拓海先生、最近うちの若手が『AIでペネトレーションテストを自動化できる』と言ってきて、正直どう反応していいかわかりません。要するに本当に人を置き換えられるんですか。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論から言うと、完全な置き換えはまだ難しいですが、情報収集などの繰り返し作業は大きく効率化できるんですよ。
なるほど、でも投資対効果が気になります。導入しても本当に結果が出るか、現場が混乱しないかが心配です。
大丈夫、一緒に見れば必ずできますよ。ポイントは三つです。まず自動化に向く作業を切り分けること、次にリスク管理を明確にすること、最後に人の判断が必要な領域を定義することです。
例えば『情報収集』って、要するにログを集めたり公開情報を調べる作業のことですか。これって自動化できそうに聞こえますが。
そうです、素晴らしい着眼点ですね！公開情報の収集や初期のスキャン作業は大変自動化と親和性が高いです。ただし『攻撃の実行』や『権限昇格』など、誤操作で被害を出すリスクがある工程は人の監督が必須です。
それなら導入計画は立てやすい。しかし、最近の研究はどこまで進んでいるのですか。モデル選びや評価方法がバラバラで現場に適用しづらいと聞きますが。
まさにその課題を直接的に扱った研究が最近出ました。基盤となるのは評価の標準化で、どの場面でモデルが得意か苦手かを可視化することが狙いです。これにより投資判断がしやすくなりますよ。
本当にそれで安全面や法的リスクはクリアできるのですか。自動化で無駄に攻撃を繰り返してしまう懸念がまだ残ります。
その懸念も重要です。論文でも人の関与を否定しておらず、特に実害が出る領域は人が介入する設計を推奨しています。段階的に自動化を進める安全策が鍵です。
これって要するに、人が判断すべき部分は残しつつ、膨大なルーチン作業をAIに任せて効率化するということ？
その通りです！素晴らしい着眼点ですね！まずは情報収集の自動化から入り、次に探索的な攻撃のシミュレーション、最終的に人が判断するフェーズを明確に残すという段階を踏むのが現実的です。
わかりました。まずは試験的に情報収集だけAIに任せて、人が最終判断する運用を試してみます。自分の言葉で言うと、AIは道具であり、人が刃を持つべきところは持ち続ける、ということですね。
