AeyeScanの導入事例
プロダクト詳細導入企業｜フリー株式会社
人手の限界を超え、診断の網羅性とスピードを両立。開発者と築く、攻めのセキュリティ体制|フリー株式会社
課題・目的
外部ベンダー依頼ではスケジュール調整に時間がかかり柔軟に対応できなかったこと
社内リソースが不足しており手作業での診断に限界があったこと
自作のDAST（OWASP ZAPベース）は誤検知が多く開発者の負担になったこと
導入後の効果
診断を外部に依頼する場合に比べ診断期間を数ヶ月から数週間へ短縮できたこと
プロダクト全体の網羅的な診断に貢献しセキュリティ品質の客観性を高め外部へ提示できるようになったこと
DASTの検出結果により開発者とのリスクに基づく明確な対話が可能になったこと
まとめ
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導入前の課題
外部ベンダー依頼ではスケジュール調整に時間がかかり柔軟に対応できなかったこと
社内リソースが不足しており手作業での診断に限界があったこと
自作のDAST（OWASP ZAPベース）は誤検知が多く開発者の負担になったこと
導入の目的
診断を自動化して開発サイクルに合わせて脆弱性診断を実施するため
開発者自身が診断を行えるようにして運用負荷を下げるため
導入後の効果
診断を外部に依頼する場合に比べ診断期間を数ヶ月から数週間へ短縮できたこと
プロダクト全体の網羅的な診断に貢献しセキュリティ品質の客観性を高め外部へ提示できるようになったこと
DASTの検出結果により開発者とのリスクに基づく明確な対話が可能になったこと
ツールにより網羅的なチェックが可能になり些細な指摘も開発者が納得できる形で共有できたこと
導入の決め手
導入が容易で細かな設定が不要な点を評価したこと
誤検知率が自作ツールに比べ半分以下であったこと
APIを含むUIを持たない対象の診断にも対応している点を評価したこと
導入のプロセス
トライアル（約2週間）で検証環境に対して診断を実施し、検出能力と誤検知率を確認。評価後、2024年8月から本格導入を開始。導入後は当初想定の開発者個別導入から運用を変更し、PSIRT主導で主要プロダクトに対する定期的な全体診断を実施する運用に切り替えた。
活用方法
PSIRTが中心となり、freee会計など主要プロダクトに対してAeyeScanで定期的・網羅的にDASTを実行。開発者向けにレポートを提示してトリアージや修正対応を行う。
社内の反応
開発者からは誤検知の少なさや分かりやすいレポートが評価され、セキュリティチームとのリスクに基づく対話が行えるようになった。PSIRTは運用方針を見直し、PSIRT主導の全体診断を継続する判断をした。
今後の展望
AIエージェントを用いたソースコードの脆弱性診断を併用し、量をこなすアプローチを導入予定。ASM（アタックサーフェイスマネジメント）自作ツールと組み合わせ、ASMで把握した対象に対してAeyeScanで迅速かつ高精度なDASTを実行する計画がある。
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