攻撃モデルはクラシックなWAAPルールよりも速く変化した
クラシックなWAAPは、攻撃者がスクリプトか手作業のセッションであると仮定します。signatureは既知のpayloadをマッチします。bot fingerprintは明白な自動化を捕捉します。この作業は依然として重要であり、TR7 WAAPはこれを行い続けます。しかしモダンな攻撃者は異なります。vision language model — GPT-4V、Claude Vision、Geminiとそのオープンソースの後継 — はレンダリングされたページを人間が読むのと同じくらいうまく読みます。AI agentはブラウザを規模で操作し、アプリケーションフローをクリックし、フォームを送信し、コンテンツを収集します。scraperファームはケイデンスをランダムに分散させ、アイデンティティをローテーションし、振る舞いを実際のユーザーに似たものへとシフトさせます。
他のWAAPベンダーがこの面に提供する防御は不完全です。ほとんどはanti-OCRをまったく持ちません。bot管理製品はAIトラフィックを別のbotファミリーとして扱います — 有用ですが、画面キャプチャの経路に対しては盲目です。既存のRBI製品はしばしばcloud-onlyで、その下のサービスを保護するWAAPと統合されていません。
TR7は新しい脅威を一つずつ扱い、それぞれに応える層を追加します。画面キャプチャの経路のためのanti-OCRレンダリング。時に良性（検索インデックス作成）、時に敵対的（訓練データ窃取、自動化された悪用）であるAIトラフィックのためのagent認識型分類。46ファクターのスコアリングエンジン内のscraperクラスの振る舞い検出。配信されるすべてのページとともに移動するforensic watermark — 漏洩したスクリーンショットですらセッションを指し示します。すべて、お客様のWAAPをすでに動かしているのと同じプラットフォーム上で — 層は、サービスが必要とする場所で起動します。
AI時代のために構築された5つの層 — TR7のみ
これらの層はTR7 WAAPの上に立ちます。クラシックなWAAPルールが見ない脅威のために設計されています。組み合わせ — anti-OCR + agent認識型 + scraper検出 + forensic watermark + WAAP統合 — は他のどのWAAP製品にもありません。
anti-OCRレンダリング — 画面キャプチャAIパイプラインのために構築
モダンな攻撃者はレンダリングされたページをキャプチャし、下層のテキストを抽出するためにvision language modelやOCRエンジンを実行します。TR7のanti-OCRレンダリングは、出力を自動抽出に抵抗する形に整えます — テキストは、人間には正しく見えるが自動パイプラインを壊す視覚要素として配信されます。ページを読む人間は通常の読める内容を見ます。スクリーンショット上でOCRやVLM抽出を実行するマシンは、復元を信頼できないものと判断します。
agent認識型トラフィック管理 — 良いAI vs 有害なAI
すべてのAIトラフィックが敵対的なわけではありません。検索エンジンのインデックス作成クローラー、アクセシビリティアシスタント、正当な企業agentには居場所があります。訓練データscraper、自動化されたアカウント乗っ取りagent、クレデンシャルテスターには居場所がありません。TR7はAI agentトラフィックを人間ユーザーやクラシックなbotファミリーとは別に分類します;ポリシーがユースケースに応じて判断します — 許可、throttle、challenge、block。
46ファクターのスコアリングエンジン内のscraperクラスの振る舞い検出
モダンなscraperファームはケイデンスをランダムに分散させ、アイデンティティをローテーションし、振る舞いをシフトさせます。プラットフォームですでにbot管理に使用されている46ファクターのスコアリングエンジンが、scraperクラスのシグネチャを認識します：順次的な巡回パターン、非典型的なリクエストタイミングのリズム、コンテンツ追従型のアクセス経路。オペレーターに見える重みと調整可能なしきい値;ブラックボックスのMLはありません。
スクリーンショットを生き延びるforensic watermark
配信されるすべてのページが埋め込まれたマークを持ちます — 可視またはステガノグラフィック — セッション、ユーザーアイデンティティ、タイムスタンプに紐づきます。watermarkは、スクリーンショット、OCRによる再抽出、AIによる書き換えを生き延びるように整えられます。機密コンテンツがアプリケーションの外に現れたとき、その痕跡が漏洩の始まった場所を指し示します。
WAAPと統合 — 別製品ではない
上記4つの層すべてが、すでにアプリケーションを保護しているのと同じTR7 WAAPの中で動作します。単一のvService、単一のポリシーフレームワーク、単一のオペレーターコンソール。クラシックなWAAPの基盤は昨日の攻撃のために依然としてそこにあります;これらの層がAI時代の部分を扱います。ライセンスする別個のAI防御アプライアンスなし、2番目のポリシーエンジンなし、2番目の監査証跡なし。
TR7がAI時代の保護のために組み合わせるもの
以下の各機能はTR7 WAAPプラットフォームの一部です。組み合わせ — 単一の機能ではなく — がそれを唯一無二にします。
vision language modelに対するanti-OCRレンダリング
