開発とセキュリティとAIと

昨今、サイバー攻撃の高度化と急速な技術革新に伴い、従来の「後付け型」セキュリティではなく、システム設計の初期段階からセキュリティを根本に組み込む「セキュリティ・バイ・デザイン（Security by Design）」が必須となっています。1998年のMorris Wormの出現以降、インターネット全体がセキュリティ意識を大幅に引き上げる中、今日ではAIや機械学習（ML）の進化がソフトウェア開発に革命をもたらしています。2025年2月2日に発表された「Developers: The Last Line of Defense Against AI Risks」の記事にもあるように、AIがコード生成や自動化に利用される現代、開発者は単に機能を実現するだけでなく、潜在的な脆弱性や悪意ある攻撃手法に対抗するための堅牢な設計が求められています。

本日の深掘り解説では、セキュリティを土台から構築するための全体的なアプローチを、開発プロセスの各フェーズにおける具体的な手法と共に、AI開発のアプローチについて考察します。特に、開発初期の要件定義や設計段階、そしてAIを活用した自動コード生成のプロンプト設計において、どのようにセキュリティ要件を組み込み、全体として安全なシステムを構築するかに焦点を当てます。さらに、実際の事例や既存のセキュリティ標準（例：MicrosoftのSecurity Development Lifecycle（SDL）やKerberos、TLSなど）を参照しながら、各フェーズでどのような対策を講じるべきかを具体的に示します。
このような統合的アプローチは、設計の段階からAIを含むすべての開発工程において、セキュリティを意識した意思決定を促進し、リスクを最小限に抑えるための最適解を提供するものです。今後、セキュリティとAIの融合が一層進む中で、開発者は単に機能実現だけでなく、プロンプト設計や自動化ツールの活用を通じて、常に最新の攻撃手法に対応できる柔軟かつ安全な開発体制を構築していく必要があります。

1. 開発プロセスにおけるセキュリティとAIの統合的アプローチ

セキュリティを土台から組み込むとは、システム設計の初期段階から脅威分析やリスク評価を実施し、設計そのものにセキュリティ要件を反映させることです。同時に、最新のAI技術を活用して効率的なコード生成やテストの自動化を行う場合、AIが生成するコードの脆弱性にも十分な配慮が必要です。たとえば、AIによる自動コード生成を利用する際には、生成コードに対する静的解析やセキュリティレビューを組み込むことで、意図しない脆弱性の混入を防止します。

2. 要件定義と設計段階でのセキュリティ統合

開発の初期工程では、まずシステムの要件定義を行い、どのような脅威が考えられるかを洗い出すことが必要です。
具体例として、マルチテナント環境のシステムの場合、各テナント間の隔離（Isolation）やアクセス制御、最小特権の原則を明確に定義します。
この段階で以下のようなセキュリティプロトコルや標準技術を利用することが考えられます。

• 認証と認可: KerberosやOAuth 2.0、OpenID Connectなどの既存の認証フレームワークの採用
• 通信の暗号化: TLS/SSLを用いたデータ通信の暗号化
• 脅威モデリング: STRIDEやDREADモデルを活用し、想定される攻撃パターンを網羅的に洗い出す

また、AIを活用する場合、開発初期のプロンプト設計にもセキュリティ指示を盛り込む必要があります。例えば、AIに対して「この機能はユーザー認証が必須で、失敗時の例外処理を厳格に実装する」といった具体的な指示を与えることで、セキュリティ意識が欠如したコード生成を防ぎます。
プロンプト設計の際は、以下の点に注意すべきです。

• 具体的なセキュリティ要件の明示: 「不正アクセスを防止するために、パスワードはハッシュ化し、ソルトを付与する」など、具体的な実装指針を記述する
• エラーハンドリングの徹底: 例外発生時のログ記録や通知の仕組みを明記する
• コードレビューとの連携: AIが生成したコードを必ず自動テストや手動レビューでチェックする仕組みをプロセスに組み込む

