CI/CDにおける継続的ペンテスト

堅牢なアプリケーションセキュリティの確保は、現代のソフトウェア開発において極めて重要であり、特にダイナミックな環境で事業を展開する急成長中のテック企業にとっては必須である。CI/CDパイプライン内での継続的ペネトレーションテストにより、組織は脆弱性が本番環境に到達する前に、積極的に特定し対処することが可能となる。DevOpsワークフローにおけるセキュリティテストの自動化により、チームは開発速度を低下させることなく、より優れたスケーラビリティの実現、誤検知の削減、コンプライアンスの維持を達成できる。

TL;DR

継続的ペネトレーションテストは、自動化されたセキュリティテストをCI/CDパイプラインに直接統合し、脆弱性が本番環境に到達する前に捕捉します。従来の定期的なテストとは異なり、リアルタイムのフィードバックを提供し、開発速度に合わせて拡張可能であり、セキュリティ負債と修正コストの両方を削減します。成功には、適切なツールの選択、適切な自動化ワークフローの実装、そしてスピードと徹底性のバランス維持が求められます。

なぜ従来のペネトレーションテストはDevOpsでは機能しないのか

従来のペネトレーションテストは、現代の開発プロセスとは根本的に異なるタイムラインで運用されます。開発者が数時間ごとにコードをプッシュする一方で、従来のペネトレーションテストは数か月ごとに実施されます。これにより、脆弱性が発見される速度よりも蓄積される速度が速いという、巨大なセキュリティ上の死角が生じます。

次のようなシナリオを考えてみてください：チームが月曜日に新しいAPIエンドポイントをデプロイし、水曜日に重大な脆弱性のある依存関係を導入し、金曜日に機密データを公開する設定変更をプッシュします。従来の四半期ごとのペネトレーションテストでは、運が良ければ3か月後までこれらの問題を検出できません。

計算は単純だが厳しい現実だ。月に50回デプロイし、四半期ごとにテストする場合、セキュリティ評価の間に150回のデプロイが発生する。各デプロイは新たな攻撃ベクトルを導入する可能性があり、それらが数か月間検出されないまま放置される。

スケールの問題

手動によるペネトレーションテストは、現代の開発スピードに追従できません。単一アプリケーションの徹底的な手動評価には2週間を要する場合があります。週次リリースを行う20のマイクロサービスを管理している場合、追いつくだけでも40週間の継続的テストが必要となり、従来の手法では明らかに不可能です。 ガートナーのリサーチ は、クラウドとマイクロサービスの採用が加速するにつれて複雑性が増していることを強調している。

フィードバックループの問題

コードのデプロイから数か月後にセキュリティ問題が発見されると、元の開発者は既に他のプロジェクトに移っている。状況が把握できず、修正はより高コストで時間のかかるものとなる。調査によれば、本番環境でのセキュリティバグ修正は、開発段階で対処する場合と比べて10～100倍のコストがかかることが示されている（詳細は McKinseyのDevSecOpsに関するインサイトで述べられている通りです。

継続的ペネトレーションテストソリューション

継続的ペネトレーションテストはセキュリティテストの概念を根本から変える。定期的な徹底的な調査ではなく、継続的な浅い～中程度のテストを提供し、開発プロセスの早い段階でセキュリティ問題の大半を捕捉する。

これは、定期健診を受けることとフィットネストラッカーを装着することの違いのようなものです。定期健診は徹底的ですが頻度は低く、一方フィットネストラッカーは継続的な健康モニタリングを提供し、異常があれば即座に警告を発します。

継続的ペネトレーションテストの主要原則

シフトレフトセキュリティテスト

セキュリティテストを開発ライフサイクルのより早い段階—理想的にはコードがコミットされた時点—に前倒しすることで、リスクと修正コストの両方を劇的に削減できる。開発者はコードが記憶に新しいうちに即時フィードバックを得られる。

自動化優先アプローチ

継続的ペネトレーションテストは、現代の開発が求める速度と規模を実現するために自動化に大きく依存しています。複雑なシナリオでは人間の専門知識が依然として重要ですが、日常的なセキュリティテストの大部分は自動化ツールが処理します。堅牢な自動化を実現するには、以下を検討してください CI/CDパイプラインセキュリティツール を検討してください。

状況に応じたリスク評価

すべての脆弱性を均等に扱うのではなく、継続的ペネトレーションテストツールはお客様の固有の環境とビジネスコンテキストを理解します。理論上の深刻度スコアではなく、実際の悪用可能性とビジネスへの影響に基づいて発見事項を優先順位付けします。

統合ワークフロー

最高の継続的ペネトレーションテストソリューションは、既存の開発ツールとシームレスに統合されます。セキュリティテストは、外部のゲートキーパープロセスではなく、開発ワークフローの自然な一部となります。

