「エンジニアの背中を預かる」をミッションに掲げるGMO Flatt Security 代表取締役CEOの井手です。 2025年7月8日より、GMOインターネットグループと提携して「GMOオープンソース開発者応援プログラム」をリリースいたしました。GMOとして「すべての人に安心な未来を」というキャッチフレーズのもと行っている「ネットのセキュリティもGMO」プロジェクトの第四弾として、弊社のプロダクトである「Takumi byGMO(以下、Takumi)」をOSS開発者の皆様に無料で提供させていただくことができる運びとなりました。 「Takumi」の提供によりOSS(オープンソースソフトウェア)のセキュリティ対策における脆弱性検出から修正までの工数を大幅に削減するほか、従来発見が困難だった潜在的な脆弱性を網羅的に検出することで、より迅速な修正対応を可能にし、これまで以上にインターネットの安全に
XSSこわい 若頭: おいお前ら、なにかおもしろい遊びをしねえか。こんなにみんなで集まる機会もそうねえだろう エンジニア佐藤: そうですねえ、こんなのはどうでしょうか。人間誰しも怖いものが1つはありますから、それをみんなで教えあってみましょうよ 若頭: そりゃあおもしれえな。そうだなあ、おれはヘビが怖いね。ありゃ気味が悪くてしょうがねえ エンジニア山田: 自分はカエルを見ると縮み上がってしまいます、テカテカしていてどうにも苦手で。佐藤さんは何が怖いんですか エンジニア佐藤: 私は、XSSがこわいです エンジニア八島: あはは！何言ってんですか佐藤さん。XSSなんてこわいことないですよ エンジニア佐藤: ひいい、名前を聞くのも怖いです エンジニア山田: XSSなんて、フレームワークさえ使っていればきょうび起こらないですからねえ。佐藤さんは臆病だなあ その晩、エンジニア佐藤を目の敵にしている町
はじめに こんにちは、GMO Flatt Security株式会社 セキュリティエンジニアの小武です。 近年、WebAuthn、特にPasskeyはパスワードレス認証への関心の高まりや利便性の高さから、普及が進んでいます。 WebAuthnによるPasskey認証は強固な認証手段ですが、複雑な認証基盤の実装に不備があると、依然としてアカウント乗っ取りを含む従来のセキュリティリスクを払拭できません。 本記事では、W3CのWorking Draft(2025年5月現在)である Web Authentication: An API for accessing Public Key Credentials Level 3 を読み解き、Relying Party(RP)としてPasskey認証を導入する際に実装で注意すべき点を説明いたします。 はじめに Passkey認証でも生まれ得るセキュリティリ
万華鏡のように変化するテクノロジーの世界。かつて専門家が丹精込めて紡ぎ出していた『創造物』――精巧な絵画や心揺さぶる音楽、そして複雑なプログラムコードでさえも――が、今やAIによって驚くほど自然に、そして巧妙に生み出されています。その筆致やロジックのきらめきが、人間の手によるものか、それとも精緻なアルゴリズムの産物か。見分けることの難しさは日増しに高まり、私たちに新たな問いを投げかけているようです。 と、ここまでがGemini 2.5 Proに書いてもらった導入文です！記事全文を読んでもらったうえで、「人間が書いたのと見分けがつかないような面白い導入文を載せて、AIが生成するものが高度化していることを興味深く紹介したい」と言ったら書いてくれました。まあまあいい感じですね。全然いい感じじゃないと思った人はAIに文句を言ってください。 個人的に冒頭の文章はわりかしいい線をいっていると思いますが
MCP logo ©︎ 2024–2025 Anthropic, PBC and contributors | MIT license はじめに こんにちは、GMO Flatt Security株式会社 セキュリティエンジニアのAzaraです。普段は、クラウドセキュリティや Web アプリケーションのセキュリティを専門領域にしています。 本稿は MCP のセキュリティを前後編で解説するものの後編です。前編では MCP のセキュリティを、利用者の視点から考察しました。 後編となる本稿では、攻撃者視点から脅威や攻撃手法を整理します。そのうえで、日々増えていく MCP Server の提供者が、これらの脅威やセキュリティ課題をどのように考慮し対策を講じるべきかを解説します。 また、GMO Flatt Securityは日本初のセキュリティ診断AIエージェント「Takumi」や、LLMを活用したア
