株式会社renue
renueについて
renueは、AIで業務を実装する会社です
AIコンサルティングから図面AI・広告運用エージェント・コールセンターAIまで、実際に動いているサービスをご覧いただけます。renueが何をしている会社か、まずはサービス一覧からご確認ください。
セキュリティ診断・脆弱性診断とは
セキュリティ診断（脆弱性診断）とは、Webアプリケーション・API・ネットワーク・クラウドインフラに潜むセキュリティ上の弱点（脆弱性）を発見・評価するプロセスです。攻撃者に悪用される前に脆弱性を特定し、修正することで、情報漏洩・サービス停止・データ改ざんのリスクを低減します。
2026年はAIアプリケーションのセキュリティが新たな課題として浮上しています。OWASPは2025年12月9日に「OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026」を発表し、自律型AIエージェントのセキュリティリスクを体系化しました。従来のWebアプリ診断に加えて、LLMのプロンプトインジェクションへの対策が必要です。また、SSRFを経由したメタデータ漏洩や、保護すべきLLM APIの認証なし公開など、従来のWebアプリとも共通する問題を併せて検査します。
脆弱性診断の種類
| 種類 | 対象 | 手法 | 各社の公開価格例（2026年10月24日確認） |
|---|---|---|---|
| Webアプリケーション診断 | Webサイト・API | OWASP Top 10準拠の検査 | サイバーセキュリティクラウド：標準診断40ページ分135万円〜（税別） |
| ネットワーク診断 | サーバー・FW・VPN | ポートスキャン・脆弱性スキャン | 同社プラットフォーム診断：5IP分35万円〜（税別） |
| クラウド設定診断 | AWS/Azure/GCP設定 | CIS Benchmark準拠の設定チェック | セキュリティ診断PLUS：AWS脆弱性診断120万円〜（表示額。税区分は見積時確認） |
| ペネトレーションテスト | システム全体 | 実際の攻撃手法で侵入を試行 | ユービーセキュア：指定シナリオのみの外部テスト200万円（税別）の例 |
| AI/LLMセキュリティ診断 | LLMアプリ・AIエージェント | プロンプトインジェクション・SSRF・認証検査 | セキュリティ診断PLUS：LLM脆弱性診断150万円〜（表示額） |
OWASP Top 10:2025で確認する代表的なリスク
OWASP Top 10の現行公開版は2025版です。以下の分類でWebアプリケーションのリスクを整理します。これは啓発資料であり、診断の全検査項目や認証制度を定めるものではありません。
- アクセス制御の不備：利用者に許されていないデータ閲覧や操作ができる
- セキュリティ設定の不備：不要な公開や不適切な設定が残っている
- ソフトウェアサプライチェーンの不備：依存部品、開発・配布の経路に問題がある
- 暗号化の不備：保護すべき情報の暗号化や鍵の扱いが不適切
- インジェクション：外部入力がSQLやコマンド等の実行に混入する
- 安全性を欠いた設計：業務上の脅威に対する設計上の対策が足りない
- 認証の不備：利用者やセッションの確認を破られる
- ソフトウェアまたはデータの完全性の不備：改ざんや信頼できない更新を検出できない
- セキュリティログとアラートの不備：不正の発見・対応に必要な記録や通知が不足する
- 例外的な状況への不適切な対応：異常時の処理が情報漏洩や安全でない動作につながる
従来版との比較では、OWASPの変更点の説明を確認し、診断の参照版と実際の検査対象を明示します。旧版に独立掲載されていたSSRFも、分類名だけで検査対象から外してよいわけではありません。
2026年の新たな脅威：AI/LLMアプリケーションのセキュリティ
OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026
OWASPは、100名超の業界専門家・研究者・実務家との協働で策定したと説明しています。自律型AIエージェントに関するリスクを整理したフレームワークです。AIエージェントが自律的にツール実行・API呼び出し・データアクセスを行う環境では、従来のWebアプリとは異なるセキュリティモデルが必要です。
AI/LLMアプリで発生する典型的な脆弱性
- プロンプトインジェクション：ユーザー入力や取得コンテンツにLLMへの指示を埋め込み、意図しない動作を引き起こす
