脆弱性を見つけ、修正する
AIを使った脆弱性診断とは？自動化できる範囲と従来の診断・ASMの違い
AIを使った脆弱性診断で、AIが担う工程と人が確かめる範囲を、NISTの試験手法とASM・アセスメントとの違いから整理する。報告書で誤検知を見分ける根拠と、依頼の前に決める6項目も示す。
ASMとは？セキュリティ対策での役割・脆弱性診断との違いと運用方法
ASM（アタックサーフェスマネジメント）のセキュリティ上の役割を経済産業省のガイダンスで整理。分かることと観測の限界、検出資産と社内台帳の照合、KEVを使った対応の順番、脆弱性診断との違い、自社と外部の分担を説明する。
「Strix」とは？単一URLのAI診断が約78秒で完了！検証の条件
Strixは、生成AIがWebアプリやコードを調べる診断用エージェント。2026年10月8日の単一URLの検証結果を基に、約78秒の実行に含まれる範囲、診断前に用意する情報、人が確認する証拠を整理する。
「GLM-5.3」とは？AIが既知の脆弱性を悪用！NIST評価で分かった能力と条件
Z.aiのAIモデルGLM-5.3を紹介。NISTとAnthropicによる既知の脆弱性の評価を基に、AIと検査用ツールの役割、得点率と成功件数の違い、開発・運用で確認したい点を図と表で整理する。
「ARTEX」とは？AIで侵入テスト、派生ツールでペネトレーションテスト以外にも用途が拡大
ARTEXはAIエージェントで侵入テストを行うツール。公開当時の使い方、本家の公開停止、派生ツールで加わったログ調査・検知ルール評価や「武器庫」の機能を、公開資料から解説する。
なぜAIハッキングによるサイバー攻撃は、既存のセキュリティ対策で防げないのか
脆弱性診断やペネトレーションテストで対策してきたはずなのに、なぜ防げないのか。検査の対象外、正規の認証や権限の悪用、診断後の変更から、既存の対策で防ぎきれない理由と、生成AIが残る弱点を狙いやすくする仕組みを説明する。
急増するAIハッキング、どう防ぐ？調査と検証から導く5層のAIハッキング対策
AIハッキング対策を、国内被害の調査、手口の調査、攻撃者視点の検証から5つの層に整理する。まず確かめる5つのことを先に示し、多層防御の考え方で、アタックサーフェス管理・ハードニング・アクセス制御・検知と対応・サイバーレジリエンスの順に、点検方法と直し方、生成AIを使う組織の追加対策、着手の順番までまとめる。
話題のAIハッキングを攻撃者視点で実際に検証してみた
AIエージェントを2つの試験用アプリで検証。手法を指定した場合と弱点の探索から任せた場合に、どんな情報を取得できたか。与えた指示、結果、検証の限界を紹介する。
話題のAIハッキング、その手口を特定してみた
AIハッキングはどこから始まるのか。Webアプリ・API、サインイン・認証承認、管理画面・リモート接続、従業員の端末の4群から、手法・原因・事例・ツールを追う。侵入後の遠隔操作・情報窃取・横展開・権限昇格も整理する。
