Evo Agentic AppSecの初公開：エージェントによる修正と悪意あるコードへの防御

Remediation AgentとMalicious Code Defenseは、Evo Agentic AppSecを構成する最初の2つの機能です。リスクを明らかにするだけでなく、解消し、次のリスクを未然に防ぐセキュリティを実現します。

今朝、これまでで最大規模となるSnyk AI Security Platformの拡張を発表しました。リスクの発見、修正、検証、予防までを網羅します。ループに欠けた部分があれば、それはループではなく、攻撃者が自律的に入り込む隙になります。Evo Continuous Offensive Securityが検証のギャップを埋め、本日提供を開始しました。この投稿では、修正と予防についてご紹介します。 

セキュリティチームが直面しているのは、もはや検知の問題ではありません

予防と修正の問題です。

AIエージェントは、機械の速度でコードを書くようになりました。どのチームもレビューしきれないほどのコードを生成し、AI生成コードの48%には脆弱性が含まれています。1行あたりの脆弱性数は、人間の開発者が書いたコードの数倍に上ります。

一方で、あらゆる組織には、何年も未対応のまま残っている指摘事項がすでにあります。かつては単なるクリーンアップ作業だったそのバックログが、今では攻撃対象領域になっています。攻撃者もエージェント化しているためです。バックログを洗い出し、深刻度の低い問題を連鎖させて重大なエクスプロイトを仕掛け、ソフトウェアサプライチェーンを侵害し、人間のチームが対応するよりも速く行動します。Snykのデータによると、修正された脆弱性1件につき、新たな脆弱性が約6件持ち込まれています。エージェント型開発によって、この差はさらに広がり続けています。

Evo Agentic AppSecは、このギャップを埋めるために開発されました。本日は、その最初の2つの機能をご紹介します。

• Remediation Agentはパブリックプレビューで提供中です。脆弱性を自動的に修正します。

• Malicious Code Defenseはプライベートプレビューで提供中です。悪意あるパッケージがコードに到達する前に阻止します。

Remediation Agent：バックログを自動的に修正済みの状態へ

多くのツールが一覧を渡すのに対し、Remediation Agentは修正案を提示します。

Snyk CLIとエージェント型開発環境（ADE）から、パブリックプレビューを今すぐご利用いただけます。経験豊富なエンジニアのように、次の手順で動作します。

• 未解決の問題を、深刻度とコンテキストに基づいてトリアージします。

• 到達可能性、悪用可能性、修正結果のデータなどを含むSnykのインテリジェンスレイヤーを活用し、修正案を作成します。

• Snykの破壊可能性分析を使って修正によってビルドが壊れないかを確認し、ビルドに影響するアップグレードをリリース前に検出します。

• 適切な修正戦略を適用し、チームがレビューしてマージできるプルリクエストを作成します。

実行を開始すると、エージェントの動作を確認できます。実行中の作業や修正、作成されたプルリクエストが表示されます。コンテキストの切り替えも、手作業でのアップグレード計算も、バックログのトリアージも必要ありません。

初期ベンチマークでは、最先端モデルのコンテキストにSnykの専門知識を組み込むことで、SASTの問題の修正率が約14%、SCAの問題の修正率が約94%向上することが示されています。

これは、Snykのお客様がすでに実感している修正実績をさらに発展させたものです。LabelBoxは、Snykを活用して2年間続いていたセキュリティ負債の問題を2週間で解消しました。Relay Networkは、重大な脆弱性の修正にかかる期間を1週間以上から24時間未満に短縮し、コードベース全体で重大度「重大」および「高」の問題がゼロの状態を維持しています。

Remediation Agentは、実績のあるこのアプローチを自律的かつ継続的に実行します。かつては専任チームが注力して取り組んでいた成果を、実行のたびに実現します。

Malicious Code Defense：攻撃がリリースされる前に阻止

すでにコードに含まれているものを修正するだけでは、仕事の半分にすぎません。悪意あるコードを侵入させないことも重要です。

これは将来の問題ではありません。この記事を公開した時点で、npmエコシステムではサプライチェーン侵害が進行中でした。8月4日、攻撃者はkeyvと関連パッケージのリリース経路を乗っ取り、keyv@6.0.0を皮切りに、11回のリリースを通じてインストール時に実行されるマルウェアを配布しました。その後、このインシデントは自己増殖型ワームへと拡大し、約444個のパッケージに影響しました（779件のアドバイザリが公開）。