はじめに こんにちは、GMO Flatt Security株式会社 セキュリティエンジニアの藤田（@fujitargz）です。 昨今のLLM（大規模言語モデル）の急速な進化にともない、LLMを活用したサービスが多数登場しています。しかし、業務改善・ビジネス活用を狙ってLLMを触ってみたものの、モデルの知らない最新情報や自社固有の情報への対応、回答の正確性などに頭を悩ませた方もいらっしゃるのではないでしょうか？これらの問題に対する解決策として、LLMの知識や出力精度を向上させる技術であるRAG（Retrieval-Augmented Generation）が注目されています。 ところで、RAGの設計・実装について考えたことがあっても、セキュリティについては考えることが後回しになっていませんか？また、RAGセキュリティについて考えようにも「何に気を付けるべきか分からない」「どう気をつければ良い
はじめに こんにちは。GMO Flatt Security株式会社でコーポレートセキュリティエンジニアをしています、hamayanhamayanです。 様々な企業で生成AIの活用が進んでいることと思います。その流れは当社も例外ではなく、今年に入ってから、生成AIの全社的な利用、生成AIを利用した診断業務の効率化、生成AIを活用した製品開発と、怒涛のように生成AIの利活用が進んでいます。 そんな中でコーポレートエンジニアは、ビジネスの前進に必要な生成AIの利活用は止めたくない、しかし、企業の責任としてセキュリティやガバナンスは疎かにできないという板挟みの中にいると思います。私も例外ではなく様々な情報を集め、リスク評価を行い、社内整備を進めてきました。 本稿は、私がその過程で得た知識を凝縮した記事となります。生成AIに馴染みの無い方にも手にとって貰えるよう初歩的な部分から説明していて、また、内
始めに こんにちは、GMO Flatt Security株式会社 セキュリティエンジニアの森岡(@scgajge12)です。 最近、AWS Community Builders (Security) の更新審査を通過して2年目に突入したため、早速 AWS に関するブログを執筆しました。 本稿では、Amazon Bedrock を活用して生成 AI アプリケーションを開発する際に気をつけるべきセキュリティリスクや対策について紹介します。 また、GMO Flatt Security は LLM を活用したアプリケーションに対する脆弱性診断・ペネトレーションテストや日本初のセキュリティ診断 AI エージェント「Takumi」を提供しています。ご興味のある方はリンクよりサービス詳細をご覧ください。 目次 始めに 免責事項 Amazon Bedrock とは 生成 AI アプリケーションにおけるセキ
はじめに こんにちは、GMO Flatt Security株式会社セキュリティエンジニアの石川(@ryusei_ishika)です。 近年、ChatGPT や Gemini などの大規模言語モデル（LLM）をはじめとする生成 AI の活用が急速に進んでいます。その一方で、これらの AI モデルに対する新たな攻撃手法である「プロンプトインジェクション」が注目を集めており、そのセキュリティリスクが問題視されています。 この記事では、プロンプトインジェクションが実際にどのような脅威となり得るのか、具体的な事例を交えながらそのリアルなセキュリティリスクを解説します。さらに、開発者や経営者が取るべき具体的な対策についても、分かりやすくご紹介します。 また、GMO Flatt Securityは日本初のセキュリティ診断AIエージェント「Takumi」や、LLMを活用したアプリケーションに対する脆弱性診
はじめに こんにちは。GMO Flatt Security株式会社 ソフトウェアエンジニアの梅内(@Sz4rny)です。 一つ前の記事である「MCPにおけるセキュリティ考慮事項と実装における観点（前編）」では、MCP Server / Client のリスクについて紹介しました。本記事では、すこし観点を変えて「AI と認可制御」について検討します。 LLM を組み込んだサービスを実装している人も、LLM が組み込まれた開発支援ツールを使っている人も、おそらく一度は「AI にどの程度権限を与えてよいのか」という疑問に頭を悩ませたことがあるのではないでしょうか。本記事では、このテーマについて深堀りします。 また、GMO Flatt Securityは日本初のセキュリティ診断AIエージェント「Takumi」や、LLMを活用したアプリケーションに対する脆弱性診断・ペネトレーションテストを提供してい
