AIはコードの書き方を変えた。開発者は今やより迅速にリリースし、より多くの実験を行い、かつては数時間を要したワークフローの一部をAIに任せている。
しかし、速度が上がれば上がるほど、リスクも増大する。
コードが増えれば増えるほど、脆弱性が潜り込む可能性も高まります。そしてテストがプロセスの最後に実施される場合、それはすでに手遅れです。そこでAI搭載のSASTツールが 活躍するのです。
チームが問題を早期に発見・修正するのを支援し、AIが開発にもたらすのと同じスピードで対応します。
本記事では、AI SASTツールのトップ10ベンダーを分析します。各ツールの中核機能と、脆弱性の発見・優先順位付け・修復を強化するためにAIを実装する独自の手法を探ります。
AI搭載のSASTツール ベストセレクション一覧
- 総合ベスト／低ノイズ＆自動修正：
- 厳格なデータプライバシーに最適（外部AI呼び出しなし）：
- GitHubネイティブワークフローに最適：
- 高速なIDE提案（クイックフィックス）に最適：
- カスタマイズ可能なルールと検出に最適：
- オンプレミス／LLM持ち込みに最適：
- エンタープライズガバナンスとレガシースタックに最適：
- 最良の「AIファースト」スキャン手法：
- ダッシュボードで最適化された自動修復機能:
SASTとは？
静的アプリケーションセキュリティテスト（SAST）は、アプリケーションのソースコード、バイトコード、または、バイナリを 分析し、ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）の早い段階で、脆弱性とセキュリティ上の欠陥を特定するための方法論です。SAST は、ソースコード内の脆弱性を発見するため、多くの場合、安全でないコードに対する最初の防御となります。
SAST対DAST
SASTがコードを内側から外側へ分析するのに対し、DAST（動的アプリケーションセキュリティテスト）は外側から内側へテストします。
こう考えてみてください：
- SASTツールはアプリケーションの実行前にソースコードを検査し、開発段階でセキュリティ上の脆弱性のある関数、ハードコードされた認証情報、論理的な欠陥などの問題を検出します。
- 一方、DASTツールは アプリケーションが稼働中の状態でセキュリティテストを実行します。攻撃者が行うようにシステムを調査し、SQLインジェクション、XSS、認証バイパスといった現実世界で悪用可能な脆弱性を発見します。
どちらも不可欠ですが、SDLCにおける役割は異なります。詳細は「SASTとDASTの違い：知っておくべきこと」をご覧ください。
静的アプリケーションセキュリティテストツールの利点
SASTツールは、コードが実行される前に脆弱性を見つけて修正する最も効果的な方法の一つです。主な利点は以下の通りです：
- SDLCにおける早期検出：SASTは コーディング時またはビルド時に実行されるため、開発者は脆弱性が本番環境に到達する前に修正できます。この「シフトレフト」アプローチにより、修正作業の全体的な難易度、コスト、時間を削減します。
- 包括的なコードカバレッジ： 静的アプリケーションセキュリティテスト（SAST）は依存関係や設定ファイルを含むコードベース全体を検査するため 、動的テストでは見逃される可能性のある欠陥を特定できます。
- 開発者向けのフィードバック： 優れた現代のSASTツールは 、IDE、Gitリポジトリ、CI/CDシステムと連携し、開発を遅らせることなく、インラインフィードバック、コード提案、自動修正の推奨を提供します。
- コンプライアンスと監査対応を支援：SASTは 、安全なコーディング手法が実施されていることを証明することで、SOC 2、ISO 27001、GDPR、 OWASP ASVSなどのフレームワークの要件を満たすのに役立ちます。
- 自動化による継続的改善：AI搭載の SASTツールは過去の脆弱性から自動的に学習し、誤検知を減らすことで、チームがコードを継続的に強化するのを支援します。
要するに、SASTは開発者が後付けではなく設計段階から安全なソフトウェアを構築することを可能にします。
SASTはあなたのコードにどのような脆弱性を見つけましたか？
SASTが発見できる脆弱性には様々なものがあり、使用されているコーディング手法、技術スタック、フレームワークによって異なります。以下は、SASTツールが通常発見する最も一般的な脆弱性です。
SQLインジェクション
データベースの侵害につながる可能性のある、ユーザ入力の不適切なサニタイズを検出する。
SQLインジェクションに脆弱なPythonコードの例：
# Function to authenticate user
def authenticate_user(username, password):
