CertiKレポート：エージェント型AIがサイバーセキュリティ、AML、Web3コンプライアンスをどのように再定義しているか
CertiKの2026年10月5日付Intel3Dレポートによると、エージェント型AIは、基本的なアラートシステムを超えて、サイバーセキュリティ、AML、Web3コンプライアンスを、インシデントを調査し、ブロックチェーン取引を追跡し、スマートコントラクトおよびコンプライアンス作業を支援するAIエージェントへと移行させています。この変化は、Web3セキュリティの損失が依然として高く、暗号資産規制が拡大する中で発生しています。FATFは2026年7月までに調査対象管轄区域の83％がトラベルルールに関する立法を通過させたと報告しています。ChainalysisとMetaMaskがAIエージェントを実際のブロックチェーンワークフローに導入する中、これらのシステムにどの程度の権限を与えるべきかという点が、人間の監視と説明責任を維持しながらますます注目されています。
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エージェント型AIは、AIセキュリティエージェントがインシデントを調査し、外部ツールを使用して定義された権限内で複数ステップのタスクを完了させることで、サイバーセキュリティを基本的なアラートの枠を超えて進化させています。
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Web3のセキュリティは主要な使用例であり、AIエージェントはオンチェーン監視、トランザクション追跡、スマートコントラクト分析を支援できます。
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AMLおよび暗号資産コンプライアンスは、アラートの補完、KYA/KYTスクリーニング、クロスチェーン追跡、および証拠準備においてより自動化される可能性があります。
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高インパクトのアクション、規制上の決定、および最終検証には人間の監督が不可欠です。
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より高度なAIの自律性は、プロンプトインジェクション、幻覚、過剰な権限、脆弱な監査コントロールなどの新たなリスクをもたらします。
エージェント型AIは、脅威を検出してアラートを生成するだけのシステムを超えてサイバーセキュリティを進化させています。CertiKは2026年10月5日のIntel3Dレポートで、インシデントを調査し、証拠を収集し、セキュリティツールを使用し、厳格な権限制限内で事前定義されたアクションを実行できるAIセキュリティエージェントについて説明しています。この変化は、盗まれた資産が数分以内にウォレット、ブリッジ、プロトコルをまたいで移動するWeb3にとって特に重要です。CertiKは2026年前半に344件のインシデントでWeb3セキュリティ損失が13億1000万ドル以上に上ったと記録しており、より迅速な調査と対応が優先事項となっている理由を示しています。
AIセキュリティエージェントが従来のサイバーセキュリティツールを超える方法
従来のAIセキュリティツールは、データを分析し、異常な活動を検出し、人間のアナリストにアラートを送信します。エージェント型AIは、このプロセスをさらに進化させることができます。AIセキュリティエージェントは、インシデントを複数のタスクに分割し、複数のデータソースを確認し、セキュリティツールを使用して、各ステップで新しい指示を待つことなく調査を継続できます。主な違いは、人間が不要になることではなく、AIが人間が介入する前に調査ワークフローのより多くの部分を完了できることです。
Web3のセキュリティにおいて、これは特に役立ちます。ブロックチェーンデータは継続的に利用可能だからです。スマートコントラクトやウォレット周辺で不審な活動が見られた場合、エージェントは関連するアドレスを調査し、取引履歴を確認し、既知の攻撃パターンと行動を比較して、その後の振替を追跡できます。これにより、資金が分割されたり、チェーン間で移動されたりする場合でも、セキュリティチームは各取引を個別に手動で確認するよりもはるかに迅速に事象を理解できます。
スマートコントラクトの監査は、より継続的になる可能性もあります。従来のスマートコントラクト監査の基本は、ブロックチェーンコードの脆弱性を確認することに焦点を当てていますが、CertiKはAIエージェントがコードのパスを分析し、異常なコントラクトの挙動を調査し、人間の監査員向けに潜在的な脆弱性の調査結果を準備すると説明しています。これらのシステムは、偽陽性、不完全な推論、文脈に依存する脆弱性が依然として専門家のレビューを必要とするため、プロフェッショナルな監査の代わりとして扱うべきではありません。これらの価値は、分析の高速化と、プロトコルが稼働した後もセキュリティ監視を継続させることにあります。
リアルタイム監視によりWeb3のインシデント対応が迅速化する可能性があります
