Pentest GPT: LLMがペネトレーションテストをどのように再構築しているか

#ペンテスト

#AppSec

掲載日

2025年5月7日

最終更新日

2026年1月23日

サイバーセキュリティ分野におけるAIの台頭は無視できない。GPT-4のような大規模言語モデル（LLM）が主役となり、コードアシスタントからセキュリティツールまであらゆる分野に登場している。従来は時間のかかる手作業だったペネトレーションテスト今やAI主導の変革を迎えている。実際、最近の調査ではセキュリティ専門家の10人中9人が、ペネトレーションテストを引き継ぐと確信していると回答した。その可能性は魅力的だ：熟練ペネトレーションテスターの徹底性と、機械の速度・規模を組み合わせた姿を想像してほしい。ここで「ペンテスト という概念が登場し、攻撃的セキュリティへの考え方を変えつつある。

では、ペンテスト一体何なのか？そして同様に重要なのは、それが何でないのか？高度なChatGPTスクリプトが魔法のようにシステムをハッキングする姿を想像する前に、この用語を明確にし、大規模言語モデル（LLM）がペネトレーションテスト（ペントesting）プロセスにどのように組み込まれているのかを探ってみよう。また、AIの幻覚や文脈の欠落といったGPTを活用したペントestingの限界と、人間の専門知識が依然として不可欠な理由についても考察する。最後に、 Aikido セキュリティのアプローチ（継続的AI駆動型ペンテスト）が、人間の検証、開発者向け出力、CI/CD これらの課題をどのように独自に解決しているかを見ていきましょう。AI支援ペネトレーションテストの新時代を、冷静かつ実践的な視点で探求します。

「ペンテストとは一体何を意味するのか（そして何を意味しないのか）？

ペンテスト とは、GPTスタイルの言語モデルをペネトレーションテスト用することを指す。簡単に言えば、攻撃経路の設計からスキャン結果の解釈まで、ペネトレーションテスターの業務の一部をAIの頭脳で模倣することだ。ただし、ChatGPTにハッカーのパーカーを着せて、プロンプト一つで完全なペネトレーションテストを期待するような単純なものではない。この区別は重要である。

ChatGPTのような汎用モデルは広範なインターネットテキストで訓練されており、セキュリティ概念の説明や攻撃手法のブレインストーミングは可能ですが、デフォルトでは専門的な攻撃的セキュリティ知識が不足しています。これらは エクスプロイト、CVEデータベース、実際のペネトレーションテスターが従う段階的なワークフローに対する深い理解を前提に構築されていません。対照的に、真のペンテスト システムは通常、セキュリティに特化して微調整されています。脆弱性、レッドチームプレイブック、エクスプロイト、実際のペンテストといった厳選されたデータで訓練されています。この特化性により、ハッキングツールや技術の「言語」を理解し「話す」ことが可能となります。

もう一つの重要な違いは統合性です。ペンテスト単なる独立したチャットボットではなく、実際のセキュリティツールやデータソースに接続されています。例えば、よく設計されたペンテストスキャナーやフレームワーク（Nmap、Burp Suite、Metasploitなど）と連携し、それらの出力を解釈して次のステップを提案できます。 ツール間の知的な仲介層として機能し、ツール自体を完全に置き換えるものではありません。ある解説の有用な例え：ChatGPTがSQLインジェクションの概要を説明するとすれば、ペンテストサイト上の実際のSQLインジェクションを発見する手順を案内し、特化したペイロードを生成し、エクスプロイトを検証し、事後の修正策まで提案できる。要するに、ペンテスト単なる「ChatGPT + プロンプト =ペンテスト」以上の存在です。ハッキングの文脈を理解し、それに基づいて行動できる専用設計のAIアシスタントを意味します。

ペンテスト GPTが何かではないかについても触れておく価値がある。これは他のツールをすべて時代遅れにする魔法のようなワンクリックハッカーではない。内部では依然として従来の手法——スキャナー、スクリプト、エクスプロイト——に依存しているが、LLMを用いてそれらを統合しているのだ。自動化の増幅器と捉えよう：従来の自動化ツールが生成する生の結果に、推論と文脈を加えるものだ。そしてキャッチーな名称にもかかわらず、「PentestGPT」は実際には単一の製品やAIモデルではなく、拡大しつつあるアプローチのカテゴリーである。初期のプロトタイプである PentestGPT（オープンソース研究プロジェクト） や AutoPentest-GPT はGPT-4による多段階テストを実証し、既存のセキュリティプラットフォーム（ Aikido）は現在、GPTを活用した推論ペンテスト組み込みつつある。この分野は急速に進化しているが、中核となる考え方は変わらない：LLMを活用し、自動化されたペネトレーションテストの思考をよりスマートに、より人間らしくすることである。