query = f"SELECT * FROM users WHERE username = '{user}' AND password = '{password}'"
print(f"Executing query: {query}") # For debugging purposes
cursor.execute(query)
return cursor.fetchone()
上記のコードは脆弱です。クエリ変数が文字列補間（f-string）を使用し、'{username}'を介してユーザー入力を直接挿入するため、悪意のある攻撃者が自身の入力からSQLコードをDBに注入することが可能になります。
クロスサイト・スクリプティング (XSS)
ユーザー入力が不正に検証またはエンコードされ、悪意のあるスクリプトのインジェクションを許している事例を特定する。
クライアントサイドJavaScriptコードのXSS脆弱性の例：
<script>
const params = new URLSearchParams(window.location.search);
const name = params.get('name');
if (name) {
// Directly inserting user input into HTML without sanitization
document.getElementById('greeting').innerHTML = `Hello, ${name}!`;
}
</script>
上記のコードは、.innerHTMLを使用してユーザー入力をサニタイズせずに直接HTMLに挿入するため脆弱です。
バッファオーバーフロー
メモリ割り当ての不適切な処理がデータ破損やシステムクラッシュにつながる可能性がある箇所を強調。
バッファオーバーフローに脆弱なC言語コードの例:
1#include
2void vulnerableFunction() {
3 char buffer[10]; // A small buffer with space for 10 characters
4
5 printf("Enter some text: ");
6 gets(buffer); // Dangerous function: does not check input size
7
8 printf("You entered: %s\n", buffer);
9}
10
11int main() {
12 vulnerableFunction();
13 return 0;
14}
上記のコードは、危険なgets()関数を使用しているため脆弱です。gets()関数は読み込むバッファのサイズを認識しないため、バッファが保持できる量を超えるデータを読み込む可能性があり、バッファオーバーフローを引き起こします。
安全でない暗号の慣行
脆弱な暗号化アルゴリズム、不適切な鍵管理、ハードコードされた鍵を検出する。
廃止されたMD5ハッシュ関数を使用した脆弱なPython暗号コードの例 MD5ハッシュ関数を使用した脆弱なPython暗号化コードの例:
import hashlib
def store_password(password):
# Weak hashing algorithm (MD5 is broken and unsuitable for passwords)
hashed_password = hashlib.md5(password.encode()).hexdigest()
print(f"Storing hashed password: {hashed_password}")
return hashed_password
総じて、SASTツールは貴重な知見を提供し、開発者が問題が深刻化する前に修正することを可能にします。
静的アプリケーションセキュリティテスト（SAST）の仕組み
SASTとは何か、そしてどのような脆弱性を検出するのかを学んだところで、次にその内部の仕組みを見ていきましょう。
SASTプロセスは通常、以下の4つの主要なステップに従います：
ステップ1: コード解析とモデリング
このツールはアプリケーションのソースコード、バイトコード、またはバイナリをスキャンし、構造化された表現（抽象構文木またはデータフローグラフ）を作成します。これにより、コードの構築方法、データの流れ、およびセキュリティ制御を配置すべき箇所を理解することが可能になります。
ステップ2：ルールベース分析
次に、ツールは一連のセキュリティルールとパターンを適用し、リスクの高いコード構造を特定します。
ステップ3：脆弱性の相関分析と優先順位付け
すべての検出結果が重大な問題とは限りません。SASTツールは文脈を分析します：
- 脆弱性が存在する場所
- それがどのように悪用される可能性があるか、そして