はじめに こんにちは。GMO Flatt Security株式会社セキュリティエンジニアの森(@ei01241)です。 近年、大規模言語モデル（LLM）の進化により、チャットボット、データ分析・要約、自律型エージェントなど、多岐にわたるAIアプリケーション開発が進んでいます。LangChainやLlamaIndexのようなLLMフレームワークは、LLM連携や外部データ接続などを抽象化し開発効率を向上させる一方、その利便性の背後には新たなセキュリティリスクも存在します。 本稿では、LLMフレームワークを利用・開発する際に発生しやすい脆弱性を具体的なCVEを交えて解説し、それぞれ脆弱性から教訓を学びます。そして、それらの教訓から開発者が知っておくべき対策案についても紹介します。 また、GMO Flatt SecurityはLLMを活用したアプリケーションに対する脆弱性診断・ペネトレーションテス
はじめに こんにちは。GMO Flatt Security株式会社 セキュリティエンジニアの山川(@dai_shopper3)です。 LLMはテキスト生成、要約、質問応答といった多様な用途に高い能力を発揮しますが、単体での活用にはいくつかの制約があります。そもそもモデル単体には、ただ入力された自然言語に対して文字列を生成するだけの機能しかありませんから、LLMをもとに自律的に行動するAIを作るには、外部と情報をやり取りし、具体的なアクションを実行するための手段が必要です。 また、モデルの知識は訓練データの収集時点で停止しており、それ以降の最新情報や特定の非公開情報も知りません（ナレッジカットオフ）。そのため、多くの実用的なアプリケーションにおいては、外部サービスとのAPI連携のような、LLMがモデル外の知識や計算資源にアクセスする仕組みが不可欠となっています。 特にLLMが外部と連携できる
MCP logo ©︎ 2024–2025 Anthropic, PBC and contributors | MIT license はじめに 本記事は、セキュリティエンジニアのAzaraこと齋藤とコーポレートセキュリティエンジニアのhamayanhamayanが、社内で行ったディスカッションを元に記述した記事です。 本記事は、MCP の利活用の際に考えるべき、セキュリティに関する考慮事項や、脅威の想定、実装時気にすべき観点などについてまとめたシリーズの前編になります。前編では、MCPに関する基本的な事項を扱いながら、利用者側の目線でMCPに対するセキュリティを考えていきます。社内での利活用の際に参考になれば幸いです。 また、GMO Flatt Securityは日本初のセキュリティ診断AIエージェント「Takumi」や、LLMを活用したアプリケーションに対する脆弱性診断・ペネトレーショ
はじめに こんにちは、GMO Flatt Security株式会社セキュリティエンジニアの佐藤(@Nick_nick310)です。 近年、大規模言語モデル(LLM、 Large Language Models)の進化と普及は目覚ましく、多くのサービスや業務プロセスで生成AIとして活用されています。LLMは多大なメリットをもたらす一方で、その特性に起因する新たなセキュリティリスクも指摘されており、安全な活用のためには十分な理解と対策が不可欠です。LLMを自社のサービスや業務に組み込む際、どのようなセキュリティ上の課題に直面する可能性があるでしょうか。 本稿では、LLMを活用したアプリケーションを開発・運用する上で考慮すべき主要なセキュリティリスクについて、国際的な指標である「OWASP Top 10 for LLM Applications」を用いながら解説します。併せて、これらのリスクに対
はじめに こんにちは、GMO Flatt Security の小島です。 先週、GMO Flatt Securityでは日本初のセキュリティ診断AIエージェントである「Takumi」をリリースしました。Takumiは高度なセキュリティレビューを自律的に行えるAIです。 今回はこのリリースに関連し、機能開発におけるロジックの脆弱性を防ぐためのセキュリティ観点をまとめたスライドを公開しました。 AIエージェントである Takumi は、ソースコードを元にセキュリティ診断を行いますが、脆弱なスニペットのパターンマッチに留まらず、アプリケーション固有のロジックを理解し、ロジックに潜む脆弱性まで発見します。 GMO Flatt Securityがこれまで脆弱性診断サービスの中でお客様に報告した1000件以上の脆弱性を元に公開したデータで過半数を占めていたのがロジックの脆弱性であり、その重要度は明らか
