AI脆弱性テストハーネスの構築：スキャナーのノイズを削減し信頼性を高める3レイヤー・パイプライン（パート1）

概要

AWSは、AIを活用して脆弱性スキャナーのノイズをフィルタリングし、コード構造とインフラ構成の両面から実効性を検証する3層の自動化パイプラインの設計指針を提案しています。

詳細内容

従来の脆弱性スキャナーは大量のノイズ（誤検知）を生成し、開発チームの負荷を増大させています。本記事では、この課題を解決するためにAIを組み込んだ「テストハーネス」の構築方法を解説しています。パイプラインは3つの層で構成されます。第1層「複数スキャナーの一致」では複数のツールで妥当性を確認し、第2層「構造検証」ではAST（抽象構文木）を用いてコード上の到達可能性を確認、第3層「デプロイメント・コンテキスト」ではIaC（TerraformやCloudFormation）を参照してWAFやIAMなどの既存の防御策が攻撃を無効化していないかを評価します。この体系的なフィルタリングにより、AIのハルシネーションを抑制しつつ、実効性のある脆弱性のみを特定し、セキュリティ対応の迅速化を実現します。

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