1. はじめに：なぜあなたはこれを見逃したのか
ラスベガスで開催された Black Hat 2025 に参加していなかった、またはオンデマンドのブリーフィングを購入していなかった場合、最新の AppSec に関する最も実践的なセッションの 1 つを見逃した可能性があります。 AIによる脆弱性の自動修復 もはや誇大広告ではない： コードの自動修正開発者は、AIが安全なものを生成するのを見ることができます pull requests 脆弱性が本番環境に影響を与える前にパッチを適用する。アラートに埋もれるのではなく、講演では、 アプリケーションセキュリティ自動化 (NAIST) と アプリの自動化 ノイズを除去し、真のリスクを優先し、修正を直接統合するのに役立ちます pipelineまた、 自動化されたアプリケーションセキュリティテスト これらすべてを結びつけ、チームがセキュリティを犠牲にすることなく迅速に行動できる方法を提供する。
2. AIによる自動脆弱性修復とは？
簡単に言えば、 AIによる脆弱性の自動修復 不審な活動を発見し、 すぐに行動を起こす それを封じ込めたり、改善したりする。
- 検出 → 異常、悪意のあるコード、または攻撃の兆候を特定します。
- 世界の動き → 問題の解決、アクセス権の取り消し、または侵害されたプロセスの停止に迅速に対応します。
従来の脅威検出および対応ツールはエンドポイントに焦点を当てていますが、最新の脅威検出および対応ソリューションは、 pipelines とコード。開発者にとって最も効果的なアプローチは、 リアルタイムの脅威検出 内部を走る pull requests (NAIST) と CI/CD修正が実際のワークフローに直接反映されるようにする。
検出および対応戦術に関する参照フレームワークについては、以下を参照してください。 MITRE ATT&CK®フレームワーク。
3. リアルタイム脅威検知の台頭
今日の脅威は急速に変化します。攻撃者は、依存毒からあらゆるものを自動化します。 pipeline 改ざん。したがって、 リアルタイムの脅威検出 もはや選択肢ではなく、現代社会にとって不可欠なもの pipelines.
具体的な例を挙げますと、以下の通りです。
- 漏洩した秘密は、数分以内に拡散し、虐待を引き起こす可能性がある。
- 悪意のある依存関係が、次回のビルド時に実行される可能性があります。
- 改ざんされたCIワークフローは、チェックなしにコードを本番環境にデプロイしてしまう可能性がある。
その結果、リアルタイムで検知し、遅れて対応することが、ビジネスの安全を守るか、情報漏洩の被害を受けるかの分かれ目となる。 脅威検出および対応ソリューション スピードと自動修復を重視する一方で、従来のツールは依然としてアラートだけに頼りすぎている。
4. 実際のアプリケーションセキュリティ自動化 PipelineAIによる自動脆弱性修復
ほとんどの開発者は別のものを必要としません dashboardそのため、コードが存在する場所で動作するセキュリティが必要になります。それが、 アプリの自動化サイクル終了時にレビューを待つ代わりに、自動化によって guardrails 直接 pull requests (NAIST) と CI/CD 。
実際には、 アプリケーションセキュリティ自動化:
- コード内の脆弱性を検出し、マージ前に修正します。
- インストール時に悪意のある依存関係をブロックします。
- 漏洩した機密情報を、数日後ではなく、即座に取り消す。
このアプローチはノイズを減らし、すべての pipeline デフォルトでは、run は安全な状態を維持します。 AIによる脆弱性の自動修復 or コードの自動修正開発者の負担なく、問題の検出から解決へとスムーズに移行します。
5. 自動化されたアプリケーションセキュリティテストの実践例
従来のテストは検出段階で停止してしまうため、チームの作業効率を低下させる。 自動化されたアプリケーションセキュリティテスト 継続的に実行することで変更 CI/CD pipeline手動レビューを待つ代わりに、すべてのテストが実行されます。 pull request そして構築する。
本当のメリットは、テストと修復が合致したときに発揮されます。Autofix では、 自動化されたアプリケーションセキュリティテスト 問題点を特定するだけでなく、 コードの自動修正 それらを即座に修正し、すぐにマージできるプルリクエストをプッシュします。
と組み合わせ アプリケーションセキュリティ自動化 (NAIST) と アプリの自動化テストは単なる通過点以上のものとなる。脆弱性を発見すると同時に迅速に修正する、自己修復プロセスへと進化するのだ。
6. リプレイで得られるもの
Black Hatでのライブを見逃しましたか？今が追いつくチャンスです。フルリプレイは理論ではなく、 AIによる脆弱性の自動修復, コードの自動修正, アプリケーションセキュリティ自動化 実際に走る pipelines.
リプレイを取得すると、以下のものが表示されます。
- セッション全体の録画 → 20分間の実践デモ、誇張なし。
- スライドと要点 → 実践的な知見をチームと共有しましょう。
- AutoFixの動作例 → 見る 自動化されたアプリケーションセキュリティテスト 表面的な問題とAIがそれらを修正するための安全なプルリクエストを推進します。
- 無料試用オプション → オートフィックスを自分の環境で試してみましょう pipeline そしてどうやって アプリの自動化 実際に動作します。
7. XygeniのAIによる自動脆弱性修復とコード自動修正の実例
開発者に頼らせる代わりに dashboardめったにチェックしないので、 ザイゲニ 提供します リアルタイムの脅威検出 そしてワークフロー内で直接修復を行う：
- In Pull Requests → コードの自動修正 安全な修正プログラムを即座に適用するため、脆弱性が蓄積されることはありません。
- In CI/CD Pipelines → ビルドが出荷される前に、システムは改ざんされたワークフローや疑わしいジョブを検出します。
- 依存関係 → 悪用可能なパッケージをコンテキストとともに強調表示することで、本当に重要な部分を修正できます。
このシステムでは、脅威を検出するだけでなく、発生源でブロックして修復します。これにより、配信速度を低下させることなく即時修復機能を追加できるため、Xygeniは従来のツールとは一線を画しています。
8．開発チームにとってのアプリケーションセキュリティ自動化の主なメリット
何よりも、Xygeniの 脅威検出および対応ソリューション スピードと精度を実現します。
- リアルタイム保護 → このシステムは、問題が発生した直後にそれを検知し、数時間後になってから検知することはありません。
- 開発者優先の修復 → 自動修正により安全なものが生成される pull requests 警告だけでなく、修正も提供します。
- サプライチェーンの範囲 → コード、依存関係、秘密、 pipelines.
- 誤検出の減少 → 到達可能性や悪用可能性といったコンテキスト認識型フィルターは、重要な点に焦点を当てます。
- より速い配達 → セキュリティは、作業の流れを妨げることなく自動的に適用されます。
したがって、Xygeniは リアルタイムの脅威検出 これは、開発者とセキュリティチームの両方にとって実用的な利点となる。
9. 結論：アラートからアプリケーションセキュリティ自動化へ
ソフトウェアサプライチェーンは新たな戦場です。検出だけに頼るだけではもはや十分ではありません。リスクを警告するだけでなく、 リアルタイムで修正.
Xygeniは、組み合わせることでそれを可能にします。 AIによる脆弱性の自動修復, アプリケーションセキュリティ自動化, 自動化されたアプリケーションセキュリティテスト 開発者のワークフロー内部。
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