パターン照合が中心
アプリ固有の実装や業務ロジックの綻びは、テンプレートに当てはまりません。

脆弱性の探索、悪用コードの生成、攻撃の自動化。偵察から侵入までのサイクルは劇的に短くなり、年に数回のスポット診断では追いつけなくなりました。
AIで攻めてくる相手に、人手の防御だけで臨むのは非対称な戦いです。
複数のAIエージェントが並行して休みなく攻撃面を探索し、人手では届かない網羅性と反復回数を、一貫した精度で実現します。
セッションを維持し、表層スキャンでは到達できない管理APIまで検査します。
弱点をつないで、実際にどこまで到達できるかを検証します。
安全な形で悪用を再現し、本当に危ないことを証拠とともに示します。
従来型のWeb脆弱性スキャナ(DAST)は、網羅性と再現性に優れたセキュリティの土台です。一方で、その仕組みには構造的な限界があります。
アプリ固有の実装や業務ロジックの綻びは、テンプレートに当てはまりません。
そのエンドポイントが何を守っているかを理解せず、重要度が画一的になります。
認証の壁の内側や、弱点を組み合わせた攻撃経路まで踏み込めません。
「ありそう」は示せても「悪用できる」は証明せず、リスクがノイズに埋もれます。
| 観点 | 従来型 脆弱性スキャナ(DAST) | NeSC |
|---|---|---|
| 基本思想 | チェックリストを網羅照合 | 攻撃者視点で自律的に探索 |
| 検出方式 | 既知パターンのマッチング | 文脈推論と実攻撃による発見 |
| 認証の内側 | 踏み込みが限定的 | 認証・セッションを維持して深掘り |
| 弱点の連鎖 | 単発の指摘 | 複数の弱点を連鎖させ攻撃経路を構築 |
| 実証(PoC) | ほぼ無し | 安全に悪用を実証し証拠を提示 |
| 重要度判断 | 画一的・スコア機械算出 | 守るべき重要資産を理解して優先度付け |
| 誤検知抑制 | 目視トリアージに依存 | 独立した検証工程で確証度を付与 |
スキャナが「網羅の幅」を担うなら、NeSCは「攻撃の深さと実証」を担います。両者は補完関係にあります。
オーケストレーターが診断全体を指揮し、役割の異なる複数のHunterエージェントが並行して探索します。各エージェントはReActループで動き、人間の診断員のように「試して、観察して、次の一手を決める」を自律的に反復します。
所見に10段階の確証度を付与。裏付けが取れるほど格上げされます。
守るべき重要資産を先に把握し、ビジネスインパクトに直結した攻撃経路を提示します。
ログインした先こそ、重大な欠陥が潜む場所。内部エンドポイントまで検査します。
TLS診断、ポートスキャン、ネットワークスキャンを隔離サンドボックスで統合します。

チェックリスト診断が「問題なし」と判定した対象から、NeSCは実際に悪用できるリスクを掘り起こしています。
数百社以上・数万人以上が利用
スキャンが到達できなかった認証の内側まで探索し、悪用しうるリスクを実証付きで洗い出しました。
表層のスキャンでは見えないリスクが、深層には残っていました。
発見事項はISO/IEC 27001:2022 Annex A統制へ自動マッピングされ、CVSSでリスクを提示します。
破壊的操作は、オペレーターの明示承認なしに実行しません。
検査は隔離サンドボックスで実施し、可用性への影響を制御します。
全操作を追記専用で記録し、ハッシュチェーンとMerkle木で改竄を検知します。
診断範囲をハッシュで固定し、認可された対象のみを検査します。