LLM（GPT-4のような）がペネトレーションペネトレーションテストでどのように活用されているか

現代ペネトレーションテストスキャナーを実行してレポートをダンプするだけペネトレーションテスト。熟練したテスターは、偵察からエクスプロイト、ポストエクスプロイトに至る複数のステップを連鎖させ、発見した内容に基づいて即興で対応することがよくあります。LLM（大規模言語モデル）は、これらのフェーズのいくつかを支援（あるいは自律的に実行）するのに非常に優れていることが証明されています。以下は、GPT駆動型AIがペネトレーションテストプロセスで果たす主な役割の一部です：

1. パス推論：脆弱性間の関連付け

GPT-4のようなAIの最も強力な能力の一つは、人間の戦略家のように複数段階にわたる攻撃を計画できる点だ。例えば、脆弱性 「サーバーXが古いサービスを実行中」と「ユーザーデータベースのデフォルト認証情報が脆弱」という別々の問題を指摘するかもしれない。これら二つの発見を組み合わせる可能性（デフォルト認証情報でデータベースにログインし、古いエクスプロイトより深いアクセス権を取得する）を認識するのは人間のペネトレーションテスターの役割です。LLMはこの種の推論に優れています。 ペンテスト自動的に点と点を結び攻撃経路を構築し、低深刻度の問題が連鎖的に重大な侵害（例：ドメイン管理者権限の取得やアプリケーション完全乗っ取り）につながる可能性を特定できる。この「全体像」の統合はルールベースツールでは稀だが、文脈理解能力を持つGPTモデルなら可能だ。実践的には、AI駆動ペンテスト単なる孤立した発見ではなく、攻撃のストーリーを提供できることを意味する。些細な設定ミスと漏洩したAPI 、いかにして重大な侵害へとエスカレートし得るかを説明し、開発者やセキュリティチームにリスクに対するはるかに明確な洞察を与えるのである。

2. 攻撃シミュレーション：エクスプロイトの作成と実行

GPT-4のような大規模言語モデル（LLM）は、ペンテストにおいて攻撃者の行動をシミュレートするためにも使用される。これは脆弱性指摘を超え脆弱性 AIが（制御された方法で）エクスプロイトの手順を実行するのを支援できる。例えば、システムがWebフォームにSQLインジェクションを検知した場合、AIエージェントはそのフォームに特化したペイロードを生成し、データ取得を試みます。コマンドインジェクションを発見すれば、シェル生成や機密情報の抽出を試みるなど、人間の攻撃者と同様の行動を取ります。モデルは大量のエクスプロイトを含むトレーニングデータを活用し、その場で入力文字列やHTTPリクエストを生成できます。この適応性と攻撃ペイロード生成能力により、手動スクリプト作成の負担が大幅に軽減される。本質的にAIがエクスプロイトオペレーターとして機能するのだ。同様に重要なのは、優れたペンテスト エクスプロイトの効果を検証する点である。例えばSQLiが実際にデータベースをダンプしたか、コマンドインジェクションがリモートコード実行を可能にしたかを確認し、最初の試行を盲信しない。 Aikidoのプラットフォームでは、エージェントが潜在的な問題を発見すると、自動的に追加の検証とペイロードを実行し、発見が実際に悪用可能であることを証明します。これにより、結果が誤検知でないことを保証します。この種のAI駆動型攻撃シミュレーションは、自動テストを創造的な人間の攻撃者が行う手法に大きく近づけます。つまり、何かを試行し、反応を確認し、戦術を調整し、次のステップへ移行するプロセスです。

