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近年、開発現場でのAIコーディングツール活用が急速に普及し、開発効率は大幅に向上しています。一方で、AIが生成したコードには予期しない脆弱性が混入するリスクがあり、IPA（情報処理推進機構）が発表した「情報セキュリティ10大脅威 2025」でも、このリスクが新たな脅威として警鐘を鳴らしています。従来の開発手法に加え、AI生成コードの検証という新たな課題が生まれ、脆弱性診断の重要性はこれまで以上に高まっています。
AI生成コードの活用が進む一方で、多くの企業では「生成AIが出力したコードをどう評価すべきか」というリテラシーが浸透しておらず、使う側の判断力が問われています。AI生成コードは一見正常に動作しても脆弱性を含む可能性があり、従来のレビュー基準だけでは見落としが発生します。さらに開発スピードが飛躍的に向上する一方でレビュー体制が追いつかず、レビュワーの負担増大によりレビューが形骸化し、潜在的なセキュリティホールが見過ごされるケースが増加しています。だからこそ、内部レビューだけでは限界があり、攻撃者視点で検証できる専門家による脆弱性診断が不可欠です。本セミナーでは、不変の対策原則と見直すべきレビュー体制を整理し、「どの範囲を優先して診断すべきか」「自動ツールと手動診断の使い分け」といった実践的な判断基準を解説します。
本セミナーでは、GMOサイバーセキュリティ byイエラエ株式会社が提供する、防衛省にも採用されているレベルの高度な診断技術と、国際的なセキュリティ競技大会（CTF）で日本トップクラスの実績を持つ専門家チームによる脆弱性診断サービスをご紹介します。ホワイトハッカーが実際の攻撃手法を用いて手動で診断を実施し、自動ツールでは検出できない複雑な脆弱性まで発見。詳細な報告書で具体的な対策方法を提示し、対策実施後の再診断まで一貫してサポートする実践的なアプローチを解説します。
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