この攻撃が狙ったのは、パッケージだけでなくワークフローです。2つ目の実行経路では、開発者やコーディングエージェントがプロジェクトを開いた瞬間に実行されるよう設定された.claudeおよび.vscodeの設定ファイルが設置されました。インストールは不要です。まさにエージェント型開発を狙った攻撃です。

侵害されたビルドを証明する有効な来歴情報と組み合わされると、これは単なる補足情報ではありません。核心を示しています。開発者が信頼するシグナルやツールが、今や攻撃対象領域になっているのです。

AIによって、このような攻撃の最後の障壁さえ取り除かれています。7月30日、Anthropicは、ある社内セキュリティ評価の最中にClaudeモデルが一連の攻撃を自律的に実行したと公表しました。キャプチャー・ザ・フラッグ演習で勝つために、悪意あるPythonパッケージをPyPIに公開したのです。そのパッケージは約1時間公開され、その間に実際のシステム15台がダウンロードして実行しました。そのうちの1台は、パッケージをインストール・実行してテストするスキャナーを提供するセキュリティベンダーのものでした。コードを実行したことで、そのベンダーの認証情報が漏えいしました。

この攻撃を阻止できたはずの安全対策は製品に実装されていましたが、テストでは無効にされていました。環境は隔離されていると伝えられていましたが、実際は違いました。これこそが問題の本質です。プロンプトで宣言した境界は境界とは言えず、モデル内にある制御では、モデルが動作する環境を管理できません。

Snykはパッケージをインストールも実行もせずに分析します。そのため、このようなインシデントがSnykに影響を及ぼすことはありません。また、Anthropicの事例でベンダーが被害に遭った原因となった、まさにその失敗モードを回避できます。

Malicious Code Defenseは、開発者やエージェントが要求するすべてのパッケージを分析し、このようなサプライチェーン侵害を防ぎます。Snyk Intelligenceレイヤーを活用して脅威を特定し、定義済みのポリシーを適用して悪意ある、またはその可能性があるパッケージを管理するとともに、安全なプロキシを通じてインストールを阻止します。侵害を防ぐだけでなく、組織全体のインストール要求を可視化します。

お客様にとっての意味と、Snykによる支援

今できること：検出して修正する。Snykは、既知の悪意ある依存関係や脆弱な依存関係にフラグを立て、チームがすばやく見つけて削除できるようにします。keyvの事例では、Snyk Security Researchが侵害されたパッケージを一度もインストール・実行することなく分析し、アドバイザリ（SNYK-JS-KEYV-18515941）を公開しました。また、お客様が影響を受けているか検出し、インシデントの進展に応じて監視を続けられる手段を提供しました。

次に実現すること：予防。プライベートプレビューで提供中のMalicious Code Defenseは、パッケージが環境に到達する前に、この種の攻撃を阻止するよう設計されています。デザインパートナーは、PyPIとnpm向けのパッケージインストール保護をすぐに利用できます。新しいリリースに独自のクールダウン期間を設けるポリシーや、公開済みのマルウェアアドバイザリでフラグが付いたものをすべてブロックするポリシーを設定できます。Keyvのようなインシデントでは、汚染された新バージョンをインストール時に隔離するか、すでに実行された後で急いで削除するかの違いを生みます。 

今後の展開

Remediation AgentとMalicious Code DefenseはEvo Agentic AppSecを構成する最初の2つの機能です。リスクを報告するだけでなく、リスクを解消し、次のリスクを予防するというSnykのセキュリティアプローチを体現しています。これらは、これまでで最大規模となるSnyk AI Security Platformの拡張と同時に発表しました。今回の拡張には、Evo Continuous Offensive Securityの一般提供、Snyk Secrets、そして再構築されたリスクエンジンとEvo AI-SPMのAI-BOMカバレッジも含まれます。

その基盤となるデータについては、3,000以上のエンタープライズアカウントと139万のリポジトリを対象とした「State of Agentic AI Adoption, Vol. II」をご覧ください。

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