現代のDevSecOpsにおける最適な自動化セキュリティテストツール

現代の DevSecOps では、リリース日前にセキュリティチェックを実行する必要があります。チームは現在、手動レビューでは追いつけないスピードでコードを書き、サービスを作成し、更新をデプロイしています。そのため、自動化されたテストが利用されており、これは本番環境に到達する前に日常的な欠陥を検出するのに役立ちます。 圧力が高まっています。Verizon の 2025 データ侵害調査報告書によると、脆弱性の悪用による侵害の初期アクセス経路は 20% で、前回の報告から 34% 増加しました。また、資格情報の不正使用が 22% を占めており、コード上の欠陥とアクセス権限の欠陥の両方に注意を払う必要があることを示しています。 ソフトウェアチームが変更をより迅速にリリースするようになると、自動化されたテストの価値はさらに高まっています。XBOW のようなサービスは、アプリケーションの表面をマッピングし、可能性の高い攻撃経路をテストし、発見された問題が実際のアクセスにつながるかどうかを検証することで、その作業をサポートします。セキュリティ専門家にとっての利点は、より確実な証拠、あいまいなチケットの減少、エンジニアチームへの迅速な引き渡しにあります。 コードテストから始める 静的アプリケーションセキュリティテスト（SAST）は、ソフトウェアを実行する前にソースコードをチェックします。これにより、入力処理の弱さ、安全でない関数、プルリクエスト内のリスクのあるパターンを検出できます。開発者はこれが評価されるのは、問題の原因となった行に近い場所でテストが行われるからです。誰しも、コードが 6 つの承認プロセスを経てから 3 週間も経ってからチケットを再開くことを好む人はいません。 静的テストは、チームがルールを調整した際に最も効果的です。すべての軽微な問題を警告するスキャナは信頼を失います。優れた設定では、高リスクのパターン、明確な修正方法、および責任の所在に焦点を当てます。OWASP の DevSecOps ガイダンスでは、セキュリティテストをパイプライン内に組み込むことを推奨しており、チームが後続のレビューを待つことなく開発中に問題を発見できるようにしています。 実行中のアプリケーションをテストする 動的アプリケーションセキュリティテスト（Dynamic Application Security Testing: DAST）は、外部から稼働中のアプリケーションを検査します。これは稼働中のサービスに対してリクエストを送信し、不安全なレスポンスがないかを確認します。これにより、コードレビューでは見逃されやすい欠陥、例えばアクセス制御の破綻や安全でないリダイレクトなどをチームが発見できます。 動的テストは実際のシステムに干渉するため注意が必要です。可能な限りステージング環境でテストを行い、安全な制限を設定し、ツールの実行内容を記録する必要があります。その価値は証明にあります。テストされたリクエスト、レスポンス、および影響を受けるルートを示す発見事項は、開発者にとって具体的な着手点となります。 プラットフォームの Xbow は、Web アプリケーションに対する自動化されたペネトレーションテストが必要な場合に、このツールセットの一部として適しています。同プラットフォームは、発見事項を提示する前に制御された非破壊的な検証を行うと説明しており、これはテスト出力と実際の悪用可能性との間のより強力な結びつきをサポートします。 依存関係をチェックされる前に自らチェックする ソフトウェア構成分析は、サードパーティのライブラリやオープンソースパッケージを検証します。これは重要です。なぜなら、現代のアプリケーションの多くは、内部チームが作成したコードに依存しているからです。パッケージは時間を節約できますが、既知の欠陥をビルドに持ち込む可能性もあります。 CISA の既知の悪用脆弱性カタログは、攻撃者が実際に使用している欠陥を優先順位付けするための実用的な情報源を提供します。セキュリティチームは、どの依存関係の更新に緊急の対応が必要かを決定する際に、そのような証拠を活用すべきです。 依存関係テストは、プルリクエストとスケジュールされたチェックで実行されるべきです。プロジェクトが今日通過しても、新しい勧告が出た翌月には脆弱になる可能性があります。自動化されたチェックは、誰かが手動でパッケージリストを再読する必要なく、その変化を検出するのをチームに助けます。 シークレットとビルド設定の保護 シークレットスキャンは、コードや設定ファイル内のパスワード、トークン、キーを検査します。これは基本的な要件となっています。なぜなら、一度漏洩したトークンはソフトウェアバグがなくても攻撃者にアクセス権を与える可能性があるからです。TechRadar の 2025 年のレポートでは、公開リポジトリとインデックス化されたウェブデータ全体で 17,000 件を超える露出したシークレットが発見されたという調査結果が紹介されました。 Infrastructure-as-code（コードとしてのインフラストラクチャ）テストは、クラウドテンプレートやデプロイメントファイルを検証します。平易に言えば、サーバーやサービスを作成する指示を確認するものです。これにより、デプロイ前にオープンなストレージ、脆弱なアイデンティティルール、リスクのあるネットワーク設定などを検出できます。優れたテストでは、リスクのある行とより安全なオプションの両方を示すことができます。 AI を制限付きで使用する AI の進展により、自動テストはパターンマッチングから推論へと移行し始めています。AI はツールにより多くの経路を検索させ、より明確な修正方針を起草し、従来のスキャナーが見逃す可能性のある組み合わせをテストすることを支援できます。また、証拠が正当に得られたという確信を生み出すことも可能です。 この約束を果たすには規律が必要です。ガーディアン紙は 2026 年 5 月、AI を活用したハッキングが産業レベルの強度に達する可能性について Google が警告したと報じました。犯罪者や国家関連のアクターが高度なモデルを使用してマルウェアを改善し、脆弱性を悪用しているのです。したがって、防御チームにはスピードを追いつける自動化が必要ですが、範囲の承認と影響の評価については依然として人間の判断が必要です。 Xbow を含む現代のプラットフォームは、AI を活用して Web ターゲット全体にわたる攻撃者の行動をシミュレーションし、報告する前に発見事項を検証します。これは、会議に時間を割かずに迅速なテストが必要な DevSecOps チームを支えるものです。目指すべき成果は、アラートの増加ではなく、不明確な発見事項の減少です。 攻撃経路を優先順位付け 多くのチームでは、依然として深刻度スコアのみで問題の優先順位をつけています。これは誤解を招く可能性があります。アクセス制御によってブロックされている深刻度の高い問題よりも、露出した認証情報をリンクする中等度の問題の方が重要である場合があります。攻撃経路分析は、欠陥がどのように接続しているかに注目します。 このアプローチは、ビジネスリーダーがリスクを理解するのに役立ちます。攻撃者が顧客データに到達できるか、本番環境のコードを変更できるか、アカウントを乗っ取れるかどうかを知る必要があります。優れた自動化ツールは、その経路を可視化し、それを無効化する制御を示すべきです。 IBM の 2025 年データ侵害コストレポートによると、世界の平均的な侵害コストは 444 万ドルに達しています。この数字はリーダー層がテスト実施のための資金を確保する根拠となりますが、実際の日常業務は依然として攻撃者が悪用する前に到達可能なリスクを修正することに集約されます。

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