HyperCycleがAIの効率性と暗号セキュリティをどのように組み合わせるか

AIエージェントとは、特定のデータ入力と目標に基づいて自律的に意思決定を行ったり、タスクを実行したりするソフトウェアシステムです。これらのエージェントは、ユーザーの入力を解釈し、行動を計画し、人間の介入なしに推論を行うことができます。様々な業界でタスクの自動化、効率性の向上、意思決定の改善に活用されています。これらの大規模な導入により、AIインターネットが誕生しました。

同時に、各エージェントが潜在的なエントリ ポイントまたは脆弱性となるため、攻撃対象領域が拡大し、セキュリティに対する潜在的な影響を認識することがこれまで以上に重要になっています。 

AIインターネットとは何ですか?

AIエージェントは、AIインターネットと呼ばれるネットワーク内で知識を共有し、自律的に相互作用します。このグローバルなインテリジェンスネットワークにおいて、人間がオンラインでやり取りするのとほぼ同様に、リアルタイムで連携します。相互接続されたエコシステムは、AIエージェントの総合的な能力を高め、複数の分野にわたる効率性の向上に貢献します。この変化は、AIサービスを活用したコスト削減、よりスマートなソリューション、そしてより効果的な市場の実現を約束します。 

一方、AIエージェントネットワークは、攻撃対象領域の拡大など、セキュリティリスクの増大に直面しています。サイバー犯罪者は、インフォスティーラーマルウェアに感染させることで、個人データや認証情報への前例のないアクセス権限を取得できます。また、攻撃者は統合ツールを悪用し、偽のプロンプトでエージェントを操作します。これにより、脆弱性を悪用したり、意図しないアクションをトリガーしたりすることで、有害な実行や不正な実行を引き起こす可能性があります。

インフォスティーラーマルウェアはサイバー攻撃の中心である 

サイバー攻撃は、偵察、兵器化、配布、エクスプロイト、接続、コマンド＆コントロール、そして標的への攻撃という一連の体系的な技術と戦術に基づいて綿密に計画されます。攻撃者はアクセスを取得し、接続（またはインストール）段階で足場を築き、コマンド＆コントロールチャネルを通じて侵害された環境へのアクセスを維持します。

インフォスティーラーマルウェアは、中間段階で活動を開始します。このタイプの悪意のあるソフトウェアは、侵害されたシステムから機密データを抽出することを目的として特別に開発されました。盗まれたデータは闇市場で売却されるか、身代金を支払わなければデータを公開すると脅迫する脅迫メールに利用されます。データにユーザー名、パスワード、または秘密鍵が含まれている場合、サイバー犯罪者はそれらを利用して他のシステムに侵入し、攻撃を拡大することができます。

インフォスティーラーマルウェアは最近 16億件のログイン情報が侵害された Google、Facebook、Appleのアカウント、その他ソーシャルメディアや政府サービスのパスワードなど、膨大な情報が流出しました。研究者たちはこの攻撃を「大規模攻撃の青写真」と呼んでいます。これほど多くのログイン記録が流出したことで、サイバー犯罪者はこれまでにないほど多くのデータにアクセスでき、なりすまし、アカウント乗っ取り、そして標的を絞ったフィッシング攻撃に悪用することが可能となりました。

HyperCycle の安全でスケーラブルな AI エージェント システムの青写真

マルチデータベース漏洩は、盗難された認証情報に起因する分散型障害の波及効果を如実に示しており、これはピアツーピアアーキテクチャにおけるAIエージェントネットワークが直面する脆弱性に似ています。このような攻撃の深刻な影響こそが、HyperCycleが分散型ノード認証と暗号防御を提唱する根底にあります。このプラットフォームは、AIシステムの連携を推進し、インフラストラクチャを設計することで、 マルチエージェントシステム向けP2Pネットワーク は、マルウェアのリスクを中和するために、一般ユーザーと企業にパスワード マネージャー、2 要素認証、パスキーを導入することを推奨しています。

HyperCycleは単なる推奨事項にとどまらず、暗号学的証明を通じて安全でスケーラブルなAIエージェントシステムの青写真を提供します。侵害されたノードや不正なエージェントは、他のエージェントになりすましたり、データを盗み出したりする可能性があり、このリスクを軽減するには、堅牢な行動およびアイデンティティチェックが必要です。 AIエージェントのインターネットのセキュリティ確保 HyperCycleは、暗号化プロトコルと証明を備えた台帳レスアーキテクチャであるToda/IPを使用して、トランザクションの整合性を確保します。暗号化証明は、保存中、使用中、転送中を問わず、暗号化されたデータは暗号鍵がなければ読み取れないため、不正なデータアクセスを防ぐのに役立ちます。鍵は、セキュアエンクレーブまたはハードウェアベースの認証を使用して保護できます。

