GMOサイバーセキュリティ byイエラエ、AIで攻撃成立まで検証

GMOサイバーセキュリティ byイエラエは9月3日、AIによる「実証型」の脆弱性診断を順次提供開始します。
新機能は未知の脆弱性を探索し、実際にサイバー攻撃が成立するかまでAIが自動検証します。
外部公開IT資産を可視化する「GMOサイバー攻撃 ネットde診断 ASM」に搭載します。

記事の概要

GMOサイバーセキュリティ byイエラエは、サイバーセキュリティ特化AI基盤「AIホワイトハッカー byGMO」を活用します。
新機能の名称は「ネットde診断 AIホワイトハッカー侵入テスト」で、2026年9月3日より順次提供します。
既知の脆弱性を検出するだけでなく、未知の脆弱性の探索と攻撃成立の検証まで自動化します。
攻撃の成立を確認した脆弱性だけを報告するため、対応の優先順位を判断しやすくなります。
AIで判断が難しいシステム固有のビジネスロジックや連鎖攻撃は、ホワイトハッカーが個別に検証します。
同社は一般利用可能なフロンティアAIに、独自の検証基盤とホワイトハッカーの知見を組み合わせています。
フロンティアAIや脅威の変化に合わせ、検証基盤と手法を継続的に更新します。
機能は外部公開IT資産の棚卸し・リスク可視化を行う「GMOサイバー攻撃 ネットde診断 ASM」に搭載します。

記事のポイント

1. 攻撃成立まで自動検証： 脆弱性の検出後、実際に悪用した攻撃が成立するかをAIが確認します。成立したものだけを報告します。
2. 未知の攻撃手法も探索： 既知の診断観点に分類されない攻撃手法を含め、未公表の脆弱性も探索対象にします。
3. AIと専門家を分担： AIが自動化できないビジネスロジックや連鎖攻撃は、ホワイトハッカーが個別に検証します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 攻撃成立を確認できた脆弱性を優先対象にしやすくなるため、担当者は検出件数の消化ではなく、公開資産のどのリスクから対処するかを基準化する必要がありそうです。
• 診断サービス提供者： 未知の探索と攻撃成立の検証を自動化する範囲が広がると、AIによる自動診断と専門家によるビジネスロジック検証をどう組み合わせるかが差別化要因になりそうです。
• 開発・運用部門： AIが担える領域とホワイトハッカーに委ねる領域が示されているため、自動診断の結果を過信せず、連鎖攻撃や仕様と実運用の乖離を確認する工程を残す必要がありそうです。

このニュースの背景

記事では、AIの進化でサイバー攻撃の速度・規模・質が変化し、脆弱性の発見と悪用の時間軸が攻撃者側に傾いていると説明されています。
従来の自動診断はパターン照合による既知の脆弱性の検出が中心で、未知の脆弱性や攻撃の実現性まで把握する必要が生じています。
こうした状況を受け、外部公開IT資産の棚卸しとリスク可視化を行うサービスに、AIによる探索・攻撃成立検証の機能が組み込まれます。

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• GeNEEとLayer8が、AIエージェントと専門家による継続型脆弱性診断を毎月実施可能なサービスとして提供します。
• ProVisionが、Web層とAI層を対象に手動・ツールで検証する脆弱性診断サービスを開始しました。
• NECがAIエージェントなどで偽・誤情報を分析する技術の開発・実証を続けます。

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