Snykで生成AI開発をセキュアに

設計からデプロイまで、AIツールやAI生成コードの普及によって開発者のワークフローは変化し、より創造的で複雑なタスクに集中できるようになりました。しかし、開発者の96%が業務の効率化にAIコーディングアシスタントを利用する一方で、セキュリティチームには悪影響が及ぶ可能性があります。調査対象となったAppSecチームの5分の1は、AI生成コードが急速に作られるため、そのセキュリティ確保に大きな課題を抱えていると回答しました。

ChatGPTやCopilotなどの生成AIツールが開発者のワークフローにますます浸透するなか、AppSecチームがセキュリティを最優先しながら要求に応えられるよう、ガードレールを整備する必要があります。適切なガードレールがなければ、AppSecチームは課題を抱え続け、組織は侵害や重大な脆弱性のリスクにさらされることになります。

Snykの最新電子書籍「Taming AI Code: Securing GenAI Development with Snyk」では、AI生成コードツールの導入に伴うリスクと複雑さを詳しく解説しています。Snykでガードレールを実装し、開発者が安全なAI生成コードを作成できるようにするとともに、コードベース内の重大な脆弱性を防ぐ方法をご紹介します。

AI生成コードのリスク

開発者の75.8%が、AI生成コードは人間が書いたコードより安全だと考えているため、組織は重大な脆弱性のリスクにさらされています。開発者の約80%は、時間を節約するためにセキュリティ対策を回避し、AIコードがセキュリティ要件を満たしていると信頼していることを認めています。しかし、Copilotなどのツールが生成するコードには、最大40%の割合でセキュリティ上の欠陥が含まれています。

AIコードへの過度な依存と過信により、安全でないコードは大規模なコードベース全体に容易に広がる可能性があります。さらに憂慮すべきことに、Cloudflareの最新レポートによると、概念実証（PoC）の公開後、共通脆弱性識別子（CVE）がわずか22分で悪用される可能性があります。生成AIと高速な開発プロセスに合わせたセキュリティフレームワークがなければ、組織は複数のプロジェクトやコードベースにわたる重大なセキュリティ問題に脆弱な状態となります。

Snykでシームレスなガードレールを導入

従来のセキュリティソリューションは、現代の開発ライフサイクルの進化やAIのスピードを想定して設計されていません。そのため、従来のツールはAppSecチームの足かせとなり、開発者とセキュリティチームの間に摩擦を生んでいます。人間が書いたコードとAI生成コードの両方を保護するために作られたツールを導入することで、組織は開発者の生産性を損なったりAIの利用を制限したりすることなく、プロアクティブで拡張性の高いセキュリティフレームワークを維持できます。

プロアクティブなセキュリティ

Snyk Codeを活用すれば、人間が書いたコードかAI生成コードかを問わず、開発者を第一に考えたコードセキュリティを実現できます。Snyk Codeは、開発の遅延やワークフローの中断を招くことなく、脆弱性をリアルタイムで検出し、修正します。

Snyk CodeがAppSecチームによるプロアクティブなガードレールの実装を支援し、遅延や中断を防ぐ方法をご紹介します。

• IDE内でのセキュリティ: Snyk Codeは統合開発環境（IDE）に直接連携するため、開発者は作業環境を離れることなく、コンテキストの切り替えを避けられます。シームレスな連携によりリアルタイムスキャンも可能になり、脆弱性をより早く、より早い段階で検出・修正して、安全でないコードやセキュリティ上の欠陥の拡散を防ぎます。

• AIを活用したツールと機能: SnykのSASTツールであるSnyk Codeは、独自のハイブリッドAI技術DeepCode AIを搭載しています。これにより精度が向上し、Snyk Codeはコードを詳細に分析できます。生成AIによる自動修正エージェントSnyk Agent Fixを備えたSnyk Codeは、人間が作成したコードとAIが作成したコードの両方をスキャンし、脆弱性をリアルタイムで検出して自動修正することで、AI生成コードのセキュリティ確保に伴う課題に対処します。

• 生産性とセキュリティの向上: Snyk Agent Fixを使えば、開発者がツールを切り替えたり、複雑なセキュリティインターフェースに対応したりする必要はありません。Snyk Agent Fixは、ワンクリックですぐに適用できる修正を提示し、コードや脆弱性の修正を支援します。開発者はリアルタイムのフィードバックと修正案を受け取り、ワークフローを妨げられることなくセキュリティ上の判断を下せます。また、Snyk Codeはソースコード内でLLMライブラリが安全でない方法で使用されている場合に開発者へ警告し、AIアプリケーションを保護します。

• 精度とスピード: Snykのアプローチは、AppSecチームがスピードと精度のバランスを取れるよう支援します。顧客調査では、Snykのアプローチにより、従来のセキュリティソリューションと比べてスキャンが2.4倍高速になることが示されています。さらに、DeepCode AIとCodeReduceの技術が脆弱性検出の精度を高め、偽陽性と偽陰性を減らすことで、AI生成コードの正確性と安全性を確保します。

AI生成ツールやプロセスの導入が進むにつれ、開発ライフサイクルはこれからも進化し続けます。今後を見据える組織にとって、セキュリティを最優先しながら開発の変化にリアルタイムで対応できる、将来を見据えたソリューションの導入が不可欠です。

Snykを活用すれば、新たなセキュリティ脅威やAIに起因するリスクが出現しても、組織はAppSecチームを支援し続けることができます。AI生成コード向けのガードレールを実装し、AppSecを将来に備える方法について、Snykの電子書籍「Taming AI Code: Securing GenAI Development with Snyk」をご覧ください。