Web3セキュリティにおけるエージェント型AIの最大の利点はスピードです。疑わしい活動を検出した後、AIセキュリティエージェントは事象が進行中に証拠を収集し、関連するトランザクションを追跡し始めることができます。より高度なシステムは、事前に定義された防御制御と接続することも可能ですが、ユーザー資金やプロトコルの可用性に影響を与えるアクションには、はるかに厳格なセーフガードが必要です。調査が早ければ早いほど、追跡がより複雑になる前に資産の移動パターンを分析者が理解できる可能性が高まります。
潜在的な用途には以下が含まれます：
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オンチェーントランザクション監視：ウォレット、コントラクト、トークンの動きをリアルタイムで追跡します。
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クロスチェーン追跡：疑わしい資金をアドレス、ブリッジ、複数のブロックチェーンネットワークにわたって追跡します。
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スマートコントラクト分析：異常なコール、コードの動作、および潜在的な攻撃パターンの確認。
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インシデントの優先順位付け：人間のセキュリティチームへの引き渡し前にアラートをランク付けし、証拠を収集します。
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制御された応答：プロトコルが対応し、エージェントが明示的な許可を持つ場合に、サーキットブレーカーや契約の一時停止などの事前定義されたアクションをトリガーします。
重要な違いは、これらの機能がAIエージェントを完全に自律的なセキュリティ運用者にするわけではないことです。CertiKのフレームワークでは、発見の検証、重要なアクションの承認、および責任の維持を人間の専門家が担います。実際の変動幅は、エージェント型AIが脅威検出と調査の間のギャップを短縮し、攻撃が広がる前にWeb3セキュリティチームが対応する時間をより多く確保できる点です。この労働分担により、重要なインフラストラクチャの制御をAIシステムに無制限に委ねることなく、繰り返しの分析を自動化することが可能になります。
AIエージェントは、自動化された取引アラートと人間のコンプライアンス判断の間に位置する調査作業の大部分を処理することで、暗号資産コンプライアンスを変える可能性があります。AMLワークフローにおいて、エージェント型AIはウォレットの履歴を検査し、関連するアドレスを結びつけ、チェーンをまたいで資金の流れを追跡し、さらなるレビュー用に証拠を整理するのに役立ちます。仮想資産規制の拡大に伴い、この機会はますます重要性を増しています。金融行動タスクフォースは2026年7月、調査対象地域の83％がトラベルルール関連法を可決したと報告しており、1年前の73％から上昇しました。規制範囲の拡大により、コンプライアンスチームが検討する必要がある取引データや事例資料の量が増加しています。
AI駆動の取引監視により、AML調査が迅速化する可能性があります
従来の暗号資産取引監視システムは、事前に定義されたリスクルールに該当する活動を検出するのに優れていますが、アラートの調査は依然として必要です。AIエージェントは、コンプライアンスアナリストがケースを開く前に、取引パスを確認し、対照当事者をチェックし、アドレスの関係を調査し、ブロックチェーンインテリジェンスツールから情報を収集することで、そのプロセスの大部分を担う可能性があります。これらのプロセスは、暗号資産におけるAMLというより広い枠組みの一部であり、身元確認とオンチェーン取引監視が、不正な金融活動を特定するために使用されます。エージェント型AIは、ルーチンのアラート補完にかかる時間を削減できますが、最終的な判断をAIに委ねることはありません。
同じアプローチにより、Know Your Address（KYA）およびKnow Your Transaction（KYT）のスクリーニングをサポートできます。エージェントは、1回の取引のみからウォレットを判断するのではなく、過去の振替、以前に特定されたサービスとの関連性、および異なるブロックチェーンネットワーク間の移動からより広範な図を構築できます。これは、資金が多数のアドレスに分割されたり、ブリッジを介してルーティングされたりするため、フルな取引トレールを手動で評価することが難しいという暗号資産の特性において特に有用です。
Chainalysisはすでにこの方向に進んでいます。2026年3月、同社はアラートの補完、マルチチェーン調査、継続的なモニタリングの一部を自動化するためにブロックチェーンインテリジェンスエージェントを導入しました。Chainalysisによると、これらのエージェントが受ける権限の範囲は人間が決定しており、AMLコンプライアンスにとって重要な区別です。AIは証拠収集を加速できますが、顧客の昇格、口座の制限、規制当局への報告などの決定には、依然として責任ある人間の監督が必要です。