- 機密データに影響を与えるかどうか
誤検知を減らし、実際に重要な点を強調するため。
ステップ4: レポートと開発者フィードバック
ついに結果が明らかになる。開発者は即座に対応でき、セキュリティを別個の工程として扱うのではなく、日常のワークフローに統合したまま維持できる。
今日、これらすべてのステップはAIによって次のレベルへと引き上げられている。
AIがSASTツールをどのように強化するか
今やAIの話題（とデタラメ）から逃れられない。セキュリティツールにAIがどう実装されているのか、正確に把握するのは難しい。
現在、SASTツールに関連するAIには3つのトレンドがあります：
- AIによる脆弱性検出の改善：既知の脆弱性に関する大規模なデータセットで訓練されたAIモデルは、誤検知を減らしながら、セキュリティ上の問題を特定する精度を向上させる。
- AIによる自動優先順位付け： AIは、深刻度、悪用可能性、潜在的なビジネス上の影響に基づいて脆弱性をランク付けし、開発者が重要な問題に最初に集中できるようにします。
- 自動修復を提供するAI：AIは、コンテキストに応じたコードの修正または提案を提供し、修正プロセスを迅速化し、開発者が安全なコーディングプラクティスを習得できるようにする。
次に、AIを活用したSASTの主要製品を比較し、これらのツールがセキュリティ強化のためにAIを実装する様々な方法について説明します。
AIを搭載したSASTツール・トップ10
ここでは、従来のSASTの能力を強化するためにさまざまな方法でAIを使用している10の業界リーダーを紹介する（アルファベット順）。
TL;DR：
Aikido はコードスキャンを超えたSASTソリューションとしてトップの座を占めます。中小企業向けには、IT資産を保護するために必要なすべてを1つのスイートで提供します。大企業向けには、Aikido SASTに加え、業界最高水準のセキュリティ製品Aikido 、必要なモジュールを選択し、準備が整った時点でプラットフォームの機能を活用できます。
AIを活用して脆弱性を自動修正し、ノイズ（誤検知）を排除するため、開発チームは真の問題のみを確認できます。迅速かつスマートなコードセキュリティを求めるCISO、CTO、開発者にとって、Aikido 無駄のない選択肢Aikido
1.Aikido SAST |AI自動修復
コアAI機能 | 自動修復（ダッシュボード＋IDE）
Aikido AIを活用し、SASTスキャナーが発見した脆弱性に対するコード修正を生成します。さらに自動化されたプルリクエストを生成し、修復プロセスを加速させます。
他のツールとは異なり、Aikido コードを第三者のAIモデルにAikido 、AIのトレーニング用に保存・利用することもありません。完全にローカルサーバー上で動作し、コードがAIモデルを通じて漏洩しないことを保証する独自の方法を採用しています。
Aikido 独自のセキュリティルールを適用して誤検知を排除し、その後専用に調整されたLLMを用いて提案内容の検証と精緻化のみを行う。全ての分析はセキュアなサンドボックス環境で実行されるため、提案された修復策が検証を通過すると、サンドボックス環境が破棄される前にプルリクエストが自動的に作成される。
Aikido、コード学習なしに算出される信頼度スコアも提供します。これにより開発者は情報に基づいた判断が可能となります。
主な特徴
- 偽陽性率の低減／ノイズ低減：Aikido 非セキュリティアラートや「狼少年」警告をフィルタリングすることで高信頼性の検知をAikido 、AIベースのトリアージエンジンを用いて偽陽性を最大約95％削減します。
- IDEとプルリクエスト／CI/CD統合：Aikido チェックは開発ワークフローに直接統合され、IDE内でのインラインフィードバック、プルリクエストへのコメント、CI/CDパイプラインでのゲート機能を提供します。
- AI支援による自動修正／修復提案：多くの脆弱性に対し、Aikido AutoFixは修正プログラムやパッチを自動生成（または提案）し、修復を加速します。
- コンテキストに応じた深刻度スコアリングとカスタムルール：課題はコンテキスト（例：リポジトリが公開されているか、機密データを扱うか）に基づいて優先順位付けされ、ユーザーは自身のコードベースに合わせたカスタムルールを定義できます。
- 複数ファイルの汚染追跡と幅広い言語サポート：クロスファイル分析（モジュール間での汚染された入力の追跡）を実行し、主要な言語を標準でサポートし、コンパイルを必要としません。
- そして、さらに。
対象： 開発者のニーズを理解しているCISO （最高情報セキュリティ責任者）。大企業、スタートアップ 、スケールアップ企業向け。
長所だ：
- 開発者向けに構築され、SDLC全体におけるセキュリティ認知負荷の軽減に重点を置いています
