Penligent.ai：LLMによる静的解析で自動脆弱性発見を再考する

手作業によるコード・レビューからLLMによる静的バイナリー・テイント解析へ

静的バイナリ汚染解析は、コンパイルされたバイナリプログラムを実行することなく、潜在的に危険な、あるいは「汚染された」データがどのように流れるかを追跡するセキュリティ解析技術です。

ソースコードを解析する代わりに、この方法はマシンコードやデコンパイルされたバイナリに直接作用するため、ソースコードが利用できない場合（プロプライエタリ・ソフトウェアや組み込みファームウェアなど）に最適である。

典型的なワークフローでは、アナリスト（または自動化ツール）は、攻撃者が制御する外部データを受け取る関数である汚染ソースを特定し、次にこのデータが変数、メモリ、関数をどのように移動するかを追跡します。最後に、重要な操作であるテイントシンクを検査します。 システム() 安全でないデータは、バッファオーバーフロー、コマンドインジェクション、安全でないAPIコールなどの脆弱性を引き起こす可能性がある。

LLMによるスタティック・バイナリ・テイント解析は、この問題を根本的に解決します。テイントトラッキングの厳密性と大規模言語モデル（LLM）の意味論的推論機能を組み合わせることで、アナリストはコンパイルされたバイナリを、ソースコードが入手できない場合でも、より深く解析できるようになりました。このプロセスはもはや表面的な構文チェックにとどまらず、変数、メモリ領域、関数呼び出しの連鎖全体を通じて攻撃者が制御する入力をトレースし、安全でないデータが悪用される可能性のある実行ポイントを正確に特定することができます。実際には、テイントソースの特定、データ伝播パスのマッピング、クリティカルなテイントシンクの検出は、チェックリストによる堅苦しい作業ではなく、流動的でコンテキストに富んだ作業となります。

コアエンジン - LLM + テイントトラッキング + 記号実行

CodeQLのようなツールは、固定されたルールセットに照らし合わせてコードをスキャンし、十分に文書化された欠陥を確実に検出する分には信頼できるものですが、プロジェクトでカスタム検出ロジックが必要になったり、ルールの範囲外の脆弱性に遭遇したりすると、亀裂が入り始めます。ラージ・ランゲージ・モデルは、人間の理解を模倣した方法でコードを読み取り、推論することができるため、ルール・セットが見落としてしまうような意図や構造的な問題を発見することができる。しかし、言語モデルにも盲点がある。特に、特定の言語構文の癖を克服したり、大規模で緊密に結合したコードベースの関係を解きほぐしたりするときには、盲点がある。

ペンリジェント は、このギャップを埋めるために構築され、高度なLLMの文脈的洞察と実績のあるテイント追跡およびシンボリック実行技術を組み合わせています。その結果、経験豊富なレビュアーのような柔軟な思考を持ちながら、最新のセキュリティ課題によって要求されるスピードとスケールで動作する解析エンジンが生まれました。このプラットフォームのマルチコンテキスト投票メカニズムにより、特に大規模なコードベースにおいて、確定的な評決を下す前に複数のコンテキストのレンズを通して潜在的な検出を検証することで、誤検出をさらに軽減します。このアプローチは、単一のもろい決定ではなく、安定した正当なコンセンサスを生み出します。ルール生成、テスト、修復の反復的なループと組み合わせることで、より安定した、より正当なコンセンサスを得ることができる、 ペンリジェント は、多様なプロジェクト・タイプにわたって優雅にスケールアップする精度レベルを達成している。

def process_data()：
# ソース: 外部、攻撃者が制御する入力
    user_input = recv_data()

# フロー: 変数を介して別の関数に渡される
    processed = sanitize(user_input)

#シンク：システムコマンドで使用するのは危険
    os.system(processed)

# LLM分析:#呼び出しの連鎖を理解し、os.systemを汚染された実行としてフラグを立てる。

Penligent.aiによる自動ペネトレーションテスト

ペンリジェント 統合 自動化された侵入テストをワークフローに直接組み込むことで、受動的な脆弱性検出と能動的な悪用シミュレーションのギャップを埋めることができます。専門家でない開発者でも1つのコマンドでコンテキストを意識したスキャンを開始できるようにすることで、ハイエンドのセキュリティ・テストへのアクセスを民主化します。

さらに手作業による解釈を必要とする断片的な脆弱性レポートを提供するのではなく、システムは悪用可能な状態、例えば以下のような状態を特定するところからユーザーを導きます。 SQLインジェクション, クロスサイトスクリプティング（XSS）安全でない API の使用やバッファ・オーバーフローなど、実行可能な改善策を提案します。この一貫したプロセスにより、調査結果が技術的に正しいだけでなく、実用的な対処法であることが保証されるため、チームはアプリケーションのセキュリティ確保に積極的に取り組むことができます。

エンタープライズグレードのセキュリティとコンプライアンス

最も効果的なコードレビュー戦略とは、人間か機械かの二者択一ではなく、両者の強みを補完し合うオーケストレーションを適切な順序で行うことである。つまり ペンリジェントのプロセスでは、静的ツールが最初の防御ラインとして機能し、専門家の時間を消費することなく、些細な構文の問題を一掃する。LLMモジュールは、設計の完全性、コードの可読性、保守性の見通しに関するニュアンスに富んだ洞察を提供し、そうでなければ注意を逃すかもしれない構造的または意味的な弱点を浮き彫りにする。

最後に、ベテランのエンジニアが、アーキテクチャ上の意思決定、ドメイン固有のロジック、モデルの学習範囲にとどまらないまれなエッジケースを検証することにより、これらの AI 由来の評価を強化する。自動化されたレビューと人間によるレビューの相乗効果により、デバッグ・サイクルが短縮され、リリース・スケジュールが迅速化され、開発ライフサイクル全体にわたって厳格なセキュリティ標準が維持される。

最先端の自動分析が、企業の信頼とガバナンスの基準に準拠していることを保証します、 ペンリジェント は、強力な認証、堅牢な監査証跡、企業のセキュリティポリシーに合わせたきめ細かなアクセス制御を導入しています。検出されたすべての脆弱性は、検証された脆弱性にマッピングされます。 CVEエントリー または完全に再現可能なテクニカルレポートを作成することで、開発チームやコンプライアンスチームは、規制や法的な監視の下でも証拠が保持されることを確信しながら、自信を持って迅速に行動することができます。

LLM主導の自動セキュリティの未来

今後、大規模言語モデルがより大規模なコードコンテキストを処理する能力を獲得し、ライブのデプロイデータと新たな攻撃ベクトルの両方から継続的に学習するようになると、LLMを利用した静的バイナリテイント解析は、安全な開発ワークフローに組み込まれたデフォルトの標準へと進化する準備が整っています。もはや専門家のアドオンとは見なされず、IDEやCI/CDパイプラインに直接統合された防御のベースライン層となり、AIによって強化されたプロアクティブな脆弱性発見が、現代のソフトウェアエンジニアリングの日常的かつ期待される部分となるでしょう。