AIエージェントはトラベルルールのチェックおよび規制報告を支援できる可能性があります
FATFのトラベルルールをより多くの管轄区域が導入するにつれ、暗号資産企業は、対象となる仮想資産振替に関する情報を収集・確認・送信する圧力が高まっています。エージェント型AIは、コンプライアンスチームがその情報を整理し、不足しているデータを特定し、事例資料を準備するのを支援するとともに、不審な活動の調査を補助できます。CertiKのレポートでも、AIエージェントが不審な活動報告書の資料作成を支援していると記述されており、人間のコンプライアンス担当者が証拠を確認し、最終的な提出を認証することが期待されています。この区別は重要です。自動化は調査プロセスを支援できますが、法的または規制上の責任をソフトウェアに移転することにはなりません。
AMLおよび暗号資産コンプライアンスの潜在的な用途には以下が含まれます：
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トランザクションアラートの強化：人間によるレビュー前に、関連するウォレット履歴と取引相手情報を収集します。
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クロスチェーン資金追跡：疑わしい資産が異なるブロックチェーン、ブリッジ、または関連アドレスを移動するのを追跡すること。
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KYAおよびKYTスクリーニング：オンチェーン上のより広範な関係を用いてアドレスとトランザクションのリスクを評価します。
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トラベルルール対応：不完全な振替情報の特定とコンプライアンスデータの整理による確認
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SARの準備：取引履歴、証拠、草案の作成を行い、最終的な提出判断は適格なコンプライアンス担当者に委ねます。
これらの機能は、アナリストがオンチェーンの証拠と顧客および取引記録を組み合わせる必要がある場合、大規模な調査をより管理しやすくする可能性があります。ただし、自動化された結論の品質は、基盤となるデータの正確性とエージェントがそのデータを使用する際の制御に依然として依存します。
AIセキュリティエージェントがサイバーセキュリティツール、ブロックチェーンインフラ、コンプライアンスシステムへのアクセスを拡大するにつれ、リスクプロファイルも変化する。行動を推奨するだけのシステムは、特権データを照会したり、APIを呼び出したり、防御制御を起動したり、デジタル資産とやり取りしたりできるシステムよりも制御しやすい。そのため、CertiKの2026年10月報告書では、エージェント型AIのための権限、人間の承認、監査可能性、説明責任をオプションのセーフガードではなく、核心的な要件と位置づけている。エージェントに与える権限が大きくなるほど、何にアクセスし、何を実行できるかを正確に制御することがより重要になる。
プロンプトインジェクションと幻覚は新たなセキュリティ障害を生み出す可能性があります
プロンプトインジェクションは、攻撃者がAIエージェントが読み取る情報を操作し、次に何を行うかを影響させようとする可能性があるため、エージェント型AIが直面する最も重要なリスクの一つです。エージェントが外部ツール、資格情報、または自動応答システムにアクセスできる場合、その危険性はさらに深刻になります。同様の懸念は、すでにAIアシスタントと暗号通貨口座のセキュリティに関する議論で見られ、ソフトウェアがウォレット、APIキー、ブラウザ、または取引ツールにアクセスできる場合に特に顕著です。NISTは、自律エージェントをセキュリティ環境内でどのように認証し、制限し、監視すべきかについても検討しています。
幻覚は異なる種類の失敗を生み出します。AIセキュリティエージェントはアラートを誤って解釈し、疑わしい活動を誤分類したり、脆弱性について自信満々だが不正確な説明を生成することがあります。システムがアナリストを補助するだけの場合は、行動を取る前にその誤りを確認できます。しかし、エージェントがより高い自律性を持つ場合、誤った結論が不要な口座制限、誤ったエスカレーション、その他の運用ミスにつながる可能性があります。そのため、ユーザー、資金、または重要なインフラに影響を与える意思決定には、人間による検証が特に重要です。
過剰なAIエージェントの権限は被害範囲を広げる可能性があります
AIエージェントに与えられるアクセス権の量は、エラーや侵害がどれほど深刻な影響を及ぼすかを決定します。読み取り専用の監視エージェントは、資格情報の取り消し、アクセスの凍結、取引の開始、またはシステム設定の変更が可能なエージェントとは、はるかに異なるリスクプロファイルを持っています。したがって、セキュリティチームは、人間の管理者やサービスアカウントに適用される最小権限の原則を適用するとともに、自律システムが単一のタスク中に複数のツールを組み合わせる可能性も考慮する必要があります。