3. ステップの連鎖：適応型多段階攻撃

ペネトレーションテストは単一のステップで完結することは稀であり、一連の行動と反応の連鎖である。LLMは適応的な方法で多段階攻撃チェーンを調整するために活用されている。シナリオを考えてみよう：AIエージェントは偵察から始め、開いているポートと漏洩した認証情報を発見する。次にGPT駆動のロジックを用いて次の行動を決定する——認証情報を使ってログインし、エクスプロイト権限エクスプロイトを実行するなど。固定スクリプトに従う従来ツールとは異なり、LLM主導システムは即座に判断を下せる。ある経路が遮断された場合（ログイン失敗やサービスが脆弱性攻撃不可など）、人間と同様に動的に進路を変更し別の経路を試行できる。研究者らはこれを「エージェント型」アプローチと表現する：複数のAIエージェントが異なるタスク（偵察、脆弱性スキャン、攻撃など）を処理し、LLMの推論によって調整されながら相互に情報を伝達する。その結果ペンテスト 各ステップ間で文脈を維持し、学習しながら進む自動化されたペンテスト。例えば初期段階の発見（ユーザーロール一覧やAPI など）ペンテスト、後の攻撃（ロールベースアクセス制御のテストなど）に活用される。GPT-4の自然言語推論能力は、非構造化データ（文書やエラーメッセージ）を解釈し、その知識を後続のエクスプロイトに組み込むことでこれを支援する。この連鎖処理能力は従来、人間のみが担える領域であった。現在ではAIエージェントがこうした論理的遷移（偵察エクスプロイトエクスプロイトクリーンアップ）の多くを処理可能となり、複数の技術を連鎖させて目標を達成できる。もちろん完璧ではない——複雑なビジネスロジックや新規攻撃経路ではAIも躓く——が、能力面では大きな飛躍だ。特に注目すべきは、 ペンテスト 。数十から数百のエージェントが並行して標的を群れのように襲い、それぞれが異なる角度から攻撃を仕掛ける。システムはLLM駆動の頭脳を用いて、キルチェーン（発見、エクスプロイト、権限昇格など）を通じた進捗を調整する。その結果、AIが発見事項を段階的にエスカレートさせられるため、個別の問題点の羅列で止まることなく、はるかに徹底的な検証が可能となる。

GPTを活用したペンテストの限界：ハルシネーション、コンテキストのギャップ、そしてヒューマンファクター

AIペンテストに対するあらゆる期待がある中で、その限界と、なぜ人間がまだ関与し続ける必要があるのかを認識することが重要です。LLMは強力ですが、セキュリティの文脈において重要な、よく知られた弱点があります。ここでは、「GPTを活用した」ペンテストの主な限界と、経験豊富な人間の専門家が依然として重要な役割を果たす理由を説明します。

幻覚と誤検知：GPTモデルは時に、一見妥当に見えるが誤った情報を生成することがある。これは「幻覚」と呼ばれる現象である。ペネトレーションテストでは、AIが実際には脆弱性誤って指摘したり、無害な動作を悪意あるものと誤解釈したりする可能性がある。例えばGPTは、学習したパターンに基づいて架空の「CVE-2025-9999」を捏造したり、特定の応答を期待したためにシステムが脆弱であると誤って結論付けたりする可能性がある。こうした誤検知は時間を浪費させ、ツールへの信頼を損なう。これを防ぐには厳密な検証が必要である。（In Aikidoのシステムでは、実際のエクスプロイト検証が完了するまで発見事項は報告されません。プラットフォームは自動的に攻撃やテストペイロードを再実行し、問題の再現性を確認します。）この種の安全策は不可欠です。なぜなら、チェックされないまま放置されたLLMは、自らを説得して存在しない脅威を発見してしまう可能性があるからです。
深い文脈や最新の知識の欠如：LLMの知識はトレーニングデータに制限されます。モデルが最近更新されていない場合、新たに公表された脆弱性や手法を見逃す可能性があります。例えば、昨年トレーニングされたモデルは、先月エクスプロイト認識できません。さらに、GPTは本質的に特定のアプリケーションの文脈を理解していません。人間が数日かけて手動でアプリを探索することで培われる直感や習熟度を持ち合わせていないのです。十分な文脈（ソースコード、ドキュメント、認証情報など）が提供されない場合、AIエージェントは微妙な論理的欠陥を見逃したり、特定の発見の重要性を誤解したりする可能性があります。本質的に、GPTはセキュリティ知識の広さはあるものの、あなたの環境に関する生来の深みを持っていないのです。リポジトリコードやユーザーフロー説明を接続するなど、AIに文脈を多く提供することでこの問題は軽減できますが、一般的な情報を多く知っていることと、特注のターゲットシステムを真に理解することの間には依然として隔たりがあります。これが人間の判断が依然として重要な理由の一つです。熟練したテスターは、ビジネスに精通していないAIが把握できないような奇妙な点や高レベルのビジネスロジックの問題を発見できるのです。（とはいえ、興味深いことに、 AikidoのAIにコードと文脈を提供すると、人間のテスターが見逃した多段階ワークフローバイパスのような複雑なロジック脆弱性さえ発見した。文脈はAIにも人間にも王様なのだ。）
パターンへの過度の依存：従来のペンテスト既知の攻撃パターンやプレイブックに依存しがちです。それらのパターンに当てはまらないものに対しては、AIは苦戦する可能性があります。例えば、新規のセキュリティ機構や特殊な暗号実装はモデルを混乱させる一方、人間なら創造的に調査するかもしれません。 GPT-4は確かに一般化や創造性も発揮できるが、結局のところ学習データ内の統計的パターンに従う。つまり、エッジケースの脆弱性や高度にアプリケーション固有の欠陥（例：公に記述されていないアプリケーション機能の悪用）は発見が困難だ。人間は直感と曖昧性への対応能力により、こうした特異な単発的問題の発見において依然として優位性を発揮する。
倫理的・範囲的制約：実用上の考慮事項 – GPTモデルは、明示的に制御ペンテストの倫理的境界や範囲制限を本質的に理解しません。人間のペネトレーションテスターは、本番環境への影響回避やデータ破壊の防止などを認識している。自律エージェントには厳格なガードレールが必要となる（実際、優れたプラットフォームは安全モード設定や範囲定義を提供し、AIエージェントを目的範囲内に留め破壊的でない動作を保証する）。これはGPT自体の欠陥というよりプラットフォーム設計上の課題ではあるが、AIが安全に、かつ合意された行動規範内で動作するよう人間の監視が必要であることを強調している。
人間の解釈と指導の必要性：最後に、AIがすべてを正しく行っても、戦略的決定のために結果を解釈する人間が必要となる場合が多い。例えば、ビジネスにとって真に重要な脆弱性を判断したり、自動処理を超えた攻撃者がエクスプロイトかを検討したりするには、人間の判断が求められる。信頼性の観点も重要です。多くの組織では、AIがペンテスト人間のセキュリティ専門家がレビューすることを求めています。これは内容の再確認だけでなく、必要に応じてビジネス用語への変換も目的としています。AIは大量のデータを生成できますが、より広範なセキュリティプログラムの文脈において、優先順位付けや是正措置の計画立案には人間の専門知識が不可欠です。

