AIエージェントのデプロイにおける一般的な間違いは、基盤となるIDと属性レイヤーよりもゲートウェイセキュリティを優先することです。ゲートウェイはしばしば最初に実装されますが、エージェントのアクションや委任された権限に関する必要なコンテキストが欠如しています。これは、AIゲートウェイにおけるコマンド実行を許可する重大な欠陥によって実証されたように、脆弱性につながります。真のエージェントセキュリティには、ゲートウェイの強制の前にIDと属性を配置する階層的なアプローチが必要です。失敗パターンは、IDやコンテキストなどのアップストリームの依存関係が確立される前に制御を実装することから生じます。例えば、ゲートウェイはユーザーのトークンを認証するかもしれませんが、エージェントの特定の限定的な機能や信頼されていないソースを認識しない可能性があります。その結果、有効な認証情報と許可されたAPI呼び出しが不適切なアクションにつながる可能性があります。単にエージェントの権限を人間のプリンシパルのレベルに制限しても、明確な属性は作成されません。依存関係でゲートされたデプロイメントモデルは、エージェントのインベントリと説明責任のある所有権から始まる6つのゲートプロセスを提案しています。これに続いて、明確なエージェントID、タスクスコープの認証情報、属性可能なテレメトリ、ランタイムアクションの強制、そして最後に、行動ベースラインとキルパスが続きます。エージェントレジストリの構築は、これらのアセットを特定し、管理するために不可欠です。エージェントは、開発者トークンや共有サービスアカウントとは別に、独自のIDを持つ必要があり、このIDには委任コンテキストが必要です。機能は、時間制限付きおよびタスク制限付きのアクセスを使用して、動作が検査される前に縮小されるべきです。属性は、自動化された強制の前に固定され、すべてのツール呼び出しがエージェント、プリンシパル、およびタスクにリンクされていることを保証する必要があります。最後に、ゲートウェイは、登録されたID、委任コンテキスト、およびテレメトリにアクセスできるようになったら、効果的にポリシーを強制できます。検出とキルパスは、属性可能なエージェントアクティビティが確立された後に、最後に開発されます。組織は、本番環境のエージェントをインベントリ化し、属性機能をテストすることから始めることができます。この構造化されたアプローチを実装することで、既存のシステムを中断することなく、堅牢なエージェントセキュリティを確保できます。