DASTに関する5つのよくある誤解を解く

主なポイント：

• DASTは「ノイズが多すぎる」という認識は、もはや時代遅れです。最新のDASTツールはAI/MLによる検証を活用し、誤検知を大幅に低減しています。

• 最新のDASTは、実行時に発生する深刻な脆弱性を検出します。認証の不備、サーバーの設定ミス、ビジネスロジックの問題など、静的解析（SAST）では見逃されがちな脆弱性を発見できます。

• DASTは最新の開発に十分対応できる速さです。増分スキャン、並列スキャン、AIを活用したスキャンなどの進歩により、迅速なCI/CDパイプラインにもシームレスに組み込めます。

• DASTは完全に自動化でき、DevSecOpsに不可欠です。主要なCI/CDプラットフォームや開発者のワークフローと連携し、継続的なセキュリティ検証を実現します。

• DASTは重複するものではありません。実行時のアプリケーションを保護する重要な第3の防御層として、SAST（コードセキュリティ）と侵入テスト（専門家による検証）を補完します。

• SnykのAI搭載プラットフォームは、リスクに基づいて脆弱性に優先順位を付けます。さらに、迅速かつ効率的な修正に役立つ、的確で実行可能なガイダンスを提供します。

DASTは最新のアプリケーションセキュリティの要ですが、根強い誤解により、セキュリティチームがその機能を十分に活用できていません。こうした誤解は危険な死角を生み、検知できたはずの脅威に組織をさらすことになります。誤解を正面から取り上げ、事実と虚構を区別しましょう。

誤解1：「DASTが検出できるのは表面的な脆弱性だけ」

そう思われている背景

DASTが検出できるのは表面的な脆弱性だけだ、という主張をよく耳にします。この誤解には根深い背景があります。この認識は主に過去の名残です。初期のDASTツールは、設計上、ノイズが多く、調査が必要なものをほぼすべて検出していました。その結果、質より量を重視するという評判が生まれました。

さらに、DASTの基本的な性質がブラックボックステスト手法であることも、誤解の一因です。DASTは外部からアプリケーションにアクセスし、現実の攻撃をシミュレーションするため、複雑な脆弱性を見つけるほど深く調査できないと誤って考えるチームもあります。この見方は、実行時解析（DAST）と静的コード解析（SAST）の混同によって曖昧になり、「外側から内側へ」のアプローチは「内側から外側へ」のソースコードスキャンほど深く調査できない、という誤った認識につながっています。

実際のDASTの検出能力

DASTの真価は、静的解析が限界に達する領域で発揮されます。SASTがソースコードを綿密に調べるのに対し、DASTはアプリケーション本来の動作環境、つまり実行時環境で検査します。このブラックボックス手法は、単に異なるアプローチというだけでなく、必要不可欠なものです。攻撃者が実際に用いる手法をそのままシミュレーションし、実行時にのみ顕在化する脆弱性を、稼働中のシステムで探し出せます。

DASTは、認証の弱点、サーバーの設定ミス、セッション管理の不備、ビジネスロジックの脆弱性など、SASTでは検出できない実行時の脆弱性を発見することに優れています。これらは理論上のコードの問題ではなく、稼働中のアプリケーションに存在する、悪用可能な弱点です。DASTの調査の深さとは、コードの行を見ることではなく、現実の攻撃シナリオにおいてアプリケーションがどのように動作するかを理解することです。

DASTは、重大な脆弱性の幅広い種類を検出できます。

• 認証と認可の不備：脆弱なパスワードポリシー、セッション固定、クレデンシャルスタッフィングの脆弱性、不正なユーザーがより高い権限を得られるアクセス制御の不備。

• 設定ミス：サーバーの設定ミス、安全でないHTTPヘッダー、エラーメッセージによる機密データの露出、不適切なCORSポリシー。

• 入力検証の問題：SQLインジェクション、クロスサイトスクリプティング（XSS）、コマンドインジェクションなど、ユーザー入力の処理方法を悪用するインジェクション攻撃。

• ビジネスロジックの脆弱性：決済手順の回避や、制限された機能へのアクセスなど、本来許可されていない操作をユーザーに可能にする、アプリケーションのワークフロー上の欠陥。