Web3および暗号資産プラットフォームでは、オンチェーンで実行されたアクションの一部が取り消しが困難または不可能であるため、この区別がさらに重要です。Web3ウォレットのセキュリティにおける核心的な考慮事項です。権限設計では、可能な限り調査と実行を分離し、AIエージェントが証拠を収集して対応策を提案する際に、資産の移動やプロトコルの変更を自動的に許可しないようにする必要があります。高インパクトのアクションについては、システムが進行する前に、追加の承認、マルチシグ制御、または事前定義されたトランザクション制限が必要となる場合があります。このアプローチにより、エージェントが操作されたり、侵害されたり、単に誤った結論に達した場合の潜在的な損失を抑えることができます。
AIガバナンスはセキュリティの導入に遅れをとっている
サイバーセキュリティチームは、自律システムの障害に特化した対策を組織が開発するよりも速くAIを採用しています。1,800人以上の専門家を対象としたISACAの2026年サイバーセキュリティ状況調査によると、組織の8％のみがAI特有のインシデント対応訓練を定期的に実施しています。さらに48％は、組織にAIインシデント対応マニュアルが存在しない、または存在するかどうか不明であると回答しました。この差は、AIシステムが分析から運用セキュリティワークフローへと移行するにつれて、より重要になっています。
AIセキュリティエージェントを導入する組織は、従来の監視を超えた制御が必要になる場合があります。
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独立したアクションログ：すべてのツール呼び出し、権限要求、システム変更を記録し、調査員がエージェントの行動とその理由を再構築できるようにする。
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資格情報の分離：AIエージェントは、広範な管理者資格情報を人間のチームやその他の自動化システムと共有するのではなく、専用の識別情報を使用すべきです。
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行動制限：組織は、追加の承認なしにエージェントがアクセスできるシステム、取引サイズ、契約関数、または口座タイプを定義できます。
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緊急シャットダウンメカニズム：エージェントの行動が異常になったり、指示が侵害されたように見える場合、セキュリティチームは迅速にエージェントのアクセスを無効化できる必要があります。
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定期的な攻撃テスト：レッドチーム演習により、操作された入力、欺瞞的なコンテンツ、または悪意のあるプロンプトがエージェントを意図した役割から外すかどうかをテストできます。
AIセキュリティエージェントの能力が高まるにつれ、中心的な課題はもはや脅威をどれだけ迅速に検出できるかだけではなく、各エージェントが何を許可されているか、その意思決定をどのようにレビューできるか、自動化されたアクションが現実世界の結果を生んだ際に誰が責任を負うかという点にもなっている。したがって、ガバナンスは展開後に解決可能なポリシー問題ではなく、セキュリティアーキテクチャそのものの一部となる。明確な所有権は、自律システムが予期しない行動をとった際のインシデント対応をさらに迅速にする。
CertiKの最新レポートは、AIがサイバーセキュリティ、AML、Web3セキュリティ全体にどのように活用されるかという広範な変動を示しています。エージェント型AIは、従来のアラートシステムよりも複雑な作業、たとえば複数ステップの調査、トランザクション追跡、スマートコントラクト分析、コンプライアンス支援などを既に実行可能です。ChainalysisやMetaMaskの製品も、これらの機能の一部が純粋な実験段階にとどまらず、運用環境へと移行していることを示しています。これまでの証拠は、セキュリティまたはコンプライアンス専門家の全面的な置き換えではなく、制御された自動化への方向性を示唆しています。
しかし、より重要な進展は、行動を推奨するAIから、いずれかの行動を自ら実行する可能性のあるシステムへの移行である。これは、調査の迅速化とコンプライアンスのスケーラビリティ向上に明確な可能性をもたらすが、同時に、権限、プロンプトインジェクション、監査可能性、責任に関するより難しい問いを引き起こす。暗号資産企業とセキュリティチームにとって、AIセキュリティ人材の長期的な価値は、エージェントがどれほど自律的になれるかよりも、その自律性を安全に管理できるかどうかにかかっている。これらのシステムを導入する組織は、ユーザー資産や規制上の義務が関与する場合、特に分析、推奨、実行の間に明確な境界を設ける必要がある。
