Linux Foundation が推奨する TRACE：ハードウェアが証明する AI エージェントのガバナンス記録

Linux Foundation Introduces TRACE Standard for AI Runtime Evidence

2026/08/26 InfoSecurity — GenAI において、特に AI エージェントにおいてセキュリティ上の課題となるのは、これらのシステムが実際に行ったことの証明である。Linux Foundation は、AI エージェントの活動の透明性を確保し、監査可能かつ信頼できるものにするために、AI の実行時証跡に関する新たなオープン標準を通じて、この課題への対応を目指している。Trust, Runtime Attestation and Compliance Evidence (TRACE) は、ハードウェアにより証明される、AI エージェントのガバナンス記録に関するオープン仕様であり、AMD／Intel／Microsoft／Technology Innovation Institute (TII) の支援を受けて、コンフィデンシャル・コンピューティング・ベンダーの OPAQUE が開発したものだ。

TRACE：エージェント型 AI の活動に対する改竄耐性のある証跡

TRACE は、Internet Engineering Task Force (IETF) と Internet Research Task Force (IRTF) における既存の標準を組み合わせている。具体的には、クレーム・エンベロープに RFC 9711 (EAT) を、証明者／検証者／依拠当事者の役割に RFC 9334 (RATS) を、透明性台帳へのアンカーに SCITT ドラフトを使用する。

これらの標準を組み合わせる TRACE は、AI エージェントの実行環境／実行されたソフトウェア／適用されたポリシー／データ分類／使用されたツールなどを関連付ける、ハードウェアに裏付けられた暗号学的に検証可能な記録を生成する。

その中で注目されるのは、AMD の Secure Encrypted Virtualization (SEV) の利用である。それはハードウェア・ベースのセキュリティ技術であり、仮想マシン (VM) のメモリを暗号化し、ホストのハイパーバイザーやクラウド管理者が、機密データへアクセスできないようにするものだ。

生成される証跡は、クラウドプロバイダー／コンフィデンシャル・コンピューティング環境／主権型インフラストラクチャ間で、移植が可能になるよう設計されており、ユーザー組織による AI ワークロード動作を検証するための手段を提供する。

つまり、AI エージェントの活動に対する改竄耐性のある証跡として機能する。

この仕様に対して Linux Foundation は、ベンダー中立のガバナンスを提供する。同財団の CEO である Jim Zemlin は 8月25日の公式声明 で、「このベンダー中立のガバナンスにより、異なるインフラ間における AI への信頼が、オープンな移植／検証に耐え得るものになる」と述べている。

TRACE は、開発者からも関心を集め始めている。 2026年6月の Confidential Computing Summit で最初に発表された後の 10週間で、そのリファレンス・ライブラリは、PyPI を介して約 13万5,000件ものダウンロードを記録した。

仕様／技術文書／リファレンス実装は、TRACE のプロジェクト・リソースおよび GitHub リポジトリから入手できる。

制御を逸脱した AI エージェントを検証する

共通標準の背景にあるのは、隔離された実験環境から複数のシステムと連携する本番環境へと、組織の AI エージェントにおける機密データの取り扱いを移行させる動きである。

同じく 8月25日に公開された OPAQUE の声明は、AI モデルのサイバーセキュリティ評価中に、OpenAI のエージェントが Hugging Face のインフラを侵害したサイバー・インシデントを取り上げた。

OPAQUE は、「このインシデントが浮き彫りにしたのは、自律型 AI における根本的な課題である。文書化されたポリシーやサンドボックス構成だけでは、有効な状態に維持されていた制御や、実環境のシステムによる実行の内容を証明できない」と述べている。

同社は、「同様の証跡の欠落が、オープンウェイト・モデルにも当てはまる。重みを保有するモデルがインフラを制御することで、導入時の制御力は高まるが、承認されたモデルが改変されずに実行されたことや、必要なポリシーが利用を統制していることを証明するものではない」と述べた。

OPAQUE の CEO である Aaron Fulkerson は、「AI が急速に進歩しているため、AI モデルやエージェントによる推論の方式を、常に予測できるとは限らない。その一方で、TRACE が広く採用されるなら、AI モデルや AI エージェントに許可する動作を制御し、実際に何を行ったのかを証明できる」と述べている。

Linux Foundation が推進する TRACE 仕様は、AI エージェントの実行過程における透明性向上や改ざん防止を目指す新たなオープン標準です。エージェント型 AI が本番環境へ移行する中、実際の動作検証や運用制御の不確実性が問題視されていました。TRACE はハードウェアに裏打ちされた暗号学的記録を生成し、実行環境／実行ソフトウェア／適用ポリシー／データ分類／使用ツールの関連付けや検証を可能にします。それにより信頼できる監査機能を提供し、安全な運用を実現することが期待されています。各インフラ間における強固なガバナンス確保とセキュリティ向上のために、この標準の活用が推奨されます。