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AIエージェントが社内データを参照し、外部LLMへリクエストを送る——その経路のどこかで、気づかぬまま機密情報が流出し続けているとしたら。
リスクは多くの場合、「攻撃される前」からインフラの構成の中にすでに存在します。認証なしで公開されたエンドポイント、過剰な権限を持つサービスアカウント、承認を経ずに展開されたAIリソース。これらは通常の業務フローの中に静かに潜み、誰も気づかないまま積み重なっていきます。
一方、実際に何が起きているかを知るには、実行ログを見るしかありません。どのAIエージェントがいつ・何のデータを外部に送ったか。プロンプトに機密情報が含まれていなかったか。構成上のリスクと実行上の事実は、それぞれ別の問いです。
当社ブースでは、Wiz によるAIパイプラインの構成リスク可視化と、Datadog LLM Observability によるLLMリクエストのトレース監視を、実際のデモを通じてご紹介します。
「構成として何が危ないか」と「実際に何が起きたか」2つの視点でAI時代のクラウドセキュリティを捉え直してみてください。
東京ビッグサイト南展示棟・会議棟
構成・インフラの把握（Wiz）
実行ログ・動作の把握（Datadog LLM Observability）
両方の視点が揃って初めてわかること
タイトル：Wiz×Datadogで高めるGemini Enterprise Agent Platformの可視化とセキュリティ
日時：7月30日（木）13：45～14：05
会場：南展示棟 1F オレンジステージ
概要：「どのエージェントが、どの社内データをどの条件で外部に送信したか」を把握するために、WizのAttack PathやAI Inventoryと、DatadogのLLM Observabilityをどう組み合わせるかを解説します。構成情報と実行トレースを紐づけることで、リスク評価・原因究明・再発防止を効率化する具体的な設計例を示します。