ペネトレーションテスト
攻撃者と同じ手順で、実際に侵入を試みます。入口が見つかったら、権限をどこまで広げられるか、社内のどこまで届くかも確認します。
- ›Web・API・モバイルアプリ
- ›外部・内部ネットワーク
- ›クラウド(AWS / Azure / GCP)
- ›レッドチーム演習
AIが拾った候補は、ホワイトハッカーが一つずつ手で試します。報告書に載せるのは、実際に悪用できた脆弱性だけです。
攻撃者と同じ手順で、実際に侵入を試みます。入口が見つかったら、権限をどこまで広げられるか、社内のどこまで届くかも確認します。
まずAIがコード全体を読み、怪しい箇所に印をつけます。そこから先は人の仕事。データの流れを追って、本当に突ける穴かを確かめます。修正後の再監査までお付き合いします。
構成を見直し、脆弱性を定期的に洗い出し、ログから不審な動きを拾います。設計図を渡して終わりにはしません。現場の担当者が回せる形に落とし込みます。
不正アクセス、ランサムウェア、情報漏洩。起きてしまったら、まず被害を止めます。原因を突き止め、システムを戻し、同じ手口を防ぐところまで同じチームが担当します。
AIに任せきりだと、誤検知だらけの報告書になります。人だけでやると、時間が足りずに見落とす。だから役割を分けました。広く速く探すのは自社開発のAI。本当に危ないかを決めるのは、攻撃の手口を知っている人間です。
外から見えるサーバー、ソースコード、ログ、設定。手に入るものを集めて、狙われうる場所を一覧にします。
自社のモデルが侵入ルートの候補を洗い出し、危なそうな順に並べます。
上から順に、ホワイトハッカーが実際に攻撃を試します。再現できなかったものは報告に載せません。
再現手順、影響、直し方を日本語の報告書に。修正後にもう一度確認して、ようやく一件落着です。
診断の現場で見てきた失敗は、自分たちが作るときに避けられる。そう考えて、開発と研究にも手を広げています。
相談と見積もりは無料です。「何から手をつければいいか分からない」という段階でも大丈夫。こちらから質問しながら整理します。