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AIコードセキュリティレビュー

AIで開発したアプリケーションやAI機能を組み込んだシステムのコードを、開発者の視点でセキュリティレビューし、社外にも提出できるレポートにまとめます。

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こんな場面でご依頼いただいています

生成AIで開発が速くなった分、公開前にコードを確認する機会が減っています。開発者の視点で読み直します。

01

AIで内製したアプリの公開前

  • 認証・認可の実装確認
  • 入力値の検証
  • 秘密情報(APIキー等)の扱い
  • 依存ライブラリの確認
02

外部に発注したシステムの納品時

  • 設計と実装の整合
  • 権限設計の妥当性
  • データ保護の実装
  • 運用時の設定漏れ
03

AI機能を組み込んだシステム

  • プロンプトインジェクション対策
  • 外部サービスへのデータ送信範囲
  • AIの出力を使う処理の安全性
  • 利用ログと監査
04

社内ツール・業務システム

  • 社内限定のつもりの公開範囲
  • 個人情報の保存と削除
  • バックアップと復旧
  • アクセス権の棚卸し

レビューの進め方

01

対象の確認

リポジトリ、構成、公開範囲、扱うデータを確認し、レビュー範囲を決めます。

02

コードレビュー

認証・権限・入力処理・秘密情報・依存関係・AI機能固有のリスクを確認します。

03

レポート作成

指摘を重要度別に整理し、修正方針を添えたレポートを作成します。

04

修正支援

必要に応じて修正を実施するか、社内チームの修正を支援します。

診断ツールとの違い

脆弱性診断ツールのみ
既知パターンの検出が中心
業務ロジックの誤りは対象外
修正は自社で対応
Wolkinのコードレビュー
コードと設計を読んで確認
AI機能固有のリスクも対象
修正まで対応できる

よくあるご相談

ソースコードを渡す必要があるか

はい。リポジトリへの閲覧権限、またはコード一式の共有をお願いしています。秘密保持契約を締結したうえで対応します。

レポートは社外に共有できるか

できます。開発委託先・セキュリティベンダー・投資家・金融機関・監査対応など、事業運営に必要な範囲で共有できる前提で作成します。レポートの知的財産権はお客様に帰属します。

納期と費用の目安は

納期はレビュー対象の規模を確認したうえでお伝えします。費用も対象の規模で決まり、予算が決まっている場合はレビュー範囲を絞って範囲内に収める形も相談できます。

AI活用の最初の一歩を、ご相談ください

経営判断、業務設計、現場実装まで、まとめて整理します。

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