要約すると、GPTを活用したペンテストは、人間の代替ではなく、能力を増幅させるものです。定型的な攻撃の重労働を処理し、より広範囲をカバーし、継続的に実行できます。しかし、人間は依然として目標を設定し、新たなケースに対応し、リスクに関する重要な判断を下します。ある見解では、最良の結果はGPTが決定論的なツールと人間の監視と組み合わされたときに得られるとされています。つまり、AIが推論とレポート作成を行い、ツールと人間が信頼性の高い検証を保証するのです。AIペンテストを導入するほとんどのチームは、それを基盤レイヤーとして使用し、最終段階で人間のレビューを追加します。そうすることで、AIの効率性と人間の専門家の知見を連携させることができます。

Aikidoのアプローチ：人間味を込めた継続的AIペネトレーションテスト

Aikido 、当社のプラットフォーム（Aikido と呼ばれる）を通じてペネトレーションテストにAIを導入していますが、上記の限界に細心の注意を払って取り組んでいます。目標は、LLM（大規模言語モデル）が最も得意とする点——速度、規模、推論——を活用しつつ、その弱点を軽減することです。その方法は以下の通りです AikidoのAI駆動型ペネトレーションテストが、基本的な「ペンテストスクリプトや従来の自動化ツールと異なる点は以下の通りです：