- コード修正にAIを活用する。
- 自動化されたプルリクエストを生成します。
- コードをサードパーティのAIモデルに送信しないことで、コードのプライバシーを保証します。
- 複数のセキュリティ層（SAST、SCA、IaC、シークレット、ランタイム、クラウド）をカバーする統合プラットフォームにより、複数の別々のツールを寄せ集める必要がありません
- 簡単なセットアップと既存の開発者ワークフローへの統合
- 透明性のある価格設定と隠れた費用のない良心的な価格
短所だ：
特記事項なし。
2.チェックマークス
コアAI機能｜オートレメディエーション （IDEのみ）
CheckmarxのSASTツールは、開発者のIDE内でAI生成のコーディング提案を提供できます。このツールはChatGPTに接続し、開発者のコードをOpenAIモデルに送信して提案を取得します。この方法によりChatGPTへの問い合わせプロセスは容易になりますが、独自の処理を追加しないため、現時点では機能が限定されています。
警告:このユースケースでは、お客様の独自コードがOpenAIに送信されるため、コンプライアンス基準を満たさない可能性があります。
主な特徴
- 多言語サポート：Java、JavaScript、Pythonを含む幅広いプログラミング言語を、深い分析カバレッジでスキャン可能。
- 高い拡張性：大規模かつ複雑なプロジェクトを、速度や精度を損なうことなく効率的に管理するために構築されています。
- シームレスなCI/CD統合：CI/CDパイプラインに円滑に統合され、開発サイクルの早い段階で脆弱性を検出できるようにします。
最適： 外部AIサービス（ChatGPTなど）に自社所有コードの断片を送信し、修正提案を受けるリスクを受け入れる（または管理する）意思のある組織
長所だ：
- ChatGPTに接続することで、IDE内でAIが生成するコーディング提案を提供。
- 統合環境（IDE、CI/CD、SCM）の良好なエコシステムが開発者の採用を促進する。
- リアルタイムIDEスキャンとASCA（AIセキュアコーディングアシスタント）は、問題を早期に発見するための即時フィードバック（ただし限定的）を提供します。
短所だ：
- OpenAIにプロプライエタリなコードを送信し、コンプライアンス基準を満たしていない可能性がある。
- 複雑性／学習曲線は、新規ユーザーやアプリケーションセキュリティの成熟度が低い小規模チームにとって高い場合があります
- コスト／ライセンス料は障壁となり得る。プレミアム価格帯で設定されることが多く、小規模組織にとっては正当化が難しい場合がある。
3.コードアントAI
コアAIの能力｜検出力の向上 （ダッシュボード）
CodeAntは、 コードの脆弱性発見と修正提案を完全にAIに依存するコードセキュリティ・品質ツールです 。AIモデルの動作に関するドキュメントは提供されていませんが、検出エンジンの中核としてAIを活用しているため、特に大規模企業では検出速度が低下する可能性があります。
主な特徴
- AI駆動型SAST／セキュリティスキャン：プルリクエスト時にトリガーされ、脆弱性とバグを検出します。
- コードの健全性と品質分析：コードの臭い、重複、複雑性のチェックに加え、セキュリティスキャンも対象とします。
- Gitプラットフォーム統合： GitHub、Bitbucket、GitLab、Azure DevOpsと連携します 。
最適： コードレビューとセキュリティにおいてスピードと自動化を優先し、手動レビュー作業の大部分を外部委託したいチーム向け。
長所だ：
- 高度に自動化されAI中心の設計により、検出、コードレビュー、修正作業を迅速化できる
- 単一プラットフォームに統合されたツールセット（セキュリティ、コード品質、シークレット、SCA、IaCを含む）
- 開発ワークフローへの統合（プルリクエスト、CIゲート、ダッシュボード）→ コンテキストスイッチの削減
短所だ：
- 他のツールと比較して統合機能が限定的
- AIモデルの内部動作に関する透明性の欠如
- 非常に大規模なリポジトリやエンタープライズ規模のコードベースでは、パフォーマンスが低下したり遅延が発生する可能性があります
- AIが提供する範囲を超えるルールの調整やカスタマイズが困難（一部の点で従来のSASTよりも制御性が低い）
- 「ブラックボックス」的な性質は、開発者の信頼を低下させたり、誤検知のデバッグを困難にしたりする可能性がある
4.コードスレット
コアAI機能｜自動優先順位付け （ダッシュボード）