市場のニュースは速い——しかし、どこでそれに対応するかが同じくらい重要です。今月10月、KuCoinはKuCoin 5.0をリリースし、KuCoinを再構築されたプラットフォームに変貌させます。以下が、あなたにとって実際に変わる点です：
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株式、インデックス、コモディティ。KuCoin 5.0は、暗号資産からグローバル市場へ拡張します。暗号資産が横ばいになり、株式が上昇する（またはその逆）場合、法定通貨の送金を待つ必要なく、数分でポジションを切り替えられます。
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リアルワールドアセット（RWA）。商品などの従来の資産へのトークン化されたエクスポージャーが、あなたの暗号資産口座内で利用可能に。グローバル金融で最も急速に成長しているセグメントの一つが、もはや機関投資家だけのものではなく、取引に使っている同じ残高からアクセスできます。
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学びながら収益を得ましょう。取引の準備ができていない場合でも、KCUSDでステーブルコインを每日自動再投資して利子を獲得できます。4%の利回りで、闲置中の入金をストレスなく活用できる最適な方法です。
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シンプルな言葉で動くAIアシスタント。質問して市場の状況を把握し、見ているものを理解しましょう。プラットフォームに組み込まれており、専門用語は一切不要です。
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圧倒されないアプリ。より速く、クリーンで一貫性があり、チュートリアルなしで最初のタップから直感的です。
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信頼するだけでなく、確認できるセキュリティ。MiCAR認可を受けたEUの企業であり、Proof of Reservesを自分で確認でき、国際的に認証されたセキュリティ（SOC 2 Type II、ISO 27001:2022）を備えています。
数分で口座を作成し、暗号資産が過去にあった場所ではなく、これから向かう場所に合わせて構築されたプラットフォームで始めましょう。
サイバーセキュリティにおけるエージェント型AIとは何ですか？
エージェント型AIとは、複数のステップを経てセキュリティタスクを実行し、外部ツールを使用し、定義された権限内で限定的な運用判断を下すことができるAIシステムを指します。質問に答えることやデータを要約することに主に特化した標準的なAIアシスタントとは異なり、エージェント型システムはアラートの調査や不審な活動の追跡といった目標に向かって継続的に作業を進めることができます。自律性のレベルは、組織がそのシステムに与えるツールや権限によって大きく異なります。
AIセキュリティエージェントは、従来のセキュリティボットと同じですか？
従来のセキュリティボットは、固定されたルールや事前定義されたワークフローに従うのが一般的です。一方、AIセキュリティエージェントはコンテキストを解釈し、ツールを選択して、新しい情報に基づいて次のステップを調整できます。この柔軟性により、より強力な機能を実現しますが、その分、ガバナンスとセキュリティの要件も増加します。したがって、エージェントには、従来の自動化スクリプトよりも強固なアイデンティティ、権限、監査制御が必要になる場合があります。
AIセキュリティエージェントはサイバーセキュリティアナリストに代わることができるでしょうか？
現在の証拠は、サイバーセキュリティアナリストの広範な人間による置換を支持していない。AIエージェントは、繰り返しの調査、データ収集、アラートの補完を自動化するのに適している一方で、人間の専門家は判断、エスカレーション、責任、および高インパクトの意思決定において依然として重要である。近い将来に起こり得る変化は、作業の再配分であり、アナリストは日常的な調査に費やす時間を減らし、複雑または重要なケースのレビューに時間を割くようになるだろう。
AIエージェントは、仮想通貨取引所のAMLコンプライアンスをどのように支援できますか？
AIエージェントは、取引履歴を確認し、ウォレットの関係を特定し、アラートを強化し、コンプライアンスチーム向けに証拠を整理することで取引所を支援できます。また、アナリストが疑わしい振替をより迅速に調査するのを支援することもできますが、最終的な顧客リスク判断および規制報告は人間によるレビューを経る必要があります。その有効性は、ブロックチェーンインテリジェンス、顧客情報、その他のシステムに提供されているデータの品質に依存します。
免責事項: このページは、お客様の便宜のためにAI技術を使用して翻訳されています。最も正確な情報については、元の英語版を参照してください。