AIブラウザー時代のセキュリティ：CatoによるOpenAI Atlasのリスク軽減方法とは
OpenAI が発表した AI 搭載ブラウザー「Atlas」 は、ChatGPT のインテリジェンスとフル機能のウェブ体験を融合させたもので、人々のインターネットとの関わり方を大きく変える転換点となりました。従来のように検索語を入力したり、リンクを辿ったりするのではなく、ユーザーは、指示し、操作し、そして自動化するだけで済むようになります。AI エージェントがデータ取得、フォーム入力、各種アクションの実行まで、ユーザーに代わってこなしてくれるからです。
企業にとって Atlas は、大きな生産性向上の可能性をもたらす一方で、新たなリスクも引き起こす可能性があります。高度なインテリジェンスは、利便性を高めると同時に、データ漏えいやコンプライアンス違反をさらに容易に引き起こしてしまう面もあるためです。Atlas やその他の AI 主導のツールを活用し始める企業が増える中、組織には AI の進化スピードに対応できるセキュリティと可視性 が求められています。
AI ブラウザーが抱える見えないリスク
Atlas のような AI ブラウザーは、大規模言語モデルの処理能力と Web の完全なインタラクション機能を併せ持つため、従来のネットワーク境界およびエンドポイント境界を不明瞭にしてしまいます。最新の分析では、次のような新しいリスクが指摘されています。
- プロンプトインジェクションとデータ漏えい 攻撃者が AI に与える指示（プロンプト）を操作し、企業機密や個人情報を不正に引き出す手法が確認されています。
- AI の自律動作による不正アクション AI エージェントがユーザーの気付かないうちに、ファイルのアップロード、フォーム送信、API 実行 などを自動的に行ってしまう可能性があります。
- 悪意あるサイトへの誘導 自動ブラウジングの結果、フィッシングサイトやマルウェアが仕込まれたサイト、トレント／ギャンブル系ドメインなどにアクセスし、エンドポイントの感染やデータ漏えいを引き起こすリスクがあります。
- 機密情報の漏えい 従業員が意図せず、個人情報（PII）、認証情報、社内の機密データをAI チャットやコマンドインターフェイスに入力してしまうケースも想定されます。
AI ブラウザーの普及によって、可視性、ガバナンス、データ保護を備えた “AI ネイティブなセキュリティ” が不可欠 になりつつあります。従来の境界型モデルや基本的なエンドポイント対策だけでは不十分であり、AI がもたらす新しい自律性・挙動・データ取り扱いに対応した統合的なコントロールが求められます。
実例で見る：Cato は AI ブラウザーの脅威をどう軽減するのか
ここでは、OpenAI Atlas における代表的なリスクシナリオに対し、Cato がどのようにリスクを抑制できるかを示す 3 本の短いデモ動画をご紹介します。
機密データの入力防止
Cato DLP は、PII、顧客情報、企業秘密などの機密データが
AI のプロンプトやチャットフィールドに入力されると、即座に検知し、自動的にブロック します。これにより、意図せぬデータ漏えいの防止に大きく貢献します。
ポリシー適用と高リスクサイトの遮断
Cato の SWG（Secure Web Gateway）ポリシーを活用することで、ギャンブル、マルウェア配布、フィッシングなど、高リスクカテゴリのサイトへのアクセスを確実に制限 できます。自動ブラウジングによる 不正ドメインへの露出を未然に防ぎ、セキュリティを強化します。
ファイルアップロードの監視と制御
Cato は、Atlas 経由の無許可ファイルアップロードを監視・ブロック でき、データの持ち出し（エクスフィルトレーション）を防止します。これにより、企業のデータ管理ポリシーへのコンプライアンス維持に貢献します。
これらのデモは、Cato の包括的な SASE プラットフォームが、AI ベースのブラウジング環境で発生する多様なリスクに対し、可視性・制御・データ保護を一体的に提供できることを示しています。AI 活用が進む新しいブラウジングの時代において、Cato はリスク低減と統制強化を支える基盤を提供し続けます。
Cato による、AI ブラウザーの実際のリスク軽減
Cato はクラウドネイティブな SASE アーキテクチャを基盤に、OpenAI Atlas のような AI ブラウザーがもたらす新たなリスクを、組織が適切に管理し軽減できるよう支援します。
Zero Trust Network Access（ZTNA：クライアントまたは Cato ブラウザー拡張）、Secure Web Gateway（SWG）、Data Loss Prevention（DLP）、CASB を活用することで、管理端末・非管理端末を問わず、統一された可視性とポリシー制御を実現 します。 さらに Remote Browser Isolation（RBI）が高リスクのセッションをクラウド側で隔離し、ユーザー体験を損なうことなく、悪意あるコンテンツへの露出を最小化 します。
また、先日公開したブログ 「言葉が武器になるとき」では、Cato が高度な DLP 技術を用いて、プロンプトインジェクションや AI 経由のデータ流出リスクをどのように軽減できるかを紹介しています。
Cato は、XOps の分析・インテリジェンスレイヤーを通じてこれらの機能を継続的に強化しています。XOps は、世界中から収集したテレメトリーを機械学習で処理し、検知精度の向上と新たな脅威への迅速な対応を実現します。
AIM Security：AI ネイティブ脅威研究のさらなる前進
Cato による AIM Security の買収は、AI ネイティブ脅威の理解と対策能力を大きく高めました。AIM が研究を進めるのは、プロンプトインジェクション、データ流出、AI エージェント悪用といった、まさに OpenAI Atlas のような環境で顕著になる脅威領域です。この専門知識は Cato の SASE コントロール群を強力に補完し、今後求められるAI-aware（AI 対応型）の検査・制御機能 の開発を後押しします。
AI ブラウザー時代のリスクを統合的に軽減
OpenAI Atlas のような AI ブラウザーは強力な新機能をもたらす一方で、セキュリティとコンプライアンスの全く新しい課題 も生み出します。
Cato は、Cato SASE Cloud によるネットワーク・可視性・セキュリティの統合提供を通じ、企業がこうした革新を安全に採用できるよう支援します。ZTNA、ブラウザー拡張、RBI、SWG、DLP、CASB、Threat Prevention、そして XOps が提供するインテリジェンスに、AIM Security による継続的な AI 脅威研究を組み合わせることで、Cato は企業が AI 駆動ブラウジングの進化に伴うリスクを、自信を持って管理できる環境をこれからも提供していきます。