• API固有の脆弱性：安全でないAPIエンドポイント、不正利用を許す不適切なレート制限、APIレスポンスでの過剰なデータ露出、API実装固有の認証の問題。

他のセキュリティツールとの連携

堅牢なセキュリティ体制は、単一のツールだけでは実現できません。相互に補完する手法を、戦略的に多層で組み合わせる必要があります。SASTは、SDLCの早い段階でソースコードをスキャンし、本番環境に到達する前に脆弱性を検出するうえで非常に有効ですが、実行時環境とは切り離されて動作します。

DASTは、デプロイ後のアプリケーションの実際の動作を検証し、設定やデプロイ環境、サードパーティとの連携に起因する問題を検出します。続いて侵入テストが、高度で連鎖的な攻撃をシミュレーションし、専門家ならではの創造的な評価を提供します。それぞれの手法が異なる死角に対処し、組み合わせることで、単一のツールでは実現できない包括的なカバレッジが得られます。この連携は、理論上の話ではありません。

CI/CDパイプラインでSASTとともにDASTを導入した組織では、単一の手法に依存する組織と比べて、40～60%多くの脆弱性を検出できることが確認されています。重要なのは、各ツールがアプリケーションのセキュリティ体制の異なる層で機能することを理解することです。これにより、攻撃者の実際の手口を反映した多層防御戦略を実現できます。

誤解2：「DASTは誤検知が多すぎる」

誤検知に関する誤解の背景

「DASTはノイズが多すぎる」という不満を、私たちは長年耳にしてきました。正直なところ、その意見には歴史的な背景があります。初期のDASTツールは、意図的に非常に広い範囲を対象としていました。人の目で確認する価値がありそうなものは何でも検出することを最優先としていたため、手動検証が必要な結果が大量に生成されていました。

この基本設計に、スキャン結果の誤解や、この技術に不慣れなチームによる不適切な設定が重なり、古くなった認識が根強く残りました。しかし、状況は大きく変わっています。今日のDASTは、かつてのものとは違う、高度で精度の高いツールです。

DASTの誤検知に関する実情

DASTの誤検知にまつわる誤解を改めて取り上げましょう。長年、セキュリティチームが初期のDASTツールのノイズに不満を抱いていたのは当然です。しかし、現在の技術は過去のものとは違います。最新のDASTは、根本的な変革を遂げています。

DASTの大きな利点は、そのアプローチにあります。動作していないコードを解析するSASTとは異なり、DASTは稼働中のアプリケーションに対して脆弱性を検証し、即座に現実の状況を踏まえた評価を行います。DASTが欠陥を検出した場合、それはツールが制御された方法で実際に悪用できたことを意味します。最近のベンチマークデータによると、OWASP Benchmarkでは従来のDASTツールの誤検知率は最大82%でしたが、2024年には、AIを活用した検証エンジンとインテリジェントなテストケース生成により、主要なDASTベンダーが5～8%という驚くほど低い誤検知率を達成しています。高度なソリューションのなかには、機械学習とコンテキスト分析を統合し、誤検知をほぼゼロにできるとするものもあります。

この業界の動向は、最新のDASTの精度がなぜ重要なのかを示しています。誤検知が多いと、時間を浪費するだけではありません。セキュリティツールへの信頼が損なわれ、アラート疲れを引き起こし、ノイズに埋もれて本物の脅威が見過ごされる原因になります。

誤検知への対策

誤検知への対応は終わりのない作業のように感じられ、本物の脅威に向けるべき重要なリソースが奪われることもあります。その解決には、複数の対策を組み合わせることが重要です。まず、人工知能と機械学習を活用する最新のDASTツールを導入しましょう。これは単なる流行語ではありません。AIによる検証や、生成AIを用いたリクエスト生成は、検出精度を大幅に向上させる重要な差別化要因です。ただし、技術だけでは不十分です。誤検知を最小限に抑えるには、使用環境に合わせてツールを適切に設定し、細かく調整することが欠かせません。CI/CDパイプラインでDASTを自動化することで検証プロセスを効率化し、誤警告を精査するのではなく、開発者が本物の脆弱性についてすぐにフィードバックを受け取れるようになります。

