. This means companies will need to prove they have safety checks and logging for their AI apps. An AI Security Platform provides the necessary tooling (audit trails, policy enforcement, content moderation) to meet these requirements out of the box.

• Growing Adoption = Growing Risk: Gartner found that as of 2025, 81% of enterprises are deploying GenAI, yet many report compliance issues and project failures due to poor governance. Without change, more scale only means more incidents. In response, analysts say treating AI security as an afterthought will leave organizations dangerously exposed. They advise embracing a dedicated AI security architecture – namely the AI Security Platform model.
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In short, LLM security and AI governance can no longer be ignored. Data scientists and developers are already experimenting with public AI services; the question now is how to do so safely. Enterprises need an “AI firewall” – a control point that understands the semantics of AI traffic and can apply policies dynamically. Enter the AI Gateway: the practical enforcement point where security, compliance, and observability come together at runtime.

What are the key capabilities of an AI Security Platform?

An effective AI security platform goes beyond traditional security tools to address the unique business risks introduced by AI systems. Here, have a look at the capabilities of an AI security gateway:

• Real-time monitoring and observability: Continuously tracks model inputs, outputs, and system behavior to detect anomalies, suspicious patterns, or misuse as it happens. This helps teams quickly identify and respond to potential threats in production environments.
• Prompt injection and adversarial attack detection: Identifies malicious or manipulative inputs designed to override system instructions, extract sensitive data, or alter model behavior. Advanced platforms use pattern detection and policy rules to block or sanitize such inputs.
• Data protection and privacy controls: Ensures sensitive data (PII, financial, healthcare, etc.) is protected through techniques like redaction, masking, tokenization, and encryption. It also helps enforce compliance with regulations such as GDPR or HIPAA.
• Access control and authentication: Implements role-based access control (RBAC) and authentication mechanisms to ensure only authorized users and services can interact with models, APIs, and data.
• Audit logging and governance: Maintains detailed logs of all interactions, including prompts, responses, and user actions. This supports compliance, forensic analysis, and accountability across teams.
• Policy enforcement and guardrails: Allows teams to define custom security and usage policies (e.g., restricted topics, output constraints) and enforce them consistently across all AI applications and endpoints.
• Integration with existing security and AI stack: Seamlessly connects with existing tools such as identity providers, SIEM systems, data pipelines, and model deployment platforms, enabling a unified security posture.
• Threat intelligence and continuous updates: Leverages evolving threat intelligence to stay ahead of new attack vectors, ensuring the platform adapts to emerging risks in the AI landscape. 

AI Gateways: The Enforcement Point for AI Security

An AI Gateway is a specialized proxy layer that sits between applications (or agents) and AI model services. Gartner describes it as middleware managing security, observability, routing, and cost for AI APIs. In other words, the AI Gateway is the runtime anchor of your AI security platform. It is here that policies from AIUC and AIAC are actually enforced on live traffic. Let’s break down the key roles an AI Gateway plays in securing AI:

• Runtime Protection & Guardrails: Every request to a model passes through the gateway’s security and policy engine. Here, input guardrails can validate or mutate prompts before they hit the LLM. For example, the gateway can automatically mask or redact PII, sanitize inputs to prevent prompt injection, or outright block disallowed queries. Similarly, output guardrails モデルの応答をスキャンして変換します。不適切な言葉のフィルタリング、幻覚された個人データの削除、一貫した回答形式の強制などです。これらのチェックを各AI呼び出しの前に置くことで、ゲートウェイはAPIファイアウォールのように企業セキュリティポリシーを強制します。
  
  
• データレジデンシーとハイブリッド制御: 多くの企業は、特定のデータが特定のクラウドや地域から決して出ないことを要求します。AIゲートウェイはこれを可能にします。 地理位置情報やデプロイメントルールに基づいてトラフィックをルーティングする。例えば、規制対象データをオンプレミスモデルにのみ送信したり、EUの顧客データにはソブリンクラウドLLMを使用したりできます。ゲートウェイの中央集約型ルーティングロジックは、リクエストが適切な場所に到達し、未承認のクラウドエンドポイントに漏洩しないことを保証します。事実上、ゲートウェイはAIのためのデータレジデンシー制御を提供します。
  
