A データ露出監査 は Aikido のコードベースの DSPM です。内部で動作します AIコード解析 リポジトリを解析して、機密データがどのように扱われ、どこで露出する可能性があるかを、データベースに接続せずに把握します。
コード内の機密データをマッピングする：PII、シークレット、トークン、顧客データがアプリ内をどのように移動するかを確認する
リリース前に露出を検出する：ソースから、安全でないログ出力、権限が広すぎるAPI、第三者への共有を見つける
漏えいの原因を修正する：データベースに接続せずに、コード上で証拠と修正を取得する
プライバシーとコンプライアンスのレビューを支援する：データ処理の不備を具体的なコードパスに結び付ける
Manage Pentests と AI Code Analysis の権限があります 権限
少なくとも 1 つのリポジトリが接続されています。
ウォレットには見積もり金額に十分なクレジットがあります。詳細は ウォレットとクレジット
Aikido では、次へ進みます AIコード解析してから、 監査を作成.
モノレポの場合は、クリックしてください 除外パス 選択したリポジトリの横にあるこれをクリックして、監査対象のアプリケーションに含まれないディレクトリを削除します。たとえば、関係のないアプリケーションやサービスを除外すると、Aikido は機密データを扱うコードに集中できます。
除外するのは、ドキュメント、README、その他の非コード資産ではなく、関係のないアプリケーションやサービスです。これらのファイルは、データフロー、連携、機密データの扱われ方に関する有用な文脈を提供します。
追加することもできます 追加メモ。監査は通常、それらがなくても問題なく実行されます。エージェントはすでにソースから多くの文脈を取得しており、アプリケーションをよく理解しているためです。コードから関連する文脈が欠けている場合は、メモを使用してください。たとえば、次のような場合
既知のギャップ
意図された癖
リポジトリにはないものの、監査に重要な本番環境の設定
その文脈により、エージェントは検出事項をより正確にトリアージし、優先順位付けできます。
でクレジット見積もりを確認 料金 手順です。必要に応じて追加チャージして クレジットを追加 必要であれば、その後クリックしてください 監査を開始する.
Aikido は評価の詳細ページを開くので、進捗を追跡し、結果が届くたびに確認できます。
各検出結果には、要約、根本原因、修正方法、そしてコードベースの 証拠。対象範囲に含まれるデータ処理クラスの全一覧については、平文保存や安全でないログ出力から、過度に広い API や AI 共有まで、参照してください データ露出監査で見つかるもの.
最終更新 11 日前
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