【大手ユーザ企業向け】AIを悪用する攻撃者が狙う、脆弱性検出だけでは見えない「弱点」とは？ ～AIエージェントが攻撃者視点で侵入経路を検証、本当に危険な箇所と優先すべき対策を見極める～

Япония

本セミナーはWebセミナーです ツールはZoomを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。 なお、「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認ください。 ※本セミナーは、従業員規模1,000名以上・エンドユーザー企業の方を対象としています。該当しない企業の方の申込みは、場合によってはお断りさせていただくこともございます。あらかじめご了承ください。 ※IT事業者の方へ　紹介するソリューションとの協業の相談も承っておりますので、個別にお問い合わせください。また、情報収集のみを目的とするお申込みはお控えください。 AIを悪用した攻撃が高度化し、従来の脆弱性検出だけでは捉えきれない侵入リスクが拡大 サイバー攻撃の手法が変化しています。攻撃者は生成AIを活用し、脆弱性の探索や設定ミスの分析、複数の弱点を組み合わせた攻撃経路の探索を、従来よりも速く、広範囲に行うことが可能になりつつあります。 特に、多数のシステムやネットワークを保有する大手企業では、クラウド・SaaSの利用拡大や日々のシステム変更によって、攻撃対象となり得る領域も変化し続けています。 しかし、脆弱性を検出できていることと、攻撃者が実際に悪用できる弱点や侵入経路を把握できていることは同じではありません。 例えば、公開されたAPIキーや認証情報、設定ミスなどは、それぞれの問題を検出できていても、実際に悪用できる状態なのか、他の弱点と組み合わせて侵入につながるのかまでは判断できない場合があります。 AIを悪用する攻撃者に対して、現在の検証体制で自社の危険箇所を十分に把握できているのか。 全社的なセキュリティ対策を担う責任者には、脆弱性の検出結果だけでなく、攻撃者視点で実際の侵入リスクを捉えることが求められています。 大量の脆弱性と限られた人員、実際に侵入される危険箇所が分からず対策を優先できない 大手企業では、脆弱性スキャンやASM、ペネトレーションテストなどを活用し、セキュリティ上の問題を把握する取り組みが進んでいます。 一方で、多数のシステムから検出される脆弱性への対応に加え、セキュリティ人員や予算にも限りがあります。CVSS・EPSSなどのスコアを参考にしても、自社環境で実際に悪用される可能性があるのはどこなのか、何から優先して対策すべきなのかを判断することは容易ではありません。 さらに、従来のペネトレーションテストは、専門家が対象範囲を定めて年1～2回程度実施するケースが多く、数百～数千のシステムを保有する大手企業では、全社環境を十分な範囲・頻度で検証することが難しいという課題があります。 その結果、次のような問題が生じています。 ・脆弱性は大量に検出されるが、実際に侵入につながる危険箇所を特定できない ・設定ミスや認証情報の露出などを組み合わせた攻撃経路まで把握できない ・定期的なペネトレーションテストでは、システム変更後の侵入リスクを継続的に確認できない ・限られた人員で対策の優先順位を決められず、全社的なリスク評価や経営層への説明が難しい 問題は、脆弱性を発見できていないことだけではありません。 「問題は見つかっているのに、実際に危険な箇所が分からず、優先すべき対策を決められない」ことです。 こうした状況では、検出件数やスコアだけを根拠に対策を進めても、攻撃者が利用し得る侵入経路への対応が後回しになる懸念があります。 Check Point AEVによる攻撃者視点の自動検証で、侵入経路・悪用可能性を可視化し対策を優先 本セミナーでは、AIを悪用する攻撃者への備えが求められる中、従来の脆弱性スキャンやASM、ペネトレーションテストだけでは把握しきれないリスクを、どのように見極めるべきかを解説します。 重要なのは、検出された脆弱性の数や深刻度だけで判断するのではなく、「攻撃者がどのような弱点を利用し、実際にどの経路から侵入できるのか」を検証することです。 その具体的なアプローチとして、チェック・ポイント・ソフトウェア・テクノロジーズ株式会社の「Check Point AEV（Agentic Exposure Validation）」をご紹介します。 AEVは、AIエージェントが攻撃者の視点で対象環境を分析し、既知の脆弱性だけでなく、設定ミスや認証情報の露出なども踏まえ、攻撃経路や実際の悪用可能性を検証するソリューションです。 例えば、公開されたAPIキーについて、単にその存在を検出するだけでなく、実際にアクセスできる状態なのかを確認するなど、「弱点を発見する」だけでなく「攻撃が成立するかを検証する」点が特徴です。 また、従来の

• Дата начала:27.11.2026 01:00
• Дата завершения:27.11.2026 02:00