ペンテストのためのジェネレーティブAIの活用：AIにできること（できないこと

ルーベン・カメルリンク

#ペンテスト

#AppSec

#AI

掲載日

2025年1月9日

最終更新日

2025年12月17日

生成AIと自律型ペネトレーションテストが業界を変革している。従来の「自動ペネトレーションテスト」とは異なり、これらの手法は新たな作業方法——AIエージェントによる現実の攻撃経路の継続的シミュレーション——を導入する。煩雑な作業の自動化、カスタムエクスプロイトの作成、技術用語の簡素化を約束する。しかし真実はこうだ：AIはセキュリティテストを飛躍的に強化できるが、万能薬ではない。セキュリティにAIを導入している企業は、侵害1件あたり平均176万ドルのコスト削減を実現している（ IBMの2023年データ侵害コスト報告書によると、企業はセキュリティ対策にAIを活用することで、侵害1件あたり平均176万ドルを節約しており、その実用的価値が示されている。一方で、 AIを活用したサイバー攻撃 が増加しており、賢く適応するテストが不可欠となっている。

AIを、セキュリティ関連のブログは全て読んでいるが、まだ指導が必要な熟練インターンと捉えよう。パターン発見や迅速な分析には優れているが、創造性やビジネス上の文脈には苦戦する。

このガイドでは、生成AIがペネトレーションテストにおいて価値を発揮する領域と、依然として人間の専門知識が不可欠な領域を分析します。詳細については、当社の詳細解説記事をご覧ください 自動化セキュリティの限界に挑戦するプラットフォームを網羅した」をご覧ください。自動化セキュリティの限界を押し広げるプラットフォームを網羅しています。

TL;DR

生成AIは脆弱性分析、ペイロード作成、レポート生成といった定型的なペネトレーションテスト作業を加速し、セキュリティ評価をより迅速かつ拡張性の高いものにします。しかし複雑なビジネスロジック、創造的な攻撃チェーン、微妙なリスク評価には苦戦します。最大の効果を得るには、AIによる自動化と人間の監視を組み合わせることが最適解です。

セキュリティテストにおけるAI革命

眠らないセキュリティアナリストを想像してみてください。毎分数千もの脆弱性を処理し、複雑な技術的問題を平易な言葉で説明できる存在です。これが本質的に、生成AIがペネトレーションテストにもたらす価値です。ガートナーの予測によれば ガートナーの予測によれば、2026年までに企業セキュリティチームの75％以上がAI駆動の自動化を業務プロセスに組み込む見込みだ。

従来のルールベースのスキャナーが予め決められたスクリプトに従うのとは異なり、AI搭載ツールは適応し学習します。実際の動作を確認したい場合は、当社の AI SAST & IaC オートフィックス機能をご覧ください。機械学習を活用して脆弱性を積極的に修正します。これらの機能は、 CI/CD環境における継続的ペネトレーションテストでご紹介しているように、継続的ペネトレーションテスト環境の構築もサポートします。

しかし、スピードと普及が自動的に成功につながるわけではない。AIが得意とする分野と不得意な分野を理解する必要がある。

生成AIがペネトレーションテストで真価を発揮する場面

スマート脆弱性分析

従来の脆弱性スキャナーは、文脈なしに何百もの発見事項をあなたのデスクに投げ出す。AIは、特定の環境内で各脆弱性を分析し、実際に重要な点を説明することで、ゲームを変える。

「CVE-2024-1234: SQLインジェクション - 高危険度」という表示の代わりに、AI搭載ツールは以下を提供します：

ビジネスへの影響の説明：「このSQLインジェクションにより、貴社のeコマースデータベース内の顧客支払いデータが漏洩する可能性があります」
悪用可能性評価：「現在の設定では/api/loginエンドポイントを通じて悪用可能と確認済み」
優先度の高い修正手順：「認証ライブラリをバージョン2.1.4に更新するか、パラメータ化クエリを実装することで修正する」

このコンテキスト分析により、膨大な脆弱性レポートが実行可能なセキュリティロードマップへと変換されます。AI強化型脆弱性管理を活用することで、チームは修正時間を最大60%短縮したと報告しています。これはフォレスターのアプリケーションセキュリティ自動化に関する調査によって裏付けられています。 アプリケーションセキュリティ自動化に関するForresterのリサーチ。

