Bitdefender、端末内のシャドーAIやローカルモデルを可視化する新機能を発表

要点

• Bitdefenderが、Windows端末上のAIツール利用とセキュリティリスクを可視化する新機能「GravityZone AI Visibility and Control」を発表した。

• Webブラウザ利用、エディタ拡張機能、ローカルモデル、MCPサーバーなど、従来の資産管理ツールから漏れがちなAIを網羅的に検出する。

• 50種類以上のAIエージェントに加え、公開レジストリから取得される7万件超の拡張モジュール「スキル」の識別に対応する。

• プロンプトや対話履歴、認証情報などは検査せず、ソフトウェアの存在と設定情報のメタデータのみを最小限に収集する設計を採用した。

• ルーマニアのセキュリティ企業Bitdefenderは、保護対象のWindowsエンドポイント（端末）におけるAIソフトウェアの利用状況や潜在的リスクを把握するための新機能「GravityZone AI Visibility and Control（AIVC）」を発表した。ITセキュリティメディアのThe Hacker Newsが2026年10月13日に報じた。社内で無断利用されるシャドーAIや端末上で直接動作するローカルモデルの普及に伴い、従来のソフトウェア台帳やURL遮断では見落とされがちなリスクを可視化・管理する仕組みを提供するという。

従来の資産管理ツールが抱える死角

業務におけるAI利用は急速に多様化しており、既存のIT資産管理ツールでは追跡が困難になっている。たとえば、従業員がWebブラウザで対話型AIにデータを貼り付けても端末にソフトウェアはインストールされない。また、開発者がコードエディタにコーディング支援ツールを追加しても、OSの標準的なインストール済みプログラム一覧には表示されない。

さらに、社外へのデータ送信を避ける意図から、端末上で直接推論を行うローカルモデル実行環境を独自に導入する事例もあるという。これらはいずれも従来の台帳に記録されないため、管理者は社内の実態を把握できないまま、既知のAIサイトを一律遮断するといった場当たり的な対応を余儀なくされていたと同社は指摘している。

包括的な検出を行う4つの対象領域

AIVCは、既存のセキュリティ対策から抜け落ちやすい露出領域を4つのカテゴリーに整理して検出を行う。

1つ目は、Webブラウザ経由でアクセスされる外部AIサービスだ。稼働端末とサービスを特定し、組織の承認状況を判別する。侵害や不審な動きが検知されていないツールであっても、組織の未承認であればシャドーAIとして扱い、実態に基づく利用制御を可能にする。

2つ目は、統合開発環境（IDE）などの開発環境内部で動作するコーディング支援AIだ。ソースコードや認証情報、設定ファイルが存在するエディタ内で直接動くため、一般的な対話型AIとは異なる高リスク領域として管理する。

3つ目は、端末上で直接稼働するローカルモデルの実行環境や自律型エージェント、およびMCP（Model Context Protocol: AIモデルに外部ツールやデータへの接続を仲介する通信規約）サーバーだ。処理が端末内で完結するためWeb遮断では検知できない。特にMCPサーバーは、モデルに他リソースへのアクセス権を与える目的を持ち、通常のインストールではなく設定ファイルの記述として追加されるため、重要な監視対象となる。

4つ目は、データベースや社内API、コードリポジトリなどに接続する設定を持つAIツールだ。通信内容そのものではなく、どのような接続権限が設定されているかという「接続範囲（スコープ）」を攻撃対象領域として記録する。

最小限のメタデータ収集と7万件超のスキル識別

本機能による検出は、Bitdefenderの端末保護エージェント「GravityZone BEST」による定期的なリスクスキャンを通じて行われる。

データ収集は最小限に抑えられており、対象は端末上のAIソフトウェアの存在や設定情報などのメタデータに限られる。ユーザーが入力したプロンプト、対話履歴、モデルの重み（内部パラメータ）、認証情報、ファイルの全文データなどは一切取得・検査しないと説明している。

また、本機能は50種類以上のAIエージェントに加え、公開レジストリから取得される7万件以上の「スキル」の識別に対応している。スキルとは、エージェントに追加機能や権限を付与するモジュール型コードパッケージを指す。エージェント本体だけでなく、実際に権限を行使するスキルまで追跡しなければリスクの全体像を捉えられないためだという。

検出されたサービスは、「LLM」「コーディング」「生産性」など17の機能カテゴリーに自動分類される。これにより、データ管理を調べるセキュリティ部門はLLMやチャットボット、ソースコードへの影響を調べる開発管理者はコーディングツールなど、担当者の関心に応じた効率的な確認が可能になる。

「AI Services」ビューによる統合可視化

管理画面「Bitdefender GravityZone Console」上では、収集された情報が専用ビューを通じて提供される。

そのうち「AI Services」ビューは、環境内で稼働するAIツールの全体台帳として機能する。検出された全サービスについて、算出されたリスクスコアや機能分類、依存・露出関係にある関連アセット、検出事項の件数、影響を受ける端末、稼働ステータス、監視リストへの登録状況などを一覧表示する。各サービスの詳細画面では、現状の把握に加えて、リスクを低減するための具体的な対処ガイダンスも確認できる設計となっている。