実践に役立つベストプラクティスを紹介します。

1. インテリジェントなスキャンと誤検知の低減には、Snyk API & WebのようなAI/ML機能を備えたDASTツールを選びましょう。

2. アプリケーションのスタックや技術に合わせてDASTツールを適切に設定・調整しましょう。

3. 最新の脆弱性シグネチャと検出ルールを反映するため、ツールを常に最新の状態に保ちましょう。

4. IDEプラグインやチケット管理システムを通じてDASTの結果を開発者のワークフローに組み込み、すぐに確認できるようにしましょう。

5. 一元管理プラットフォームを使い、深刻度やビジネスへの影響に基づいて検出結果を集約し、優先順位を付けましょう。

これらの戦略を組み合わせれば、DASTをノイズの発生源から高精度なツールへと変え、チームが本当に重要なこと、つまり実際の脆弱性の修正に集中できるようになります。

誤解3：「DASTのスキャンは最新の開発パイプラインには遅すぎる」

DASTの速度とパフォーマンスに関する誤解

最新のアジャイルなワークフローでは、DASTは避けられないボトルネックになるという考えが広くあります。この認識は多くの場合、スキャンの深さと速度の混同から生じています。業界には、数日かかる長時間の包括的なスキャンを行っていた時代の慣習が根強く残り、徹底的なセキュリティテストには開発速度の犠牲が避けられないという考えが定着しました。

DASTの最適化に大きな進歩があったにもかかわらず、この誤解は根強く残っています。ツール自体が遅いと考えられていますが、実際の問題は、スキャンの設定やスケジュールにあることが少なくありません。包括的なセキュリティ分析を行うとデプロイパイプラインが必ず停止するという考えは、もはや時代遅れです。

DASTのスキャン性能を高める進歩

最新のDASTツールは、アプリケーションを手当たり次第に総当たりで調べることはありません。AI搭載エンジンがアプリケーションのアーキテクチャをインテリジェントに把握し、不要なリクエストを減らしながら、脆弱性が潜んでいる可能性の高い箇所に重点を置きます。クラウドインフラや、分散実行のためのKubernetesなどを活用した並列スキャンにより、複数のコンポーネントを同時にテストできます。増分スキャンも大きな進歩です。すべてを最初からスキャンし直すのではなく、変更があった部分だけをテストできます。小規模な更新を頻繁に行う反復型の開発環境では、特に効果を発揮します。

Snykのようなツールを際立たせているのは、AIを活用したアプローチです。エンドポイントを無差別に調査するのではなく、Snyk AI Security Platformがアプリケーションの構造と動作を学習し、脆弱性を見つけやすいリクエストをインテリジェントに生成します。これにより、スキャン時間と必要なリクエスト数の両方が大幅に減少します。その結果、何時間もかかっていたスキャンが数分で完了し、迅速なデプロイサイクルにシームレスに組み込めます。

速度とカバレッジの両立

開発スピードと包括的なセキュリティテストの間には、常に緊張関係があります。パイプラインを何時間も止めてフルスキャンを実行する従来の方法は、もはや持続可能ではありません。今日の開発環境では、反復的な開発を大きく変える増分スキャン機能を活用する必要があります。

アプリケーション全体を再スキャンするのではなく、Snyk API & Webのような最新のツールは変更されたコンポーネントだけを的確にテストし、数時間ではなく数分でフィードバックを提供します。また、戦略的な自動化も重視しています。開発スケジュールを妨げない時間帯に負荷の高いスキャンを実行するよう設定すれば、開発の勢いを維持できます。重要なのは、バランスを取ることです。優先度の高いアプリケーション機能は迅速にスキャンし、より詳細な分析は開発への影響が少ないタイミングで実施します。

DASTのスキャン速度とパフォーマンスを高めるために実践している方法をご紹介します。

• 増分スキャンを利用することで、変更されたコンポーネントだけをテストします。

• 包括的なスキャンをスケジュールすることで、オフピーク時や夜間に実行します。

• 重要な認証フローと決済フローを優先することで、迅速にスキャンします。

• 並列スキャン機能を活用することで、大規模なアプリケーションにも対応します。

• デプロイ段階に応じてスキャンの深度を設定する（開発環境では軽めに、ステージング環境ではより詳細にスキャンします）。

このバランスの取れたアプローチにより、セキュリティは後回しにされたり、開発の妨げになったりするのではなく、現代の開発スピードに歩調を合わせる、継続的かつ開発プロセスに組み込まれたものになります。

