Webアプリ・APIの リリースごとに 攻撃者の視点でテストを。

Webアプリ、そのAPI、重要なサードパーティ連携に対して現実の攻撃をシミュレートし、実際に悪用可能な脆弱性を見つけます。修正を検証し、証明レベルのエビデンスを備えた監査対応レポートを出力できます。重要なリリース、大きな変更、高リスクの機能に合わせてオンデマンドでテストを実行できます。

  • WebアプリおよびAPI
  • ワンタイムコードや2FAを含む認証フローに対応(テスト設定が必要)
  • 再テスト込み

多くのセキュリティチームに信頼されています

  • Google
  • TikTok
  • Deloitte
  • Rolex
  • Nubank
  • Bumble

OstorlabのAgentic Deep Scanが選ばれる理由

定期的なテストや従来の検出手法では見逃されがちな、フローのロジックやランタイムの振る舞いに悪用性が依存する脆弱性クラスを発見します。

高度な検出 (表面的なチェックではなく、真に悪用可能な問題)

高度な検出 (表面的なチェックではなく、真に悪用可能な問題)

定期的なテストや従来の検出手法では見逃されがちな、ワークフローのロジックやランタイムの振る舞いに悪用性が依存する脆弱性クラスを発見します。サインアップ、オンボーディング、チェックアウト、返金、およびアカウントワークフローにおけるロジックの欠陥。トークン処理やリカバリロジックを含む、認証およびセッションの弱点。APIの悪用や壊れた認可パターン (BOLA/BFLA、IDOR型、ワークフローのバイパス)。Webアプリ、API、サードパーティ連携全体で影響を拡大させる攻撃チェーン。

テスト対象

Webアプリ、それらが依存するAPI、および組み込まれたサードパーティ連携全体にわたる、実際の攻撃者の経路を評価します。

Webアプリケーション

  • 認証フローとアカウントリカバリロジック
  • セッション管理、トークン、および更新の振る舞い
  • 高リスク機能におけるワークフローとステートマシンの弱点
  • 安全でないレンダリングやXSSパターンなどのクライアント側のリスク
  • 転送とセッションの保護を弱める設定ミス

Webアプリの背後にあるAPI

  • アクセス制御の不備と認可のバイパス
  • 悪用のシナリオ (レート制限、列挙、リプレイ、自動化)
  • ワークフローとステートマシンの弱点
  • トークン、セッション、および更新の振る舞いの悪用
  • 資金、ID、またはプライバシーに影響を与えるビジネスロジックの悪用

サードパーティ連携とコンポーネント間の攻撃チェーン

  • サービスとコンポーネント間の信頼の前提
  • 過剰な権限を持つトークン、スコープ、および連携権限
  • 間接的なフローや依存関係を通じた機密データの漏洩
  • チェーン: 低深刻度のバグから影響の大きい悪用可能な結果へ

提供されるもの

チームを正しい軌道に乗せる成果物

セキュリティリーダー、エンジニアリング、およびコンプライアンス部門向けに構築された、意思決定を促進し、修正を加速させる監査対応のレポートです。

1

証明レベルのエビデンス

スクリーンショット、リクエストとレスポンスのログ、段階的な再現手順により、エンジニアリングチームはリスクを迅速かつ自信を持って検証できます。

2

リスクのコンテキストと優先順位付け

関連する場合のチェーンコンテキストを含む、すべての発見に対する深刻度、影響、および攻撃者の経路。

3

開発者向けの修正ガイダンス

エンジニアリングチームがすぐに対応できる、実践的な修正策と防御の推奨事項。

4

検証用の再テスト

修正によって根本的な問題が解決され、リスクが軽減されたことを確認します。

Agentic Deep Scanの実行方法

Agentic Deep Scanは、独自のAIプロバイダーキー (BYOK) を使って実行することも、Cyber Modelsのフルマネージドインフラストラクチャで実行することもできます。予算、プライバシー、開発ワークフローに最も適した方法をお選びください。

Cyber Modelsワークフロー

ワークスペースウォレットへの入金からWeb向けAgentic Deep Scanの完了まで、Cyber ModelsがAIへのアクセス、予算管理、使用量の精算を自動で行います。

