Time Table

2026年、CVEの公開件数は前年を大きく上回るペースで増え続け、年間10万件に迫ろうとしています。AIによる脆弱性発見も急増するなか、リスクベースの脆弱性対処が叫ばれています。しかし、悪用脆弱性カタログであるKEVへの登録を待つだけでは、対処が後手に回るN-day脆弱性も存在します。本講演ではまず、CVEやKEVなどの推移を分析し、AI時代における脆弱性悪用の傾向と、それを踏まえた脆弱性対処の指針を示します。次に、弊社開発のASMサービス「ANTERAS ASM」におけるアセット発見からリスク調査までをAIに任せた実験の結果を紹介します。手順を明確に指示したアセット発見のフェーズと、手順を明示せず非侵襲なアクセスのみで判断させたリスク調査のフェーズ、その両方から見えてきたAI ASMの実力と限界を明らかにします。

Speakers:
山﨑 剛弥 株式会社マクニカ セキュリティ研究センター 主幹
矢原裕大 株式会社マクニカ ネットワークスカンパニー