この記事では,マルチモデルデータベースプロバイダ EDB の最高技術責任者 マックス・ロマネンコとのインタビューの主要な洞察を要約しています. The discussion focuses on how regulated enterprises can eliminate agentic AI risks including sensitive data leakage and non-compliant overreach actions through robust data and infrastructure-layer controls.
人工知能エージェントと人間ユーザーと従来のアプリケーションの基本的な違い
人工知能のエージェントは 人間の操作者と 従来のアプリケーションとは 根本的に異なりますAIエージェントは 3年以内に世界のデジタル労働力を 34%以上拡大させると予想されていますこの迅速な採用は,アクセス制御,意思決定ガバナンス,インフラ設計のためのまったく新しい枠組みを必要とします.
伝統的なアプリケーションは固定で予測可能なパラメータ内で動作し,人間のユーザーは明確な役割ベースのビジネスコンテキストで動作します. 対照的に,AIエージェントは,事前に定義された境界線なしで機能します:作業を自律的に解釈します必要な文脈データを決定し,段階的な人間の承認なしでリアルタイム情報を取得します.従来の認証認証はもはや十分ではありません.ITシステムはさらに検証する必要があります.エージェントの行動が割り当てられた作業範囲に一致するかどうか例えば,銀行詐欺検出エージェントは,進行中の事件に関連する顧客記録のみにアクセスし,関連のないクロスデータアクセスをブロックする厳格なオンラインデータガバナンスが必要です.
エージェント特有のアイデンティティとアクセス管理 (Human IAMとは異なる)
AIエージェントは専用のアイデンティティとコンテキストアクセス制御システムを必要とし,従来の人間のIAMフレームワークに依存することはできません.エージェントは頻繁に数百のさまざまなタスクを毎時間実行します.動的調整を必要とする設定されたコンテキスト認識の権限作業特有のスケナリオベースのアクセス精度.
広範囲にわたる企業セキュリティの罠は,エージェントに幅広いサービスアカウントの特権または完全な遺伝された人間ユーザー権限を与えることです.タスクベースのデータアクセスの正当性ではなく,認証情報を検証する. Agents with distinct business functions — such as bank fraud analysis and customer service — must be assigned isolated identities and tailored permission boundaries to build rigorous data security guardrails.
システム間 AI エージェントの許可の境界を定義し,執行する
複数のシステムで動作するAIエージェントは前提的な目的付きアクセス制限エージェントは,直接的な任務に必要なデータのみにアクセスすべきです. 呼び出すユーザーやアプリケーションがより広範な権限を持っている場合でも.権限はリアルタイムタスクの必要に厳格に制限され,タスクが完了すると有効期限が切れます..
一般的なアプリケーション層のポリシーは,API,復元システム,データベースを網羅するエージェントの活動を管理することができません.セキュリティの執行はデータ層に移行する必要があります.敏感な記録が保管され,最終的なアクセス決定が決定される場所EDBはPostgreSQLのネイティブのロールベースの権限と行レベルのセキュリティ (RLS) を活用して,アフターマーケットの制御プレーンに依存するのではなく,データベースレベルでエージェントガバナンスを実施します.このアプローチは,安全性とパフォーマンスをバランスさせます将来のリリースが予定されている包括的なエージェントガバナンス層.
遺伝的な人間の許可から生じる遵守リスクの軽減
古いエンタープライズ許可アーキテクチャは,信頼される人間従業員と決定的なアプリケーションのために設計されており,自律的で動的に行動するAIエージェントではありません.規制された産業にとって重大なコンプライアンスリスクが生じます医療や金融サービス担当者は 合法的に有効な認証情報を介して 敏感な患者や顧客データにアクセスできますが 許可されたビジネス範囲を超えて 遵守違反を引き起こします
究極の解決策は,AIエージェントごとに 独自の独立したアイデンティティ,タスクロックされた特権,そして別々の読み書き権限を 提供することです.データベースレベルの行レベル制御は,正確なデータ可視性を強制します.企業コンプライアンスシステムの規制されていないバイパスになるのを防ぐ.
監査,行レベル制御,規制されたAI環境のためのポリシー基準
コンプライアンスグレードのエージェントの監査には 端から端まで追跡可能性,エージェントの完全ログイン,呼び出し源,アクセスデータ,権限ポリシー,基本的なアクセスログが提供できない能力効果的な統治はネイティブデータ層の執行復習式監査ではなく PostgreSQLの組み込み制御によって
システムには,シナリオに合わせた権限を持つエージェントの読み書きの操作のリスクレベルも区別する必要があります.例えば,詐欺調査のための顧客データへのアクセスが,通常の顧客サービスからの問い合わせとは異なります.医療における臨床および管理的な患者のデータへのアクセスが 孤立しているようにエージェントをタスクマッチされたレコードに限定し,大量に敏感なデータへの曝露リスクを排除する.
主権データインフラストラクチャを介して規制された産業のための安全なAI採用
金融・通信・医療機関が 基本原則を遵守しなければならないAIにデータではなく AIにデータをもたらす規制された機密データは 管理されていない外部プラットフォームに 移行してはならない.これは主権統治の境界を破り, 暴露リスクをもたらす.
企業には 既存の信頼性のある 管理されたデータ基盤の上に AIと分析を導入する必要があります 取引データ,分析作業量,単一のコンパイルなアーキテクチャで 断片化されたプラットフォームと不一致な制御モデルを排除します強制的なデータ移行やベンダーロックインを回避します
データ主権:法的な用語から技術的な執行
データ主権は単なる法律的または契約上の要件であり続けることはできません.実行時間のシステム論理に組み込まれなければなりません.許可のないデータ集積など規制された企業は,リアルタイムで提供するために,ネイティブデータベースの権限と行レベルのセキュリティを通じて,データ層で主権的な制御を強制する必要があります.,必須のセキュリティ制限
主権統治におけるAIエージェントの役割
AIエージェントはデータ主権管理を支援できますが究極の権威として機能してはならない.異常なアクセスパターンを効果的に特定し,誤ったデータ使用を表示し,時代遅れの構成を検出し,複雑な現代データ環境の手動検査の負担を軽減します.
しかし 主権の基本ルールや セキュリティの境界は 人間管理者によって定義され 制御されなければなりませんAIエージェントは,企業によって設定されたガバナンスフレームワーク内で厳格に動作し,確立されたコンプライアンスと主権ポリシーを覆したり回避したりする権限がありません..
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