継続的、オンデマンドテスト（CI/CD ）： Aikido 必要な時にいつでもペネトレーションテストを実行可能– コード変更のたびに実施することも可能です。年次の大規模なペンテストではなく、AI駆動のセキュリティテストCI/CD やステージング環境へのデプロイに統合できます。これにより新機能や修正は即時テストされ、セキュリティは単発のイベントではなく継続的なプロセスとなります。開発者のワークフローに最適化されたプラットフォームにより、ペンテストや夜間自動実行のスケジュール設定が可能です。本番環境移行時には、AIによる厳格なテスト群を既に通過済みとなります。この継続的アプローチは、コードが日々更新される一方で手動ペネテストが不定期となる速度格差を解消します。AIエージェントが開発ペースに追随するテスト環境を実現します。
検証済み、ノイズ結果：AIの出力が検証を必要とすることを認識しています。 Aikidoペンテスト、各段階で検証機能を内蔵しています。AIが脆弱性検知した場合、即座に報告するのではなく、二次検証エージェントを起動し、エクスプロイト再現して影響を確認します。実証済みで悪用可能な問題のみが最終レポートに反映されます。この設計により、 誤検知は事実上ゼロ（問題が確認されない限り報告されない）となり、脆弱性に関するAIの幻覚をシステムが積極的に防止します。その結果、開発者は「可能性のある問題」や推測に基づく発見で煩わされることなく、証拠付きの実際に確認されたセキュリティホールのみを確認できます。このアプローチはGPTの創造性と人間のテスターの慎重さを融合させています。すべての発見は本質的に二重チェックされるため、出力結果を信頼できます。
完全な可視性と開発者向けの出力: Aikidoペンテストブラックボックスとしてペンテスト。AIエージェントの動作を完全に可視化します——すべてのリクエスト、ペイロード、攻撃試行をダッシュボードでリアルタイムに監視可能です。これは開発者の信頼と学習に不可欠です。脆弱性フラ脆弱性 理由や悪用手法を、リクエスト/レスポンスのトレースや進行中の攻撃のスクリーンショットに至るまで確認できます。最終結果は監査対応レポートで提供され、技術的詳細（影響を受けるエンドポイント、再現手順、タイムスタンプ）に加え、平易なリスク説明と修正ガイダンスを含みます。出力は開発者向けに設計されており、「脆弱性」といった曖昧な表現ではなく、問題の明確な説明、再現方法、修正方法を提示します。さらに一歩進み、プラットフォームには AutoFix 機能を備えており、特定の問題（検出されたSQLインジェクションやコマンドインジェクションなど）に対して、修正を提案するコード変更を含むGitプルリクエストを自動生成します。開発者はこのAI生成の修正案をレビューし、マージした後、 Aikido がアプリケーションを即時再テストし、脆弱性確認します。この発見→修正→再テストの緊密なループにより、修正が迅速化され、やりとりが削減されます。これらすべては、開発者が容易に理解できる形で実施され、セキュリティ専門用語や延々と続くスキャナーの生の出力は避けられています。ペンテストを実行可能な形にするのが目的です。
人間の知見をループに組み込む：当社のペネトレーションテストエージェントは自律的に動作しますが、人的要素を排除したわけではありません。むしろ強化しています。まず、システム自体は上級ペネトレーションテスターの知見とワークフローを組み込み、彼らの入力によって訓練・微調整されました。しかしそれ以上に、重要な場面では人間の検証を奨励し支援しています。多くの Aikido 顧客はAIの発見結果を基準として活用し、その後自社のセキュリティチームまたは Aikido アナリストによる迅速なレビューを特に重要アプリケーションに対して実施しています。当社の経験では、AIが技術的問題（複雑な論理的欠陥を含む）の大半を単独で検出します。とはいえ、セキュリティの本質は多層防御にあるため、人間の最終確認が確信をもたらします。AI結果を基にした協業を容易に実現しています。さらに、AI実行で重大な問題が検出されない場合（これは素晴らしい知らせです）、特定の契約において「検出ゼロ＝費用ゼロ」という当社の方針により組織は安心を得られます。この保証はAIの徹底性への自信を示すと同時に、後から人間がAIの見逃した問題を発見した場合でも、不完全なテストに対して費用を支払うことがないことを保証します。要するに、 Aikidoのアプローチは、AIによる自動化と人間の監視オプションを組み合わせ、両方の長所を兼ね備えたソリューションを提供します。
安全と範囲制御： Aikido Attackは企業ニーズを考慮して構築されたため、AIを適切な軌道に保つための堅牢な制御機能を追加しました。ペンテスト、正確な範囲を定義します：対象となるドメインやIPアドレス、アクセス禁止範囲（ただし読み取り専用アクセスは可）、認証詳細、さらにはテスト実施時間帯まで。プラットフォームは統合プロキシと「事前チェック」でこれらを強制適用します。設定ミスや範囲外の場合、テストは進行せず、事故を防止します。さらに、必要時にテストを即時停止する「緊急停止ボタン」も装備。これらの対策により、自律テストが暴走することは決してなく、安全で合意された行動のみを実行します。これは、勤勉な人間のペネトレーションテスターが取る行動とよく似ています。環境保護の詳細については、 Aikidoのセキュリティアーキテクチャをご覧ください。