1

ワークスペースウォレットに入金

Cyber Modelsのダッシュボードからクレジットを直接購入できます。クレジットは支払い後すぐに利用可能になります。

Stripe決済残高を即時反映
2

Web向けAgentic Deep Scanを開始

AIプロバイダーとしてCyber Modelsを選択し、希望するエフォートレベルを選びます。各レベルの推定クレジットコストがテスト開始前に表示されます。

スキャンごとのプロバイダー選択ワンクリックで有効化
3

専用のAIアクセスを用意

Ostorlabはそのスキャン専用に、選択したエフォートレベルに合わせたマネージドAIプロバイダーキーを発行します。

マネージドAIインフラスキャン単位のアクセス
4

調査と使用量の追跡

AIが調査を行う間、スキャン画面からクレジット消費をリアルタイムで確認できます。

クレジット使用量のライブ追跡リアルタイムの可視性
5

使用量を自動で精算

スキャンが完了またはキャンセルされると、実際に使用したクレジットが計算され、ワークスペースウォレットで精算されます。

使用量に応じた精算即時精算

BYOKワークフロー

自社のキーを使い、テスト範囲を設定してAgentic Deep Scanを実行し、検証済みの検出結果に対応します。

1

AIプロバイダーキーを追加 (BYOK)

独自のプロバイダー認証情報を接続してエージェントエンジンを稼働させ、使用量とコストを社内のポリシーに一致させます。

柔軟な連携社内ポリシーへの適合
2

テスト範囲を設定

テストの深さを選び、テスト用認証情報と重要なフローにエージェントを集中させるプロンプトを追加し、リクエストレートと除外するURLを設定します。

テストの深さプロンプトとスコープ
3

WebターゲットでAgentic Deep Scanを実行

Webアプリ、API、連携サーフェス全体にわたり、ランタイムの振る舞、ワークフローロジック、認可パス、およびコンポーネント間のチェーン全体でディープスキャンを実行します。

ランタイムの振る舞いロジックの欠陥
4

悪用可能性を最優先した出力を受信

証明レベルのエビデンスを備えた検証済みの結果を取得し、チームが自信を持って低ノイズで迅速にトリアージできるようにします。

再現可能なエビデンス低ノイズ
5

再テストによる修正の検証

修正のリリース後、検証用の再テストを実行して、根本的な問題が解決され、リスクが真に軽減されたことを確認します。

継続的な再テスト修正の検証

カスタムビルドや機能の無効化を必要とせず、実際のアプリ環境で動作します

2FA/OTPを含む認証フロー

テストアカウントを設定すれば、SMSやメールのOTP、認証アプリのTOTP、ChromeのRecorderで記録したスクリプトによるログインを含む、認証が必要な領域に対応します。

ステージングおよび本番環境

カスタムビルドやセキュリティ機能の無効化を必要とせず、モダンなWebスタックを備えたステージング環境および本番環境全体で動作します。

重要なリリース向けのオンデマンド実行

重要なリリースや高リスクの変更に対してオンデマンドで実行し、継続的な可視性を維持します。

リリース速度に合わせてカバレッジを拡大する方法

Agentic Deep Scanエンジンは、パターンベースのスキャナーが見逃しがちなフローや攻撃チェーンまで到達します。

Agentic Deep Scan エンジン

アプリケーションのワークフローやコンポーネント全体でより多くの攻撃経路を探索することで、Webセキュリティテストを拡張します。ビジネスロジックのエラー、認可のバイパス、インジェクション型の欠陥などの複雑な脆弱性クラスを (該当する場合) ターゲットにし、誤検知を減らすための概念実証 (PoC) レベルのエビデンスを生成します。

学習、認証、修正の提案

エンジンは認証を処理し、対話を通じてアプリケーションの振る舞いを学習し、リリース速度に合わせてチームがより迅速に修正できるように修正の提案を生成できます。

テクノロジースタックとのシームレスな連携

セキュリティをボトルネックにしてはなりません。Ostorlabは、開発チームやセキュリティチームがすでに使用しているツールと直接連携し、脆弱性管理の自動化、追跡可能性、迅速性を確保します。

  • JiraJira
  • LinearLinear
  • JenkinsJenkins
  • GitHubGitHub
  • GitLabGitLab
  • BitbucketBitbucket
  • SAMLSAML
  • Azure DevOpsAzure DevOps
  • CircleCICircleCI
  • GoCDGoCD
  • TeamCityTeamCity
  • OktaOkta
  • Google WorkspaceGoogle Workspace
  • OneLoginOneLogin
  • Azure Active DirectoryAzure Active Directory
  • SlackSlack
  • VantaVanta
  • ServiceNowServiceNow
  • BitriseBitrise
  • HarnessHarness

