ローカルAIゲートウェイに「Policy Engine」を実装：検出と制御の責務分離による柔軟なセキュリティ強化
本記事は、ローカルAI Gatewayの機能拡張として、「Policy Engine（ポリシーエンジン）」が追加実装されたことを報告しています。この改修の最大の目的は、AIへのリクエスト処理における「何が検出されたか」（検出）と「それに対してどう対処するか」（制御判断）という二つの責務を分離し、システム全体の柔軟性と運用性を高めることにあります。
従来の設計では、Detector（検出器）が検出結果の特定と同時に、その取り扱い（block/warn/infoなど）の両方を担っていました。このため、例えばメールアドレスの警告レベルを「warn」から「block」に変更したり、開発環境と本番環境で異なるポリシーを適用したい場合でも、コード本体の修正が必要となるという問題がありました。
今回導入されたPolicy Engineは、検出結果（Finding）と制御判断（PolicyResult）を完全に分離する役割を果たします。具体的な実装内容として以下の3点が挙げられます。
1. 検出タイプごとのアクション設定をYAMLファイルで行えるようにしたこと。
2. 利用可能なAIモデルを許可リストで管理し、未登録のモデルは自動的にブロックすること。
3. 監査ログに「検出結果」と「制御判断」の両方を記録することで、ポリシー変更履歴の追跡を可能にしたことです。
アーキテクチャ上、Detectorが「何を検出したか」のみを返し、Policy Engineが設定に基づき「どう扱うか」を決定し、Gateway全体が最終的な実行（block/forward）を行います。特に重要な点として、ポリシーはYAMLファイルで一元管理され、未定義の検出タイプやモデルについては安全側に倒す設計（フェイルセーフ：デフォルトでブロック）を採用しています。これにより、コード修正なしに設定変更だけで制御ルールを柔軟に変更できるようになり、セキュリティと運用効率が大幅に向上します。
背景
AIの利用が増加する中で、機密情報（APIキーや個人情報など）が外部に漏洩することを防ぐためのゲートウェイ機能が求められています。従来のシステムでは、セキュリティポリシーの変更がコード修正を伴い、運用負荷が高く、迅速な対応が困難でした。
重要用語解説
- Policy Engine: AIリクエスト処理において、「何が検出されたか」と「どう対処するか」という制御判断を担うモジュール。設定ファイル（YAML）に基づいて柔軟にポリシーを適用する仕組み。
- Detector: 入力データから機密情報や特定のパターン（例：メールアドレス、APIキー）を検出し、その結果（Finding）を提供するコンポーネント。
- 責務分離: システム内の異なる機能（検出と制御など）の役割を明確に分け、それぞれが独立して動作するように設計すること。これにより保守性と柔軟性が向上する。
今後の影響
本実装により、セキュリティポリシーの変更がコード修正から設定ファイル（YAML）への変更のみで完結するようになり、運用コストと時間を大幅に削減します。また、未定義なパターンやモデルをデフォルトでブロックするフェイルセーフ設計は、システム全体の堅牢性を高め、より安全なAI利用環境を提供することが期待されます。