全体として、 AikidoのAI駆動型ペンテスト、ペンテストの可能性を実現しつつ、その課題を解決します。これにより、手動テストにありがちな待ち時間やコストなしに 、人間のように攻撃を推論し方向転換できる、継続的で知的なペネトレーションテストを実現します。同時に、ノイズありがちなノイズ発生せず、すべての発見は実在し文脈を伴います。さらに、セキュリティエンジニアを最終検証やエッジケース対応に巻き込む選択肢（推奨）も残されており、見落としを確実に防ぎます。これはAIのバランスが取れた実用的な応用です：機械が最も得意とする領域（速度、規模、パターン認識）に活用し、人間が最も得意とする領域（創造的思考と全体像の判断）に任せる。その結果、より迅速かつ頻繁でありながら 、徹底的で信頼性の高い ペンテスト実現します。

誇大広告から現実へ：AIを活用したペンテストを体験する

このアプローチで参照されている外部リソースとツールを探る：

Nmap – 偵察に使用されるオープンソースのネットワークマッパーです。
Burp Suite– 多くのAI駆動型ペネトレーションテストで使用されるWeb脆弱性およびプロキシ。
Metasploit–エクスプロイトおよび実行のためのペネトレーションテスト。
CVEデータベース（NVD）– セキュリティ上の欠陥を追跡するための国家脆弱性。
PentestGPT GitHub– オープンソースペンテスト研究プロジェクト。
AutoPentest-GPT Project – GPTテクノロジーに基づいて構築された自動ペンテストフレームワークです。

組織に継続的かつインテリジェントなペネトレーションテストを導入する方法を知るには、 Aikido 始められる「Aikido 」を試すか、AIで既にリスク削減を実現している組織の成功事例をご覧ください。

セキュア開発、DevSecOps、セキュリティ分野におけるAIに関する教育コンテンツをさらにご覧になりたい場合は、Aikido をご覧ください。

AIは人間のセキュリティ専門家を置き換えることはないが、彼らの作業効率を高め、組織が現代の開発ペースに合ったソフトウェアのセキュリティ確保を支援する。LLM（大規模言語モデル）は、アプリの脆弱性探索からエクスプロイト作成、レポート作成に至るまで、ペネトレーションテスト多くの雑務を担えることを実証している。これまで議論してきたように、ペンテスト という用語は、AIの推論能力とハッキングのノウハウを融合させたこの新種のツール群を意味する。これは単なる誇大宣伝ではない。既にペネトレーションテストの実施方法を変革しつつあり、かつては年に一度の苦行だった作業を、継続的で開発者に優しい実践へと変えている。

実際に動作を確認したい方は、 ペンテスト。ごペンテスト無料のペンテストを実行し、自律エージェントが開発サイクルと連動する仕組みを体験いただけます。数分でテストを設定し、AIエージェントがアプリを体系的に調査する様子を完全な透明性と制御のもとで確認可能です。詳細なレポートは数時間（数週間ではなく）で入手可能。CIパイプラインへの統合もでき、新リリースごとに自動テストを実施できます。経路推論・スマートエクスプロイト・結果検証ペンテスト 概念が、実際の製品でどのように統合されているかを目の当たりにする絶好の機会です。

プロの秘訣：AI駆動のペンテスト Aikido で無料で開始できます（クレジットカード不要）。または[当社ウェブサイトで詳細を確認]し、その仕組みについて学んでください。AIが機械の速度で脆弱性を見つけ修正する様子をご覧いただければ、ソフトウェアの安全性を保つより穏やかで賢い方法だとお分かりいただけるでしょう。

要約すると、AIはサイバーセキュリティ分野に定着する。重要なのは賢明に活用することだ。ペンテスト概念は、人間の専門知識をAIの驚異的な能力で補完するものであり、その専門知識を置き換えるものではない。 Aikidoの使命は、人間の検証機能を組み込んだ継続的なAI駆動型ペネトレーションテストを提供し、問題を早期に、頻繁に、確信を持って発見できるようにすることです。業界が進化する中、AIの効率 性と人間の知性の独創性を組み合わせる者こそが、絶えず変化する脅威環境からシステムを守る最善の立場に立てるでしょう。ペネトレーションテストの未来は今まさに書き込まれつつあり——その一部はGPT-4によって書き込まれているのです。

次のステップに進みたいですか？ ペンテストを始められます ） AikidoのプラットフォームでAIペントテストを5分で開始するか、デモをDevSecOps 組み込み方法をご確認ください。セキュリティテストは遅延や分断を伴う必要はありません。適切なAIツールを活用すれば、開発プロセスに継続的に組み込まれ、チームが安心してソフトウェアを構築・リリースできるよう支援します。)

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