サイバーセキュリティクラウド、生成AIアプリの脆弱性診断を提供開始

株式会社サイバーセキュリティクラウド（東京都品川区、代表取締役社長 兼 CEO 小池敏弘）は2026年7月28日、生成AIを組み込んだアプリケーション固有のセキュリティリスクを検証する「AIアプリケーション脆弱性診断サービス」の提供を開始しました。LLMやRAG、AIエージェントといった仕組みを業務システムに取り込む動きが広がるなか、従来のWebアプリ診断では捉えにくいAI固有のリスクを対象にした診断サービスです。 生成AI機能を持つSaaSやツールの導入を検討する企業にとっては、選定候補の安全性を評価する新たな選択肢が加わることになります。

生成AIアプリ固有のリスクを診断

診断は「OWASP Top 10 for Large Language Model Applications」の診断項目をベースにしています。対象システムの用途や利用モデル、参照するデータ、権限、外部連携の状況に応じて、診断範囲と攻撃シナリオを個別に設計する点が特徴です。 自動診断ツールによる体系的な検査と、専門家によるAI Red Teamingを組み合わせ、プロンプトインジェクションや機密情報の漏洩、不正なツール実行といったリスクを検証します。診断の後は報告書として、脆弱性の内容や重要度、想定される影響、確認方法、具体的な改善策までを提示するとしています。

「AI MONBAN」に続く第二弾

同社はこれまで、AIやAIエージェントのMCPデータフローを可視化・制御・監査する「AI MONBAN」を提供してきました。今回の診断サービスはその第二弾として、可視化・制御の領域から、安全性を診断・評価する領域へと踏み込む位置づけです。 運用中のAIの挙動を見張る仕組みと、導入の前後にリスクを洗い出す診断を、両輪でそろえていく狙いがうかがえます。

生成AIの導入で問われる安全性

生成AIをサービスに組み込む場合、外部から与えた指示でモデルの振る舞いを乗っ取るプロンプトインジェクションや、参照データを通じた情報の漏洩など、従来のシステムにはなかった攻撃経路が指摘されています。RAGやAIエージェント、MCPのように外部のデータやツールと連携する構成が増えるほど、権限管理や認証の設計が安全性を大きく左右します。 こうしたAI固有のリスクは、ネットワークやWebアプリを対象にした一般的な脆弱性診断だけでは見つけにくい面があります。従来型のサービスとの違いを確かめたい場合は、脆弱性診断ツール カテゴリに掲載された各サービスと診断範囲を見比べて検討すると整理しやすくなります。

SaaS導入検討者への実務的な示唆

今回のサービスは、自動ツール単体ではなく、専門家によるRed Teamingを含むプロフェッショナル診断として提供されます。自社でAIアプリを開発する企業だけでなく、生成AI機能を持つSaaSを導入する側にとっても、提供元がどこまでAI固有のリスクを検証しているかは選定時の確認材料になります。 診断範囲が個別設計である以上、費用や期間、報告書の粒度は対象システムによって変わると見られます。導入を検討する際は、想定する利用範囲や連携先をあらかじめ整理したうえで問い合わせるのが現実的です。

出典: 株式会社サイバーセキュリティクラウドプレスリリース（PR TIMES・2026年7月28日配信）
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000360.000009107.html