3. 開発工程ごとの具体的なセキュリティ対策とAIの活用

3.1 要件定義・設計フェーズ

この段階では、システム全体のアーキテクチャを設計し、セキュリティ要件を文書化します。
具体的なアプローチとしては：

• 脅威分析ワークショップ: 開発チーム、セキュリティ専門家、運用担当者が集まり、システムの脆弱性やリスクを洗い出す。過去のセキュリティ事例（例：2010年代に発生した大規模な情報漏洩事件など）を参照し、具体的な攻撃パターンを想定する。
• セキュリティ要件の定義: 各コンポーネントに対して、アクセス制御、認証、暗号化、データ保護の基準を明確にする。たとえば、クラウド環境であれば、MicrosoftのSDLを参考に、開発ライフサイクル全体でのセキュリティチェック項目を設定する。
• AIプロンプトの設計: AIに生成を依頼するコードのテンプレートを事前に定義し、プロンプトにセキュリティ関連のキーワードや具体的な実装例（「パスワードはbcryptを用いてハッシュ化する」など）を含める。

3.2 実装フェーズ

実装段階では、設計通りに各コンポーネントをコーディングし、同時に自動化ツールやAI支援ツールを活用します。
具体例として：

• コード生成と自動テスト: AIがコード生成に関与する場合、生成されたコードに対して静的解析ツール（例：SonarQube、Snykなど）を用い、脆弱性を検出する。
• CI/CDパイプラインへのセキュリティチェックの統合: GitHub ActionsやJenkinsなどの自動化ツールに、セキュリティテスト（依存関係チェック、脆弱性スキャン）を組み込み、コードが本番環境にリリースされる前に必ずチェックする。
• AIによるコード生成のガイドライン: 開発者は、AIツールに対して「セキュリティを最優先するコードスタイル」を事前に学習させたカスタムプロンプトを使用する。例として、「ユーザー入力は必ずサニタイズする」、「SQLインジェクションを防ぐためにプリペアドステートメントを利用する」といった具体的な記述を行う。

3.3 テスト・検証フェーズ

テスト段階では、実装されたコードやシステム全体に対して、侵入テストやペネトレーションテストを実施し、AIが生成した部分のセキュリティリスクを重点的に検証します。

• 自動化テストツールの活用: 静的解析、動的解析を組み合わせ、AI生成コードの脆弱性を網羅的にチェックする。
• 専門家によるコードレビュー: AI生成コードの内容を、セキュリティ専門家がレビューするプロセスを設け、プロンプトでの指示漏れや誤った実装を補完する。

3.4 運用・改善フェーズ

リリース後も、システムのセキュリティ状態は常に監視され、脆弱性の発見に対する迅速な対応が求められます。

• ログ監視とアラートシステム: システム運用中に異常なアクセスパターンや攻撃兆候をリアルタイムで検知する仕組みを導入する。
• 定期的なセキュリティトレーニング: 開発者および運用担当者向けに、最新のセキュリティ脅威と対策に関するトレーニングを継続的に実施する。
• AIの継続的な学習: 開発者は、AIツールに対して新たなセキュリティ事例や対策をフィードバックし、プロンプトや生成アルゴリズムを定期的にアップデートすることで、常に最新の攻撃手法に対応できる状態を維持する。

4. 統合的アプローチの具体的事例

例えば、金融系のWebアプリケーション開発においては、以下のような具体例が挙げられます。

1. 要件定義・設計:

   • ユーザー認証には多要素認証（MFA）を必須とし、各APIアクセスに対してトークン認証を実施する。
   • プロンプト例：「ユーザー認証機能を実装する際は、MFAとOAuth 2.0によるトークン認証を組み合わせ、失敗時には適切なエラーハンドリングとログ記録を行う。」

2. 実装:

