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生成AIの普及は、コード生成や開発効率だけではなく、アプリケーションセキュリティ（以下、AppSec）の前提そのものを変え始めています。
これまでは、攻撃の傾向も、システムを構成する部品も、開発と運用の進め方も、年単位で大きくは変わらないという前提がありました。その前提が、いま崩れています。
影響を受けているのは、「脆弱性を見つける方法」だけではありません。例えば、
ばらまき型の攻撃が、狙い撃ちの精度を持つようになったこと
OSSの配布経路や委託先も攻撃を受けており、サプライチェインリスクとなること
AIを組み込んだシステムや開発環境など、守る対象そのものの変化
増し加わる修正対応を担う、開発運用チームの変化
など、システム開発のセキュリティ対応全体に影響が及んでいます。
一方で、多くの企業では、「AI時代にアプリケーションセキュリティをどう見直すべきか」という全体像を整理できないまま、従来と同じ考え方・同じ運用を続けているのが実情ではないでしょうか。
こうした変化の中で、「AI時代に、自社は何を優先して備えるべきなのか」「脆弱性診断も、これまでと同じ発注・同じ診断内容で本当に良いのか」と悩む企業が増えています。
これまでの脆弱性診断は、「欠陥を発見すること」が大きな役割でした。しかし現在は、それだけでは十分ではありません。
AIによって攻撃手法やシステムの構造、サプライチェイン、開発体制まで変化した今、求められるのは、
自社が現在どのようなリスクにさらされているのかを把握すること
膨大な課題の中から、事業を止めないために優先して改善すべきポイントを見極めること
その判断を経営や監査、取引先へ説明できる根拠を持つこと
です。つまり、脆弱性診断の役割も、「欠陥を見つけること」から、「改善の優先順位を決め、自社の判断基準を見直すためのもの」へと変わりつつあります。
本セミナーでは、まずAIによって変化したアプリケーションセキュリティの現在地を整理します。攻撃者の変化、サプライチェイン、システム、開発運用チームによる脆弱性対応体制という4つの視点から、企業がどのようなリスクにさらされているのかを俯瞰したうえで、AppSec全体として何を見直すべきかを解説します。
そのうえで、その具体策の一つとして、AI時代における脆弱性診断の新しい役割を取り上げます。単に欠陥を検出するのではなく、
自社に必要な診断をどう組み立てるか
膨大な指摘の中から改善に集中すべき対象をどう見極めるか
診断結果を、自社の判断基準や改善活動へどう生かすか
といった視点から、次回の診断計画や発注内容を見直すための考え方をご紹介します。
毎年一定規模の脆弱性診断を発注しており、来年度の計画や予算を検討している方
AIによる環境変化を踏まえ、自社のAppSec全体をどう見直すべきか整理したい方
サプライチェインやAI活用など、新しい脅威に対して現状の診断で十分か判断できていない方
大量の課題の中から、事業影響を踏まえて優先順位を決めたい方
品質保証、PSIRT、製品セキュリティ、開発、情報システム部門などで、診断方針・発注・予算に関与する課長クラス以上の方
※本セミナーは、これから初めて脆弱性診断を導入する方向けではなく、すでに脆弱性診断を実施しており、その役割や活用方法を見直したい方を対象としています。
AIによって変わる脅威環境を踏まえ、自社のアプリケーションセキュリティをどのような視点で見直すべきかという全体像を整理できます。
また、AI時代における脆弱性診断を、「欠陥を発見するためのもの」から、「改善の優先順位を決め、自社の判断基準を支えるもの」へと捉え直し、次回の診断計画や発注内容を見直すための判断軸をお持ち帰りいただけます。
そのうえで、この見極めを自社で実践するための選択肢として、アスタリスク・リサーチが提供する脆弱性診断を含むサービスのポートフォリオと、その特徴についてもご紹介します。
アスタリスク・リサーチ 代表取締役
岡田 良太郎
日本のセキュリティリサーチャ。
アプリケーションセキュリティ分野では、PSIRT、生産技術のアプローチから開発と運用の組織がセキュリティを実践できる状態をつくるための技術的・組織的支援に従事。
OWASP Japanリーダー、Hardening Project実行委員である。
2026年、東洋経済オンラインにて、AIのセキュリティリスクについて寄稿中。@okdt
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