機能紹介
機能紹介 - AI Autofixとアラートノイズ削減
膨大なアラートから「本当に対応すべきもの」を絞り込み、 AIによる自動修正で効率的な対処を実現
Aikido SecurityのAI Autofixとノイズ削減機能は、検出された膨大な脆弱性の中から「本当に対応すべきもの」を絞り込み、さらにAIによる修正案の提示やPull Requestの自動生成を行うことで、効率的に対処できる脆弱性管理を実現します。
従来のツールでは、検出結果の量が多すぎて「どこから手を付けるべきか分からない」「アラートの確認だけで時間が尽きてしまう」といった課題が生じがちでした。
Aikido Securityは、重要度の高い問題に人のリソースを集中させることを狙いとしています。
AI Autofixによる修正案・Pull Request自動生成
修正作業をサポート
- 検出された脆弱性に対して、AIが修正案を生成し、実際のコードへの適用イメージを提示します。
- 対象箇所のコードを踏まえた具体的な提案により、開発者は「どのように直すべきか」を一から考える負担を軽減できます。
Pull Requestの自動生成
- 対応内容が明確なケースでは、AI Autofixが修正済みのブランチとPull Requestを自動生成することができます。
- 開発者は、生成されたPull Requestをレビューし、必要に応じて微修正を行ったうえでマージするだけで対応が完了します。
- 「検出 → 修正案作成 → Pull Request作成」という一連の流れを短時間で回せるため、リリースサイクルを乱さずにセキュリティ修正を組み込むことが可能です。
リーチャビリティ分析による重要な脆弱性の抽出
実行経路を踏まえた優先度付け
- すべての脆弱性が同じリスクを持つわけではなく、「実際に到達可能か」「悪用される現実性がどの程度あるか」が重要です。
- Aikido Securityは、アプリケーションの実行パスやコードの呼び出し関係などを踏まえ、実際に悪用される可能性が高い脆弱性を優先的に抽出します。
「理論上の問題」と「現実的なリスク」を切り分け
- 理論上は問題とされるが、実際には到達困難なコードパスに存在する脆弱性と、容易に到達可能な箇所に存在する脆弱性を区別して把握できます。
- これにより、限られた時間の中でも、実際のリスク低減につながる対応から優先して着手できます。
アラートノイズ削減の効果
対応すべきチケット数を削減
- リーチャビリティ分析やルールのチューニングにより、「対応不要なアラート」やビジネスリスクが低い指摘をノイズとして抑制します。
- 結果として、開発チームやセキュリティチームが実際に対応すべきチケット数を減らし、重要な課題に集中できる環境を整えます。
チームの心理的負荷を低減
- 常に大量のアラートが並んでいる状態では、チームとしての「やり切れない感」が蓄積し、セキュリティ施策へのモチベーション低下を招きかねません。
- 対応優先度が整理された状態でアラートが提示されることで、「この範囲を対応すればリスクが確実に下がる」という感覚を持ちながら取り組むことができます。
開発プロセスへの影響（レビュー工数／リードタイムの変化）
レビュー観点の標準化と効率化
- AI Autofixが作成した修正案やPull Requestをベースにレビューすることで、レビュアーは「修正方針の妥当性」や「副作用の有無」に集中できます。
- 人によってレビューの粒度や観点がばらつく状態から、一定の品質を保ちやすい状態へ近づけます。
リリースサイクルを維持しながらのセキュリティ強化
- 開発プロセスの各段階（PR作成時、CIスキャン時など）でAI Autofixとノイズ削減機能を活用することで、セキュリティ対応によるリードタイムの延伸を最小限に抑えつつ、リスクを下げることができます。
- セキュリティ対応を「突発的な追加作業」ではなく、「日常の開発フローの一部」として組み込むことができます。