   • AIコード生成ツールを用いて認証機能のテンプレートコードを作成。生成されたコードは、Snykなどのツールで脆弱性チェックを実施し、指摘事項を修正。
   • プロンプト例：「SQLインジェクション対策として、プリペアドステートメントを必ず使用するコードを生成してください。また、ユーザー入力はすべてサニタイズしてください。」

3. テスト・検証:

   • 自動テストパイプラインで、侵入テストツール（例：OWASP ZAP）を用いてAPIの脆弱性をチェック。
   • セキュリティ専門チームがAI生成部分のコードレビューを実施し、実際の攻撃シナリオを模擬したペネトレーションテストを実施。

4. 運用:

   • 運用中は、リアルタイムのログ解析システムを導入し、異常検知時に自動的にアラートが発生する仕組みを整備。
   • 定期的なアップデートの際に、最新の脆弱性情報を反映し、AIプロンプトおよび生成コードの改善を実施。

このように、各工程でセキュリティとAI活用を融合させたアプローチを取ることで、システム全体の安全性を高めつつ、効率的な開発が実現できるのです。

まとめ

本レポートでは、セキュリティを初期段階から統合的に構築することと、急速に普及するAI技術を効果的に活用するための具体的な開発プロセスについて検討しました。システム設計の初期フェーズで脅威分析やリスク評価を実施し、要件定義においてセキュリティの基準を明確にすることは、堅牢なアーキテクチャ構築の第一歩です。同時に、AIを利用して自動化やコード生成を行う際、プロンプトに具体的なセキュリティ要件を盛り込むことが不可欠であり、これにより生成コードの脆弱性を未然に防ぐ仕組みが整備されます。

開発プロセスの各段階で、従来の認証技術や暗号化技術の活用、脅威モデルの策定、そして自動テストやコードレビューといった工程を通じて、セキュリティを徹底するアプローチは、現在の高度な攻撃手法に対抗するための基本戦略です。特に、金融や医療などのセキュリティが最重要視される業界においては、要件定義から運用までの各フェーズで、セキュリティチェックを自動化ツールや専門家によるレビューで補完する仕組みが、システム全体の信頼性向上に大きく寄与します。

また、AI技術を活用する場合、開発者は単に機能の実現だけでなく、生成されるコードのセキュリティリスクに対して常に意識を持たねばなりません。プロンプト設計の段階で具体的な実装例やセキュリティ指針を明示することにより、AI生成コードの安全性を確保するだけでなく、開発者自身のセキュリティ意識の向上にもつながります。さらに、CI/CDパイプラインにおける自動化されたセキュリティテスト、運用段階でのリアルタイム監視といった仕組みが整えば、万一の攻撃が発生した際にも迅速な対応が可能となり、被害を最小限に抑えることができます。

総じて、セキュリティを土台から構築しつつ、AIを効果的に活用する統合的アプローチは、現代の急速に変化する技術環境下で安全かつ効率的なシステム開発を実現するための必須条件であると言えます。開発初期の段階で具体的なセキュリティ要件を定め、設計・実装・テスト・運用の各フェーズで継続的な改善を図ることで、将来にわたって信頼性の高いシステムが構築され、サイバー攻撃に対する耐性も大幅に向上すると思われます。

しかし、もっと突っ込んで、さらに深掘りしてみましょう。
「Shift Left」と「土台から組み込む」のアプローチを融合をもっともっと考えてみたいと思います。

Shift Left と 土台から組み込むアプローチの融合

現代の開発プロセスにおいて、セキュリティを早期に取り入れる「Shift Left」アプローチと、システムの初期設計段階からセキュリティを土台として組み込む「セキュリティ・バイ・デザイン（Security by Design）」は、実際には相補的な考え方であり、両者を統合することでより強固なセキュリティ基盤を構築することが可能となると考えます。