CodeThreatはオンプレミス型静的コード解析を提供し、AI支援型修正戦略を提案します。中核的な違いは、CodeThreatが自社開発のオンプレミスAIモデルをツールに統合できる点です。これにより第三者へのデータ送信を回避できる利点がありますが、現時点では遺伝子ベースで訓練されたAIモデルのみを提供可能であり、ChatGPTのようなオンプレミスAI大規模言語モデル（LLM）を稼働させる必要があります。
主な特徴
- オンプレミス静的コード解析：コードを外部クラウドシステムに送信せずに、ローカルでスキャンを実行します。
- AI支援型修正：AI支援型修正：内部モデルに基づく自動修正提案と助言を提供します。
- VS Code プラグインサポート：開発者がスキャンを実行し、修正提案を直接 IDE 内で確認できるようにします。
最適対象： 厳格なデータ主権／コンプライアンス要件があり、コードが社外に流出することを許容できない組織
長所だ：
- データ管理とプライバシー：AIモデルを内部で実行できるため、機密性の高いコードを第三者に送信する必要がありません
- 柔軟性／カスタマイズ性：独自のモデルを統合する機能により、推論動作やチューニングを制御可能
- ローカルパフォーマンス（潜在的に）：内部モデルの場合、API呼び出しに依存せずにレイテンシとスループットを最適化できる
短所だ：
- オンプレミスモデルが処理能力が低い場合やドメイントレーニングが不足している場合、偽陽性／偽陰性がより悪化する可能性があります
- 汎用的に訓練されたAIモデルに限定される；
- ChatGPTのようなオンプレミスAI LLMの実行が必要です。
5. OpenText™ 静的アプリケーションセキュリティテスト（SAST）
コアAI機能 | 優先順位付けの改善（ ダッシュボード）
OpenText™ Static Application Security Testing (Fortify)はソースコードをスキャンして脆弱性を検出するとともに、アラート発生時にユーザーが閾値を調整するオプションを提供します。例えば、悪用可能性の確率などです。FortifyのAI Autoアシスタントは、脆弱性に割り当てられた過去の閾値を検証し、他の脆弱性に対する閾値がどうあるべきかをインテリジェントに予測します。
注記: Fortify Static Code Analyzerは、脆弱性の発見や修正提案にAIを使用しません。代わりに、管理パネルで使用される管理設定を予測するためにAIを活用します。
主な特徴
- 複数言語サポート：33以上のプログラミング言語とフレームワークをサポートし、コード（またはバイトコード）パスを分析して脆弱性を検出します。
- IDE、ビルドツール、CI/CD統合：プルリクエストやビルドの早い段階でスキャンを実行可能にします。
- 柔軟な導入：オンプレミス、プライベートクラウド、ハイブリッド、またはホステッド環境に対応
最適対象： システムに OpenTextソリューションを既に統合しているチーム 。
長所だ：
- 強力で成熟した静的解析エンジン、幅広い言語とフレームワークをサポート
- ノイズ制御と精度を調整するための豊富なカスタマイズオプション（ポリシー、しきい値、汚染フラグ、ルール）
- 集中型ガバナンス、監査追跡、ダッシュボード、チケット管理ツールおよびDevSecOpsツールとの統合
- 確固たる評判、企業市場における存在感、実績
短所だ：
- AIコンポーネントは限定的です。修正コードを生成または提案することはなく、分類／閾値設定の支援のみを行います。
- セットアップ、調整、および設定作業には多大な労力がかかる場合があります（特に大規模で多様なコードベースの場合）。
- 複雑さとライセンス費用は比較的高くなる可能性があります。また、価格は公開されておらず、見積もりを取得するには営業チームに直接連絡する必要があります。
6.GitHub アドバンスドセキュリティ｜CodeQL
AIコア機能｜自動修復 （IDE＋ダッシュボード）
GitHub CodeQLは、AIを活用してコード提案という形でインテリジェントな自動修正を生成する静的コードスキャナーです。開発者はGitHub CodeSpaces内のプルリクエスト経由、または自身のマシンから変更内容を受け入れるか却下できます。これはGitHub Advanced Securityの一部です。
主な特徴
- コパイロット オートフィックス / AIによる提案: 対応するアラートに対して 、AIが複数のファイルや依存関係の変更を含むコード変更（説明付き）を生成します。
- 複数言語のサポート：スキャン時および自動修正提案時両方で対応
- 設定可能な／オプトアウト可能な動作：自動修正を無効化するか、ポリシーを通じて調整できます。
最適対象： GitHub / GitHub Advanced Securityを既に利用している開発 チームで、ワークフローにおけるセキュリティと修復のシームレスな統合を求める場合。
長所だ：