誤解 4：「DASTは自動化できず、DevOpsにも統合できない」

自動化と統合に関する誤解

DevSecOpsでは、「DASTは現代の高速なCI/CD環境には根本的に適合しない」という誤解が根強く残っています。しかし、これは過去の話です。開発が完了した後、分断されたチームが定期的に手作業でセキュリティ評価を行っていた時代の考え方に由来します。従来型のDASTツールも、広範な手動設定が必要で、自動化しにくいレポートを出力することが多く、この見方を強めてきました。その結果、多くのチームが今も、ほかのコードテストのようにセキュリティスキャンをパイプラインに組み込むことはできないと考えています。DASTを、開発後に単独で行うチェック、つまり統合されたガードレールではなく障害物として捉え、現代のDASTが持つ可能性を見落としているのです。

実態：自動化ワークフローにおけるDAST

DASTは扱いにくい手動プロセスだという認識は、もはや時代遅れです。現代のアプリケーションセキュリティでは、深い統合と自動化が実現しています。Snyk Web & APIのような最先端のDASTソリューションは、Jenkins、GitLab CI、GitHub Actions、Azure DevOpsなど、主要なCI/CDプラットフォームすべてとネイティブに連携します。これらは後付けのプラグインではなく、自動化を前提にゼロから設計された中核機能です。継続的にセキュリティを検証することで、脆弱性を数週間後の手動レビューで発見するのではなく、発生直後に検出できます。

Snykのような最新のDASTツールには、包括的な自動化機能が備わっています。

• コミット、PR、ビルドのたびにスキャンを自動実行し、継続的にセキュリティを検証します。

• 本番システムやマイクロサービスを継続的にスキャンし、稼働環境で新たに発生する脆弱性を監視します。

• 重大な問題が見つかった際に、リアルタイムのアラートと分析情報を提供し、リスクを速やかに軽減します。

• 実行可能な修正用コードスニペットと、開発者がすぐに対応できるよう優先順位付けされた脆弱性レポートを提供します。

• コンテナレジストリ、ホスト、複雑なマイクロサービスに対応し、最新のクラウドネイティブアーキテクチャに適応します。

こうした自動化により、セキュリティは定期的なチェックポイントから継続的なフィードバックループへと変わり、開発スピードを損なうことなく、安全なアプリケーションを構築できるよう開発者を支援します。

シームレスな自動化を実現する重要な技術要素

従来型のDASTツールと、自動化に対応した最新のソリューションを分ける重要な機能は2つあります。包括的な認証への対応と、コンテナ化されたデプロイ環境のネイティブなテストです。

認証とセッション管理

現代のアプリケーションは、固定されたログインページの背後で稼働しているとは限りません。OAuthフロー、JWTトークン、APIキー、セッションCookie、多要素認証などを利用するケースが増えています。自動化されたパイプラインでDASTを効果的に機能させるには、手動の介入なしにこうした認証方式を処理できなければなりません。最新のDASTプラットフォームは、次のような機能に幅広く対応しています。

• 自動で再生できる、記録済みのログイン手順や複数ステップの認証フロー

• スキャン中を通して認証済み状態を維持するCookieとセッショントークンの管理

• ベアラートークン、OAuth 2.0、カスタムヘッダーなどのAPI認証方式

• CI/CDパイプラインで、セキュアなVaultや環境変数から動的に認証情報を注入

こうした機能がなければ、DASTは常に人の介入を必要とする手動プロセスになり、自動化の目的が損なわれます。認証を自動化できることが、DASTを定期的な手動テストから継続的なセキュリティ検証ツールへと変えるのです。

コンテナ化環境とクラウドネイティブ環境のテスト

現代のアプリケーションは、必ずしも一枚岩の構成でデプロイされるわけではありません。コンテナ上で稼働し、Kubernetesでオーケストレーションされる分散型マイクロサービスや、サーバーレス関数としてデプロイされるケースが一般的です。DASTツールは、こうした一時的で動的な環境に適応する必要があります。具体的には、次のような対応が求められます。

• DockerコンテナやKubernetesクラスターにデプロイされたアプリケーションのスキャン

• サービスメッシュやAPIゲートウェイの背後にあるサービスのテスト

• CI/CDの実行中だけ存在する短期間のステージング環境への適応

• 動的なポート、サービスディスカバリー、コンテナネットワークへの対応

安定した長期稼働の本番URLに依存する従来型のDASTツールは、こうした環境では効果的に機能しません。最新のDASTソリューションはコンテナレジストリやオーケストレーションプラットフォームと直接連携し、クラウドネイティブ開発のペースとアーキテクチャに合ったセキュリティテストを実現します。

