GPT-6 Astra時代のCodex【Codex/AIエージェントのセキュリティ】

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2. Codexは、あなたに代わって仕事をしてくれます そして、初期設定では、あなたと同じ権限で動きます
3. そして…「ハーネス」や「サンドボックス」など、 「安全に使うための仕組み」や「設定」を理解しないまま使うと… それは…自分の子どもに仕事のＰＣを自由に使わせて 安心して買い物に行くようなもの…です
8. 【テスト環境】 ありがちなトラブル例 【本番環境】 テスト環境のみの操作のはずが、本番環境の機密情報を参照して外部アクセスし、内容まで変更される
9. セキュリティ設定の中心となる config.toml C:¥Users¥ ユーザーID ¥.codex¥config.toml プロジェクトフォルダ ¥.codex¥config.toml 【設定例】 # 承認による権限昇格を禁止 approval_policy = "never" 承認ウインドウを出さないで拒否 （全体設定） # 使用する権限プロファイル default_permissions = "restricted_workspace" パーミッション（ファイル読み書き等の設定） 名前を付けて、それぞれ管理 [permissions.restricted_workspace.filesystem] # 指定フォルダへのアクセスを全面禁止 'C:¥機密情報' = "deny" restricted_workspaceではアクセスしては いけないフォルダを指定
10. セキュリティ制約を強制する requirements. toml C:¥ProgramData¥OpenAI¥Codex¥requirements.toml 【設定例】 [permissions.filesystem] deny_read = [ 'C:¥機密情報', ] アクセスしてはいけないフォルダを指定 ※ config.tomlより優先され、 config.tomlとは設定の仕方が異なるので注意
11. 安全重視で何でも制限してしまうと、 業務効率化という本来の導入目的が失われる
13. （提案）
14. 問題点 現在のサンドボックス設定については環境によってバグが 多く潜んでいるようです。 例えばWindowsのアプリでのフォルダの読み取り設定については、ホワイトリストでの 設定が期待どおりに機能しないケース問題が報告されています ACL（Access Control List／アクセス制御リスト）に古いACE（Access Control Entry） が残り、動作を邪魔することが普通にあります… 設定はきちんと動作確認を行ったうえでの導入が必要で、 OSの設定も含めて正しい権限を設計する必要があります 正直、ゼロトラストでのセキュリティが必須の会社でAIエージェントを使うのは簡単ではないと感じます。 「クラウドLLMは学習データに使われるから危険」というセキュリティ意識の段階だと、自律型AIエー ジェントは扱いきれません。
15. 自社での設定が難しければ、無理に抱え込まず 専門会社に相談するのも有効な選択肢です 最も避けたいのは、「オンプレなら安全」という思い込みです AIエージェントのリスクはそこではなく、 ローカルLLMの採用が、かえってリスクを高める可能性すらあります