  
• モデルとプロバイダーのガバナンス: AIゲートウェイは、 モデルとAIサービスの一元的なインベントリを保持します。管理者は、承認されたLLMエンドポイント（OpenAI、Anthropic、オンプレミスLlamaなど）を、きめ細かなアクセス制御とともに登録できます。各アプリケーションまたはユーザーは、必要なモデルのみにアクセスを許可されます。ゲートウェイは、これらのサービスの認証情報管理とキーローテーションも処理します。実際には、これはゲートウェイがAIネットワークマネージャーのように機能することを意味します。つまり、モデルごとの使用量を制限したり、ポリシーに反するプロバイダーへの呼び出しを拒否したり、インテリジェントな ロードバランシング を複数のモデルデプロイメント間で実行できます。例えば、あるモデルインスタンスがトークン制限に達した場合、ゲートウェイは信頼性を確保するためにオーバーフローをセカンダリインスタンスにルーティングできます。これらの制御は、ガートナーが提唱する「サードパーティ製および社内AI全体での一貫したガードレールとコンテンツモデレーション」に対応するものです。
  
  
• エージェントAIとMCP統合: 現代のAIエージェントは、外部ツールやデータストアと頻繁に連携します。TrueFoundryのゲートウェイは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）をネイティブでサポートしており、エージェントを企業システムに安全に接続します。これにより、ゲートウェイは エージェントが行うすべてのアクションを追跡する — どのツールを呼び出し、どのデータを取得するか — そしてそれらのアクションにもガバナンスを適用します。言い換えれば、自律的な多段階プロセスであっても、中央集約型の監査と制御下に置かれます。AIゲートウェイは、エージェントの行動に関するポリシー（「このエージェントはメールを作成できるが、金融取引は実行できない」など）を設定することもでき、効果的に エージェントAIのリスクを管理します。
  
  
• ロギングとAIオブザーバビリティ: 脅威のブロックに加えて、ゲートウェイは豊富なテレメトリーを提供します。送信されたすべてのプロンプトと受信されたすべての応答を、ユーザーID、モデル選択、実行時間などのメタデータとともにログに記録します。ダッシュボードとアラートは、異常やリスクの高い傾向（例：拒否されたプロンプトの急増、特定のモデルの予期せぬ使用、安全なパスから逸脱するエージェントなど）を明らかにすることができます。例えば、TrueFoundryのソリューションは、統合された分析機能とOpenTelemetryサポートを提供し、LLMのインタラクションが企業監視ツールに表示されるようにします。この種のAIオブザーバビリティは、フォレンジック監査と継続的なコンプライアンスにとって不可欠です。
  
  

要するに、 AIゲートウェイは 実行エンジンであり、 AIセキュリティプラットフォームの中核をなします。抽象的なポリシーを、モデルとの統合ポイントで実行に移します。 Gartnerは、現代のゲートウェイが「単純なトラフィックルーターからインテリジェントなガバナンスエンジンへと進化している」と指摘しています。組織はAIゲートウェイを使用して、コスト最適化からAIの信頼性/リスク管理まで、あらゆることを処理しています。例えば、AI呼び出しの認証と認可、エンドポイント間の負荷分散、インタラクションのログ記録、トークンクォータの適用といったタスクは、安全なAI展開にまさに必要な制御として挙げられています。

TrueFoundryのAIゲートウェイ：統合ソリューション

TrueFoundryの AIゲートウェイは、包括的なAIセキュリティプラットフォームとしての役割を果たすために正確に構築されています。 Gartnerは、この急速に進化する分野における代表的なベンダーとしてTrueFoundryを認定しています。このゲートウェイは、 AIのための統合制御レイヤー として機能し、AI環境の可観測性、ガバナンス、コスト管理、セキュリティを提供します。主な要件をどのように満たしているかをご紹介します。

• 一元化されたイングレスとルーティング： すべてのAIトラフィックはゲートウェイのフロントエンドを通過します。TrueFoundryは単一のOpenAI互換APIエンドポイントを提供するため、アプリケーションは1つのURLに対してのみコーディングすれば済みます。舞台裏では、ゲートウェイは設定したルールに基づいて、最適なモデルまたはクラウドプロバイダー（OpenAI、Anthropic、AWS、Azureなど）にリクエストをルーティングします。これにより、レイテンシーベースのルーティングやインテントベースのルーティング（例えば、財務関連のクエリを財務に特化したモデルに送信するなど）といったユースケースが可能になります。自動フェイルオーバーにより継続性が確保されます。あるモデルエンドポイントがダウンした場合、ゲートウェイはシームレスに代替バックエンドで再試行します。
  
