AIを活用したペネトレーションテスト
必要なタイミングで実施できるAIを活用したペネトレーションテストで、専門家による確認済みの結果を提供します。より高い頻度でテストを行い、課題の早期対応につなげ、形式的な審査の間に生じるリスクを減らせます。
提供開始
Take control of your cyber risk →
課題
単発で実施するテストでは、把握できていない領域が生まれます。その部分を埋める必要があります。
攻撃対象領域は日々変化しますが、特定の時点だけを評価するペネトレーションテストでは、どうしてもカバーしきれない部分が残ります。LRQAのAIを活用したペネトレーションテストは、すでに信頼している専門家によるテストを置き換えることなく、こうした部分を補完できます。
AIを活用したペネトレーションテストがない場合
- 環境が変化する中で、定期的なテストの合間は把握できていない部分が増える。
- 日常的な更新作業によって新たなリスクが生じても、評価されないまま残ることがある。
- 旧来の再テストでは、対応状況を確認するまでに時間がかかり、改善の進捗が見えにくくなる。
- セキュリティ担当者は、負担を増やさずに、より広い範囲をより頻繁に確認できる体制が求められている。
LRQAのAIを活用したペネトレーションテストを導入した場合
- 環境が変化したタイミングで、必要に応じてテストを実施できる。
- 潜在的な問題だけでなく、実際に悪用され得るリスクを確認できる。
- 次の正式な審査を待つことなく、修正後の再テストを行える。
- LRQAの専門家によるレビュー結果と、改善に向けた具体的な助言を受け取れる。
専門家による確認体制
スピードは自動化が担い、判断は専門家が支える。
AIは、脆弱性の発見、検証、再テストを効率化し、形式的な審査の間隔を短縮するのに役立ちます。LRQAは、重要な場面で専門家の確認を加えることで、攻撃手法の知見、リスクの背景、実務に基づく提供体制を組み合わせ、適切な対応につなげられるよう支援します。
- 重大度の高い項目について、LRQAのペネトレーションテスト専門家が内容を確認する
- すべての指摘事項に、対応に向けた具体的な助言が付記される
- LRQAが長年培ってきた攻撃手法と評価業務の経験に基づいて構築されている
特長
テストと改善をより迅速に進めるための設計
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継続的な把握
脆弱性を早い段階で把握し、定期的なペネトレーションテストの間に生じる見えにくい部分を減らせます。環境に変更があった際には、短時間で繰り返しテストを実施できます。
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専門家による内容確認
重大度の高い項目について、LRQAの専門家が内容を確認し、優先すべき対応とその方法についての助言を提供します。
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改善作業の迅速化
修正後の再テストを、次の正式な審査を待たずに必要なタイミングで実施できます。1回の契約につき最大5回まで再テストが含まれており、改善内容を短時間で確認できます。
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意思決定を支える報告書
コンサルタントが作成する形式に近い報告書を提供し、内容が追跡できる構成、リスクの背景、根拠となる情報を整理して提示します。これにより、意思決定や通年での確認体制を支援します。
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一貫した評価品質
標準化された手法により、時間が経っても比較可能な結果を得られる。傾向を追跡し、改善の進捗を把握し、現在の状態を継続的に確認できる。
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継続的な進化
AIエージェントは継続的に進化し、対象範囲が広がり、検出の精度も向上します。これに合わせて、LRQAの確認体制も発展していきます。
AIを活用したペネトレーションテストの資料をダウンロード
LRQAが、AIを活用したテストと専門家による確認を組み合わせ、分かりやすく、対応につなげやすいペネトレーションテスト結果をどのように提供しているかをご確認いただけます。
資料
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本番環境で安心して利用可能
本番環境でも安全に実行できる設計
AIを活用したペネトレーションテストは、本番稼働中のウェブアプリケーションに対して安全に実行できるよう設計されており、リスクを抑えるためのガードレールや専用のセーフモードを備えています。テストは利用者の環境に合わせて範囲を定め、制御された状態で実施されるため、安心して運用できます。
- 利用者の本番環境に合わせてテスト範囲を限定し、制御された状態で実施される。
- コンサルタント主導のテスト、PTaaS、レッドチーミングと併用できる。
- 本番環境向けのセーフモードを標準搭載している。
運用方法
LRQAのAIを活用したペネトレーションテストは、専門家が主導する明確な運用モデルに基づいて進められます。LRQAのアナリストが、お客様とともにテストの範囲や前提条件を設定し、その合意内容に沿って、主要なペネトレーションテストの工程をAIが自動的に実行します。続いて、LRQAのアナリストが結果を確認・検証し、効果的な改善につなげるための分かりやすい指針を提示します。
範囲の確認と計画
対象となるアプリケーション、実施可能な時間帯、前提条件を確認します。技術的な評価を行い、実施の適合性を判断します。
ステップ1
クレジットとプロファイルの割り当て
求められる深さや複雑さに合わせて、適切なテストプロファイルを選定します。
ステップ2
接続と設定
安全なアクセス環境、認証情報、必要な連携機能を、合意された範囲の中で設定します。
ステップ3
テストの実行と再実行
必要なタイミングでテストを起動することも、計画に沿って実施することもできます。各テストは、保有するクレジットから消費されます。
ステップ4
レビューと改善支援
特定された各課題には、改善に向けた具体的な手順が含まれています。LRQAの担当者が重要な指摘内容を確認し、正確性と優先度を判断します。
ステップ5
修正内容の確認
保有しているクレジットを使い、必要なタイミングで再テストを実施して、課題が適切に解消されたかどうかを確認できます。
ステップ6
AIペネトレーションテストでLRQAが選ばれる理由
専門家による確認体制
AIはペネトレーションテストを効率化しますが、最終的な評価にはLRQAの専門家が重要な役割を担います。専門家が重要な指摘内容を確認し、内容の妥当性を判断したうえで、優先度を明確にした改善の方向性を示します。これにより、どの点を、なぜ対応すべきかが分かりやすく整理されます。
豊富なペネトレーションテスト経験に基づく取り組み
AIを活用したペネトレーションテストは、LRQAがこれまで専門家主導で培ってきた確立されたテスト能力を基盤としています。実績ある手法と実環境での経験を踏まえ、AIによる自動化の導入が品質向上につながるよう設計されています。
多様で実際の環境で積み重ねた確かな経験
LRQAは、クラウド、ハイブリッド、レガシー環境など、多様なシステムに対応したペネトレーションテストを提供してきた経験があります。こうした蓄積により、AIを活用したテストを実際の運用環境において、安全かつ的確に適用できます。
継続的な把握と判断支援
AIを活用したペネトレーションテストは、状況を継続的に把握し、適切な判断につなげるための情報提供を支えます。専門家主導のテストや、広範な保証活動とも無理なく組み合わせて活用できます。
