AIによるペンテスト革命：知っておくべきPentestTool、PentestAI、PentestGPT

従来のペネトレーション・テストは、毎週のリリースのために動きが遅すぎるし、単純なスキャナーではビジネスロジックの欠陥や連鎖した攻撃経路を見ることができない。同時に、あなたのフィードには、"AIを搭載したペンテストツール"、"PentestGPT"、"PentestAI "などのプロジェクトが氾濫し、ハッカーのように考え、退屈な部分を自動化することを約束している。

この記事では、その雑音を断ち切ろうとする。私たちは AIを活用した侵入テスト のようなツールは、実際にどのような意味を持っているのだろうか？ ペンテストGPT そして PentestAIスタイルのマルチエージェントフレームワーク のような意見的なプラットフォームはどこに位置するのだろうか？寡黙この急速に進化するエコシステムの中に位置する。その過程で、私たちはこれらのツールを次のようなおなじみの標準に結びつけます。 オワスプ, MITRE ATT&CKそして NIST SP 800-115そうすれば、純粋な誇大広告ではなく、明確なメンタルモデルで評価することができる。オワスプ)

手作業による侵入テストからAIによる侵入テストへ

長年にわたり、ペネトレーションテストは、人的負荷の高いワークフローによって定義されてきた。何週間にも及ぶスコープコール、テスト実行、手作業によるメモ取り、そして、受信箱に届く頃にはすでに古くなっている最終的なPDFレポートである。NIST SP 800-115は、ペンテステストを、主に人間の専門知識に依存する、構造化された、ポイント・イン・タイムの評価であり、ツールによって駆動されるのではなく、ツールによってサポートされるものであるとしています。NISTコンピュータセキュリティリソースセンター)

これと並行して、アプリケーションセキュリティのベストプラクティスは、次のような形で具体化されている。 OWASP ウェブ・セキュリティ・テスト・ガイド（WSTG） そして OWASPトップ10-その結果、組織は反復可能なテスト手法と、ウェブやAPIの脆弱性に共通するクラスに焦点を当てるようになった。オワスプ従来のスキャナーやDASTツールは、このような世界から生まれたものである。基本的な問題を発見するのは速いが、アプリケーションがマルチステップワークフロー、組み込みビジネスルール、または自明でない認証フローを使用している場合には限界がある。

最近の進歩 大規模言語モデル（LLM） そして AIエージェント が会話を変えた。最新の「AI侵入テストツール」は、プロトコルのトランスクリプトを解析し、複雑なステートマシンを推論し、ユーザージャーニー全体にわたって攻撃仮説を生成することができる。ベンダーや独立系実務者のブログでは、エージェント型AIペンテスト・プラットフォームについて次のように説明しています。 アプリケーションの状態をモデル化し、複数のスキャナーをオーケストレーションし、新しいコードが出荷されるたびに継続的に再テストを行う。.(合気道)

その結果、新しいカテゴリーが誕生した： AIを活用したペンテスト-LLMとエージェントは、チャットボットとして上辺に振りかけるだけでなく、テストワークフローの中核に組み込まれている。

AIによるペンテスト」とは何を意味するのか？

「AIを活用したペンテスト」は、マーケティングのバズワードになっているので、正確を期すのに役立つ。実際には、ほとんどの本格的なAIペンテストのセットアップには、3つの特徴があります：