継続的ペネトレーションテストパイプラインの構築

フェーズ1：コミット前セキュリティスキャン

セキュリティテストは、コードがリポジトリに到達する前から開始すべきです。プリコミットフックやIDE統合により、開発者がコードを記述している最中に、ハードコードされたシークレット、不安全なコーディングパターン、脆弱な依存関係といった明らかな問題を検出できます。

静的アプリケーション・セキュリティ・テスト（SAST）

自動化されたSASTツールは、アプリケーションを実行せずにソースコードのセキュリティ脆弱性を分析します。 Aikido静的コード分析スキャナー は、コードが記述されてから数秒以内にSQLインジェクション、クロスサイトスクリプティング、その他の一般的な脆弱性を特定できます。

シークレット・ディテクション

ハードコードされたAPIキー、データベースパスワード、その他の機密情報は、最も一般的かつ危険なセキュリティ問題の一つです。自動化された機密情報スキャンにより、これらの認証情報がコードベースに流入するのを未然に防ぎ、主要な攻撃経路を排除します。（参照 Aikidoシークレット検出機能 を参照）

依存関係脆弱性スキャン

現代のアプリケーションは数百ものサードパーティ依存関係に依存しているため、オープンソースコンポーネントの脆弱性を追跡することが極めて重要です。自動化された依存関係スキャン（例： Aikidoオープンソース依存関係スキャンは、ソフトウェア供給チェーン内の既知の脆弱性を、本番環境の問題となる前に特定します。

フェーズ2: CIパイプラインの統合

コードが継続的インテグレーションパイプラインに到達すると、開発者の生産性に影響を与えることなく、より包括的なセキュリティテストを実施できます。

コンテナ・イメージ・スキャン

コンテナ化されたデプロイメントを使用している場合、コンテナイメージの脆弱性スキャンは不可欠です。これには、ベースイメージ、インストール済みパッケージ、設定ファイルのセキュリティ問題の確認が含まれます。

インフラストラクチャ・アズ・コード（IaC）のセキュリティ

現代のアプリケーションは、コードで定義されたインフラストラクチャへの依存度を高めています。IaCスキャンツールは、デプロイ前に設定ミス、過度に寛容なアクセス制御、その他のインフラストラクチャの脆弱性を特定します。

動的アプリケーション・セキュリティ・テスト（DAST）

SASTがコードを静的に分析するのに対し、DASTツールは実際の攻撃をシミュレートして稼働中のアプリケーションをテストします。DASTをCIパイプラインに統合することで、より包括的なセキュリティ評価が可能になります。

フェーズ3：展開と実行時保護

セキュリティテストはデプロイメントで終わりません。継続的な監視と実行時保護により、本番環境において継続的なセキュリティ検証が提供されます。

APIセキュリティテスト

APIは現代アプリケーションの主要な攻撃対象としてますます重要になっています。自動化されたAPIテストは、認証、認可、入力検証、レート制限制御を検証します。 OWASP APIセキュリティトップ10 は、今日のAPIが直面する最も重大なリスクの一部を概説しています。

ランタイムアプリケーション自己保護（RASP）

RASPソリューションはアプリケーションの動作をリアルタイムで監視し、攻撃が発生した時点で検知・遮断します。これにより、初期のテスト段階で検出されなかった脆弱性に対する最終防衛ラインを提供します。

継続的ペネトレーションテストに適したツールの選択

継続的ペネトレーションテストのツール環境には、オープンソースのユーティリティから包括的な商用プラットフォームまであらゆるものが含まれる。重要なのは、包括的なカバレッジと低ノイズ、シームレスな統合を両立させるソリューションを見出すことである。

必須ツールカテゴリ

AI駆動型ペネトレーションテストプラットフォーム

プラットフォームのような Aikido は、複数のセキュリティテスト機能を単一のソリューションに統合し、ツールの乱立を抑え管理を簡素化します。これらのプラットフォームは通常、単一のインターフェースを通じてSAST、DAST、SCA、シークレット検出、IaCスキャンを提供します。

特化型ポイントソリューション

特定のユースケースや統合要件においては、専用ツールの方が優れた機能を提供する場合があります。ただし、複数の点解決策を管理することは複雑さを増し、セキュリティ上の隙間を生み出す可能性があります。

オープンソース対商用ソリューション

オープンソースツールはコスト面での優位性と柔軟性を提供するが、より多くの内部専門知識を必要とする。商用ソリューションはより優れた統合性、サポート、誤検知フィルタリングを提供し、多くの場合 生産性の向上とリスク管理の改善につながることが多い。

主要選定基準

統合機能

既存の開発スタックとネイティブに統合されるツールを探してください。シームレスなGit統合、CI/CDパイプラインとの互換性、チケット管理システムとの連携は、導入成功に不可欠です。

