Bishop Fox、AIをアプリケーション侵入テストの核心に統合
攻撃的セキュリティは長年、拡張性に欠ける高度に手動の侵入テストと、容易に拡張できるが信頼性の低い大量の所見を表面化させる自動スキャナーの、二つの極端な選択肢に挟まれてきました。最新の発表で、Bishop Foxは第三の道を提示しています。それは、人工知能を人間の判断の代替として扱うのではなく、専門家主導の侵入テストに直接組み込むというものです。このアップデートの中心にあるのはCosmos AIです。これは、Bishop Foxのテスターがアプリケーションを探索し、攻撃者の行動をモデル化し、大規模なアプリケーションポートフォリオ全体で実世界のリスクを検証する方法を強化するために設計された独自のエンジンです。侵入テストの実際とその重要性侵入テストは、セキュリティの専門家が敵対者に先んじて弱点を発見するために、アプリケーション、システム、または環境に対して実世界の攻撃をシミュレートする制御された演習です。コンプライアンス主導のチェックや自動化された脆弱性スキャンとは異なり、侵入テストはより深い問いに答えるように設計されています：実際にこのシステムはどのように侵害される可能性があるのか？特にアプリケーションセキュリティにおいて、侵入テスターはユーザーがどのように認証するか、データがアプリケーション内をどのように流れるか、権限がどのように強制されるか、異なるコンポーネントがどのように相互作用するかを分析します。目的は単にバグを見つけることではなく、欠陥が組み合わさったり、悪用されたり、データ漏洩、アカウント乗っ取り、他のシステムへの横展開などの重大な影響にエスカレートする可能性があるかどうかを理解することです。これが、侵入テストが伝統的に高度なスキルを持つ人間に依存してきた理由です。実際の攻撃者は適応し、技術を連鎖させ、自動化ツールが再現するのが難しい方法でビジネスロジックを悪用します。しかし、この深さは歴史的に、規模と速度を犠牲にしてきました。単発テストからポートフォリオカバレッジへ現代の企業は、単一のアプリケーションをテストすることに苦労することはほとんどありません。課題はカバレッジです。組織は、頻繁なデプロイメントを通じて継続的に変化する、数十または数百の内部開発およびサードパーティ製アプリケーションを運用していることがよくあります。Bishop Foxは、Cosmos AIを、孤立した単発の契約を超えて侵入テストを拡張する方法として位置づけています。多くのアプリケーションにわたる発見とマッピングを加速することで、テスターは深さを犠牲にすることなく、より広範なポートフォリオを評価できます。これにより、組織は定期的なセキュリティ態勢のスナップショットではなく、継続的な保証に近づくことができます。Cosmos AIがテストワークフローを変える方法Cosmos AIは、顧客向けの自動化製品ではなく、内部加速レイヤーとして機能します。これは、到達可能な機能の特定、攻撃対象領域の列挙、潜在的な攻撃者の経路のモデル化など、侵入テストで伝統的に大部分の時間を消費するタスクをテスターが行うのを支援します。下準備に費やす時間を減らすことで、テスターは脆弱性が相互作用する複雑なシナリオにより注意を集中できます。これらの連鎖的な弱点—多くの場合、認証、認可、アプリケーションロジックが関与します—は、従来のスキャンでは検出が最も困難でありながら、最も損害を与える可能性があるものの一つです。設計上の制約としての人間による検証このアプローチの決定的な側面は、AIが生成したシグナルが顧客に直接提供されることはないということです。すべての所見は、レポートに含まれる前に、専門家のテスターによってレビュー、検証、文脈化されます。これは、侵入テストの結果が実際の意思決定—何を最初に修正すべきか、何を待てるか、何が存続的リスクを表すか—に使用されるため重要です。すべての所見が確認され、悪用可能であることを保証することで、Bishop Foxは、高品質な手動テストに伝統的に関連付けられてきた信頼を維持しつつ、AI駆動の速度の恩恵を受けることを目指しています。正確性を損なわずに結果を迅速化Cosmos AIの統合は、タイムラインに直接的な影響を与えます。発表によれば、顧客は数週間ではなく数日で検証済みの所見を受け取り、最終結果は通常5営業日以内に提供されます。ソフトウェアを継続的にリリースする組織にとって、この短いフィードバックループは露出期間を減らし、セキュリティチームが大量の未検証アラートを精査することを強いることなく、開発サイクルにより密接に連携するのに役立ちます。スキャナー主導のセキュリティプログラムを超えて多くのセキュリティプログラムは、限られた文脈で何千もの所見を表面化させる自動スキャナーに大きく依存しています。広範な衛生状態を確認するには有用ですが、これらのツールはしばしば理論上の問題と実際のリスクを区別するのに苦労します。攻撃者に即した現実的なテスト、認証済みのアプリケーションアクセス、人間による検証済みの悪用経路を強調することで、Bishop Foxは侵入テストを報告作業ではなく、優先順位付けエンジンとして位置づけています。その結果は、所見の数は少なくなりますが、攻撃者が実際に環境を侵害する方法に直接マッピングされるものです。攻撃的セキュリティの行く先を示すシグナルCosmos AIモデルは、人工知能を侵入テスターの代替として捉えるのではなく、インフラストラクチャ—専門家のワークフローから摩擦を取り除き、到達範囲を拡大し、洞察を加速するもの—として扱います。アプリケーションエコシステムの複雑さが増し続ける中、AI駆動のスケールと人間の判断を組み合わせたアプローチが、攻撃的セキュリティの次の段階を定義することになるでしょう。Bishop Foxの発表は、侵入テスト自体がその現実に対応するためにどのように進化しているかの具体的な例を示しています。
