自律的に動作するAIエージェントの普及に伴い、従来の人間向けや静的なソフトウェア向けのセキュリティ制御は限界を迎えています。エージェントは人間の手作業を超える超高速（数秒単位）で動き、侵害された場合には自身の行動ログを偽造・隠蔽できるため、エージェント自身の説明を信頼することはリスクとなります。

そのため、エージェント型AIの安全確保にはリアルタイムのランタイム防御が不可欠です。具体的には、以下の4つの特性を組み合わせた監視と即時対処が求められます。

• 下層（カーネルレベル）での観測：実際に発行されたシステムコールの把握

• 内部での観測：プロンプトやAPIなどエージェントセッションのコンテキスト把握

• 相関と補強：両者のビューを組み合わせてリスクを正確に評価

• 実行時の瞬時な対処：不正なアクションをその場でブロックする仕組み