エージェントは、入力や指示を受け入れる前に、暗号による出所、承認、整合性の証明を求めることができます。暗号化されたアイデンティティシステムは、サイバー犯罪者がエージェントやアプリを簡単に偽装できないことを保証します。ゼロ知識証明は、パスワードやトークンなどを公開することなくアクセス権を検証することで、認証情報の漏洩を防ぎます。署名されたデータやコマンドを検証することでペイロードの改ざんを防ぎ、マルウェアによる改ざんを検出して拒否するのに役立ちます。 

HyperCycleのプラットフォーム設計は、セキュリティだけでなく、拡張性と速度も確保しています。ネットワークインフラストラクチャは、パフォーマンスを損なうことなく、増加するAIエージェントとサービスに対応できます。この相互運用性により、異なるプラットフォームで開発されたAIエージェントが連携し、効果的に通信することが可能になります。HyperCycleのネットワークノードはノードファクトリーを通じて構築され、自己複製することで、1024ノードからXNUMXノードまで、過剰なコストをかけずに拡張できます。この拡張性により、多数のAIエージェントをコスト効率よく効率的に導入できるため、AI開発者は収益を上げることができます。

HyperCycle Explorerを使用すると、Node FactoryとANFEの稼働時間とステータスをリアルタイムで監視できます。また、このプラットフォームは、エージェントがシームレスにサービスにアクセスし、サービスを提供できるようにすることで、AIエージェントの収益増加も可能にします。ネットワーク内の各AIは、より広範なコラボレーションを通じて、より多くの収益を生み出したり、自身の機能を強化したりすることができます。HyperCycleは、開発者がAIエージェントのセキュリティと整合性を確保することで、効率的なアプリケーションを構築し、収益成長を促進することを可能にします。

なりすましやプロンプトインジェクションへの対処

AIエージェントは、従来のLLMアプリケーションを超え、様々なフレームワークやプログラミング言語に組み込まれていることが多い外部ツールを統合するため、攻撃対象領域がさらに拡大します。Hypercycleの暗号証明は、IDスプーフィングやなりすましの軽減に役立ちます。攻撃者は、侵害された認証情報や脆弱な認証情報を悪用して、正当なユーザーやAIエージェントになりすまします。エージェントの認証情報を盗用することで、攻撃者は偽のIDでシステム、データ、ツールにアクセスできるようになります。

デジタル署名、ZK証明、公開鍵基盤は、機密情報を漏らすことなく、ユーザーまたはシステムの身元を検証するために使用できます。例えば、受信メッセージに既知の秘密鍵で署名することで、そのメッセージが特定のエンティティからのものであることを信頼するモデルが考えられます。

プロンプトインジェクションは、攻撃者が生成AIシステムへの指示を隠蔽または誤誘導することで、アプリケーションが開発者の意図とは異なる動作をするように仕向ける場合に発生します。エージェントは特定のポリシーやルールを無視し始め、ツールを利用して一見恣意的な行動をとったり、機密情報を開示したりします。入力の由来追跡などの暗号技術は、プロンプトやデータが改ざんされていないことを保証できます。デジタル署名などの要素は、特定の当事者が特定のプロンプトまたは指示を生成したことを暗号的に検証できます。

暗号証明は、AIエージェントの推論プロセスを微妙に改変することで、目標を計画・達成する能力を標的とする目標操作などの攻撃を防ぐのにも役立ちます。目標操作はプロンプトインジェクションと重複する可能性があります。エージェントハイジャックは、敵対的な入力によってエージェントの意思決定能力を歪める一般的な戦術です。

暗号プロトコルは、送信中に目標仕様が改ざんされていないことを証明できます。ゼロ知識SNARKと検証可能計算はどちらも、エージェントがデータを見ることなく特定の論理パスまたはポリシーに従ったことを証明します。つまり、暗号ツールは、署名されたタスクの改ざんや目標のソースの偽装を試みることを検出し、阻止することができます。

世界のAIの知能を高めることが究極の目標

HyperCycleは、業界をまたいだAIコラボレーションを促進し、MicrosoftのOpen Agentic WebやGoogleのA2Aといった主要プラットフォームとの相互運用性、セキュリティ、効率性を向上させます。企業は、ネットワークをまたいでモデルがシームレスに連携できるようにすることで、コネクテッドで適応性の高いAIインターネットのメリットを享受できます。HyperCycleは、プラットフォーム間でインテリジェンスを共有する機会を拡大し、組織が複数のフレームワークにまたがるワークフローにAIモデルを統合できるよう支援します。これにより、より洗練された意思決定とデータアクセスの向上が実現し、グローバルAIのインテリジェンスがノードごとに向上していきます。