DevOps統合のベストプラクティス

DASTのDevOpsへの統合は、もはや選択肢ではなく必須です。開発スピードを妨げずにセキュリティを効果的に組み込むため、DASTを単独のツールではなく開発ライフサイクルに不可欠な要素へと変える、いくつかの重要な実践方法を特定しました。DevOpsセキュリティのベストプラクティスに従うことで、セキュリティをイノベーションのペースに合わせられます。

1. セキュリティを開発の早い段階に組み込む：本番リリース直前だけでなく、パイプラインの早い段階でステージング環境や本番前環境にDASTを統合します。

2. スキャンのトリガーを自動化する：ステージング環境へのデプロイ時やメインブランチへのマージ時にスキャンが自動実行されるよう設定し、継続的に検証します。

3. 品質ゲートを設定する：重大な脆弱性が検出された場合はデプロイをブロックし、手動介入なしにセキュリティ基準を徹底します。

4. 検出結果を一元管理する：プラットフォームを活用して、DASTの結果をSAST、SCAなどのセキュリティスキャン結果と集約し、リスクを統合的に把握します。

5. リアルタイムアラートを有効にする：重大な脆弱性が見つかった際にセキュリティチームへ通知し、迅速な対応を可能にします。

6. 連携を促進する：IDEプラグインやチケット管理システムを通じて結果を開発者のワークフローに統合し、開発者が作業する場所にセキュリティ情報を直接届けます。

開発者が使い慣れたツールで、即座に実行できるフィードバックを受け取れば、修正にかかる時間は大幅に短縮されます。脆弱性を早期に発見・対処できるため、セキュリティ上の負債が積み重なるのを防げます。何より、セキュリティチームと開発チームの連携が大きく向上し、アプリケーションセキュリティの妨げとなってきた従来の縦割り体制を解消できます。

誤解 5：「SASTや侵入テストを実施していれば、DASTは重複する」

セキュリティテストは重複するという誤解

すでにSASTによる静的コード解析に投資していたり、定期的な侵入テストを実施していたりする組織では、セキュリティテストは十分だと考えられがちです。すべてのセキュリティツールが同じ目的を追っているように見える、表面的な捉え方から生じる考えです。

しかし、これは重要な違いを見落としています。SASTはデプロイ前に、アプリケーションを内側から分析します。侵入テストは、多くの場合、特定の時点で手動で実施されます。一方DASTは、稼働中のアプリケーションを外側からテストし、実際の攻撃をシミュレーションすることで、本番環境で設定されたアプリケーションでのみ発生する脆弱性を特定します。

セキュリティテストにおけるDASTの補完的な役割

強固なセキュリティ体制を築くには、多層的なアプローチが必要です。SAST、DAST、侵入テストは、アプリケーションのセキュリティスタックにおいてそれぞれ異なるレイヤーを対象とするためです。SASTはアプリケーションを実行せずにソースコードを分析するため、安全でないコーディングパターン、ハードコードされた認証情報、バッファーオーバーフローのリスクなど、OWASP Top 10に関連するコードレベルの脆弱性の検出に優れています。

ただし、SASTには重大な制約があります。実環境でのアプリケーションの振る舞いは確認できません。そのため、実行時の認証バイパス、セッション管理の不備、サーバーの設定ミス、サードパーティ連携に起因する問題は検出できません。まさにこの点でDASTが力を発揮し、実際のデプロイ環境を想定して稼働中のアプリケーションをテストすることで、重要なギャップを埋めます。

SASTで検出できる脆弱性：

• ソースコード内の安全でないコーディングパターン

• ハードコードされた認証情報やAPIキー

• バッファーオーバーフローのリスクやメモリ管理の問題

• 安全でないデシリアライゼーションなど、OWASP Top 10に含まれるコードレベルの問題

DASTで検出できる脆弱性（SASTでは見逃すもの）：

• 実行時の認証・認可の不備

• サーバーやインフラの設定ミス

• セッション管理の脆弱性

• サードパーティ連携に関するセキュリティ上の問題

• 稼働中のエンドポイントにおけるAPIセキュリティの不備

侵入テストで検出できる脆弱性（SASTとDASTの両方で見逃すもの）：

• 複数の弱点を悪用する、複雑で連鎖的な攻撃シナリオ

• 深いドメイン知識を必要とする、業務コンテキスト固有のロジックの不備

• ソーシャルエンジニアリングの手法

• 創造的な悪用手法やゼロデイ脆弱性

この比較から明らかなように、各手法が重複しているわけではありません。それぞれ異なる種類の脆弱性に対処し、組み合わせることで、現代のアプリケーションに求められる包括的な多層防御を実現できます。

