• 同時通訳

AI時代の脆弱性診断・トリアージ・修正において、人の専門知識が果たす役割

※AI翻訳あり

提供SANS Institute

AIによるソースコードレビューやWebアプリケーション診断、脆弱性の発見は急速に進化しています。しかしその一方で、誤検知や深刻度の過大評価、さらには人間の知識や経験がなければ正しく判断できない結果も少なくありません。 本セッションでは、AIが検出した結果と、実際に悪用可能な脆弱性とのギャップを、具体的な事例を交えながら解説します。また、脆弱性のトリアージ、悪用可能性の評価、影響分析、パッチの検証、責任ある脆弱性報告といったプロセスにおいて、なぜ人の専門知識が欠かせないのかを掘り下げます。 AIの活用によって業務の効率化が進む今だからこそ、「本当に脆弱性なのか」「優先して対処すべき問題は何か」「修正すべきリスクはどれか」を見極める人間の判断力の重要性について考えます。
  • AIセキュリティ
  • 人材育成
Speaker

SANS Institute

SANS Fellow

Stephen Sims

Stephen Simsは、幼い頃からコンピューター好きだった父親の影響を受け、プログラムの仕組みに興味を持ちました。アプリケーションの動作を自在に変えられることに魅了されたことが、サイバーセキュリティの世界へ進むきっかけとなりました。 現在は、情報技術およびサイバーセキュリティ分野で20年以上の経験を持つエキスパートです。SANSの最高難度コースの一つであるSEC760: Advanced Exploit Development for Penetration Testersの開発者であり、世界で9人目となる**GIAC Security Expert(GSE)**認定取得者でもあります。また、サイバーセキュリティ分野で高く評価されている『Gray Hat Hacking』シリーズの共同著者としても知られています。 講演者としても世界的に活躍しており、RSA Conference(米国・APJ)、DEF CON、OWASP AppSec、BSidesなど、数多くの国際的なカンファレンスで基調講演を務めています。現在はSANS Offensive OperationsのCurriculum Leadとして、攻撃者視点のセキュリティ教育カリキュラムの開発・監修を担い、次世代のセキュリティ人材育成をリードしています。

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