クラウドAI診断
侵害の可能性を包括的にチェックする
クラウドでは、設定ミスやコードの弱点がつながり、侵入や情報漏洩に至る攻撃経路が生まれます。
クラウドAI診断は、設定・稼働ワークロードのコード・ディスクを横断して調査し、アプリケーションからインフラまでの攻撃経路を検証します。
3つのコースから範囲を選ぶ
クラウド設定診断
対象: クラウド設定・IAM / 確認: 設定値の誤り・過剰権限
クラウド（AWS・Google Cloud・Azure）の設定を対象に、AIエージェントが資産を洗い出し、IAMの過剰権限や公開設定、ネットワーク構成を横断して確認します。読み取り権限のみで開始できる、最初の一歩として気軽に導入しやすいコースです。
クラウドAI診断
対象: 設定＋稼働ワークロード / 確認: ソースコード解析・アタックパス
クラウド設定診断の内容に加えて、稼働中ワークロードのソースコードをAIエージェントが解析します。設定の弱点とコードに潜む認可ロジックの欠陥をつなげて、攻撃者が実際にたどり着ける経路（アタックパス）として評価します。
クラウドAI診断 ディープ
対象: クラウド全体＋連携SaaS / 確認: 範囲と観点を個別に設計
クラウドAI診断の内容に加えて、スナップショットから取得したディスクと、クラウドと連携するSaaSの設定まで確認する、オーダーメードの診断です。ディスクに残るシークレットや侵入の痕跡、サーバの弱点に加え、ID管理や開発基盤、Google Analyticsなどのマーケティングツールの権限・連携設定を調べ、クラウドとSaaSをまたぐ攻撃経路を評価します。対象範囲と確認する観点は、ヒアリングをもとに個別に設計します。
※金額は見積もり作業を通じてご提案します。
ローカルLLMによる機密性の担保
診断には、外部のクラウドAIサービスに依存しないローカルLLMを使用します。ソースコードや認証情報などの機密情報を当社の管理する環境から外部へ送信しないため、診断に伴う情報漏洩のリスクを抑えられます。
ディープコースでは、クラウドのスナップショット機能で取得したコピーを解析します。稼働中のサーバに直接アクセスしないため、本番環境に影響を与えません。
よくあるご質問
各コースの技術的な考え方やディスク調査の詳細については、クラウドAI診断の解説ガイドをご覧ください。
AIペネトレーションテスト全体の仕組みについては、AI脆弱性診断・AIペネトレーションテストのページをご覧ください。
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