当社の 静的コード解析（SAST） スキャナーは、このコンテキスト駆動型アプローチを適用し、実際に重要な脆弱性を特定しやすくします。

カスタムペイロード生成

防御側が容易に認識できる静的なペイロードライブラリに依存する時代は終わった。生成AIは、特定の標的環境に合わせてカスタマイズされた攻撃ベクトルを生成する。

ウェブアプリケーションのテストにおいて、AIは以下のものを生成できます：

シグネチャベースの検出を回避する多態性ペイロード
異なるフレームワークに適応するコンテキスト認識型インジェクション文字列
フィッシングシミュレーション向けリアルなソーシャルエンジニアリングコンテンツ
新たに発見された脆弱性向けのカスタムエクスプロイトコード

主な利点？これらのAI生成ペイロードは各テストごとに固有であるため、セキュリティ制御による検知を回避しやすく、より現実的な攻撃シミュレーションを実現します。自動コード生成技術は著しい進歩を遂げており、 IEEEのサイバーセキュリティAI分析で論じられているように、自動化されたコード生成は顕著な進歩を遂げている。

コンテナセキュリティが課題であれば、当社の コンテナイメージスキャン は自動化された分析を活用し、ペネトレーションテストにおける速度と関連性の両方を保証します。

インテリジェント偵察

AIは複数の情報源からのデータを自動的に関連付けることで、情報収集フェーズを飛躍的に加速します。ソーシャルメディアのプロフィール、GitHubリポジトリ、求人情報、公的記録を処理し、数時間ではなく数分で包括的なターゲットプロファイルを構築できます。

プラットフォームにおける高度な偵察機能 Aikido表面監視 は、チームがシャドーIT資産を迅速に発見し、公開されているサービスを分析するのに役立ちます。これは、 OSINTを悪用した侵害が急増している現状では。

この自動化された情報収集により、人間のテスターはエクスプロイトや攻撃チェーンの開発に集中できるようになります。実用的な応用例については、当社のガイドでその仕組みをご確認いただけます。 AIペネトレーションテストとは？自律型セキュリティテストガイドでご確認いただけます。

実際に伝わるレポート作成

おそらくAIが最も即座に価値をもたらす貢献は、セキュリティ調査結果の伝達方法を変革することだ。埃をかぶる技術報告書ではなく、AIは異なる読者層に合わせた複数の報告書形式を生成する。

経営幹部にとって、AIは以下をもたらす：

事業リスクと財務的影響に焦点を当てたエグゼクティブサマリー
コンプライアンスマッピング：調査結果が規制要件とどのように関連しているかを示す
現在の結果と過去の評価を比較したリスク傾向分析

開発チームにとって、AIは以下のものを提供します：

コード固有の修正ガイダンス（正確な行番号と修正内容を含む）
技術スタックに合わせたフレームワーク固有の推奨事項
実際の悪用可能性とビジネス上の文脈に基づく優先順位付け

このマルチオーディエンスアプローチにより、セキュリティ上の発見が無視されることなく確実に処理されます。自動化されたワークフローも CI/CDパイプラインセキュリティ を通じて統合することで、より迅速で実行可能な対応を実現します。

AIが依然として苦戦している分野

複雑なビジネスロジックの欠陥

AIは技術的な脆弱性の特定に優れているが、ビジネスロジックに根ざしたセキュリティ問題をしばしば見逃す。例えば、攻撃者がアプリケーションの状態を操作することで特定のステップをバイパスできる多段階承認ワークフローを考えてみよう。この種の脆弱性を発見するには、意図されたビジネスプロセスを理解する必要があるが、現在のAIシステムには依然として盲点がある。これは NSAのアプリケーションセキュリティ推奨事項で指摘されているように、現在のAIシステムには依然として死角が存在します。

実際の例としては：

金融アプリケーションにおける承認バイパス脆弱性
並行トランザクション処理における競合状態
多段階プロセスにおける状態操作攻撃
複雑な役割ベースのシステムにおける認可の欠陥

手動介入が不可欠なシナリオの詳細については、以下を参照してください 手動と自動のペネトレーションテスト：AIが必要なタイミングとは？。

創造的攻撃連鎖の開発

AIは個々の脆弱性を特定できる一方で、創造的な攻撃の連鎖——複数の軽微な問題を組み合わせて壊滅的な攻撃経路を構築すること——には苦戦している。

熟練したペネトレーションテスターは以下を組み合わせるかもしれない：

ユーザーデータを収集するための情報開示脆弱性
有効なユーザー名を列挙するためのタイミング攻撃
不正アクセスを可能にするパスワードリセットの脆弱性
管理者権限を取得するための特権昇格の脆弱性

