AIエージェントは常に認可されているように見える。AIOStackはそうでないときを教えてくれる。

AIエージェントはユーザーの代わりに行動します。実際の認証情報を使用し、実際のAPIコールを行い、ツールを呼び出し、APIにアクセスし、本番システムに触れます。ほとんどのセキュリティツールはこの活動を正当なものと見なします。なぜなら、技術的にはそれが正当だからです。

本当の問題は不正アクセスだけではありません。
より大きな問題は、認可されたアクセスが実行時に不適切になることです。

AIOStackはAurvaの無料コミュニティ向けAIワークロードのランタイム可視化レイヤーです。セキュリティチームとプラットフォームチームがシャドーAIを発見し、エージェントのアイデンティティをマッピングし、LLMやツールのアクティビティをトレースし、Kubernetes環境内でのAIシステムの動作を理解するのに役立ちます。

アプリケーションコードの変更は不要。SDKの依存関係も不要。サイドカーも不要。AIワークロードが実際に実行される場所でのランタイム可視化。

インストール方法 (Kubernetes)

curl -fsSL https://aurva.ai/install.sh | bash

インストーラーがセットアップをガイドし、app.aurva.aiでサインアップし、AIOStack®をクラスターにデプロイします。AIインベントリは60秒以内に表示されます。

手動のHelmインストールについては、インストールガイドを参照してください。

アンインストール

curl -fsSL https://aurva.ai/uninstall.sh | bash

AIOStackが答えること

主な機能

• ゼロインストルメンテーション検出: アプリケーションコードに触れることなく、すべてのPodにわたってLLM APIコール、モデルダウンロード、ベクターデータベース、MCPサーバー、AIエージェントを自動検出します。
• AI部品表 (AIBOM): インフラストラクチャ内のモデル、API、AI依存関係の完全なランタイムインベントリ。インシデントが教えてくれる前に、何が実行されているかを把握します。
• エージェントIDマッピング: AIトラフィックをKubernetesのサービスアカウント、名前空間、ワークロードIDに関連付けます。エージェントが予期しない動作をしたとき、正確にどのエージェントかを特定できます。
• プロンプトとコールの監視: サービスごとにLLMリクエストメタデータ、モデルルーティング、トークン使用量をキャプチャします。リクエスト本文は保存されません — セキュリティに重要なシグナルのみを保存します。
• AIコール系統: サービス全体でのマルチステップエージェントワークフローをトレースします。個々のイベントだけでなく、エージェントが行ったコールの全チェーンを確認できます。
• コストと使用量の帰属: API使用量とトークン消費量をチーム、名前空間、サービスアカウントにマッピングします。共有AIインフラを管理するプラットフォームチームに役立ちます。
• コンプライアンス監査証跡: GDPR、SOC2、内部監査のためのPodレベルの証拠を生成 — タイムスタンプ付き、属性付き、検索可能。
• 最小限のオーバーヘッド: カーネルレベルのフィルタリングにより、ノードあたりのCPU影響は2%未満。本番環境向けに構築。

前提条件

• Kubernetes 1.29+ with eBPF support (EKS, GKE, AKS)
• Linux kernel 5.15+
• Helm 3.x

仕組み

AIOStackはクラスターに2つのコンポーネントをデプロイします。

Observer (DaemonSet): 各ノードで実行され、カーネルトレースポイント（tcp_sendmsg, tcp_recvmsg, execve, openat）にフックするeBPFプログラムをロードします。これらのプログラムはネットワークメタデータ、DNSクエリ、プロセス実行イベントをキャプチャし、AI固有のパターン（APIエンドポイント、モデルダウンロード、ベクターDBプロトコル）をフィルタリングしてからユーザー空間に転送します。

Outpost (Deployment): Observerからイベントを受信し、アプリケーションプロトコル（HTTP/1.1, HTTP/2, gRPC）を解析し、シグネチャマッチングを使用してAIサービスを分類し、/proc/net/tcpとcgroup情報を介してソケットinodeをPod IDに関連付けることで、イベントをKubernetesメタデータでエンリッチします。

トラフィックはシステムコールレベルで分析されます — 出力時のTLS暗号化前、入力時の復号後 — SSL_write/SSL_read関数のuporobeを使用。メタデータ（HTTPヘッダー、ペイロードサイズ、レイテンシ）のみが抽出され、リクエスト/レスポンスの本文は決してキャプチャされません。

参照 : SSL/TLSの罠をどう逃れたか

コミュニティ版 vs エンタープライズ版

AIOStackは無料で使用できます。すべてのコアeBPFベースの機能はコミュニティ版で利用可能で、機能制限はありません。

エンタープライズ版は、標準的なKubernetes環境外でAIワークロードを実行するチーム向けの統合とサポートを追加します。

注: eBPFはBedrock、Vertex、Databricks、その他のマネージドPaaSランタイムでは利用できません。そのような環境では、エンタープライズのエージェントレス統合についてお問い合わせください。

エンタープライズについて相談する →

ドキュメント

完全なドキュメント: aurva.ai/docs

• アーキテクチャ詳細
• インストールガイド
• セキュリティモデル

フィードバックとサポート

AIOStackを積極的に開発中です。ぜひご意見をお聞かせください：

• 機能リクエスト: GitHub Issues
• バグ報告: GitHub Issues
• 質問: [email protected]

ライセンス

Apache License 2.0 - 詳細はLICENSEをご覧ください。

app.aurva.aiでホストされているバージョンは、マネージドClickHouse®ストレージとUIホスティングを提供します。すべてのコアな可観測性ロジックは、チーフアーキテクトの承認後、このリポジトリでオープンソース化されます。

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