偽陽性管理

高い誤検知率は、開発者のセキュリティツール採用を阻害する最も速い方法である。正確な脆弱性検出とインテリジェントなフィルタリングの実績が証明されたソリューションを優先せよ。

スケーラビリティとパフォーマンス

選択したツールが開発速度に比例して拡張可能であり、ボトルネックとならないことを確認してください。（セキュア開発の拡張に関する詳細は、AI駆動型継続的ペネトレーションテストガイドを参照） AI駆動型継続的ペネトレーションテストを参照してください。）

レポートと指標

包括的な報告機能は、セキュリティ改善の経時的な追跡と規制要件への準拠証明に不可欠である。

実装のベストプラクティス

小さく始めて、徐々に拡大する

包括的な継続的ペネトレーションテストを一夜にして導入しようとしないでください。まず1～2種類のセキュリティテストから始め、チームが新しいワークフローに慣れてきたら段階的に拡大してください。

フェーズ1：基本的なSASTおよび機密情報スキャン

これらは最小限の設定で即座に価値を提供し、開発者を苛立たせる誤検知をほとんど発生させません。

フェーズ2: 依存関係スキャン

基本コードスキャンが円滑に動作したら、オープンソース依存関係に対する脆弱性スキャンを追加する。

フェーズ3：高度なテスト

チームがセキュリティテストの成熟度を高める過程で、DAST（動的アプリケーションセキュリティテスト）、コンテナスキャン、IaC（Infrastructure as Code）分析を導入する。

適切なブレークポイントを設定する

すべてのセキュリティ上の発見がビルドを中断させるべきではありません。セキュリティと開発速度のバランスを取る適切な深刻度閾値を設定し、継続的ペネトレーションテストツールを構成してください。

重要課題：ハードストップ

悪用可能性が確認された高深刻度の脆弱性は、解決されるまでデプロイをブロックすべきである。

Mediumの問題点：追跡機能付き警告

中程度の深刻度の発見事項は、適切な追跡と修正スケジュールのもとでデプロイを継続できる。

軽微な問題：情報提供のみ

軽微な発見事項は、開発フローに影響を与えずに将来の検討のために記録すべきである。

明確な責任の所在とエスカレーション手順を確立する

異なる種類のセキュリティ発見事項について明確な責任範囲を定義し、重大な問題に対するエスカレーション手順を確立する。

開発者所有権

コードレベルの脆弱性は、それを導入した開発者またはチームが所有すべきであり、修正のための適切なサポートとツールを提供する必要がある。

DevOpsの所有権

インフラストラクチャおよび構成に関する問題は、通常DevOpsチームの責任範囲に属します。

セキュリティチームの監督

セキュリティチームは、日常的な発見事項のボトルネックとなることを避けつつ、プログラム全体の監督を維持すべきである。

継続的ペネトレーションテストの成功を測定する

主要業績評価指標

平均検出時間（MTTD）

セキュリティ脆弱性は導入後どれほど迅速に特定されるのか？定期的なテストと比較して、継続的なペネトレーションテストはMTTDを劇的に短縮するはずであり、 SANS Instituteの研究。

平均復旧時間 (MTTR)

脆弱性はどのくらいの速さで修正されるのか？早期発見は通常、より迅速な修正につながる。

脆弱性の再発率

同じ種類の脆弱性が繰り返し導入されているのか？再発率が高い場合は、開発者向けの追加トレーニングやツールの導入が必要であることを示している。

偽陽性率

特定された問題のうち、実際の脆弱性と誤検知の割合はどの程度か？誤検知率が高い場合は、ツールの設定または選択が不適切であることを示している。

ビジネス影響度指標

デプロイ速度

継続的なペネトレーションテストは、修正コストが低い段階で問題を早期に発見することで、デプロイ速度を維持または向上させるべきです。セキュリティを考慮したデプロイ改善に関する知見については、「ベスト自動ペネトレーションテストツール」を参照してください。

コンプライアンス監査の実施状況

成熟した継続的ペネトレーションテストプログラムを有する組織は、通常、セキュリティ監査およびコンプライアンス評価におけるパフォーマンスの向上を実感している。

セキュリティインシデント削減

最終的な目標は、積極的な脆弱性の特定と修正を通じて、生産環境におけるセキュリティインシデントを削減することである。

一般的な実装上の課題の克服

開発者抵抗

開発を遅らせたり過剰な通知を生成するセキュリティツールは、開発チームからの抵抗に直面する。これに対処するには：

• 優れた偽陽性フィルタリング機能を備えた低ノイズツールの選択
• 単に問題を特定するだけでなく、明確な改善策の指針を提供すること
• プルリクエストやIDE警告など、慣れ親しんだワークフローへのセキュリティフィードバックの統合
• 指標と成功事例を通じてビジネス価値を実証する

