Aikido全体でのAI活用

Aikidoはソフトウェア開発ライフサイクル全体を通してAIを活用します。IDEでの利用から始まり、プルリクエストやスキャンで継続し、チームによる修正やセキュリティ基準の適用を支援し、ランタイム保護やペネトレーションテストにまで及びます。

SDLC全体にわたるAI

最初のコードから本番環境まで、Aikidoは以下の目的でAIを活用します。

早期に問題の優先順位を判断する
コンテキストAIチャットで検出結果を精査する
依存関係のCVEを実際のコード利用状況と照らし合わせて分析する
修正の生成と改善を行う
APIスペックを生成する
カスタムコードルールおよびクラウドルールを適用する
追加のコードコンテキストからリポジトリ固有の基準を学習する
本番環境でのAI利用状況を追跡する
AIを活用したペンテストでセキュリティを検証する

1. IDEから始める

Aikidoは、IDEに直接AIを組み込みます。開発者はコードがプルリクエストに到達する前に、検出結果の優先順位付けと修正の適用を行うことができます。

Aikido AI in IDEをご覧ください。

2. スキャンとレビュー時のノイズを削減する

コードがスキャンやプルリクエストを経ていく中で、AikidoはAIを使ってノイズを削減し、重要な事項を先に浮かび上がらせます。悪用可能性をチェックし、実際のコードコンテキストを読み取り、想定される影響に基づいて問題の優先順位を再設定します。SAST AutoTriageによるノイズ削減をご覧ください。

Aikidoはシークレットの検出結果にも同様のアプローチを適用します。Secrets AutoTriageは誤検出を除外し、露出したシークレットがまだ有効かどうか、そしてどの程度のアクセス権限を与えるかによって優先順位を付けます。

依存関係の検出結果については、AikidoはCVE Exploitability Analysisも実行します。AIエージェントを使用して、脆弱なパッケージがリポジトリ内でどのように使用されているかを調べ、そのCVEがお使いの環境で実際に悪用可能かどうかを判断します。設定に応じて、Aikidoは検出結果を自動的にダウングレード、アップグレード、スヌーズ、または無視することができます。

1つの検出結果をより詳しく調べたい場合は、Ask Aikido: Contextual AI Chatを使用してください。これにより、深刻度の検証、現実的な攻撃経路の理解、問題がアプリ内で実際に到達可能・悪用可能かどうかの確認ができます。依存関係のCVEについては、到達可能性の経路や脆弱なパッケージによる影響全体を平易な言葉で説明することもできます。

Code Qualityもまた、AIを活用しています。新たに追加されたプルリクエストの変更をレビューし、多くの言語にわたってエンジニアリング基準の適用を支援します。詳細はCode Quality Overviewをご覧ください。

追加のコードコンテキストを加えることもできます。これにより、Aikido AIはより多くのシグナルを得て、ノイズを減らすことができます。承認済みの例外、アーキテクチャ上の選択、リポジトリ固有の基準を説明するために使用してください。Aikidoはそのコンテキストを利用して、Code Qualityのコメントをより適切なものにします。追加のコードコンテキストを加える方法をご覧ください。

3. AutoFixで問題を修正する

Aikidoはコード、依存関係、インフラストラクチャ、コンテナに対してレビュー可能な修正を生成します。修正はIDE内で適用するか、レビュー用のプルリクエストとして開くことができます。

生成された修正は、フォローアップの指示によってさらに改善することもでき、パッチをコードベースや基準により適合させることができます。

AutoFix Overview、AutoFix for SAST and IaC Issues、AutoFix for Open Source Dependencies、AutoFix for Containers、Refine AutoFixes with Aikido AIをご覧ください。

4. スペックを生成しポリシーを適用する

Aikidoはバックエンドコードから直接OpenAPI仕様を生成できます。これにより、チームは仕様を手動で維持することなくAPIスキャンを開始できます。

Autogenerate OpenAPI via Aikido AI (Code2Swagger)をご覧ください。

Aikidoはカスタムルールの作成にもAIを活用します。チームは自然言語でカスタムコードチェックを定義したり、自社の環境向けにカスタムクラウド設定ミスチェックを生成したりできます。

カスタムコードルールを追加するおよびCustom CSPM Rulesをご覧ください。

5. ランタイムでのAI利用状況を追跡する

Zen FirewallはLLMプロバイダーの利用状況、モデルの活動、トークン消費量、推定コストを追跡します。これにより、チームは稼働中のアプリケーションでAIがどのように利用されているかを可視化できます。

Zen FirewallによるAI/LLM利用状況の追跡をご覧ください。

6. Pentestsでセキュリティを検証する

Aikido Pentestは自律型エージェントを使用して、アプリケーション、API、インフラストラクチャ全体にわたる脆弱性を発見・悪用・検証します。

Pentest Overviewをご覧ください。