ツールボックス上のエージェント・オーケストレーション 1つのモノリシックなスキャナーの代わりに、Nmap、OWASP ZAP、Nuclei、またはカスタムスクリプトのようなツールを呼び出すオーケストレーターを手に入れ、その後、組み合わされた出力について理由を説明する。以下のようなオープンソースの「AIエージェント・ペンテスト」プロジェクトがある。 CAI, 星雲そして ペンテストGPT LLMは、このパターンに従っている。どの次に実行するコマンドと どのように 結果を解釈する。SPARK42｜攻撃的セキュリティ・ブログ)
攻撃者のTTPに関する知識 多くのフレームワークは、次のような点を明確に打ち出している。 MITRE ATT&CK例えば、PENTEST-AI の研究フレームワークは、MITRE ATT&CK と連携した複数の LLM エージェントを使用しています。例えば、PENTEST-AI 研究フレームワークでは、MITRE ATT&CK と連携した複数の LLM エージェントを使用して、スキャン、エクスプロイトの検証、およびレポートを自動化する一方で、重要な判断のためにテスターをループに残しています。リサーチゲート)
デザインによるヒューマン・イン・ザ・ループ マーケティングとは裏腹に、最も信頼できる実装は人間を近くに置いている。Spark42が行ったオープンソースのAIエージェント・プロジェクトのレビューでは、現在最も優れた成果を上げているのは以下のプロジェクトであると結論付けている。 ヒューマン・イン・ザ・ループ・エージェントAIは反復的なタスクを処理するが、人間のテスターはリスクの高いアクションを承認し、影響を解釈する。SPARK42｜攻撃的セキュリティ・ブログ)

ある製品やプロジェクトがAIを搭載したペンテストツールだと主張する場合、有効な経験則はこう尋ねることだ：

「モデルは実際にどこで使われているのか？仕事の編成、解釈、優先順位付けなのか、それとも単に派手なレポート文を書いているだけなのか？"

インフォセックの仕事

AIペンテストツールの主な種類：PentestTool、PentestAI、PentestGPT

AIペンテストツールの現在の状況は、同じ名前が全く異なるもの（研究用プロトタイプ、GitHubプロジェクト、商用SaaSプラットフォーム）に使われていることもあり、混乱することがある。現在公開されているソースに基づき、大まかに3つのバケツに分類することができる。EC評議会)

1.PentestGPTスタイルのAIコパイロット

こんなツール ペンテストGPT GPT-4/GPT-4クラスのLLMの上に作られた研究用プロトタイプとして始まった。それらは 侵入テスト担当者のためのAI副操縦士:

ターゲットとコンテクストを自然な言葉で説明する。
エージェントは、リコンコマンドを提案し、ツール出力を解析し、次のステップを推奨する。
また、調査結果を報告書にまとめることもできる。

GitHubプロジェクト GreyDGLによるPentestGPT としている。 GPT搭載ペネトレーションテストツール これは対話モードで実行され、偵察、搾取、搾取後のタスクを通じてテスターをガイドする。ギットハブ)

しかし、その後のコミュニティ分析では、いくつかの注意点が指摘されている：

多くの場合、APIを介した強力なホストモデルへのアクセスに大きく依存している。
として見るのがベストだろう。 プロトタイプと学習ツールプラグアンドプレイのエンタープライズ・プラットフォームではない(SPARK42｜攻撃的セキュリティ・ブログ)

とはいえ、PentestGPTスタイルのコパイロットは非常に便利だ：

思考プロセスを段階的に説明することで、若手テスターのスキルアップを図る。
ログの解析、ペイロードの調整、レポートの草稿作成などの面倒な作業を自動化。
ラボやCTFのようなシナリオで攻撃仮説を素早く探索。

2.PentestAIスタイルのマルチエージェントフレームワーク

PentestAIのラベルの下には、次の2つがあります。 オープンソースプロジェクト そして アカデミック・フレームワーク より野心的な自動ワークフローを模索している：

のようなGitHubプロジェクト 自動ペンテスト-GPT-AI / PentestAI（アムール） フォーカス LLMによるペンテスト スキャナーと統合し、カスタムエクスプロイトを生成し、詳細なレポートを作成する。ギットハブ)
について ペンテスト-AI 学術文献にあるフレームワークは、侵入テスト自動化のためのLLMを搭載したマルチエージェントアーキテクチャを定義しており、スキャン、エクスプロイトの検証、レポート用に特化したエージェントを備え、そのすべてがMITREのATT&CK戦術にマッピングされている。リサーチゲート)

