Microsoft Entra Internet AccessにSecure Web & AI Gateway追加

Introduction: why identity-first AI security matters

企業における Generative AI の導入は加速する一方で、セキュリティ対応は遅れがちです。特に、未承認の AI ツールへのデータ漏えい、プロンプトインジェクション攻撃、デバイスやクラウドをまたいだ断片的な制御が課題になります。Microsoft の最新 Entra アップデートは、AI へのアクセスをガバナンスするためのコントロール プレーンとして ID を位置付け、アプリの改修なしに AI 利用を保護することを目的としたネットワーク レイヤーの新しい保護を提供します。

What’s new: Secure Web & AI Gateway in Entra Internet Access (Public Preview)

Microsoft Entra Internet Access に secure web and AI gateway が追加され、Microsoft の SASE アプローチの一部として、AI 対応のインスペクションとポリシー適用をネットワーク レイヤーへ拡張します。

1) Shadow AI Detection

• ネットワーク トラフィックで観測された 未承認の AI ツール を検出します。
• Cloud Application Analytics に加え、Defender for Cloud Apps のリスク スコアリングと Microsoft の Cloud App Catalog を利用します。
• Conditional Access により、高リスクの AI アプリを承認（sanction）、制限、ブロックといった迅速な適用が可能です。

2) Network File Filtering (with Purview integration)

• ファイル種類 に基づいてアップロード/ダウンロードをブロックします。
• 転送中のファイル内容とメタデータを検査できます。
• Microsoft Purview と統合し、Sensitive Information Types および Exact Data Match ポリシーを適用することで、規制対象データや機密データが未承認の AI サービスへ共有される可能性を低減します。

3) Prompt Injection Protection

• AI トラフィックをインラインで検査し、悪意のあるプロンプトをリアルタイムでブロックします。
• Azure AI Prompt Shields を network layer に拡張し、アプリをリファクタリングすることなく、AI アプリ、エージェント、LLM 全体で一貫した保護を目指します。

4) Controls for AI agents and MCP servers

• URL filtering によりネットワーク レイヤーの境界を適用し、承認済みエージェント接続を許可しつつ、未承認の MCP servers をブロックします。
• Windows、macOS、iOS、Android 全体で Entra の ID 制御（例: MFA、地理的制限）と組み合わせて利用できます。

Additional Entra Internet Access enhancements

Microsoft は、次のような広範な改善点も強調しています。

• 既知の悪性サイトに対する Threat intelligence filtering。
• Global Secure Access クライアントなしで支社/リモート拠点にも保護を拡張する、インターネット トラフィック向け Remote networks。
• 集中管理された ID 駆動ポリシーを備える、リモート ネットワーク向け Cloud firewall。

Impact on IT admins and security teams

• ブラウザー、デバイス、環境（オンプレミス、ハイブリッド、マルチクラウド）をまたいだ より統一的な AI ポリシー適用。
• アプリごとの制御 や SDK ベースのセキュリティ後付けへの依存を低減。
• ネットワーク観測（ユーザーが何にアクセスしているか）と ID 駆動の判断（何を許可するか）を結び付けることで、ガバナンス態勢を強化。

Action items / next steps

1. Entra Internet Access の Secure Web & AI Gateway の パブリック プレビューを評価し、自社の AI リスク シナリオ（Shadow AI、データ漏えい、プロンプトインジェクション）にマッピングします。
2. Purview と統合: 高リスクのデータ区分に対して Sensitive Information Types と Exact Data Match の適用範囲を検証します。
3. AI サービス（承認済み vs. 未承認）向けの Conditional Access ポリシーを見直し、Defender for Cloud Apps のリスク スコアリングを用いてブロック/許可の基準を定義します。
4. AI アクセスのベースライン（承認済みツール、承認済みエージェント/MCP エンドポイント、ログ/監視要件）を作成し、セキュリティ部門および業務オーナーと共有します。