AIが脆弱性管理を変える:Mythos以後の企業セキュリティ運用
Mythos PreviewやProject Glasswingをきっかけに、AI時代の脆弱性管理、露出管理、緊急変更、代替防御、安全に止める設計を整理します。
生成AI、AI利用、AI攻撃動向に関する記事。
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生成AIを活用した脆弱性調査の資料をもとに、AIレビューを丸投げではなく探索工程として設計する考え方を整理するのだ。
AIを用いるExposure Managementと自律型ペンテストを、攻撃の実証、攻撃経路、運用統合、AI利用の開示という観点から比較します。
AI攻撃ツールの動向を、攻撃支援、悪用シナリオ、防御側の注意点、観測すべき変化の観点で整理する記事です。
Frontier AIが攻撃探索を加速する環境で、WAFのブラックリスト型検知とAPIのPositive Securityをどう組み合わせるかを整理する。
API、OpenAPI、Policy as Code、IaC、テスト、証跡をAIが人間の承認下で調整するAgentic Control Plane構想を整理する。
AI駆動開発とAPIの親和性を、OpenAPI、Schema、Arazzo、テスト可能な契約という観点から整理する。
正常通信の定義、AI支援による設定同期、変更順序、脆弱性の到達性検証をつなぐWAF運用の設計。
既存の業務を続けながら通信を中継し、AIでAPIと変換処理を作り、検証後に古い入口を閉じる移行設計。
DevSecOps時代に、開発部署とセキュリティ専門部署の責任分担をどう再設計するかを整理する記事です。