SAST自動修正ツール上位5選とその比較

開発者がコード内のセキュリティ問題を修正するのにかかる時間は、平均で7時間です。

脆弱性の検出は急速に進化し、規模も拡大しています。しかし、セキュリティリスクの修正は依然として手間と時間がかかり、開発者が本来の業務に集中できなくなります。さらに、これまで以上の速さと量でAI生成コードに脆弱性が持ち込まれるようになり、修正にはいっそう時間がかかっています。

安全でないコードの修正に必要な作業

開発者はセキュリティ上の問題を特定し、効率よく修正する方法を調べてから、修正を実装しなければなりません。その結果、作業の流れが中断され、修正率が下がってセキュリティ負債が増加し、拙速で安全性に欠ける回避策につながります。

最新のコード修正に求められる主な機能

開発者はコードを書く時間よりも、コードを確認する時間のほうが大幅に長いため、コンテキストの切り替えや同じ作業の繰り返しに時間を取られないよう、最初から質の高いコードを書くのは理にかなっています。しかし、開発者はセキュリティの専門家ではありません。安全でないコードを効率的かつ効果的に修正するという難題を、どうすれば解決できるのでしょうか。

最新の検出には最新の修正手段が必要です。AIコーディングアシスタントによって増え続ける新たな脆弱性を修正し、セキュリティ負債を解消し、時間のかかる安全でないコードの修正作業を簡素化するには、企業には次のような修正ツールが必要です。

1. AIを活用し、自動化されている：AI支援によるソフトウェア開発のペースに対応できるよう進化した、高速な検出に追いつくには、修正も迅速でなければなりません。

2. 専用に構築され、セルフホストされるAIモデルを備えている：セルフホストされていない既製のLLMは強力で、AI搭載セキュリティツールの市場投入までの時間を短縮し、サイバーセキュリティプロバイダーのコストを大幅に削減します。しかし、後付けのLLMには問題があります。1）独自のデータ保持ポリシーを持つサードパーティのサーバーにデータを送信する（OpenAIは通常、データを30日間保持します）。2）「汎用」である場合があり、安全かどうかを問わず、あらゆる種類のコードで学習されていることが多い点です。SnykのLLMは、許容的なライセンスの下で公開され、修正済みの脆弱性を含むリポジトリのみを使って学習しています。これにより、ライセンスへの準拠と高い精度を実現します。Snyk Codeの自動修正機能であるSnyk Agent Fixを支えるLLMは、修正だけを目的に開発・微調整されており、そのため脆弱なコードの修正に優れています。

3. 高精度である：信頼性がなければ、AIによる高速な自動修正は、チームが解決すべき問題を増やすだけです。提案された修正が特定の脆弱性に対処し、新たなセキュリティリスクを生まないことを確認する、自動の事実ベース検証などの機能により、自動修正の精度が高まります。

4. シームレスに統合できる：開発者を実際に支援し、長期的に活用されるためには、コード修正を開発者のワークフローにシームレスに組み込む必要があります。これにより、煩わしく非効率なコンテキストの切り替えを減らし、AIと自動化による効率向上を最大限に活用できます。

5. 優れた検出ツールと連携する：コード自動修正ツールは、同じく高速で高精度なSASTセキュリティツールとシームレスに連携する必要があります。検出結果をインテリジェントに優先順位付けすることで、重要度の高い重大な問題など、正確で効果的な修正だけを行えるようになります。

堅牢なSAST自動修正ツールを選ぶ際のポイントがわかったところで、現在市場にある上位5つのツールを見ていきましょう。これらのツールはパイプライン内の異なる段階で利用されるため、単純に横並びで比較することはできません。ただし、できる限り正確を期したこの比較表は、チーム固有のニーズや、普段の作業に最適なソリューションを検討するための出発点となるでしょう。

SAST自動修正ツール上位5選の比較

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