AikidoがAIをどのように使用するか

Aikido は、ソフトウェア開発ライフサイクル全体を通じて AI を活用します。IDE から始まり、プルリクエストやスキャンへと続き、チームがセキュリティ標準を修正・適用するのを支援し、さらにランタイム保護やペネトレーションテストへも広がります。

どの製品で有効にするか（SAST、Code Quality、Deep Review、AI Code Analysis、DAST、Pentest）については、参照してくださいどの Aikido 製品を使うべきですか？.

そのインテリジェンスの中心にあるのは Aikido Agent。それはセキュリティデータを理解し、機能を支えます Ask Aikido, カスタムレポート, SAST自動トリアージ, シークレット自動トリアージ、および CVEの悪用可能性分析.

当社は、いかなる顧客データも使用、保存、または学習に利用することはありません。小さく匿名化されたコード断片が、脆弱性のトリアージと修正の正確性を保証するために使用される場合があります。

すべての AI 操作は推論専用であり、データはメモリ上で一時的に処理され、保持も再利用もされません。

制御、環境、コンプライアンス対策の詳細な概要については、当社の AI ポリシーをご参照ください。ポリシーは、当社の Trust Center.

SDLC 全体にわたる AI

最初のコードから本番環境まで、Aikido は AI を使って次のことを行います：

問題を早期に優先順位付けする
Ask Aikido で検出結果を詳しく調べる
依存関係の CVE を実際のコードやコンテナの使用状況と照らして分析する
Deep Review でプルリクエストをレビューする
AI Code Analysis で既存のソースを推論する
修正を生成して洗練する
API 仕様を生成する
カスタムのコード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を通じてリポジトリ固有の標準を学習する
本番環境での AI の使用状況を追跡する
AI 搭載のペネトレーショ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 AI を IDE に直接組み込みます。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を優先順位付けし、修正を適用できます。

まず IDE内のAikido AI.

2. スキャンとレビュー

コードがスキャンやプルリクエストを通過するにつれて、 Aikido Agent ノイズを削減し、本当に重要なものを最初に表示します。悪用可能性を確認し、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。こちらもご覧ください SAST自動トリアージ.

Aikido は同じアプローチを機密情報の検出にも適用します。シークレット自動トリアージ誤検知を除外し、露出した機密情報を、それがまだ有効かどうかと、どれだけのアクセス権を与えるかに基づいて優先順位付けします。

依存関係の検出結果については、Aikido はさらに CVEの悪用可能性分析も実行します。Agent は、脆弱なパッケージがリポジトリやコンテナ内でどのように使われているかを調べ、その CVE が実際にあなたの環境で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を使用してください。重大度の検証、現実的な攻撃経路の把握、そして問題が実際に到達可能か、あるいはアプリで悪用可能かを確認するのに役立ちます。依存関係の CVE については、到達可能性の経路と、脆弱なパッケージの全体的な影響を平易な言葉で説明することもできます。

セキュリティデータを再利用可能なワークスペースレポートに変換するには、カスタムレポートを使用してください。必要なインサイトを自然言語で記述し、チャットでグラフや表を洗練させ、結果をチーム用に保存できます。

コード品質も AI を活用しています。新しく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標準の適用を支援します。

詳細レビューは、エージェント型のプルリクエストレビュー担当です。差分を超えたコンテキストで変更を読み取り、次の両方をカバーします セキュリティと品質.

AIコード解析は、ライブターゲットなしで深く掘り下げたいときに、既存のソース全体を通して理由を推論します。ロジックの欠陥、認可の抜け穴、パターンチェックでは見逃す攻撃経路などです。

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、ノイズを減らせます。承認済みの例外、アーキテクチャ上の選択、リポジトリ固有の標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使って Code Quality のコメントをより関連性の高いものにします。方法はこちらをご覧ください追加のコードコンテキストを追加する.

3. AutoFix で問題を修正する

Aikido は、コード、依存関係、インフラ、コンテナ向けにレビュー可能な修正を生成します。IDE で修正を適用することも、レビュー用にプルリクエストを開くこともできます。

生成された修正はフォローアップ指示でさらに洗練できるため、パッチをコードベースや標準により適合させられます。

まず AutoFix概要, SASTおよびIaCの問題向けAutoFix, オープンソース依存関係向けAutoFix, コンテナ向けAutoFix、および Aikido AIでAutoFixを洗練する.

4. 仕様を生成し、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、仕様を手作業で保守しなくても API スキャンを開始しやすくなります。

まず Aikido AIによるOpenAPIの自動生成（Code2Swagger）.

Aikido はカスタムルールの作成にも AI を使用します。チームは自然言語でカスタムのコードチェックを定義し、環境向けのカスタムなクラウド設定ミスチェックを生成できます。

まずカスタムコードルールを追加するとカスタムCSPMルール.

5. ランタイムの AI 使用状況を追跡する

Zen Firewall は、LLM プロバイダーの使用状況、モデルのアクティビティ、トークン消費、推定コストを追跡します。これにより、実行中のアプリケーションで AI がどのように使われているかをチームが可視化できます。

まず Zen Firewall で AI / LLM の利用を追跡する.

6. ペネトレーションテストでセキュリティを検証する

Aikido Pentest は、自律エージェントを使用して、アプリケーション、API、インフラ全体の脆弱性を発見し、悪用し、検証します。

まずペンテスト概要.