オープンソースのAIエージェント・ペンテストプロジェクトに関する最近の調査で、あるパターンが浮き彫りになった：

NB/CAI/ネビュラLLMはセルフホストでサポートされていることが多い。
PentestGPT / PentestAI先駆的ではあるが、より実験的であり、時にはかなりの準備とリスク許容度を必要とする。SPARK42｜攻撃的セキュリティ・ブログ)

こうしたPentestAIスタイルのシステムは、あなたにとって魅力的なものだ：

エージェントの動作や配置をきめ細かく制御する必要がある。
テストをMITRE ATT&CKまたはカスタムキルチェーンと明示的に整合させたい。
フレームワーク自体を長期的なエンジニアリングプロジェクトとして扱うことに抵抗がない。

3.AIを活用したペンテストプラットフォーム（広義のペンテストツール）

最後に、成長中のクラスがある。 商業用AI搭載ペンテスト・プラットフォーム-AIペンテストツール」や「AIペネトレーションテストプラットフォーム」として販売されることもある。市場全体の例としては、以下のようなプラットフォームがある。虹)

DAST、SAST、SCA、クラウド構成チェックを組み合わせて、ウェブアプリ、API、マイクロサービスを継続的にスキャンします。
実際のユーザーフローとビジネスロジックをモデル化したAIエージェントを使用して、自律的または半自律的な攻撃シミュレーションを実行します。
組み込みのコンプライアンス・レポートを提供する（例：調査結果をOWASP Top 10、PCI DSS、ISO 27001のコントロールにマッピングする）。
特定の資産に対して、オンデマンドまたはスケジュールされた「ライトスピード」ペンテストを提供する。

ここでいう「AI搭載」とは、通常、プラットフォームがAIを利用することを意味する：

脆弱性を悪用可能性とビジネスへの影響によって優先順位をつける。
スキャナで検出された情報を関連付け、攻撃経路を特定する。
生の証拠に裏打ちされた、説明可能でステークホルダーが納得できるナラティブを作成する。

AIペンテストツール初日

例AIコパイロットを使った偵察のまとめ（防御パターン）

これをより具体的にするために、簡略化して説明しよう、 守備的 AIが支援するワークフローで見られるかもしれないパターン。目的は何かを悪用することではなく、次のようなものだ。 ネットワークスキャンの結果をまとめる を自分の資産に対するリスク志向の見方に変える：

インポート・サブプロセス

def run_nmap_and_summarize(target: str, llm_client) -> str：
    """
    基本的なNmapサービススキャンをあなたの所有する資産に対して実行する、
    その後、LLM にセキュリティレポート用に結果を要約するように依頼する。
    """
    # 1) Recon: 技術データを収集する（テストを許可されたシステムに対してのみ）。
    result = subprocess.run()
        [nmap", "-sV", "-oX", "-", target]、
        capture_output=True、
        text=True、
        check=True、
    )

    nmap_xml = result.stdout

    # 2) 解釈：LLMに高レベルの要約を求める
    prompt = f""
    あなたは侵入テスト実施者で、専門的なレポートを書いています。

    以下は、認可されたセキュリティ評価のための Nmap XML 出力である。
    要約してください：
    - 公開されているサービスとバージョン
    - 明らかな設定の誤り（例えば、レガシプロトコル）
    - 推奨されるフォローアップテスト（エクスプロイトコードなし）

    Nmap XML：
    {nmap_xml}
    """

    summary = llm_client.generate(prompt) LLMコール用の#疑似コード
    サマリーを返す

このパターンツールがスキャンを行い、AIが解釈を行う-は、多くのAI侵入テストツールの中核であり、NIST SP 800-115やOWASP WSTGのような従来のガイダンスと完全に互換性がある。NISTコンピュータセキュリティリソースセンターあなたが範囲を選択し、AIの結論を検証し、どの行動が適切で合法的かを決定するのです。

