脆弱性検出 | Tags

2026年9月20日 10:30

Split-screen illustration comparing traditional vulnerability scanning with overwhelming false positive alerts on the left versus AI-enhanced scanning with filtered, accurate threat detection on the right, connected by flowing data streams

Google Mantis: 誤検知を削減するエージェント型脆弱性スキャンハーネス

現代の脆弱性スキャンシステムは、よく知られた精度の問題に直面しています。従来の静的解析ツールとパターンマッチング型脆弱性スキャナーは、構文的なコードパターンに基づいて検出結果を生成しますが、実際に悪用可能な脆弱性と脆弱性シグネチャに表面的に似ている無害なコード構造を区別するための十分な文脈的推論を欠いています。この区別は運用上重要です。セキュリティチームは限定的なトリアージリソースを配分しており、各誤検知は本当の脅威に対処できるはずの時間を消費します。

#脆弱性検出 #AIエージェント #セキュリティ自動化

セキュリティ・プライバシー・リスク

2026年2月24日 08:08

Abstract visualization of binary code and hexadecimal patterns with hidden red pathways representing backdoors, overlaid with blue scanning beams symbolizing AI-assisted security analysis

約40MBのバイナリに隠されたバックドアを埋め込み、AIとGhidraに検出させてみた

本質的に問われているのは、実運用環境を反映した規模でAI支援分析とGhidraの検出能力をどう評価するかです。約40MBのバイナリ—実世界の展開シナリオを代表する本番規模の実行ファイル—にバックドアを埋め込み、再現可能なベンチマークを確立しました。この規模の選択は意図的です。学術的評価では通常、小規模で単純化されたバイナリが用いられ、検出が人為的に容易になってしまうからです。埋め込まれたバックドアは実装の複雑性のスペクトラムをカバーしています。

#バイナリ解析 #マルウェア検出 #生成AI