Skip to main content

Snykのリスクベースの優先順位付けアプローチ

2024年12月11日

0 分で読めます

脆弱性の特定は、アプリケーションセキュリティ(AppSec)の重要な要素です。このプロセスでは、発見・修正した脆弱性の数を追跡して報告し、組織のセキュリティ態勢を関係者が明確に把握できるようにします。しかし、従来の方法で脆弱性を特定・監視すると、リスクの評価が難しくなることがあります。

セキュリティチームがアプリケーション内の脆弱性の総数だけを見ても、真のリスクが分類されていないため、全体像は把握できません。たとえば、脆弱性の数が多くても、特に深刻度が低い場合は、悪用されるリスクが高いとは限りません。同様に、脆弱性の数が少なくても、リスクが低いとは限りません。すべて簡単に悪用される可能性もあります。

そこで重要になるのが、リスクベースの優先順位付けです。脆弱性をひとまとめにして一つずつ確認するのではなく、AppSecチームは優先度(または深刻度)が最も高い脆弱性から対応します。これにより、組織に直ちに影響を及ぼすとは限らない脆弱性に時間を費やさずに済みます。このようなプロアクティブなアプローチにより、組織は修正作業を最適化し、セキュリティ態勢を強化するとともに、セキュリティチームと開発チームの連携を促進できます。

Snykのリスクベースの優先順位付けアプローチ

リスクベースの優先順位付けを実践するには、ソフトウェア開発ライフサイクル(SDLC)全体を包括的に可視化する必要があります。Snykの開発者ファーストで包括的なアプローチでは、アプリケーションとSDLCのあらゆる部分の可視性とコンテキストを高め、セキュリティギャップを特定してカバレッジを管理しながら、リスクに基づいて脆弱性の優先順位付けと管理を行います。

このアプローチでは、Snykはリスク評価に次の主要な要素を活用します。

  • 脆弱性の深刻度:共通脆弱性評価システム(CVSS)を用いて、Snykはセキュリティ脆弱性とその影響を評価し、伝えます。Snyk Security Researchチームは、共通脆弱性識別子(CVE)のレビューとトリアージも行い、深刻度が正確に評価されるようにしています。

  • 悪用可能性:Snykの脆弱性データベースには悪用予測スコアリングシステム(EPSS)のデータが含まれており、今後30日以内に脆弱性が悪用される可能性を特定できます。

  • 到達可能性:専門的なセキュリティ調査と自動化された静的解析を通じて、Snykはアプリケーションのコードから脆弱性に到達可能か、アクセス可能かを判断する支援をします。

  • 実行時のコンテキスト:AppSecチームが脆弱性を特定する際は、アプリケーションの実行時に、どの脆弱性がデプロイ済みか、読み込まれているか、外部に公開されているかを把握することが不可欠です。Snykは実行時データとシームレスに連携し、詳細な分析情報を提供します。

  • ビジネス上の重要度:リスクを確認する際は、どの脆弱性が重要なビジネス機能に最も大きな影響を与えるかを把握することが大切です。Snykでは、アプリケーションがビジネスに与える影響を特定し、リスクを適切にスコアリングできます。

これらの主要な要素に基づいてリスクを評価することで、Snykは包括的かつコンテキストを踏まえた可視性を提供します。これにより、開発者はワークフローのより早い段階で、より迅速にセキュリティ問題へ対処できます。

リスクベースの優先順位付けにおけるアプリケーションセキュリティ態勢管理の役割

アプリケーションセキュリティ態勢管理(ASPM)は、AppSecチームによるアプリケーションセキュリティプログラムの管理と拡張を支援します。ASPMツールはSDLC全体を通じてリスクを特定、優先順位付け、管理します。ASPMとアプリケーションセキュリティテスト(AST)ツールを活用すれば、リスクを継続的に確認し、SDLC全体を通じてアプリケーションの状況をリアルタイムで把握できます。こうした分析情報により、開発者は深刻度の高いセキュリティ問題に集中できます。

Snyk AppRiskのようなASPMソリューションを活用すれば、組織はアプリケーションをより深く把握し、管理できます。Snyk AppRiskは、開発者が生産性を損なうことなく、こうしたセキュリティ問題に対処できるよう支援します。AppRiskは、Snyk独自のASTツールに加え、サードパーティのデータソースとも連携し、アプリケーションリスクの全体像を開発者に提供します。AppSecチームがすべてのセキュリティ問題のバックログに順次対応するのではなく、アプリケーションやビジネスに直ちに影響するリスクと脆弱性をすばやく特定できます。