※本記事は筆者RyotaKが英語で執筆した記事を、弊社セキュリティエンジニアryotaromosaoが日本語に翻訳したものになります。 はじめに こんにちは、Flatt SecurityでセキュリティエンジニアをしているRyotaK (@ryotkak)です。 数日前、自宅のネットワークをアップグレードする際に、ルーターのOpenWrtを更新することにしました1。OpenWrtのWebインターフェースであるLuCIにアクセスしたところ、Attended Sysupgradeというセクションがあることに気付き、これを使ってファームウェアをアップグレードしてみることにしました。 機能説明を読んでみると、この機能はオンラインサービスを利用して新しいファームウェアをビルドする、と書かれていました。 どういう仕組みになっているのかがとても気になったため、当該機能を調査することにしました。 sysup
はじめに こんにちは、セキュリティエンジニアの@okazu_dm です。 突然ですが、皆さんは以下のクイズに自信を持って回答できるでしょうか。これはSRE NEXT 2023で弊社が出題したクイズなのですが、それぞれのポリシーに存在するAllow, Denyのうちどれが優先されるかがポイントになります。 クイズの答えはここをクリック クイズの正解は......「④なし」でした。AWSのIAMポリシーは拒否(Deny)優先です。しかし、それは他のクラウドサービスでも果たして同じでしょうか？ 今回の記事では、各種クラウドサービスにおけるアクセス制御について焦点を当てます。具体的には「それぞれのアクセス制御は拒否優先なのかどうか」を調査しました。 リソースに対するアクセス制御は、クラウドサービス上でシステムを構築する際のセキュリティの根幹となる要素です。特に近年のクラウドサービスは、IAM(Id
週末をCTFに費やし、平日の余暇時間をその復習に費やしている @hamayanhamayan です。去年2023年はCTFtime1調べでは66本のCTFに出ていて、自身のブログでは解説記事を40本ほど書いています。 自分はCTFプレイヤーですが、一方で、Flatt Securityはお仕事でプロダクトセキュリティを扱っている会社です。CTFで出題される問題と、プロダクトセキュリティにおける課題の間にはどのような違いがあるのでしょうか？ CTFのヘビープレイヤーの視点から、共通している部分、また、どちらか一方でよく見られる部分について紹介していきたいと思います。色々な形でセキュリティに関わる人にとって、楽しく読んでもらえたら嬉しいです。 はじめに 本記事の目的 CTFで出題される問題 vs プロダクトセキュリティにおける課題 CTFとは プロダクトセキュリティにおける課題について CTF
はじめに こんにちは、@okazu_dm です。 今回自分がぴざきゃっとさんが2022年4月に書いた以下の記事を更新したため、本記事ではその差分について簡単にまとめました。 Firebase Authentication利用上の注意点に関して生じた差分とは、すなわち「この2年強の間にどのような仕様変更があったか」と同義だと言えます。IDaaSに限らず認証のセキュリティに興味のある方には参考になるコンテンツだと思います。 更新した記事につきましては、以下をご覧ください。 差分について Firebase Authenticationの落とし穴と、その対策を7種類紹介する、というのがオリジナルの記事の概要でしたが、2年ほどの時間の中で対策については大きく進歩したものが4点ありました(残念ながら落とし穴が無くなった、とまでは言えませんが)。 今回記事の中で更新したのは以下4点です。 落とし穴 1.
よっしゃ！CISSP合格！からの、資格維持の旅へ出るあなたへ、(ISC)2のCPEクレジットを効率的に稼ぎ貯めていく方法をご紹介します。CPEを獲得するのにどのような活動をすれば良いのか迷っている方の参考になれば。 2024/07/12 一部コンテンツについて新規追加、追記しました。公式handbookが"earn CPE credits"と表現してましたので、サムネイルもHow to earn CPEs"にしてみました。 CISSPとはCPEクレジットの貯め方を調べる方は既にご存じの通りかと思います。 8種から構成されるセキュリティドメイン(領域)が問われる資格であり、米国ではスタンダードな資格です。日本でも最近は取得者が増えているように見えます。より高度な案件や業務では、参画要件としてCISSPが書かれていることもあるほどです。 セキュリティに関連する業務に従事している方は、以下のドメ
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