- 認証なしのLLM API公開：アクセスや使用量を制御せずLLM呼び出しAPIを公開し、意図しない利用で費用が発生する状態
- SSRF経由のメタデータ漏洩：外部URLをサーバーから取得する機能が悪用され、内部ネットワークやクラウドメタデータにアクセスされる。AIに限らないWebアプリ共通のリスク
- LLMコスト乱用：巨大な入力データを投入してトークンを大量消費させる
- 情報漏洩：エラーレスポンスやログにAPIキー・内部設定・スタックトレースが混入
renueのAIセキュリティ診断アプローチ
renueでは、AI/LLMアプリケーションのセキュリティ診断を体系化して実施しています。以下は診断時に確認する一般的な設計原則です。
- 全APIルートの認証チェック：公開を許すAPIと保護するAPIを区別し、保護対象で利用者の確認と操作ごとの権限チェックが行われるか検査する
- SSRFガード：外部情報取得の宛先を制限し、内部資源にアクセスできない設計になっているか検査する。名前解決やリダイレクト後の宛先も含めて確認する
- CORS設定の検査：ブラウザは資格情報付きリクエストでワイルドカードの許可元指定を認めず、応答の読み取りを拒否する。許可元と資格情報の扱いが用途に合うか確認し、許可元を無条件に反映する設定なども検査する。CORSはサーバー側の認証・認可の代わりにはならない
- LLM入力のバリデーション：入力のサイズ・型と利用量を制限し、外部コンテンツ内の指示をそのまま権限のある操作に結び付けない設計を確認する
診断手法の比較：ツール診断 vs 手動診断 vs ハイブリッド
| 手法 | メリット | デメリット | 適用場面 |
|---|---|---|---|
| ツール診断（自動スキャン） | 低コスト・高速・広範囲 | 誤検知あり・ビジネスロジック脆弱性は検出困難 | 定期診断・CI/CD組み込み |
| 手動脆弱性診断 | 高精度・ビジネスロジック検査可能 | 高コスト・属人的 | リリース前・重要システム |
| ハイブリッド診断 | ツールの網羅性＋人間の判断力 | 中〜高コスト | 本番運用システム（推奨） |
コードを読む静的解析と、動作するアプリケーションを確認する検査では、見つけられる問題が異なります。AIによる指摘も担当者が精査し、誤検知、再現できた問題、未確認の範囲を区別します。NIST SP 800-115は、情報セキュリティの検査を計画・実施し、結果を分析して対策につなげるための技術資料です。手動の脆弱性診断と、攻撃シナリオに沿って到達目標を検証するペネトレーションテストも区別して選びます。
脆弱性診断サービスの選び方
- 診断基準の準拠規格：OWASP Top 10の対象版やNIST SP 800-115等の参照資料と具体的な検査項目が明示されているか。CREST等の認定は、適用基準と提供者の資格・認定を分けて確認する
- 診断対象の網羅性：Webアプリ・API・クラウド・モバイル・AI/LLMをカバーしているか
- レポートの品質：脆弱性の再現手順・影響範囲・修正方法が具体的に記載されているか
- 再診断の有無：修正後の再診断が費用に含まれているか
- AI/LLM対応：プロンプトインジェクション・SSRF・認証検査に対応しているか
診断の頻度は、外部公開の有無、変更頻度、扱うデータや業務への影響に応じて、定期診断と重要な変更後の診断を組み合わせて計画します。契約・適用基準の指定があればそれも確認します。CI/CDに自動検査を組み込む場合も、検査対象外の確認を含めて範囲を合意してください。
AIアプリの評価範囲を整理する資料として、OWASP AI Testing Guide v1（2025年11月26日公開）も参照できます。セキュリティに加えAIシステムの信頼性を幅広く扱う資料であり、従来のWebアプリの認証・権限・SSRF等の検査を省略できるという意味ではありません。
課題に合わせて次に読む
生成AIの入力・出力・権限を含めて対策を整理する場合は、AIセキュリティのリスクと対策をご覧ください。
社内・社外を問わず、利用者や端末の権限を見直す場合は、ゼロトラストの仕組みと導入の進め方をご覧ください。
診断から修正・刷新までを検討する方へ
renueのAI脆弱性診断支援では、AIによるコード分析と既知の脆弱性の確認を組み合わせます。コード受領型、現場常駐型、コードを持ち出せない場合のローカルLLM分析から、環境に合う方法を相談できます。秘密保持契約と診断範囲の合意から始め、修正・レガシー刷新・継続確認の仕組みづくりは別途範囲を合意します。