- GitHub Copilot Autofix を使用するには、GitHub Copilot のサブスクリプションは必要ありません。
- セキュリティと開発を単一プラットフォーム（GitHub）で統合するため、多くのケースで外部SASTツールの必要性が低減されます。
- 開発者体験の円滑化：提案が同じプルリクエスト画面に表示されるため、コンテキストスイッチングが最小限に抑えられます。
短所だ：
- コードファイルサイズ：影響を受けるコードが非常に大きなファイルやリポジトリ内にある場合、LLMに提供される文脈が切り詰められる可能性があります。
- 限定的な対応範囲: Copilot Autofixは対応言語とCodeQLアラートのリストを拡充中ですが、すべてのアラートタイプや言語を網羅しているわけではありません。
- 複雑なコードベースでは、提案がすべての相互依存関係、副作用、またはアーキテクチャ上の制約を考慮していない可能性があります
7.Qwiet AI｜SASTコード
コアAI機能 | 自動修復（ダッシュボード）
Qwiet AI SASTは、ルールベースの静的アプリケーションセキュリティテストツールであり、AIを活用してコード脆弱性に対する修正アドバイスとコード修正を自動提案します。その中核となる機能は、問題を分析し、修正を提案し、修正を検証する3段階のAIエージェントです。
主な特徴
- 大規模高速スキャン：数百万行を数分でスキャン可能と主張し、従来のSASTツールを超えるパフォーマンス向上を追求。
- AIによる修正提案：多くの検出結果に対し、Qwietは文脈に応じたコード提案（およびその検証）を提供し、手動修正の労力を軽減します。
- 統合スキャンカバレッジ：同一プラットフォーム上でコード、コンテナ、シークレット、依存関係（SCA）の検出を含みます。
最適： 自動修復サポートを優先するチーム向け。
長所だ：
- 3段階のAIエージェントプロセスを採用する。
- ユーザーはQwiet AIの徹底的なドキュメントと迅速なサポートを高く評価しており、CI/CDパイプラインへのシームレスな統合を可能にしています。
短所だ：
- 比較的新しい／新しいツールであるため、成熟度、エコシステムサポート、長期的な安定性は不確実である可能性がある
- ユーザーは、カスタムポリシーがCLI経由でのみ設定できるため、カスタマイズオプションが限られていることに不満を感じている。
8.スニークコード｜DeepCode
AIの中核機能｜オートレメディエーション （IDE）
Snyk Codeは、Snykが買収したDeepCode AI（現Snyk Agent Fix）により、IDE内から開発者にコード提案を提供できるSASTツールです。DeepCode AIは複数のAIモデルを活用しますが、Snykの独自ルールにより透明性とカスタマイズ性が制限されています（カスタムルールは許可されていますが）。Snykの商用プランは、異なるパイプラインや開発チーム全体でのカバレッジを必要とする組織にとって高額になる可能性があります。
主な特徴
- IDE／開発者ワークフローにおけるリアルタイムスキャン： コーディング中に脆弱性を フラグ付け、IDE、プルリクエスト、CI/CDに統合。
- 修正提案：多くのサポート対象の検出結果について、Snykは修正候補スニペットを生成できます。開発者はこれを承認、編集、または拒否できます。
- カスタムルール作成／クエリ：ユーザーはDeepCodeロジック（自動補完機能付き）を使用してカスタムルール／クエリを作成し、自身のコードベースに合わせたスキャンをカスタマイズできます。
最適対象： Snyk / Snykプラットフォーム（SCA、IaCなど）を既に利用している開発チームで 、統合されたコードスキャンを必要とする場合
長所だ：
- IDE内で開発者にコード提案を提供します
- トップクラスのセキュリティ専門家が選別したデータで訓練された複数のAIモデルを活用します。
短所だ：
- AI／修復エンジンの透明性とカスタマイズ性に制限がある
- コストスケーリング／ライセンス問題：多くの ユーザーから、Snykは規模拡大に伴い高額になる（特に複数の開発チーム／パイプラインをカバーする場合）との報告がある
- Snyk Agent Fix は現在、ファイル間の修正をサポートしていません
- Go、C#、C/C++などの主要プログラミング言語に対する限定的なサポート
- 一部のレビューでは、UIやツールのパフォーマンスに関する懸念、コアエンジンの動作における時折の失敗や遅延が指摘されています。
9.Semgrepコード
中核AI機能 | 検出能力の向上
SemGreps AIアシスタントは、その名にふさわしく、潜在的な脆弱性を囲むコードの文脈を活用してより正確な結果を提供し、推奨されるコード修正を提案します。また、SemGrepの検出機能を強化するためのルール作成にも利用でき、ユーザーが提供するプロンプトに基づいてその検出能力を高めることが可能です。