Shift Left の基本概念とその意義

「Shift Left」とは、開発ライフサイクルの初期段階、すなわち要件定義や設計フェーズにおいてセキュリティ対策や脆弱性のチェックを実施する手法です。従来は、実装やテスト、運用の後半でセキュリティ対策を施すケースが多く、問題が発見された際には修正コストや対応工数が膨大になってしまうリスクがありました。Shift Left を採用することで、以下のようなメリットが得られます。

• 早期発見と低コストな修正: セキュリティの問題を早い段階で特定することで、後工程での手戻りを防ぎ、修正にかかるコストを大幅に削減できる。
• 全体設計の見直し: 脅威モデリングやリスク評価を設計段階で実施することで、システム全体の設計やアーキテクチャの見直しを促進し、根本的な改善が図られる。
• 意識の浸透: 開発チーム全体に対して、セキュリティを常に意識した開発文化を醸成する効果がある。これにより、個々のコード実装におけるセキュリティチェックが日常的な作業として定着する。

セキュリティ・バイ・デザインの考え方

一方で、「セキュリティ・バイ・デザイン」は、システムのアーキテクチャや基本構造を設計する際に、セキュリティの要素を最初から組み込むアプローチです。ここでは、各コンポーネントが個別に対策を講じるのではなく、全体として統一感のある防御層を構築することが求められます。具体的なポイントは以下の通りです。

• 統一されたセキュリティポリシー: 認証、認可、データ保護、通信の暗号化など、全システムに共通するセキュリティルールを明文化し、設計時点で全コンポーネントに反映させる。
• 再利用可能なセキュリティモジュール: KerberosやTLSなどの既存のセキュリティメカニズムを組み込み、同じ仕組みを複数のモジュールで再利用することで、実装のばらつきを防ぎ、保守性を向上させる。
• 脅威を考慮したアーキテクチャ設計: たとえば、ゼロトラストアーキテクチャや最小特権の原則を取り入れることで、システムが侵入された場合でも被害の拡大を防ぐ設計を目指す。

両者の融合によるシナジー効果

Shift Left とセキュリティ・バイ・デザインは、それぞれ異なるフェーズでセキュリティ対策を実施するためのアプローチですが、これらを融合させることで、単一の方法論では実現しにくい強固なセキュリティ体制を構築できます。以下に、その統合的なメリットと実践方法を示します。

1. 初期フェーズでの脅威モデリングとリスク評価の徹底
   要件定義や設計段階において、脅威モデリング（例：STRIDE、DREAD）を活用し、システム全体のリスクを洗い出します。この段階で得られた情報は、セキュリティ・バイ・デザインの基本方針を決定するための基盤となります。例えば、マルチテナントシステムの場合、各テナントの隔離レベルやアクセス制御ポリシーを初期から厳格に定義することで、後の実装フェーズでの脆弱性を大幅に削減できます。

2. AI活用時のプロンプト設計におけるセキュリティ指示の明示
   Shift Left の概念を応用し、AIによるコード生成時にも初期段階でセキュリティ要件を盛り込むことが不可欠です。例えば、AIツールに対して「このコードはゼロトラストの原則に基づき、全てのユーザー入力はサニタイズし、パラメータ化されたクエリを使用する」といった具体的な指示を与えることが有効です。こうしたプロンプトは、セキュリティ・バイ・デザインの原則と連動しており、開発初期から一貫したセキュリティ姿勢を確保することにつながります。

3. CI/CD パイプラインでの早期セキュリティ評価とフィードバックループの確立
   自動化されたテスト環境において、Shift Left のアプローチを取り入れたセキュリティ評価を実施します。静的解析ツールや動的解析ツールをCI/CDパイプラインに統合し、コードがコミットされるたびに脆弱性チェックを行うとともに、その結果を設計段階にフィードバックする仕組みを構築します。これにより、設計上の問題点が早期に修正され、セキュリティ・バイ・デザインの理念が実装全体に反映されやすくなります。