出力は、OCRおよびVLM抽出パイプラインに抵抗する形に整えられます。テキストは、人間には通常通り読めるが自動OCRの下では失敗する視覚要素として配信されます。敵のscraperを生き延びるページは、敵のvision modelも生き延びます。
AI agent分類
AI agentからのトラフィックは、人間トラフィックやクラシックなbotファミリーとは別に分類されます。既知の良いagent（検索インデックス作成、アクセシビリティツール、正当なAIアシスタント）は許可できます。敵対的なagent（訓練データscraper、自動化された悪用）はblock、throttle、challengeできます。per-vServiceのポリシー判断が制御します。
scraperクラスの振る舞い検出
46ファクターのスコアリングエンジンが、順次的な巡回パターン、コンテンツ追従型のアクセス経路、異常なリクエストのリズム、scraperファームのその他のシグネチャを — 各ソースが実際のユーザーのように見えても — 認識します。オペレーターはどのファクターが寄与しているかを確認できます;重みは調整可能です。
スクリーンショットとOCRを生き延びるforensic watermark
watermarkは、スクリーンショットがキャプチャされ、OCRによる再抽出が行われ、AIベースのコンテンツ書き換えが適用された後でも識別可能なように整えられます。漏洩したアーティファクトは、依然として開始セッション、ユーザー、タイムスタンプを指し示します。
機密サービスのためのZeroLeakサーバーサイドレンダリング
それに値する機密サービスはZeroLeak分離gateway経由で動作します — アプリケーションはTR7プラットフォーム上でレンダリングされ、ブラウザは処理済みの出力のみを見ます。anti-OCRレンダリングと組み合わせると、機密データに対する画面キャプチャの経路は信頼できないものになります。
endpointセキュリティシグナル統合
TR7のendpointセキュリティ層からのデバイス信頼シグナルがagentおよびアクセスの判断を供給します。健全なpostureを持つ既知の管理されたデバイスからのリクエストは、スクリプトのように疑わしく見える管理されていないendpointからのリクエストとは異なるスコアが付けられます。
JSON body値を含むコンテンツ認識型トラフィックルール
任意のトラフィック属性 — パースされたJSONリクエストbodyからの値を含む — に基づいてAIトラフィックをrate-limit、challenge、blockします。agentトラフィックを、主張されたアイデンティティ、要求されたデータ量、アクセスパターンに基づいてthrottleします。
AI時代の検出のためのCWE、CAPEC、MITRE ATT&CKマッピング
AI時代の検出はWAAPの他の部分と同じセキュリティタクソノミーにマッピングされます — SIEM相関、インシデント対応、コンプライアンスレポートが、AI攻撃をセキュリティチームがすでに使用している言語で確認します。
anti-OCR capabilityのdeep-diveと併せて
anti-OCRレンダリングの背後にある技術的メカニズム — テキストがどう整えられるか、OCRパイプラインがどう失敗するか、人間の読書体験がどう損なわれずに保たれるか — については、Features下のAnti-OCR capabilityページをご覧ください。
同じコンソール、同じオペレータービュー、同じ監査証跡
AI時代の検出、anti-OCRの起動、agent分類の判断、watermarkイベント — すべてがWAAP、ADC、ZTAに使用されるのと同じコンソールにログ記録されます。プラットフォーム全体に対する単一のオペレータービュー。
オンプレミス — データとAI防御はお客様のネットワーク内に留まる
anti-OCRレンダリング、agent分類、スコアリング、watermark — すべてがお客様自身のハードウェア上で動作します。機密データの経路に第三者のAI防御はありません。
BWモデル — blockされたAIトラフィックはカウントされない
throttleされたAI scraper、blockされた訓練データクローラー、dropされた悪用AI agentは帯域幅メーターの外です — プラットフォームの他の場所と同様に。
ここで唯一無二なのは何か — そしてなぜ他のWAAPベンダーにはないのか
ここは具体的になる場所です。以下の組み合わせはTR7固有のセット — 単一の機能ではなく、単一のプラットフォームとして5つの層が一緒に。
画面キャプチャAIパイプラインに対するanti-OCRレンダリング
TR7はanti-OCRレンダリングを製品機能として提供する唯一のWAAPベンダーです。cloud-onlyのRBI製品はブラウザ分離に焦点を当てます;クラシックなDLP製品はendpointエージェントに焦点を当てます。どちらも、レンダリングされたページのスクリーンショットを取って画像上でOCR/VLM抽出を実行するAIパイプラインを扱いません。TR7は扱います。
Webコンテンツ内のforensic watermark
スクリーンショット、印刷、コピー、AI書き換えを生き延びるwatermarking — 配信されるすべてのページに埋め込まれ、セッションとユーザーに紐づきます。他のどのWAAPベンダーもこれを提供していません。最も近い比較はメディア向けのDRM製品ですが、それらは異なる問題を解決します。
agent認識型トラフィック分類