主な特徴
- 「Memories」によるコンテキスト学習：アシスタントは過去のトリアージ決定や組織的コンテキストを記憶できるため、類似する将来の所見をより賢くトリアージします。
- コンポーネントのタグ付けと優先順位付け：アシスタントは発見事項をコンテキスト（例：認証、決済）でタグ付けし、リスクの高い領域の優先順位付けを支援します。
- 修正ガイダンス：多くの真の陽性検出結果に対して、Assistantは脆弱なコードを修正または改善するための段階的な自然言語ガイダンスとコードスニペットを提供します。
最適： Semgrepエコシステムを 既に導入しており、開発者の生産性とトリアージ効率の向上を目指すチーム
長所だ：
- AIを活用して正確な結果と推奨されるコード修正を提供します；
- プロンプトに基づいてルールを作成できます。
短所だ：
- 「記憶」の複雑性：アシスタントが「記憶」する内容（トリアージロジック、信頼できる情報源）の管理は、設定を誤ると認知的負荷やドリフトのリスクを増大させる可能性がある。
- デフォルトでは、Semgrep AssistantはSemgrepのAPIキーを使用してOpenAIおよびAWS Bedrockを利用します。プライバシー、コンプライアンス、またはコストに関する懸念が生じる可能性があります（ただしSemgrepはオプションとメモリ制御を提供しています）。
10.ベラコード修正
コアAI機能 | 自動修復
Veracode Fixは、開発者がVeracode IDE拡張機能またはCLIツールを使用している際に、コード内の脆弱性に基づいて変更を提案するためにAIを活用します。Veracode Fixの主な差別化要因は、独自に訓練されたモデルが実環境のコードではなく、自社データベース内の既知の脆弱性に基づいて訓練されている点です。この利点は提案される修正への信頼性が高まることであり、欠点はコード修正を提案できるシナリオがより限定されることです。
主な特徴
- 「バッチ修正」モード：ディレクトリ内の複数の検出項目またはファイルに対して、上位の修正を1回の操作で適用する機能
- Veracode製品エコシステムへの統合：FixはVeracodeのIDEスキャン、分析、レポート作成スタックの一部です。
- CI/CD統合：CI/CDパイプラインとシームレスに連携し、継続的テストを促進し、迅速なフィードバックを提供します
最適対象：Veracodeエコシステムを利用する企業で、コードをサードパーティモデルに公開することなく、信頼性が高く検証済みのAI支援型修正を求める場合。
長所だ：
- Veracodeのスキャンおよびレポート機能との統合により、修正内容は既存のワークフローおよびスキャンと整合します
- モデルの制約された性質により、既知のパターン外での突飛な提案や安全でない提案の可能性が低減される。
短所だ：
- 既知の脆弱性に関するトレーニングを受けているため、コードの修正を提案できるシナリオは限られている。
- 過信リスク：開発者は、特にコードの微妙な部分や複雑な部分において、慎重な検証なしに提案を過度に信頼する可能性がある。
SASTツールの選び方
AIはセキュリティ市場における比較的新しい参入者であり、業界リーダーは革新的な応用を継続的に模索している。AIはセキュリティシステムを強化するツールとして捉えるべきであり、唯一の真実の源として見るべきではない。AIが劣ったツールを効果的なものに変えることはできない点に留意することが重要である。その可能性を最大限に引き出すためには、AIは既に強固な基盤と実績のあるツールと統合されるべきである。
SASTおよびDASTツール：アプリケーションセキュリティテストのスターターパック
アプリケーションセキュリティはかつてないほど複雑かつ重要性を増している。AIはコード生成を容易にしたが、その加速化は新たなレベルの警戒を必要とする。
従来のSASTツールやDASTツールだけでは不十分です。AIにはAIで対抗する必要があります。そしてクラウド環境と実行時環境の両方で、この戦いを継続すべきです。
そこで Aikido が真価を発揮する。
SASTおよびDASTツールを超え、Aikido 脆弱性管理から継続的なコンプライアンス可視化に至るまで、AI駆動型の豊富なツール群Aikido 。これにより、コード、クラウド、ランタイムのセキュリティを確保できます。
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今すぐソフトウェアを保護しましょう
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