高千穂交易株式会社
AI 自律型ペンテスト

数週間のペンテストを、
1〜2日で終わらせる。

AI が攻撃者のように侵入テストを行い、実際に攻撃できた脆弱性だけを、再現手順とあわせて報告します。

ペンテスト完了までの期間
従来のペンテスト
数週間
XBOW
1〜2日

悪用(エクスプロイト)サイクルは、
ほぼ「即時」の領域へ

公開から悪用までの時間(TTE)は、年々短くなっています。

2018年 2.3年 対応する時間があった
2026年 8時間 即日の悪用が現実に
2027年予測 1分

TTE:CVEの公開から実環境での悪用が確認されるまでの期間(CISA KEV / VulnCheck KEV の3,500件超に基づく)

小さな脆弱性も連鎖で致命的に
AIで脆弱性の発見が加速
専門家とテストの手が足りない

攻撃者は1つ見つければいい。防御側は、すべて見つけなければならない。

公開アプリから API が狙われる
「A2B攻撃」

公開アプリを解析し、その裏にある API を狙い撃ちする攻撃です。

攻撃者サーバーを直接スキャンせず、アプリから攻撃面を割り出す
公開アプリ ストアから入手
解析
APK 解析 静的・動的解析
抽出
API の仕様 エンドポイント
認証方式
攻撃
バックエンド
SSRFRCESQLiIDOR
XBOW 攻撃者と同じ視点で、API に攻撃が成立するかを確認

NICT が示す推奨対策

対策 1 侵害確認 ログで侵害の有無を確認
対策 2 XBOW で対応 脆弱性点検 API の4種の脆弱性を点検
対策 3 暫定緩和策 WAF・レート制限で緩和
✓攻撃者と同じ視点で API を検証
✓4種の脆弱性が成立するかを確認
✓見落とされやすい IDOR も証拠付きで
注意喚起の詳細を読む

A2B攻撃(App-to-Backend Attack)は、公開されているスマホアプリを解析して得た情報を使い、そのアプリが通信しているバックエンドサーバーを狙い撃ちする攻撃手法です。NICTの脅威情報分析チームLETTICEが、国内で相次ぐ情報漏えい事案の原因の一つとして特定し、この名前を付けて10月13日に注意喚起を出しました。総務省もこれを受けて関係者へ注意を呼びかけています。

攻撃者は公開Androidアプリを入手・解析し、接続先サーバーやAPIの仕組みを調べたうえで、そのサーバーに合わせた攻撃を仕掛けます。APKファイルにはAPIエンドポイント、認証方式、パラメータ構造など、サーバー接続に必要な情報が埋め込まれていることが多く、攻撃者はこれを抜き出して、外からは見えにくいバックエンドの攻撃面を効率よく割り出せます。

従来型との違いは入口にあります。標的のサーバーを直接スキャンせず、アプリストアから正規アプリをダウンロードして静的・動的解析を行うため、サーバー側の防御だけでは検知が遅れやすいとされています。事業者にとっては、非公開のつもりだったサーバーの内部仕様が攻撃者に知られ、弱点をピンポイントで突かれることになります。

今回確認された事例では、SSRF、RCE(リモートコード実行)、SQLインジェクション、IDOR(不適切な直接オブジェクト参照)の4種類が探索・悪用の対象になっていました。特にIDORは、認証は通っていても認可チェックが不十分なため、IDを書き換えるだけで他人のデータを取得できてしまう脆弱性です。API設計の問題として見落とされがちです。

LETTICEは、AIによって解析の自動化や攻撃コード生成が効率化され、以前は人手が要ったアプリ解析からサーバー攻撃までの工程が短時間で実行できるようになりつつあると指摘しています。問題はAndroidに限らず、iOSアプリやWebサービスのバックエンドAPIでも起こり得ます。なお、10月8日にJPCERT/CCが公表した3つの攻撃手法のうちの「API経由での不正な操作」と共通するものとされています。

