01Outside-in
外部からの診断
攻撃者がインターネット経由で到達できる公開資産・API・認証・設定を確認します。AIで探索範囲を広げ、専門家が再現性と影響を検証します。
- 公開資産・API
- 認証・セッション
- 入力値・権限制御
- 設定・露出情報
AI SECURITY ASSESSMENT
AI脆弱性
診断。
外から攻める。内から読み解く。
そして、AI固有の弱点まで塞ぐ。
AIを活用した探索と専門家の検証を組み合わせ、Web・クラウド・コードから生成AI・RAG・AIエージェントまで横断して診断します。
AI Security AssessmentSCAN READY
外部診断公開資産・API・認証
Scanning内部診断コード・クラウド・権限
ReadyAI固有診断Prompt・RAG・Agent
ReadyAI-assisted discovery×Expert validation
WHY NOW
従来の脆弱性診断だけでは、
AIの攻撃面が残ります。
生成AIを組み込んだシステムには、Webやクラウドの一般的な脆弱性に加えて、自然言語による指示の上書き、検索データの汚染、AI出力の危険な実行、エージェントへの過剰な権限付与といった固有のリスクがあります。
MojiのAI脆弱性診断は、AIを「診断を速める道具」と「診断される対象」の両方として扱います。自動検出の結果をそのまま報告せず、専門家が再現条件と事業影響を確認します。
THREE-LAYER ASSESSMENT
外部・内部・AI固有。
3層をつないで診断。
単独のスキャンでは見落としやすい攻撃経路を、入口からデータ・権限・AIの判断まで追跡します。
02Inside-out
内部からの診断
ソースコード、クラウド、IaC、依存関係、シークレット管理、データフローを確認し、外部診断だけでは見つけにくい設計上の弱点を特定します。
- コード・依存関係
- クラウド・IAM
- シークレット
- ログ・データフロー
03AI-native
AI固有の診断
生成AI、RAG、AIエージェントを敵対的にテストし、従来のWeb診断では対象外になりやすいAI固有のセキュリティホールを確認します。
- プロンプト攻撃
- RAG・メモリ汚染
- ツール悪用
- 過剰な自律性
AI-NATIVE RISKS
AI独自の
セキュリティホールも対象。
OWASPのLLM・生成AI・AIエージェント向け知見などを参照し、対象システムの機能と権限に合わせてテストシナリオを設計します。
プロンプトインジェクション
直接入力だけでなく、Webページ・文書・メール・RAGデータに埋め込まれた間接的な指示で、想定外の振る舞いを引き起こせないか確認します。
機密情報・システム情報の漏えい
システムプロンプト、個人情報、顧客データ、認証情報、内部APIの仕様などが回答・ログ・外部通信へ露出しないか検証します。
RAG・メモリ・データの汚染
検索対象や長期メモリへ悪意ある情報を混入し、回答・判断・後続処理を継続的に誘導できないか確認します。
不安全な出力処理
AIの出力がHTML、SQL、シェル、URL、業務システムの入力として無検証で使われ、コード実行やデータ改変につながらないか確認します。
過剰な権限・ツール悪用
AIエージェントに不要な機能・権限・自律性が与えられ、送信・削除・購入・公開・権限変更などを不正に実行できないか確認します。
モデル・API・サプライチェーン
モデル、プラグイン、MCP、外部API、依存パッケージ、データ提供元の信頼境界と、なりすまし・改ざん・過剰な委任を確認します。
AI × EXPERT
AIで広く探し、
専門家が確かめる。
AIはコードや設定の横断分析、攻撃仮説の生成、入力パターンの展開に活用します。一方、脆弱性の成立条件、再現性、実害、優先順位は専門家が確認します。
AI任せにしない診断誤検知を除き、再現手順と根拠を残します。
安全性を合意してから実施対象・権限・停止条件を事前に定め、本番影響を抑えます。
PROCESS
診断から改修・再診断まで。
01Scope
対象とルールの合意
対象環境、テストアカウント、許容する操作、停止条件、連絡経路を事前に決めます。
02Map
攻撃面とデータフローの把握
公開資産、権限、AIモデル、RAG、ツール、外部サービスの接続関係を整理します。
03Test
3層の診断を実施
自動探索と手動検証を組み合わせ、外部・内部・AI固有の観点で安全にテストします。
04Fix
優先順位付けと改修
影響、悪用可能性、到達経路、修正難易度を整理し、設計・実装の改善を支援します。
05Verify
再診断と継続改善
修正結果を再検証し、CI/CDや運用監視へ継続的なチェックを組み込みます。
DELIVERABLES
意思決定と改修に
そのまま使える成果物。
01
エグゼクティブサマリー経営・責任者向けに、主要リスクと優先対応を整理します。
02
技術レポート根拠、再現条件、影響、推奨修正、関連箇所を開発者向けに記載します。
03
攻撃面・データフロー図公開資産、モデル、RAG、ツール、権限、外部サービスの境界を可視化します。
04
改善バックログと再診断結果対応順、担当、期限を整理し、修正後の確認結果を残します。
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AIシステムの公開前・導入前に、
攻撃される経路を洗い出しませんか。
対象が未整理の段階でも構いません。システム構成と用途を伺い、診断範囲をご提案します。
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