AIコーディングアシスタントは、コードをより速く書くのに役立ちます。コードベースの規模が大きな場合、単一のエージェントは処理範囲を浅く保つ必要があります。 Aikido AISAST 調整されたエージェントSAST コードベースを深く網羅し、検出結果が表面化する前に相関分析を行い、検証を行います。

いいえ、そもそもそのように設計されていません。 脆弱性のほとんどは、ルールベースの高速スキャンによって確実かつ低コストで検出できる、よく知られたパターンです。それを、コミットごとにAI推論を行うものに置き換えても、速度は低下し、コストは増大するだけで、何のメリットもありません。AISAST 、ルールでは対処できないケース、つまりビジネスロジックの欠陥、サービス間のアクセス制御の不備、コードの意図を推論して初めて明らかになる複雑な認証の抜け穴などに対処するために追加SAST 。両方を併用すべきです。 Aikido SAST 基礎をSAST 、AISAST 上限SAST 。

パターンマッチング機能にAIを導入しても、検出される内容が変わるのではなく、検出結果の提示方法が変わるだけです。基盤となるエンジンが依然としてルールセットに基づいてコードを照合している限り、既知のパターンに当てはまらない脆弱性に対しては、構造的に見逃してしまうことになります。 Aikido AISAST ルールセットを使用SAST 。代わりに、コードを相互に接続されたシステムとして読み取り、経験豊富なセキュリティエンジニアがそうするように、そのロジックが妥当かどうかを問う推論モデルを使用します。これは機能の違いではなく、アーキテクチャの違いです。

静的解析は、どれほど高度なものであっても、コードをテキストとして扱うものです。実行時のアプリケーションの挙動を観察したり、特定の問題が実際の環境下で実際に発生し得るかどうかを確認したり、エクスプロイト 稼働中のインフラに対してエクスプロイト 検証したりすることはできません。そのためには、実行中のアプリケーションに対する動的テストが必要です。それが Aikido Attackが役立ちます。AISAST コードのどこで推論が破綻するかをSAST 。Attackは、それが実際に悪用可能かどうかを検証します。

エージェントのオーケストレーションがスケーラビリティを処理します。コードベース全体に対して単一の分析パスを実行するのではなく、 Aikido AikidoSAST 、コードベースをシステムとしてマッピングし、その全体にわたるカバレッジを調整する複数のエージェントSAST 。モノレポ、マルチサービスアーキテクチャ、大規模な依存関係グラフに対応しています。コードベースの規模が大きくなっても、分析の精度は低下しません。

はい、推論モデルがそれを分析するという意味ではそうです。いいえ、コードが保存されたり、トレーニングに使用されたり、分析完了後に保持されたりすることは決してないという意味では違います。 Aikido は、各ジョブ終了後に破棄される一時的なコンテナ内でコードをスキャンします。