AIペンテストツールがワークフローに適合する場所

これらすべてを頭の中で位置づけるには、風景をスペクトルとして見るのが有効だ：

アプローチ	オートメーション・レベル	強み	制限事項	最適
マニュアル・ペンテスト（クラシック）	低い	深い専門知識、創造的なチェーン、微妙な文脈	遅い、高い、連続性がない	ハイリスクシステム、コンプライアンススナップショット
レガシースキャナー／基本的な "pentesttool"	ミディアム	既知の問題を迅速にカバーし、スケジュールを立てやすい	ロジックの欠陥、多段階のフロー、文脈に弱い	パン第一の衛生管理
PentestGPTスタイルのAIコパイロット	中-高（タスクごと）	偵察・報告のスピードアップ、教育やアイデアに役立つ	プロトタイプのようなUX、強力なモデルに依存、フルパイプラインではない	個人テスター、ラボ、トレーニング
PentestAIスタイルのマルチエージェントフレームワーク	高（オーケストレーテッド・ワークフロー向け）	柔軟性、MITREとの整合性、方法論の大部分を自動化できる。	強力なガバナンスが必要である。	独自のプラットフォームを構築する先進チーム
フルAI搭載のペンテスト・プラットフォーム	高（選択したアセットとワークフローに対して）	エンドツーエンドの自動化、組み込みのレポートとダッシュボード	意見が分かれるモデル。統合と信頼はベンダーごとに評価する必要がある。	反復可能なAIペンテストを望む組織

この表は意図的にハイレベルなものであるが、自動ペンテストツールやAIエージェントフレームワークの最近のレビューで強調されているのと同じトレードオフを反映している： 単一のツールですべてを代替することはできないむしろ、AIはワークフローの中で最も自動化可能な部分を拡張し、加速させるのである。エスケープ・テック)

PenligentがAIを活用したペンテストのエコシステムにどのように適合するか

このスペクトルの中にある、寡黙完全なAIを搭載したペンテスト・プラットフォーム」に位置する。スタンドアローンのAIエージェントや単一のスキャナーを出荷するのではなく、エンド・ツー・エンドでペンテスト・プラットフォームをオーケストレーションすることに重点を置いている。 AIによるペンテスト・パイプライン:

資産のオンボーディングからリコンファームまで:ドメイン、IP、またはアプリケーションを追加します。システムは、標準ツールとカスタムロジックを組み合わせて、アセットディスカバリーと初期マッピングを調整します。
エージェントによるテストの計画と実行:AIエージェントは、攻撃グラフを計画し、実行するツールを選択し、ログインワークフロー、レート制限、コンテナ環境などの実世界の障害に遭遇したときに戦略を適応させる。ペンリジェント・アイ)
エビデンス・ファーストのリスクリストPenligentは、単にCVE IDを列挙するのではなく、可能な限り特定のMITRE ATT&CK戦術やOWASPカテゴリにマッピングされた端末出力、HTTPトレース、スクリーンショットを証拠として重視しています。
コンプライアンス対応レポート:ISO 27001、PCI DSS、または内部統制のフレームワークに合わせてレポート作成を自動化し、人間のテスターを反復的な文書作成作業から解放します。ペンリジェント・アイ)

もし、PentestGPTとPentestAIがより近いとすれば 建築を愛する人々のためのツールキットペンリジェントは自社を 製品化 それは、シニアのレッドチームメンバーだけでなく、セキュリティに関心のあるエンジニアや、独自のプラットフォームを手作りする余裕のない小規模チームもアクセスできるUIに包まれたエージェントエンジンだ。

Penligentの哲学とアーキテクチャをより深く知りたい読者のために、より広範なPenligentブログとドキュメントで、エージェントの設計、統合パターン、リスク・ファースト・レポートに関する詳細を提供しています。

AIを使ったペンテストが輝くとき、輝かないとき

AIペンテストをめぐる興奮にもかかわらず、セキュリティ・ベンダーや独立系アナリストによる最近の記事は、いずれも同じ点を強調している： AIは増幅器であり、代替品ではない.(合気道)

