Aptoriは、ランタイム駆動型検証プラットフォームに自律的なオフェンシブテスト機能を追加し、コード出力とセキュリティチームの能力間の拡大するギャップに対応しています。
パッシブスキャンを超えてアクティブな検証に移行することで、プラットフォームは組織が開発のペースに合わせて脆弱性を特定、検証、修復するのを支援します。
AI支援によるコーディングが開発速度を加速させるにつれ、従来のポイントインタイム型セキュリティ評価はボトルネックになっています。ほとんどのセキュリティツールは大量の発見結果を生成し、手動のトリアージが必要になり、チームの速度を低下させ、実際に修正が必要なものが不透明になります。
Aptoriのオフェンシブテストアプローチはこれに対処し、稼働中のシステムに対する現実的な攻撃をシミュレートします。どの脆弱性が実際のものであるかを検証し、チームは重要な事項に焦点を当て、問題を迅速に解決できます。
「ランタイム検証は最新のアプリケーションに重要です」と、Aptori のCEOであるSumeet Singhは述べています。「セキュリティ問題は単独では存在せず、API、ロジック、認可にわたる実際の実行パスを通じて発生します。私たちはこれらのパスをランタイムでテストし、問題がリリース前に修正されていることを確認するためにAptoriを構築しました。」
初期の導入では、修復バックログと手動トリアージに費やされる時間が大幅に削減されています。
大規模な自動ペネトレーションテスト
Aptoriは、人間が主導するペネトレーションテストの手動で時間がかかるプロセスを、継続的かつ大規模に動作するシステムに置き換えます。
- ロジック対応の探索：システムはアプリケーションロジックとステートフルな相互作用をナビゲートし、従来の自動化ツールが見落とすことが多いビジネスロジックの欠陥と認可ギャップを発見します。
- アクティブな検証：潜在的な問題にフラグを立てるのではなく、Aptoriのエージェントは、ランタイム環境で脆弱性を安全に実行して、どれが実際のものであるかを確認します。
- 継続的なコンテキスト：プラットフォームは開発ワークフロー内で実行され、新しいエンドポイントとアプリケーションの変更が導入されるたびにテストされることを保証します。
検出、検証、修復のための統一システム
Aptoriは検出、セキュリティデータ、修復を単一のシステムに統合します：
- 最新化された検出：AI を活用したコード分析は、動的テストと API テストと組み合わせて、アプリケーションがランタイムでどのように動作するかの可視性を提供します。
- 統一されたセキュリティデータレイヤー：コード、依存関係、API、ランタイム環境からの発見結果は、単一のデータモデルに正規化され、断片化を排除します。
- AI駆動の修復：脆弱性が検証されると、Aptoriのエージェントは開発者が既存のワークフロー内で確認および適用できるアクション可能な修復を生成します。
セキュアバイデザインなソフトウェアの構築
Aptoriは、デプロイ後ではなく、ビルドフェーズ中にセキュリティコントロールを検証できるようにします。
リリース前にランタイムでアプリケーションをテストすることにより、チームは認証、認可、ビジネスロジックコントロールが意図したとおりに動作することを確認できます。問題は早期に特定および解決され、脆弱性が本番環境に到達する可能性が低くなります。
セキュリティは事後対応するものではなく、ソフトウェアの構築方法の一部になります。
組織は、エージェントワークフロー、LLM統合、およびAI対応アプリケーションの保護のためのAptori AI Security Centerを探索できます。
エンタープライズ環境向けに設計
Aptoriはエンタープライズおよび規制環境向けに構築されており、以下をサポートしています：
- 商用およびオープンソース AI モデルとの統合
- オンプレミスおよび完全なエアギャップ展開
- 機密データを制御されたインフラストラクチャの外に送信する必要がない
翻訳元: https://www.helpnetsecurity.com/2026/04/27/aptori-autonomous-offensive-testing-capabilities/