NICTが示した対策は「侵害確認」「脆弱性点検」「暫定緩和策」の3種で、Androidアプリ提供事業者を中心に、同様のAPIを使うiOS・Webサービス事業者も対象です。進め方としては、まず既に侵害されていないかをログ等で確認します。次に、APIの上記4種の脆弱性(特に認可設計)を点検します。恒久対応が済むまでの間は、WAFやレート制限などで緩和します。根本的には「アプリに含まれる情報は全部攻撃者に見られる前提」でサーバー側の認証・認可を設計することが肝心です。

このような課題はありませんか

開発スピードに、人手のペネトレーションテストが追いつかない組織で起きていることです。

アプリ/ソフトウェア開発者
抱えている課題

リリース前に本当に危険な脆弱性を把握したい

XBOW でできること

証拠付きの結果により、修正すべき箇所を判断しやすい

DevSecOps担当
抱えている課題

開発スピードにセキュリティテストが追いつかない

XBOW でできること

リリースごと、変更ごとに継続的なペンテストを行いやすい

AppSec/セキュリティ部門
抱えている課題

人的リソース不足で対象アプリを十分にテストできない

XBOW でできること

AIによりテスト範囲と頻度を広げやすい

経営層/CISO
抱えている課題

どのリスクを優先すべきか判断しづらい

XBOW でできること

悪用可能性に基づく優先順位付けができる

共通する原因は、
攻撃が成立するかを確かめる工程の不足です。

XBOWとは

AI が、ペンテスターのように
攻撃して確かめる。

XBOW は、AI が人間のペンテスターのように対象アプリケーションを調査し、攻撃経路を探し、脆弱性を発見し、実際に攻撃が成立するかを検証するプラットフォームです。

スキャナーの結果「脆弱性の可能性」
/api/v1/users?id= 可能性あり
/login 可能性あり
/api/v1/orders/{id} 可能性あり
/search?q= 可能性あり
→ 本当に危険か、追加の確認が必要
XBOW の結果「実際に悪用できるか」
悪用可能を確認IDOR
/api/v1/orders/{id}
✓攻撃の証拠 ✓再現手順 ✓修正の優先度
→ 証拠をもとに、すぐ修正判断できる

※画面はイメージです。

分類 AI駆動の自律型ペネトレーションテスト
対象 Webアプリケーション、API、SaaS、クラウド上のアプリケーション
主な利用者 アプリケーション開発者、DevSecOps担当、AppSec担当、CISO/セキュリティ部門
価値 「実際に悪用できる」ことを証明し、修正優先度を明確にする
GitHub Copilot = 開発 / XBOW = ペンテスト

GitHub Copilot が開発を支援するように、XBOW はペネトレーションテストを AI で支援・自動化するサービスです。

AI が攻撃を試し、システムを壊さずに弱点を見つけます

次のアクションへ自律的に反復
01アクションの選定
02実行前の安全判定
03アクションの実行
04結果の検証・反映
疑似攻撃 穴をあぶり出す
分析エンジンが攻撃を計画
攻撃案を独立してレビュー
エージェント群が攻撃を実行
脆弱性を確証し、次の手へ
↓
↓
↓
↓
安全制御 システムを
壊さない
無害な目標設定 損害を与えない
目標だけを設定
AIによる事前判定 17の安全基準で全操作を審査
破壊的コマンドは除外
通信・負荷の監視 異常を検知したら即時停止
継続的な改善 判定結果を蓄積し、
精度を向上
レメディエーション(脆弱性の修正)を重ねても追加費用なし、修正から再検証まで1〜2日。
修正と再検証を、必要なだけ繰り返せます。

公開ランキングでの実績

出典:XBOW 社公表値。数値は公表時点のものです。

#1
HackerOne の米国リーダーボードで、全ての人間リサーチャーを上回る順位。
1st
Microsoft MSRC のリーダーボードに、自律型システムとして初めて掲載。
14,000+
実際の顧客アプリケーションで発見されたゼロデイ脆弱性。
150+
世界で XBOW を採用しているセキュリティチーム。