AIを活用したペンテストは、特に以下のような場合に威力を発揮する：

必要なのは 継続取材 変化する攻撃対象（API、マイクロサービス、SaaS統合）を横断する。
あなたが直面しているのは 繰り返し、パターンの多い仕事 (ログの解析、大量の偵察、ベースラインの回帰テスト）。
あなたはそれを望んでいる。 より幅広いエンジニアのスキルアップ-例えば、レッドチームに全面的に参加する前に、開発者に安全なスコープでテストを実行させたり、AIが生成したナレーションを読ませたりする。

その方が弱い：

婚約には以下が必要である。 物理的、社会的、内部脅威のモデリング それは、道具が見える範囲を超えたものだ。
あなたの環境は非常に独特で、レガシーな産業システム、独自のプロトコルなど、既存のツールやトレーニングデータでは単純に一般化できない。
ガバナンス、監査可能性、またはモデルリスク管理要件により、「ブラックボックス」自動化は、広範な内部検証なしには正当化することが困難である。

2025年における、ほとんどの組織にとっての現実的な戦略は次のようなものだ：

人間のエキスパートに任せる。AIを搭載したペンテストツールに広さ、スピード、反復的な配管作業を任せ、深さ、ニュアンス、インパクトの大きい意思決定には手動テストを使う。

AIを活用したペンテストツール導入のための実践的ロードマップ

PentestGPTスタイルのコパイロット、PentestAIスタイルのフレームワーク、あるいはPenligentのようなプラットフォームをスタックに導入することを検討している場合、実用的なロードマップは次のようになるでしょう：

既存規格のアンカー すでに知っていることから始めよう：方法論については OWASP WSTG、リスク言語については OWASP Top 10、TTP マッピングについては MITRE ATT&CK、テスト計画と文書化については NIST SP 800-115 です。評価するAIツールをこれらのフレームワークと整合させる。オワスプ)
低リスクの環境でAIコパイロットから始める PentestGPTのようなアシスタントを、ラボ、社内でのキャプチャ・ザ・フラッグ演習、または非本番環境に導入しましょう。学習を加速させ、プレイブックを作成し、AIが重要なインフラに触れる前にどのように動作させたいかをストレステストするために使用します。ギットハブ)
マルチエージェントとプラットフォーム・アプローチの実験 オープンソースプロジェクト（CAI、Nebula、PentestAI、Auto-Pentest-GPT-AI）と商用プラットフォームを、厳格なスコープ、ログ、レビューで評価する。生の機能リストではなく、CI/CD、発券、リスク管理プロセスにどのように統合されるかに注目する。SPARK42｜攻撃的セキュリティ・ブログ)
ヒューマン・イン・ザ・ループ・コントロールの制度化 AIエージェントが自律的にできること（受動的な偵察やリスクの低いスキャンなど）と、承認が必要なこと（機密システムに対する侵入的なテストなど）について明確なルールを定義する。決定を記録し、証拠を保存し、AIが生成した出力に幻覚や盲点がないか日常的に見直す。
重要な影響を測定する 発見された脆弱性の数」だけを追跡してはならない。その代わりに、検出までの時間、修復までの時間、資産インベントリ全体のカバー率、AIが作成したレポートがセキュリティ担当者以外の利害関係者の理解と問題解決にどれだけ役立っているかを測定する。

閉会の辞

AIを活用したペンテスト革命」は、すでに進行中ですが、単一の製品やプロジェクトではありません。それは、長年のセキュリティ標準（OWASP、MITRE、NIST）、PentestAIのような最新のエージェントフレームワーク、PentestGPTのような実用的なコパイロット、そして、Penligentのような意見集約型のプラットフォームが、実際の制約のもとで、実際のチームがこれらの機能を使えるようにしようとするものです。

エンジニアのマインドセットで、方法論に軸足を置き、エビデンスを要求し、人間によるイン・ザ・ループ・ガバナンスを主張しながら、この分野に取り組めば、AIペンテストツールは、セキュリティプログラムにおける最も効果的な戦力化要因の1つになり得る。AIペンテストツールを魔法のように扱うと、期待を裏切ることになる。

そして、人間のテスターを解放し、攻撃的なセキュリティのうち、まだ真に人間的な判断が必要な部分に集中できるようにする。