ツールの乱立と統合の複雑性

複数のセキュリティツールを管理すると、運用上の負担やセキュリティ上の隙間が生じる可能性があります。これを軽減するには：

• 可能な限り、Aikido Securityのような統合プラットフォームを用いてツールを統合する
• 分離された状態を維持する必要があるツール向けに、共通のAPIとデータ形式を標準化する
• 集中型レポートとダッシュボードを導入し、統一された可視性を提供
• インフラストラクチャ・アズ・コードによるツール設定と管理の自動化

セキュリティと速度のバランス

継続的なペネトレーションテストは、開発速度を阻害するのではなく促進しなければならない。このバランスを実現するには：

• ビルド中断に対する適切な重大度閾値の設定
• 初期段階のスキャンを通じて迅速なフィードバックループを提供
• 包括的な網羅性よりも実行可能な知見を優先する
• 可能な場合は自動修正を含む複数の修復手段を提供します

継続的ペネトレーションテストの未来

AIを活用したセキュリティテスト

人工知能はセキュリティテストへの応用が拡大しており、以下のような機能を提供している：

• 実際のビジネス状況に基づくインテリジェントな脆弱性優先順位付け（ScienceDirect）
• 誤検知を減らすための自動化されたエクスプロイト検証
• 導入前に潜在的な問題を特定するための予測的脆弱性分析
• 開発者が問題を理解し修正するための自然言語セキュリティガイダンス

AIがペネトレーションテストをどのように変革しているかについての詳細な考察については、「生成AIを活用したペネトレーションテスト」をご覧ください。

シフト・ライト・セキュリティ

シフトレフトセキュリティが早期検知に焦点を当てる一方、シフトライトアプローチは本番環境において継続的なセキュリティ検証を提供します。

• 本番環境でのみ確認可能な問題を特定する実行時脆弱性検出
• 不審な活動パターンを検知する行動分析（CSO Online）
• 継続的なコンプライアンス監視により、規制遵守が持続的に確保される

DevSecOpsの成熟度

組織は基本的なツール統合を超えて、包括的なDevSecOpsプラクティスへと移行しつつあり、これには以下が含まれる：

• コードとしてのセキュリティ：セキュリティポリシーがコードを通じて定義され、適用される
• 設定のずれやセキュリティ上の隙間を減らす不変のインフラストラクチャ
• 侵害を前提とし、すべてのアクセス要求を検証するゼロトラストアーキテクチャ

セキュリティを最優先とする開発文化の構築

技術だけでは効果的な継続的ペネトレーションテストプログラムは構築できません。成功には、セキュリティがセキュリティチームだけの問題ではなく、全員の責任であるという文化を築くことが必要です。

開発者エンパワーメント

開発者が最初から安全なコードを書くために必要なツール、トレーニング、および背景情報を提供します。これには以下が含まれます：

• お客様の技術スタックと一般的な脆弱性パターンに合わせたセキュアコーディングトレーニング（OWASPセキュアコーディングプラクティス）
• 実用的で実行可能な明確なセキュリティガイドライン
• セキュリティに関する専門知識への容易なアクセス（質問やガイダンスのため）
• セキュリティ意識の高い開発手法を称える表彰プログラム

継続的改善

継続的なペネトレーションテストプログラムが時間とともに進化し改善されるよう、フィードバックループを確立する：

• 効果的なソリューションを確実に使用するための定期的なツール評価
• 改善領域を特定するメトリクス駆動型最適化
• 学んだ教訓とプロセスの改善点を捉えるチーム振り返り
• 業界ベンチマークにより、プログラムがベストプラクティスに沿って最新状態を維持することを保証します

進化するペネトレーションテスト手法に関するさらなる視点については、クラスター記事「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？」をご参照ください。

チームのための継続的ペネトレーションテストの実現

継続的ペネトレーションテストは、人間のセキュリティ専門知識を置き換えるものではありません。開発ライフサイクル全体にその専門知識を拡張するものです。慎重に導入すれば、現代のビジネスが求める開発速度を犠牲にすることなく、現代のアプリケーションに必要なセキュリティ保証を提供します。

重要なのは、明確な目標から始め、適切なツールを選択し、チームのニーズと成熟度に基づいてプログラムを段階的に構築することです。継続的ペネトレーションテストを成功裏に導入した組織は、セキュリティ成果の向上だけでなく、開発者の生産性向上や新機能の市場投入期間短縮も報告しています。

セキュリティテストは、定期的なチェックポイントから継続的な能力へと進化している。この進化を受け入れるチームは、ビジネスが求める開発スピードを維持しながら、より安全なアプリケーションを構築するだろう。

さらに詳しく知りたい方は、「ベストペネトレーションテストツール」および当社の包括的なガイド「AIペネトレーションテスト」をご覧ください。