Ostorlabは、AIを活用した自立型のペネトレーションテストを提供します。

OstorlabのAIペネトレーションテストは、Web、およびモバイルアプリケーションに対して現実世界の攻撃をシミュレートし、アプリ・API・すべての重要な統合コンポーネントにわたって、真に悪用可能な脆弱性を発見します。
AIエージェントが攻撃者と同じ視点でアプリの内部(トラフィック・ファイルシステム・関数呼び出し・逆コンパイルされたソースコード)を解析し、単なるパターンマッチングではなく実際のランタイム動作に基づいてすべての発見事項を検証。
ロジックの欠陥やランタイムの改ざん、APIの悪用、さらにはアプリ・API・統合コンポーネントをまたぐ攻撃チェーンまで明らかにします。

主な特徴

AIペネトレーションテストでは、実際の攻撃をシミュレーションすることで、従来の自動化ツールや定期的なテストでは見逃される複雑な脆弱性を発見します。

特長	説明
高度なロジック検出	一般的な自動スキャンでは見つけにくい、アプリの処理手順（ビジネスロジック）のミスや、権限チェックの抜け漏れを検出します。ログイン、初期登録、決済、アカウント変更などの重要な画面や手続きにおいて、本来できない操作（他人の情報の閲覧・変更、権限のない機能の利用など）ができてしまう問題を見つけ出します。
包括的なテストパス	iOS/Androidアプリ、バックエンドAPI、アプリに組み込まれた外部SDKまで含めて、実際の攻撃経路に沿ってリスクを評価します。ログインが必要な機能や、2段階認証（2FA）／ワンタイムパスワード（OTP）などの複雑な認証手順にも対応し、アプリの利用を妨げずに検証できます。
証拠レベルの高いエビデンス	すべての検出結果には、誤検知を抑えた、根拠のある情報を含めています。 スクリーンショットや通信ログ（リクエスト／レスポンス）、再現手順をあわせて提供するため、開発チームは原因の特定から修正までを数週間ではなく数時間単位で進められます。
継続的な検証	修正後の自動再テスト検証を実行し、根本的なリスクが確実に解消されたことを確認します。

診断結果レポート

従来の脆弱性診断とは異なる、AIによる高度な分析と実証に基づく特徴があります。

特長	説明
複雑な論理欠陥の検出	パターンマッチングでは検出できない複雑なビジネスロジックの欠陥を特定します。認証の抜け穴、認可の不備、業務フロー上のセキュリティ問題など、従来のスキャンでは見落とされがちな論理的な脆弱性を発見します。
脆弱性連鎖（Attack Path）	単一の脆弱性ではなく、複数の脆弱性を組み合わせた高度な攻撃経路を特定します。 例)： SSRF（Server-Side Request Forgery）を利用したRCE（Remote Code Execution） ローカルアプリの脆弱性とバックエンドの脆弱性を組み合わせた攻撃 サービス構成の誤設定を連鎖させた権限昇格
実証実験（PoC）エクスプロイト	脆弱性の存在を単に検出するだけでなく、実際に動作するPoC（実証実験）エクスプロイトを自動生成します。これにより、脆弱性が実際に悪用可能であることを検証し、実際の影響を具体的に示します。
AIエンジンによる推奨事項	検出された各脆弱性の内容やアプリの状況を踏まえ、汎用的な対策ではなくカスタマイズされた修復推奨事項を提案します。開発チームがどの脆弱性から優先的に対応すべきか、修正の優先順位付けを効率的におこなえるように支援します。