AppSecチームがより正確なリスク評価を得られれば、潜在的なリスクに優先順位を付け、セキュリティ対策をビジネス目標に沿って進められます。また、ASPMソリューションは開発者に修正に必要なツールを提供し、セキュリティチームと開発者の連携を促進します。

Snyk AppRiskでリスクベースの優先順位付けを実践する

Snyk AppRiskのリスクベースの優先順位付けにより、AppSecチームは開発者向けセキュリティプログラムを簡単に導入・管理できます。リスクベースの優先順位付けを支援するSnyk AppRiskの主な機能は次のとおりです。

  • アプリケーションのインベントリとコンテキストの収集:Snyk AppRiskはアプリケーションのリポジトリとパッケージを一覧化・整理し、リスクに関するコンテキストと分析情報を提供します。これには、ビジネス上の重要度やコードの所有者などによる分類を通じて、アプリケーションデータを安全に管理する機能も含まれます。

  • ポリシーベースのセキュリティカバレッジ管理:Snyk AppRiskを使うと、AppSecチームは重要な資産を保護するために必要なSnykのセキュリティ制御を追跡・定義できます。ポリシーを作成して資産を分類することで、Snykの制御をアプリケーション全体に一貫して適用し、修正作業に適切に集中できます。

  • リスクのスコアリングと優先順位付け:SDLC全体でSnykが特定した問題を包括的に把握できるため、AppSecチームはSnyk AppRiskを使って、深刻度が最も高い問題や、修正作業に注力すべき箇所を簡単に判断できます。

  • パフォーマンス分析とレポート:Snyk AppRiskのモニタリングダッシュボードでは、AppSecチームがアプリケーション、資産、カバレッジの傾向を把握できます。チームはリスク低減の取り組みを評価・測定して継続的な改善につなげられるほか、組織内の関係者とレポートや分析結果を簡単に共有できます。

リスクベースのアプローチを導入するためのベストプラクティス

リスクベースのアプローチを効果的に導入するには、次の取り組みが必要です。

  • リスクに関する共通認識を確立する

  • リスク評価基準を定義し、継続的に見直す

  • リスクモデルを継続的に監視・調整する

  • リスクベースの優先順位付けの効果と重要性を測定し、伝える

これらのベストプラクティスに従うことで、AppSecチームは組織全体のアプリケーションセキュリティに効果的に対処し、ビジネスにとって最も深刻な脅威を排除するリスクベースのアプローチを導入できます。

アプリケーションセキュリティにおけるリスクベースの優先順位付けの今後

シフトレフトの動きによってソフトウェア開発が新たな時代を迎え、セキュリティは開発の最前線に移りました。それでもAppSecチームは、リスクの管理と評価を進化させ続ける必要があります。特に、AIや機械学習が開発者のワークフローに浸透するなかで、その重要性は高まっています。

リスクベースの優先順位付けを取り入れることで、AppSecチームはリスク評価を継続的に監視・調整しながら、ビジネスに影響を与える最も重要な問題への対応により多くの時間を費やせます。

開発者ファーストのASPMソリューションであるSnyk AppRiskを活用すれば、AppSecチームはアプリケーションセキュリティプログラムを効率的に構築、管理、拡張できます。アプリケーション環境全体を包括的に可視化して把握することで、AppSecチームはリスクベースの優先順位付けを通じて潜在的なリスクを特定・管理できます。Snyk AppRiskがアプリケーションリスクの管理と低減に必要な可視性、コンテキスト、制御をどのように提供するか、今すぐデモを予約してご確認ください。

オープンソースセキュリティの現状を探る

オープンソースソフトウェアとサプライチェーンセキュリティの最新動向やアプローチを理解しましょう。

続きを読む

Blog

フロンティアモデルは脆弱性を発見した。攻撃者だけがエクスプロイトチェーンを見つけた。

静的解析で欠陥は見つかりましたが、ライブ攻撃テストで侵害につながる連鎖を実証できたのは唯一でした。Evo COS、Claude Security、Claude Code Securityを比較します。

feature insights context
Blog

自律型攻撃はすでに始まっている。防御もそのスピードに追いつかなければならない。

自律型攻撃者によって、防御に使える時間は短くなっています。継続的な検出、修復、検証、予防で、セキュリティチームが攻撃に歩調を合わせる方法をご紹介します。

Blog

AIコーディングエージェントが不適切なアクセス制御を繰り返し実装する理由

AIコーディングエージェントは、コンパイルが通りレビューも通過する一方で、あるテナントのデータを別のテナントに公開してしまう認可ロジックを生成することがあります。不適切なアクセス制御が検出しにくい理由と、その防止策をご紹介します。