  
• トークンを考慮したコスト管理： 組み込みのコスト管理機能は、ユーザー、チーム、モデル、またはアプリケーションごとに、トークンの使用状況をきめ細かく監視します。管理者は、トークン消費にクォータとレート制限を設定して、コストの暴走や「うるさい隣人」（リソースを過剰に消費するユーザーやアプリケーション）を防ぐことができます。ゲートウェイは セマンティックキャッシュもサポートしています。新しいプロンプトが最近のものと非常に似ている場合にそれを検出し、新しいモデル呼び出しを発生させる代わりにキャッシュされた応答を返します。実際のワークロードでは、これにより冗長なLLMリクエストを最大40%削減でき、コストを大幅に削減しながら応答速度を向上させることができます。すべての使用状況データは、請求およびチャージバックのために追跡されます。
  
  
• セキュリティとガードレールの適用： TrueFoundryのゲートウェイは、一般的なモデレーションサービスやガードレールサービスと統合し、すべてのリクエストとレスポンスを審査します。組み込みのフックを提供しており、コンテンツフィルター（OpenAI Moderation、Azure Safety、Enkrypt AIなどを介して）を適用して、安全でないプロンプトや出力をブロックまたは変更することができます。

例えば、ユーザープロンプトを受信すると、ゲートウェイは統合されたプライバシーフィルターを実行し、モデルを呼び出す前に機密性の高いPII（個人識別情報）を編集（墨消し）できます。モデルが応答を返した後、ゲートウェイは別のポリシー（例：「医療アドバイスは許可しない」）を適用し、企業ポリシーに違反する応答をブロックできます。ゲートウェイは、AIキーの資格情報ローテーションとRBAC（ロールベースアクセス制御）も処理します。個々の開発者やサービスは、必要な権限のみを取得します。デフォルトではOAuth2/OIDCを適用するため、標準のID制御によって、誰がどのモデルにクエリできるかが管理されます。要するに、それは AIファイアウォールおよびコンテンツフィルターとして機能します。 あらゆるインタラクションにおいて、AIガバナンスの中心的な執行ポイントとなります。

使用例： 顧客サービス向けにAI搭載アシスタントを構築している金融機関を考えてみましょう。その際、 TrueFoundry AI Gatewayを使用することで、同社はアシスタントへのプロンプトがまずコンプライアンスフィルターを通過するというポリシーを設定できます（口座番号や取引実行指示を含むリクエストをブロックする）。アシスタントの応答も同様に、不適切な金融アドバイスがないかフィルターされます。すべてのインタラクションは監査のためにログに記録されます。さらに、ゲートウェイは規制に敏感なクエリを社内ホスト型LLMにルーティングし（データが外部クラウドに送信されないようにする）、その他のトラフィックは一般的な知識のために公開モデルを使用できます。その間、アシスタントによるトークン使用量は追跡され、上限が設定されるため、クラウド料金の予期せぬ高騰を防ぐことができます。このようにして、ゲートウェイは企業のAIガバナンスルールをエンドツーエンドで運用可能にします。

結論

要するに、 AIゲートウェイは、あらゆる最新のAIセキュリティ戦略の中心です。これらは、Gartnerが定義するAIセキュリティプラットフォームの運用上の執行ポイントとして機能し、推論時に一元化されたポリシーとガードレールを適用します。すべてのプロンプトと出力を検査し、モデルアクセスを制御し、完全な可観測性を提供することで、AIゲートウェイは、分散したAI利用の混乱を、管理可能で安全なシステムへと変革します。

TrueFoundryのAIゲートウェイは、統合されたAIファイアウォールおよびコントロールプレーンとして、このビジョンを具現化しています。プロンプトインジェクション保護やデータ損失防止から、エージェント型AIのリスク管理まで、AIセキュリティプラットフォームの機能をすべて1つの技術スタックで提供します。Gartnerも TrueFoundryの 製品をこの分野のリーダーとして評価しています。CTOやAIプラットフォームチームにとって、TrueFoundryのようなソリューションからAIゲートウェイを導入することは、AIセキュリティを運用可能にする最速の方法です。それは利用ポリシーを強制し、継続的なリスクテストを実行し、LLMおよびエージェントのユースケース全体でエンタープライズグレードのコンプライアンスを保証します。

