企業が発見する重大な脆弱性、定期テスト終了後にも相次ぐ
企業環境は定期的なセキュリティ評価の合間にも変化し続けており、その空白期間に新たな脆弱性が見過ごされてしまう組織が存在します。Synackの調査レポート「State of Continuous Security Validation」によると、調査対象組織の95%が過去1年間に、計画されたテスト期間外
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AIコーディングは選び方が肝心:リスクの大きさはツールごとに大きく異なる
コーディングにおいてどのAIモデルが最良か最悪かを一概に決めることはできませんが、開発環境やフレームワークによっては、組織にとって明らかに優れたモデルと、明らかに劣るモデルが存在します。ソフトウェアガバナンス企業のSecure Code Warriorは本日、大規模言語モデル(LLM)搭載のコーディングツールによって生
AIが生成したコードは、セキュリティ負債をガバナンスの課題に変えた
AIが生成するコードは、今や日々のソフトウェア開発に欠かせない存在になっています。開発者はプロトタイピングやリファクタリング、トラブルシューティングなど、これまでにない手軽さでアイデアを実装へと落とし込むためにAIを活用しています。その生産性向上の効果は疑いようがありません。しかしそれゆえに、セキュリティ責任者は今、
SBOM、署名、来歴管理だけではソフトウェアの安全性を判断できない理由
私たちはソフトウェアサプライチェーンのセキュリティにおいて着実な進歩を遂げ、ソフトウェアコンポーネントの可視性、真正性、ビルドの完全性を高めてきました。この進歩の多くは大統領令14028号にさかのぼるもので、この命令をきっかけに政府機関や請負業者、企業各社はSBOM、署名、来歴管理への投資を進めてきま
AI主導型ソフトウェア開発の監査を成功させる方法
従来、監査とは記録・プロセス・統制を独立した立場から検証し、コンプライアンス遵守状況や財務・運用面の健全性を評価する作業でした。 現代においては、こうしたアプローチをソフトウェア開発ライフサイクル(SDLC)にも広げる必要があります。特に、人工知能(AI)や大規模言語モデル(LLM)を活用したコード生成が普及した今、
シニアエンジニアが週の大半をAI生成コードの修正に費やしている実態
米国の大手テクノロジー企業の多くでは、毎週リリースされるコードの大部分を機械が書くようになっています。エンジニアの仕事はAIが生成したコードのレビューへとシフトしており、そのレビューではAIへの高評価が並んでいます。リーダー層は、AI生成コードを自社エンジニアが書くコードよりも品質が高いと評価しており
AIソフトウェアサプライチェーンの脅威、2026年に深刻化
eSecurity Planet のコンテンツおよび製品推奨は編集上独立しています。パートナーへのリンクをクリックした場合、収益が発生することがあります。 詳細はこちら 人工知能はソフトウェア開発を急速に変革しつつありますが、JFrogの新たな調査によると、セキュリティチームはそれに伴うリスクへの対応に苦慮して
AIコーディングツールがセキュリティ検証のギャップを拡大、調査が明らかに
オフェンシブセキュリティ企業Pentest-Tools.comの新たな調査研究により、AIツールがコードを生成するスピードと、セキュリティチームが本番環境に到達する前にそれを検証できる能力との間に、拡大しつつある断絶が数値化された。この状況は、企業リスクとコンプライアンスに重大な影響をもたらす。 本調
「AI生成コードは既存のすべての手動修復モデルを上回っている」：ほぼすべての企業が…を認める
Checkmarxの研究では、組織の75%が意図的に脆弱なコードを配備していることが判明エクスプロイト時間は1分まで短縮されると予想され、一部の業界にとって緊急のリスクが増加しているAIチャットで完全に構築されたVibe-codedアプリが露出を悪化させている人工知能（AI）により、組織が既に脆弱であること
企業の4分の3が脆弱性のあるコードを意図的に導入
4分の3の企業が脆弱性のあるコードを導入していることを認めており、サプライチェーンでAIのリスクが増加している、と今週発表された2つの新しい調査によると。 Checkmarxは5月21日に発表した新しいデータで、75%の組織が脆弱性があることを知っているコードを頻繁に、または時々導入していることを示しました。 これは昨
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