5GコアネットワークにおけるマルチエージェントAIのセキュリティ運用：A2AおよびMCPアーキテクチャ

このアーキテクチャは、本番環境の5Gコアネットワーク向けに設計されており、通常のエンタープライズSOCが1週間で受け取る量を超えるセキュリティテレメトリを1時間で生成します。これは、2つの非効率的な主流パターン（コンテキストウィンドウの制限、非決定性、変更管理に悩む単一のLLM、および手動ルール作成が必要なレガシーSIEM/SOARシステムに統合されたGenAI）を置き換えます。提案するマルチエージェントシステムは、シングルページ契約を持つ狭いエージェント、Googleがオープンソース化してLinux Foundationに寄贈したオープンなA2Aプロトコルによる調整、Anthropicが寄贈したMCPによる環境統合、OPAとKyvernoを使用して決定論的なポリシー適用を行う特権レビューエージェント、そしてファーストクラスの出力としてのヒューマン・イン・ザ・ループを特徴とします。すべてのLLM呼び出しの前に、Isolation Forestモデルがテレメトリを事前フィルタリングし、異常なサンプルのみをLLM駆動のエージェントに送信します。レビューエージェントは、ビジネス安全性の不変条件（ブラスト半径、信頼性、可逆性）にOPAを、プラットフォームセキュリティの不変条件（信頼されたレジストリ、ネットワークポリシー）にKyvernoを使用します。測定結果には、MTTDとMTTRの40%改善、80以上の自動生成された検出ルール、新規ルールの手動作業の12倍削減が含まれます。このシステムは、10～20の5Gネットワーク機能を同時に監視できます。ルール数が少ない場合、検出ロジックが決定論的でなければならない場合、またはエンジニアリング機能がレビュー担当者のセキュリティポリシーをカバーしていない場合には制限があります。主な教訓は、レビューエージェントを最初に構築すること、初日から異常事前フィルタリングを追加すること、巧妙なプロンプトを避けること、そして早期に参照パターンを公開することです。