生成AIの導入が急増している今、行動を起こす時です。AIゲートウェイは、AIセキュリティポリシーを希望から実践へと変え、リアルタイムで脅威をブロックし、AIガバナンスのための単一の管理画面を提供します。サードパーティ製AIとカスタムAIを一つに統合することで、 TrueFoundry AI Gateway は、企業が「AI導入への道を確保」するのを支援し、信頼を損なうことなくイノベーションを可能にします。

TrueFoundryのAIゲートウェイが、LLMを保護し、ポリシーを強制し、AIスタック全体にわたる完全な可視性を提供する方法をご覧ください。 デモを予約する 今すぐ。

よくある質問

AIセキュリティツールとは何ですか？

AIセキュリティツールは、プロンプトインジェクション、データ漏洩、敵対的攻撃といった脅威からAIシステム、モデル、データを保護するために設計されたソリューションです。これらは監視、アクセス制御、コンテンツフィルタリング、ポリシー適用を提供し、安全で、コンプライアンスに準拠した信頼性の高いAI利用を保証します。

AIセキュリティゲートウェイは必要ですか？

AIを本番環境にデプロイする場合、AIセキュリティゲートウェイは制御の一元化、ポリシーの適用、利用状況の監視に役立ちます。プロンプトインジェクションやデータ漏洩などの脅威から保護し、コンプライアンスを確保するため、AIアプリケーションを安全かつ確実にスケールさせる上で不可欠です。

最高のAIセキュリティプラットフォーム5選は何ですか？

主要なAIセキュリティプラットフォームには、Lakera、Protect AI、HiddenLayer、Robust Intelligence、TrueFoundryなどがあります。これらのツールは、脅威検出、モデル監視、ポリシー適用、セキュアなデプロイといった機能を提供し、組織が開発環境と本番環境の両方でAIシステムを保護するのに役立ちます。

AIセキュリティプラットフォームは、モデルの悪用からどのように保護しますか？

AIセキュリティプラットフォームは、プロンプトインジェクションやジェイルブレイクの試みなどの悪意のある入力がモデルに到達する前に傍受することで、悪用から保護します。TrueFoundryは、リアルタイムのガードレールと入力サニタイズを統合することでこの防御を強化し、不正なコマンド実行のリスクを軽減しながら、モデルのインタラクションが安全で事前に定義された境界内に留まることを保証します。

AIセキュリティプラットフォームはAPIキーの保護をどのように処理しますか？

最新のAIセキュリティプラットフォームは、断片化されハードコードされた認証情報を一元化されたシークレット管理に置き換えます。TrueFoundryのゲートウェイは、開発者がRBACを介して単一のセキュアなIDを使用し、複数のモデルプロバイダーにアクセスすることを可能にします。プロバイダーキーを内部で管理し、自動ローテーションをサポートすることで、機密性の高いAPIシークレットがエンドユーザーに公開されたり、アプリケーションコードに保存されたりすることがないようにします。

AIセキュリティプラットフォームはデータ漏洩から保護できますか？

はい、AIセキュリティプラットフォームは、機密性の高い企業データが外部のモデルプロバイダーに送信されるのを防ぐために特別に設計されています。TrueFoundryは、機密情報をリアルタイムで編集するために、自動PIIマスキングとログスクラビングを提供します。このプラットフォームはお客様自身のVPC内にデプロイされるため、独自のデータが直接管理下に置かれ、厳格なデータレジデンシー要件を満たすことができます。

AIセキュリティプラットフォームは、AI APIとゲートウェイのセキュリティ確保にどのように役立ちますか？

AIセキュリティプラットフォームは、すべてのモデルエンドポイントで一貫したポリシーを適用するセキュアなプロキシレイヤーとして機能します。TrueFoundryは、フェデレーション認証とすべてのリクエストに対する包括的な監査証跡を提供することで、これらのゲートウェイを保護します。この一元化されたアプローチにより、チームは単一のコントロールプレーンを通じて、組織全体にレート制限、コスト管理、セキュリティフィルターを適用できます。

AIセキュリティプラットフォームと従来のセキュリティツールの違いは何ですか？

従来のツールがIPフィルタリングやファイアウォールのようなネットワークレベルの脅威に焦点を当てる一方、AIセキュリティプラットフォームはセマンティックレベルで動作します。これらはプロンプト、トークン、モデル出力を理解するように設計されており、データポイズニングや有害なコンテンツのようなAI固有のリスクを検出できます。TrueFoundryは、この専門的なインテリジェンスを提供し、従来のWAFでは複雑なLLMワークロードに対して提供できないセキュリティレイヤーを提供します。