Evo Agentic AppSec
Evo Agentic AppSecは、すべてのエンジニアのそばにセキュリティエージェントのチームを配置し、AppSecプログラム全体を最初から最後まで実行します。AIによってソフトウェアの開発と攻撃が加速する中、理解、検出、修正、検証を一貫して行い、セキュリティ基準はチームが主導します。
コードが絶えず生成され、攻撃も自動化される時代には、問題を見つけてバックログとして引き渡すだけでは対応できません。
AIエージェントが生成するコードの量は、チームが読める量をはるかに上回ります。さらに、現在のモデルは、人間の開発者よりもコード1行あたり数倍多くの脆弱性を生み出します。手動レビューは、すでにボトルネックでした。今では、もはや選択肢にすらなりません。
長年放置されてきた検出事項は、これまで整理すべき課題にすぎませんでした。しかし、攻撃者もエージェントを活用するようになり、バックログを調べ上げ、深刻度の低い問題を連鎖させて重大なエクスプロイトへと発展させています。その速度は、人間のチームでは対応できないほどです。
AIが生み出す脆弱性は、ビジネスロジック、アクセス制御の不備、認証に集中します。照合できる既知の悪意あるパターンがないため、パターンベースのツールでは検出できません。
Relay Networkは、重大な脆弱性の修正にかかる時間を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がCriticalおよびHighの脆弱性ゼロを維持しています。「MCPサーバーとSnykのおかげで、修正が格段に速くなりました。リポジトリが非常に多いので、すぐに対象にアクセスして修正し、次に進めるようになったことで、修正にかかる時間が大幅に短縮されました。
Esaie Batoula
Security Engineer, Relay Network
エージェントが実行し、Snykのインテリジェンスが判断し、Snykの決定論的エンジンが独立して検証します。
AIの推論能力とSnykのSASTを組み合わせ、パターンマッチングだけでは構造的に検出できない、AI生成コードに潜む複雑なロジックの欠陥などを検出します。
検出から修正までを担う、呼び出し可能なエージェント。サンドボックス内でスキャン、修正、検証を実行し、新規コードから既存のバックログまで、人がマージの判断を担います。
悪意のあるパッケージやポリシーに違反するパッケージを、インストール時に防御。パブリックレジストリと自社レジストリの間に配置し、キャッシュ、隔離、監査証跡を提供します。
IDEやコミット前からPRチェック、CIまで、エージェント型開発のライフサイクル全体でシークレットの漏えいを防止します。
リポジトリを対象としたエージェント駆動型のセキュリティレビューです。アプリケーションモデルと脅威モデルを構築し、現実的な脅威に対してセキュリティ対策が機能するかをテストしたうえで、根拠に基づく検出結果と、明確な修正ガイダンスを提示します。
Evo Agentic AppSecは、新しいコードからすでにリリース済みのコードまで、AppSecの一連のプロセスを継続的に実行します。各エージェントは、アプリケーションの共通モデルに基づき、それぞれ1つの役割と1つのトリガーを担います。
エージェントは、アプリケーションのアーキテクチャ、データフロー、分類、信頼境界、本番環境で実際に稼働しているものを含む、常に更新されるコンテキストグラフを構築します。そこから脅威モデルを導き出し、最初に調査すべき箇所を判断します。一度構築すれば、コードの変更に合わせて更新され、他のすべてのエージェントが参照できます。
最先端の推論機能がSnykの決定論的エンジンと連携し、スキャナーでは見逃されるビジネスロジックや認可の欠陥に加え、漏洩したシークレットも検出します。コンテキストグラフにより、エージェントが無差別にすべてをスキャンしてトークンを浪費するのを防ぎます。
新たなリスクが入り込む前に阻止します。悪意のあるパッケージやポリシーに準拠しないパッケージをインストール時にブロックし、コミット前にシークレットを防止します。Evo Agentic Development Security (ADS)で開発者のワークフロー内でAI生成コードを開発の初期段階から保護し、セキュリティをさらに強化できます。
修正エージェントは、スキャン、修正、検証までの一連のプロセスを実行します。マージの判断基準は、人がループに参加して管理します。Snykが10年にわたって蓄積してきた、到達可能性、悪用可能性、破壊可能性、修正結果に関するデータがあるからこそ、推測に頼るモデルではなく、実際にマージされる修正を提供するエージェントが実現します。一般的なLLMと比較して、修正エージェントではマージ可能な修正の割合がSCAの問題で94%、SASTで14%向上し、トークンコストは60%削減されます。
脆弱性を発見したエージェントに、その修正を自ら検証させることはできません。Snykの決定論的エンジンは、エージェントが呼び出すツールであると同時に、エージェントの発見内容を独立して検証します。また、エージェントのすべての判断が監査証跡に記録されます。
競合他社はツールを販売し、インテグレーションとバックログの対応は顧客に委ねます。Snykは、最先端のAI推論と、他社にはない基盤を組み合わせています。それは、アプリケーションの状況を常に反映するコンテキストグラフと、到達可能性、悪用可能性、突破可能性、修正結果に関する10年分のデータに基づくインテリジェンスレイヤーです。
Snykの決定論的エンジンは、エージェントが呼び出して使うツールであると同時に、エージェントの検出結果を独立して検証します。検出と修正の評価に同じモデルを使う競合他社には、構造上これを実現できません。さらにSnykは、独立性とベンダー中立性を保ちながら、すでに開発者のワークフローに組み込まれています。
バックログではなく、プログラムを動かしましょう。エージェントチームがAppSecのプロセス全体を担います。検証済みでマージ可能な修正を大規模に実施し、バックログを着実に減らします。フロンティア検知により、スキャナーでは見つけられない脆弱性も検出。エージェントのあらゆる判断を監査証跡として記録できます。
開発スピードを落とさず、AI生成コードが生まれた瞬間から、IDEやエージェント内でセキュリティを確保しましょう。自分で書くのではなく、承認するだけで使える、検証済みのマージ可能な修正を受け取れます。Evo AASは、リポジトリ、CLI、コードエージェントなど、いつもの作業環境で利用できます。
攻撃のスピードに対応する防御。継続的に敵対的テストを実施し、監査可能なプログラムで、人員を増やさずにシステミックリスクを低減します。あらゆるコーディングエージェントに対応し、独立性とベンダー中立性を保ちます。
セキュリティエージェントのチームがバックログを解消し、AIが次に生成するコードを保護する方法をご覧ください。