チームが私たちを選ぶ理由

サポート、スケーラビリティ、透明性

すべてのステップを伴走

オンボーディングから成果まで、実践的なガイダンスとサポートを提供し、お客様のフィードバックを通じて進化した機能をシームレスに活用できるようにします。

無制限の無料招待

アプリケーションごとに必要な数のプロフィールを追加して制約なしでコラボレーションします。ユーザー数の制限や追加費用なしで、チームがシームレスに協力できます。

隠れた費用なし

隠れたコストのないシンプルで透明な価格設定。支払いの内容を明確にし、ご満足いただけない場合は全額返金保証で裏付けています。

攻撃経路

ここでの検出結果がプロダクトの他の部分とどうつながるか

エージェントはすでにWebアプリ、それが呼び出すAPI、サードパーティ連携の間でバグを連鎖させます。同じスキャンにモバイルアプリとソースコードを追加すると、Webアプリで止まらず、それらすべてを横断する経路を追跡します。

攻撃経路テストの仕組みを見る
  1. API ドキュメント特権操作transfer_funds
  2. API スキーマパラメーターsource_account_id
  3. ソースコード欠落所有者チェック
  4. モバイルアプリ認証フローotp_step_up
重大他口座からの送金 エクスプロイト実証済み Webバックエンド

始める前に

Web Agentic Deep Scanで得られること

モバイルアプリは不要です。WebアプリまたはWeb APIのURLやドメインを指定するだけで、それ単体でテストします。

得られるもの

  • 概念実証(PoC)エクスプロイトで検証された検出結果。エージェントがたどった経路(判断、ツール出力、手順)も確認できます。
  • Scan Coverage Heatmapで、アプリケーションのどの部分が深く分析され、どこでカバレッジが限られたかを把握できます。
  • スクリーンショット、リクエスト/レスポンスのログ、再現手順、修正ガイダンス。修正のリリース後には再テストも行います。
  • PDFレポート:詳細な技術レポート、エグゼクティブサマリー、またはコンプライアンス基準に対応付けた結果。

必要なもの

  • WebアプリまたはWeb APIの対象URLやドメイン。
  • エージェント用のAIプロバイダー:Ostorlabが管理するCyber Models、または自社のプロバイダーキー(BYOK)。
  • ログインが必要な領域にはテスト用認証情報:ログインIDとパスワード、または複雑なサインイン向けにChromeのRecorderで記録したPuppeteerスクリプト。
  • ワンタイムコードには、Ostorlab専用のテスト番号(SMS)、テスト用メールボックス(メール)、またはTOTPシード。それ以外は手動入力で対応できます。
  • 任意:依存関係の検出に使うSBOMまたはロックファイル、重要なフローにエージェントを向けるプロンプト。

対象範囲

  • Webアプリ、そこから呼び出されるAPI、サードパーティ連携。
  • 認証とセッションのロジック、アクセス制御の不備(BOLA、BFLA、IDOR型)、ビジネスロジックやワークフローの欠陥、XSSなどのクライアント側の問題。
  • 低深刻度のバグを重大な影響につなげる攻撃チェーン。
  • ステージング環境と本番環境(専用ビルドやセキュリティ機能の無効化は不要)。

対象外

  • スコープは入力したURLとドメインです。フィルター用の正規表現でURLを除外し、リクエストレート(QPS)の上限を設定できます。
  • ログインが必要な領域は、ご提供いただいたテスト用認証情報でテストします。認証情報がない場合、スキャンは未認証の範囲にとどまります。
  • 公開されていないアプリには、OstorlabのスキャンIPの許可、リバースプロキシ、またはオンプレミススキャナーが必要です。
  • モバイルアプリとソースコードはこのスキャンの対象外です。それらをまたぐ経路をテストするには、マルチアセットスキャンに追加してください。

世界中のセキュリティチームから信頼されています

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FAQ

よくある質問

対象範囲、セットアップ、結果がチームに届く仕組みについての率直な回答です。

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Agentic Deep Scanをオンデマンドで実行し、証明レベルのエビデンスを備えた悪用可能性を最優先した結果を取得し、再テストで修正を検証することで、Webアプリケーションの進化に伴いリスクを常に可視化します。