この種の論理と創造性は、 ベストペネトレーションテストツールでは、手動手法とAI駆動手法が直接対決する様子が紹介されています。

環境的状況とリスク評価

AIツールは、特定の環境における脆弱性の真のリスクを理解するのにしばしば苦労します。例えば、一部のAIシステムは、読み取り専用開発データベースにのみ影響するSQLインジェクションを重大な脆弱性として警告する場合があります。 デロイトのAIセキュリティ報告書によれば、こうした微妙な差異を管理するには専門知識が必要です。

効果的なリスク評価には以下の理解が必要である：

ネットワークトポロジーとセグメンテーション
データの機密性と分類
既存のセキュリティ対策とその有効性
影響を受けるシステムの業務重要性

より広範なカバレッジを実現するには、クラウドのクラウド・ポスチャ管理ソリューションの統合をご検討ください。 クラウドポスチャ管理ソリューションの統合をご検討ください 動的なクラウドアーキテクチャに応じてリスクを文脈化するクラウドポスチャ管理ソリューションの統合をご検討ください。

偽陽性管理

目覚ましい進歩にもかかわらず、AIシステムは依然として誤検知を生成し、セキュリティチームを圧倒する可能性がある。一般的な問題には以下が含まれる：

安全なコードパターンを脆弱性と誤認する
有効に見える非機能的なエクスプロイトを生成する
低リスクの設定を重大な問題として過剰にフラグ付けする
安全な実装を示唆する文脈の手がかりの欠如

これらの課題に対処するには、成熟した検証フレームワークが必要であり、 SANS Instituteの誤検知に関する研究が指摘しているように、成熟した検証フレームワークと一貫した人的レビューが必要です。

実用的なAI実装戦略

高ボリュームで低リスクのタスクから始める

AI導入の第一歩として、手間がかかるが単純なタスクの自動化から始めましょう：

大規模アプリケーションポートフォリオの脆弱性スキャン
オープンソースコンポーネントの依存関係分析
クラウド環境横断的な構成レビュー
初期偵察および資産発見

セキュリティ要件にオープンソース依存関係が含まれる場合、当社の オープンソース依存関係スキャンソリューション は、この段階にシームレスに組み込まれ、自動化されたカバレッジを自信を持って拡張できるようにします。

重要な決定については人間の監督を維持する

人間の検証なしにセキュリティ判断を完全に自動化してはならない。AIが初期分析を担当し、人間が最終判断を下す明確なワークフローを確立すること——特に脆弱性を連鎖させる場合やビジネスへの影響を判断する場合に。このハイブリッドアプローチの戦略については、 ベスト自動ペネトレーションテストツールでさらに詳しく説明されています。

強力な統合機能を備えたツールを選択する

最も効果的なAIペネトレーションテストツールは、既存のセキュリティワークフローとシームレスに統合されます。以下の機能と連携するソリューションを探してください：

自動化された脆弱性割り当てのためのチケット管理システム
継続的セキュリティテストのためのCI/CDパイプライン
集中型ログ収集および相関分析のためのSIEMプラットフォーム
リアルタイムセキュリティアラート用通信ツール

包括的なプラットフォーム、例えば Aikido ASPMソリューションは、セキュリティデータを一元管理し、自動検出結果を実行可能な状態に保ちます。

AIを活用したペネトレーションテストの未来

セキュリティテストにおけるAIイノベーションの次の波は、おそらく以下の3つの主要領域に焦点を当てることになるでしょう：

予測脆弱性分析

間もなく、AIツールはコードだけでなくアーキテクチャや開発者の行動も分析することで、脆弱性が導入される前に予測できるようになる。これはNISTの積極的なセキュリティガイドラインに沿った進化である。 NISTの予防的セキュリティガイドラインに沿った進化であるに沿った進化である。

自動化された攻撃シミュレーション

高度なAIは複雑な多段階攻撃を自動的にシミュレートし、個々の脆弱性だけでなく複雑な攻撃シナリオをテストします。自動化されたレッドチームングの進展については、ISACAおよび主要な学術グループによる新たな研究に注目してください。 ISACAおよび主要学術グループによる新たな研究に注目してくださいにご注目ください。