XBOW が選ばれる理由

人間レベルのペネトレーションテストをマシンスピードで提供する、
AI駆動の自律型SaaSプラットフォーム

01
多くのアプリへ

テスト頻度と
カバレッジの拡大

開発スピードに合わせて、
より多くのアプリで
ペンテストを実施

02
1〜2日

ペンテストの
スピード向上

従来は数週間かかっていた
ペンテストを
1〜2日で完了

03
悪用可能だけ

SDLCスキャン検出項目の
優先順位付け

大量のアラートの中から
悪用可能な脆弱性を
自動検出

04
AI vs AI

「Mythos Ready」
の実現

AIを活用し、
AIを駆使する攻撃者の
先を行く対策を実現

それを支える
6つの機能

実証・継続・統制を、ひとつのプラットフォームで。

悪用可能性を、XBOW 自身が実証

独立した検証プロセスで再現性と悪用可能性を確認します。届くのは推定リスクではなく、証拠と再現手順です。

単体では見えない攻撃経路を発見

複数の Attack Agent が並行して攻撃を試行し、脆弱性の組み合わせによる攻撃経路まで探索します。

変更のたびに、継続して検証

リリースサイクルに合わせて実行でき、対象アプリケーションが増えても人員を増やす必要がありません。

本番環境でも統制された自律実行

スコープは利用者が定義し、全操作が記録・監査可能。SOC 2、ISO 27001、PCI DSS、NIS 2 の要件に沿った導入が可能です。

判断の全過程が追跡できる

攻撃経路、証拠、再現手順、修正方針が一件ごとにまとまり、判断の過程まで追跡できます。

開発者がそのまま使える修正情報

修正手順まで含めて出力され、経営層や監査への報告にも利用できる形式で提供されます。

ユースケース

お客様の XBOW 運用事例

01

ペネトレーションテストの運用モデルを拡張

既存のテストモデルのキャパシティ、規模、スピード、そして実施頻度を、ハッカーよりも早く高いレベルでの実施をご支援

02

理論上の検知結果を実環境で検証

アプリやAPIの実環境において、その脆弱性が本当に悪用可能であるかどうかをトリアージする。

03

外部アタックサーフェスの堅牢化

対策可能な間に、Webアプリの攻撃対象領域に対する外部から内部への評価を行い、悪用可能な侵入口を発見して塞ぐ。

他の診断サービス・ツールとの違い

既存の診断やスキャナを置き換えるものではなく、「実際に攻撃が成立するか」を継続的に確かめる層を補うものです。

一般的な
脆弱性スキャナー
専門家による
スポット診断
AI+エンジニアの
診断サービス
XBOW
結果の性質「可能性がある」
指摘が含まれやすい
専門家が
攻撃の可否を検証
エンジニアが
再現を確認
悪用可能なものだけを
証拠・再現手順付きで
攻撃の成立まで確かめる△○○○
リリースのたびに実行できる○—△○
多数のアプリを並列で検証できる○△△○

○ 対応 △ 一部対応・条件付き — 主な用途ではない ※公開情報に基づく当社の整理です。

導入の流れ

01

お問い合わせ・ヒアリング

対象システム、現在の診断体制、想定される課題を高千穂交易の担当がお伺いします。

02

スコープ設計・環境準備

検証対象の範囲、実行条件、データの取り扱い要件を定義し、実行環境を整えます。

03

実行・悪用可能性の検証

XBOW が自律的に探索・連鎖・実証を行い、確認された結果のみを報告します。

04

レポート確認・再テスト

修正後は同じ条件で再実行し、対処が有効であることを確認します。

よくある
ご質問

検証範囲はお客様が定義し、実行される操作はすべて記録されます。データの分離、保管場所、コンプライアンス要件に合わせた導入形態を選択いただけます。

高千穂交易のサポート体制

1952年の創業以来、海外の先進技術を国内市場に導入してきた技術商社として、導入前の検討から運用までを国内でご支援します。

国内の一次窓口

導入前の技術的な確認から運用中の問い合わせまで、日本語で対応します。

導入設計の支援

検証対象の選定、スコープ設計、既存のセキュリティ体制との組み合わせをご提案します。

セキュリティ製品群との連携

当社が取り扱うネットワーク・サイバーセキュリティ製品と合わせた全体設計が可能です。

まずは PoC で、
自社の環境で確かめる

無料トライアルで、実際のアプリに対する検証結果をご確認いただけます。導入のご相談やパートナーとしてのお取り扱いも承ります。

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