包括的なセキュリティテスト戦略を構築する

セキュリティテストを1つの手法に頼ると、危険な死角が生まれます。真に強固なセキュリティ体制は、単一のツールではなく、多層的で包括的な戦略によって築かれます。SASTはコードを保護し、DASTは実行環境を保護し、侵入テストは現実の脅威に対するセキュリティ体制全体を検証します。それぞれが欠かせない役割を担います。

金融アプリケーションを例に考えてみましょう。SASTは、コードベースに含まれる安全でないパスワードハッシュアルゴリズムを検出し、デプロイ前に警告できます。これは重要です。一方DASTは、ログインエンドポイントにレート制限がなく、ユーザーアカウントへの総当たり攻撃が可能になっていることを検出します。これも重要です。さらに侵入テストでは、こうした脆弱性と設定の不備があるパスワードリセットフローを組み合わせると、アカウントを完全に乗っ取れることが明らかになるかもしれません。これは、どちらの自動化ツールも単独では検出できない連鎖的な攻撃です。各テストレイヤーは、独自でかけがえのない価値を提供します。どれか1つでも欠ければ、脆弱性が残ります。

包括的で多層的なセキュリティテスト戦略を構築するため、次の方法をおすすめします。

• 開発の早い段階でSASTを導入することで、コードレベルの問題を本番環境に到達する前に検出します。

• CI/CDでDASTを継続的に実行することで、アプリケーションのデプロイ時に実行時の脆弱性を特定します。

• 定期的に侵入テストを実施することで、専門家による手動評価を通じてセキュリティ体制全体を検証します。

• 3つすべてを組み合わせることで、現実の攻撃者の手法を反映した包括的な多層防御を実現します。

• 効率的に修正できるよう、すべてのツールの検出結果を集約し、適切に優先順位を付けましょう。

この包括的なアプローチにより、アプリケーションセキュリティは単なるチェック項目の消化から、堅牢で継続的な防御へと変わります。

Snyk AI Security Platformでアプリケーションを保護

堅牢なアプリケーションセキュリティを実現するには、ランタイムテストだけでは不十分です。現代の開発には、最初のコードから本番環境へのデプロイ、その後に至るまで、ソフトウェア開発ライフサイクル全体を通じてアプリケーションを保護する、統一されたプロアクティブな戦略が必要です。そこで役立つのがSnyk AI Security Platformです。Snykは、既存のワークフローにセキュリティをシームレスに組み込み、開発者が開発スピードを損なわずに安全なソフトウェアを構築できるよう支援する、AI搭載の開発者向けセキュリティプラットフォームを提供します。

Snykは、アプリケーションセキュリティのあらゆる重要なレイヤーに対応する包括的なツール群を提供します。開発の早い段階で脆弱性を検出する静的コード解析のSnyk Code、依存関係に含まれる脆弱性の特定と修正を支援するSnyk Open Source、コンテナ化されたアプリケーションを保護するSnyk Container、Infrastructure as Codeのセキュリティを担うSnyk IaC、ランタイムにおけるAPIとWebアプリケーションのセキュリティテストを行うSnyk API & Webです。これらのソリューションは連携して機能し、CI/CDパイプラインや開発者向けツールに自然に組み込める、継続的かつ自動化されたセキュリティ検証を実現します。

セキュリティのシフトレフトを目指す開発者、リスクを大規模に低減したいセキュリティリーダー、安全性を損なわずに開発を加速したいDevOpsチーム。どのような立場でも、Snykは必要な可視性、自動化、実践的なインサイトを提供します。AI搭載のプラットフォームは脆弱性を検出するだけでなく、リスクに基づいて優先順位を付け、的確な修正ガイダンスを提供するため、チームは問題を迅速かつ効率的に解決できます。

セキュリティに関する誤解を乗り越え、真に安全なアプリケーションを構築しませんか？AIを活用したSASTとDASTを組み合わせる、統一的なアプリケーションセキュリティテストのアプローチが必要な理由を、SnykのAI時代における統合SAST・DASTのGorilla Guide®でご確認ください。