AI 時代のセキュリティ
AI が作り、人が検証し、セキュリティが完成する
AI がコードを書く時代。
私たちは「作ること」よりも「検証すること」がより重要になったと信じています。
なぜセキュリティか？
AI 協業開発の時代が到来しました。
コード作成速度は速くなりましたが、セキュリティ検証の重要性はむしろ高まっています。
AI が生成したコードには既知の脆弱性パターンが潜んでいる可能性があり、
速い開発ペースはセキュリティレビューの時間を圧迫しています。
だからこそ、私たちはセキュリティをコア能力として育てています。
先制防御
問題が発生する前に脆弱性を発見し対応します
自動化優先
手動レビューの限界を自動化システムで補います
継続的成長
最新の脅威に対応しながら能力を向上させ続けます
研究領域
深く探求し実践に適用するセキュリティ分野
AI コードセキュリティ検証
🔬 研究中AI が生成したコードの脆弱性を自動で検出・検証するシステムを研究しています。
- LLM 生成コード分析
- 脆弱性パターン検出
- SQL Injection、XSS 自動検査
- コードレビュー自動化
自動化セキュリティテスト
✅ 適用中CI/CD パイプラインに統合されるセキュリティ検査システムを構築・運用しています。
- CI/CD セキュリティ Hook 統合
- OWASP Top 10 検査
- 依存関係の脆弱性スキャン
- 自動セキュリティレポート
ペネトレーションテスト能力
📚 学習中倫理的ハッキングを通じて、システムのセキュリティ脆弱性を事前に発見し対応します。
- Web アプリケーションペネトレーションテスト
- API セキュリティテスト
- 認証・認可の脆弱性分析
- セキュリティ監査レポート
セキュリティアーキテクチャ設計
✅ 適用中最初からセキュリティを考慮したシステム設計原則を適用します。
- Zero Trust アーキテクチャ
- Defense in Depth
- 最小権限の原則
- データ暗号化設計
実際の適用事例
自社プロジェクトに先行適用し検証しています
7階層権限システム
Multi-SaaS Kit に適用された詳細な権限管理体系
Laravel Policy + MiddlewarePostgreSQL RLS
Row Level Security ベースのテナントデータ分離
PostgreSQL + stancl/tenancyAI コードレビューダブルチェック
Multi-LLM を活用した自動コードセキュリティ検証
Claude + OpenCode + GeminiCI/CD セキュリティ Hook
コード変更時に自動セキュリティスキャンを実行
Custom Hook + SASTロードマップ
セキュリティ能力を段階的に成長させていきます
開発セキュリティ体制の高度化
- TDD、ユニットテストベースの品質管理
- セキュリティツールおよび自社ペネトレーションテスト
- OWASP ベースのセキュリティ検証体制運用
自社システムセキュリティ強化
- 内部システムセキュリティ点検の体系化
- 外部ペネトレーションテスト評価
- セキュリティ自動化パイプライン構築
セキュリティ能力拡大
- セキュリティ検証プロセスの高度化
- 自動化範囲の拡大
- セキュリティサービス領域への進出可能性検討
セキュリティ重視の開発
私たちは作ることと同じくらい検証することを大切にしています。
セキュリティが堅牢なシステムを構築します。