4. 部門横断的な連携と教育による意識の統一
   Shift Left とセキュリティ・バイ・デザインを効果的に融合させるためには、開発チーム、セキュリティ専門家、運用担当者が一体となったプロジェクト体制が必要です。定期的なセキュリティトレーニングやワークショップ、共同レビューセッションを開催し、全員が最新の脅威や対策について共通理解を深めることが重要です。特に、AIによるコード生成や自動化ツールの導入に際しては、各フェーズでのフィードバックを共有し、全体のセキュリティ品質を向上させる取り組みが求められます。

5. 運用フェーズでの継続的改善とアップデートの仕組み
   システムリリース後も、セキュリティ脅威は常に進化し続けるため、Shift Left の考え方に基づく定期的な再評価と、セキュリティ・バイ・デザインの原則に基づいたアップデートが必要です。リアルタイムのログ監視やアラートシステム、ペネトレーションテストを定期的に実施し、フィードバックを開発初期段階に戻すことで、次期リリースに向けた改善点を明確にします。これにより、システム全体としての耐性を継続的に向上させることができます。

実践例：統合アプローチの適用ケース

例えば、金融系Webアプリケーションにおいて、初期設計フェーズで以下の統合アプローチを採用したケースを考えます。

• 要件定義段階での脅威モデリング: セキュリティ専門家と共同で、システム全体のリスクを洗い出し、ゼロトラストアーキテクチャおよび最小特権の原則に基づく設計方針を確定。
• AIプロンプトの設計: 認証機能の自動生成を依頼する際に、「MFA を必須とし、各APIはパラメータ化されたクエリでアクセスする」と明示したプロンプトを用意。
• CI/CD パイプライン統合: コードコミットごとに、SnykやSonarQubeを用いた脆弱性スキャンを実施。検出された問題点は設計文書にフィードバックし、次回のスプリントでの改善項目として取り扱う。
• 運用中のリアルタイム監視とフィードバック: ログ解析システムを活用し、疑わしいアクセスや異常なパターンが検知された場合、即時に設計チームに通達し、根本原因の特定と再設計を実施。

このように、Shift Left とセキュリティ・バイ・デザインの双方の利点を融合させることで、システム全体のセキュリティレベルが飛躍的に向上します。開発の初期段階で明確なセキュリティ要件を定義し、AIを用いたコード生成や自動化ツールをその基準に沿って運用することで、後工程での問題発生を未然に防止する体制が整備されるのです。

融合アプローチの今後の展望

今後、AI技術や自動化ツールのさらなる進化に伴い、Shift Left とセキュリティ・バイ・デザインの統合アプローチは、より一層重要性を増すと考えられます。自動生成コードの精度向上や、リアルタイムでの脆弱性検出システムが普及することで、開発プロセス全体におけるセキュリティ対策がより効率的かつ高精度に実施されるようになるでしょう。また、開発者自身がセキュリティの意識を持ち、常に最新の脅威に対する知識をアップデートすることで、組織全体のセキュリティ文化の向上にも寄与することが期待されます。

このような背景のもと、Shift Left とセキュリティ・バイ・デザインの統合は、単なる技術的施策に留まらず、企業全体のリスクマネジメント戦略の中核をなすものとして位置づけられるでしょう。今後、開発プロセスの各段階において、具体的なセキュリティ対策とAIの有効活用方法がさらに精緻化され、より安全で効率的なシステム開発が実現されるとともに、グローバルなサイバー脅威への対応力も大幅に向上することが期待されます。

それぞれのアプローチの融合についてについて深掘りしてみました。
開発初期から運用フェーズまで、セキュリティとAIの両面を統合的に捉えた開発プロセスの実践例と、その意義が明確になってはいないでしょうか？

しかし、、これからの開発現場では、DevOpsとDevSecOpsの枠組みを融合させ、AIにセキュリティを意識させた仕様をかけるエンジニアが求められることになってくると考えられます。そうした知見や経験のあるエンジニアがいるかどうか？が今後企業の競争力とユーザーの信頼を獲得する鍵となるはずです。