Ridge Securityは、AIを活用した自律型のペネトレーションテストとエージェント型レッドチーミングを中堅規模の組織向けに提供する、自己完結型ソリューション「RidgeOne」を発表しました。
RidgeOneは、同社のエージェント型セキュリティ検証プラットフォーム「RidgeGen」と、NVIDIA DGX Spark上で動作するオープンウェイトのAIモデルを組み合わせたものです。組織は機密性の高いテストデータを外部のAIプロバイダーに送信することなく、またAIトークンの継続的なコストを負担することなく、自社環境内で高度なセキュリティテストを実施できます。
AIやセキュリティ分野のリソースが限られる組織にとって、高度なセキュリティテスト機能の利用は容易ではありません。RidgeOneは、自律型セキュリティテストをより簡単に導入し、利用しやすくすることを目指して設計されています。独自のAIインフラを構築したり、別個のAI環境を維持したりすることなく、AI主導の攻撃的セキュリティを活用できます。
Ridge SecurityのプロダクトマネジメントVPであるGeorge Duo氏は、次のように述べています。「AIによって、セキュリティチームによる攻撃的セキュリティへの取り組み方は変わりつつあります。しかし、その恩恵を受けるために、より大規模なAIチームや複雑なインフラプロジェクトが必要になるべきではありません。RidgeOneは、データやインフラ、テストプロセスの管理権を保ちながらこの技術を利用したい組織にとって、自律型セキュリティテストを現実的なものにするために開発しました」
RidgeOneには、実用面で次のような利点があります。
- 導入が容易: 別個のAIインフラを構築・維持することなく、AIを活用したセキュリティテストを利用できます。
- コストを予測可能: オープンウェイトのモデルをローカルで実行するため、外部AIサービスに伴うトークンコストが継続的に発生しません。
可搬性: アプライアンスは移動して異なるネットワークセグメントに展開できるため、分散環境やセグメント化された環境を持つ組織にも便利です。 - 深いセキュリティテスト: ITインフラ、ネットワーク、Webアプリケーション、API、Active Directory、ホスト、IoT/OT環境を自律的にテストでき、複数段階にわたる攻撃経路も対象とします。
- 設計段階からのプライバシー確保: テスト活動や機密性の高いセキュリティデータは、外部のAIプロバイダーに送信されることなく、顧客環境内にとどまります。
このソリューションは、NVIDIA DGX SparkコンパクトAIシステムを基にした検証済みのリファレンス構成を中核としています。AIモデルとRidgeGenで共有する統合メモリは128 GBです。RidgeOneはVMware環境に展開でき、5つのステップで稼働を開始できます。顧客が別個のAIインフラを構築する必要はありません。
テストでは、Ridge SecurityがOWASP Juice Shopに対してRidgeOneを実行し、オペレーターの介入なしに自律型ペネトレーションテストを最後まで完了しました。評価には約10時間を要し、32件の検証済みの検出結果が得られました。そのうち19件は重大度が「クリティカル」または「高」でした。この間、外部のAI呼び出しは一切行われていません。システムは、個別の検出結果をつなぎ合わせて、複数段階の攻撃経路も導き出しました。
こうした点と点をつなぐ能力は、RidgeGenの中核をなす機能です。同プラットフォームは個々の脆弱性の検出で終わらず、検出結果全体を踏まえて推論し、弱点を連鎖させられるかどうかを検証します。さらに、セキュリティチームが修正の優先順位付けに活用できる証拠も提示します。
攻撃者はAIを使って作戦の自動化や高速化を進めています。組織も同じ技術を防御側で活用する手段が必要です。RidgeOneは、企業ネットワークでも、制限されたセグメントでも、あるいはまったく別の環境でも、自律型テスト機能を自社環境に持ち込める可搬性の高い手段をセキュリティチームに提供します。
Ridge SecurityのPresidentであるLydia Zhang氏は、次のように述べています。「自律型セキュリティテストは、セキュリティチームにできることを変えつつありますが、自律性には管理が伴わなければなりません。RidgeOneは、データやインフラ、テストプロセスの管理権を維持しながら、AIを活用した攻撃的セキュリティを自社環境に取り入れる現実的な手段を組織に提供します」
翻訳元: https://www.helpnetsecurity.com/2026/10/13/ridge-security-ridgeone/