ほとんどのbot管理製品はAI agentを新しいbotファミリーまたは単一のカテゴリとして扱います。TR7は既知の良いagentを敵対的なagentから分離し、異なるポリシーを適用します — インデックス作成は動作させたいが訓練データ窃取はblockしたい組織にとって有用です。分類はオペレーターに見え、ブラックボックスモデルの出力ではありません。
AIトラフィックに及ぶ透明な46ファクタースコアリング
ほとんどの競合のbotスコアリングは不透明なMLです。TR7のスコアリングはオペレーターに調整可能な重みを持つ46の名前付きファクターを使用します — クラシックなbotをスコアリングする同じエンジンがAI agentとscraperファームもスコアリングします。ファクターは検査可能です;重みは特定のアプリケーションの通常のAIトラフィックプロファイルに合わせて調整できます。
これらすべてが同じWAAPの中 — 別製品ではない
AI時代のカバレッジを望む他のWAAPベンダーは別個の製品を指し示します：bot管理サービス、ブラウザ分離製品、不正検出プラットフォーム。TR7はこれらの層を、すでにアプリケーションを保護しているのと同じWAAPの中で提供します。単一のvService、単一のポリシービュー、単一の監査証跡。
この成果が現れる場面
AI時代の画面キャプチャ試行下の機密コンテンツ
攻撃者がスクリーンショットを取りOCR/VLMを実行してテキストを抽出する管理パネル、顧客データダッシュボード、規制対象ポータル。anti-OCRレンダリングが抽出パイプラインを信頼できないものにします;ZeroLeak分離が、クライアントからアクセス可能な唯一のアーティファクトがレンダリングされたページであることを保証します。
AI scraping下のパブリッシャーとコンテンツビジネス
AI訓練scraperによって規模で収集される記事、製品カタログ、構造化コンテンツ。TR7はagentクラスを認識し、オペレーターが許可、throttle、ライセンス、blockのいずれかを判断します。forensic watermarkは、コンテンツがあるべきでない場所に到達した場合にソースを特定します。
混在したAIトラフィック — 望むものと望まないもの
望むAI agentがいくつかあります（検索インデックス作成、アクセシビリティアシスタント、パートナー統合）。望まないものもいくつかあります（訓練データ窃取、自動化されたアカウント悪用）。agent認識型分類が、同じポリシーフレームワークがそれぞれに異なる答えを返すことを可能にします。
AI agentによるアカウント乗っ取り
AI主導のアカウント乗っ取りagentはログインページを巡回し、単純なCAPTCHAを解き、高レートのクレデンシャルテストを悪用します。46ファクタースコアリングのscraperクラスの振る舞いが、単一IPレート制限が見逃すパターンを捕捉します。
漏洩したスクリーンショットのインシデント後forensicトレーサビリティ
機密のスクリーンショットが現れたとき — ソーシャルメディア、ニュース記事、セキュリティフォーラムで — forensic watermarkがどのセッションとユーザーがそれを生成したかを特定します。調査は推測ではなく証拠から始まります。
データ所在地を伴う公共・規制対象ポータル
AI時代の脅威はデータ所在地要件に直面します。TR7のAI時代の層はお客様自身のハードウェア上で動作します — 市民または規制対象データの経路に第三者のAI防御サービスはありません。
このソリューションを実装する機能
このソリューションが参照する機能 — 上記で説明した制御を構成する技術的要素。
Anti-OCR保護
サーバー上で生成されたページのピクセルが変更されます — ユーザーは画面で快適に読めますが、撮影されたスクリーンショットはOCRエンジンやAIビジョンモデルにとって無意味な出力になります。
リモートブラウザ分離
保護対象アプリケーションをTR7プラットフォーム上の完全に分離されたセッションで実行 — ユーザーは画像だけを見ます。HTML、JavaScript、Cookieはユーザーのデバイスに決して届きません。
テキスト暗号
ページ上の文字は視覚的に類似した兄弟文字と静かに交換されます。カーソル周辺の領域はオリジナルを表示します。人間は自然に読めます — AIにスクリーンショットを与えると異なる単語を読み取ります。
フォレンジックウォーターマーク
ユーザー固有の可視ウォーターマークと、ピクセルの中に埋め込まれた不可視の痕跡識別子 — スクリーンショットが漏洩したとき、トリミング、スケーリング、撮影の後でも発生源を特定できます。
ブラウザコンテキスト分離
各ユーザーセッションは自身の分離ブラウザコンテキストで実行されます — 共有されるCookie、ストレージ、プロセス状態なし — 厳格なドメイン許可リストとレンダリングレベルの自動化対策防御とともに。
よくある質問
これは別個の製品ですか、それともTR7 WAAPの一部ですか？
anti-OCRレンダリングは技術的に何ですか？
良いAI agentと敵対的なものをどう区別しますか？
実際のユーザーをblockしますか？
forensic watermarkはどうやってスクリーンショットを生き延びますか？
どのWAAPベンダーが同様の組み合わせを提供していますか？
これはTR7の他の部分と同様にオンプレミスで動作しますか？
AI時代のために進化したWAAP — TR7のみ
TR7のAI時代の保護のライブデモをご依頼ください。TR7でレンダリングされたページ上でvision language modelを実行し、実トラフィック上でagent分類をご案内し、アプリケーションの外に出たスクリーンショットでwatermarkの痕跡をお見せします。