脆弱性検出を自動化するセキュリティテスト実践ガイド：静的解析とファジングで守るWebアプリケーション防御術

2026年2月12日

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IT女子アラ美

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お疲れ様です！IT業界で働くアライグマです！

「セキュリティテストは専門チームの仕事」と思っていませんか。2025年のVerizon Data Breach Investigations Reportによると、Webアプリケーションの脆弱性を突いた攻撃は全データ侵害の約43%を占めています。しかも、その多くはSQLインジェクションやXSSといった既知の脆弱性が原因です。つまり、自動化ツールで検出できるものが大半なのです。本記事では、SAST（静的解析）、DAST（動的解析）、ファジング、SCA（ソフトウェア構成分析）の4つの手法を組み合わせて、CI/CDパイプラインに脆弱性検出を組み込む実践的な方法を解説します。

セキュリティテスト自動化の全体像と背景

IT女子アラ美

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従来のセキュリティテストは、開発の最終段階でペネトレーションテストを実施する「ウォーターフォール型」が主流でした。しかし、この方法では脆弱性の発見が遅れ、修正コストが膨大になります。IBM System Sciences Instituteの調査では、リリース後に発見されたバグの修正コストは設計段階の最大100倍に達するとされています。

この課題を解決するのがDevSecOps——開発（Dev）、セキュリティ（Sec）、運用（Ops）を統合するアプローチです。LLMアプリケーションのセキュリティ対策の記事でも触れた通り、セキュリティを開発プロセスの早い段階に組み込む「シフトレフト」が現代のベストプラクティスです。

SAST（Static Application Security Testing）：ソースコードを解析し、コーディング段階で脆弱性を検出する
DAST（Dynamic Application Security Testing）：実行中のアプリケーションに対して攻撃を模倣し、ランタイムの脆弱性を発見する
ファジング：ランダムまたは半構造化されたデータを入力し、予期しない動作やクラッシュを検出する
SCA（Software Composition Analysis）：依存ライブラリの既知の脆弱性（CVE）をスキャンする

IT女子アラ美

セキュリティテストの自動化って、小規模チームでも導入できますか？

ITアライグマ

むしろ小規模チームこそ恩恵が大きいです。SemgrepやTrivyは無料で、GitHub Actionsに数行追加するだけで毎コミット自動チェックが走ります。

前提条件と環境整理

本記事で扱うツールと環境を整理します。Trail of BitsのセキュリティスキルをClaude Codeに適用する記事で紹介したように、セキュリティツールはAIとの組み合わせでさらに効果を発揮します。

想定読者

Webアプリケーション開発経験が1年以上あるエンジニア
CI/CD（GitHub Actions、GitLab CI等）の基本的な設定経験がある方
セキュリティテストを「やらなきゃ」と思いつつ手をつけられていない方

使用ツール

Semgrep（SAST）：ルールベースの静的解析。OSSで無料利用可能
OWASP ZAP（DAST）：Webアプリケーション向けの動的スキャナー
AFL++（ファジング）：カバレッジガイド型ファザー
Trivy（SCA）：コンテナイメージと依存関係の脆弱性スキャン
GitHub Actions：CI/CDパイプラインの実行基盤

IT女子アラ美

ツールが多くて、どれから始めればいいか迷います。

ITアライグマ

SemgrepとTrivyの2つから始めるのがおすすめです。どちらもセットアップが簡単で、効果を実感してからDASTやファジングへ段階的に拡張するのが現実的です。

ステップ1：SAST・SCAによる静的セキュリティチェックの導入

最初のステップとして、コードの静的解析と依存関係のスキャンをCI/CDに組み込みます。この2つは導入コストが最も低く、効果が即座に現れる手法です。

Semgrepの導入と設定

Semgrepは、パターンマッチングベースの静的解析ツールです。OWASP Top 10に対応したルールセットが標準で用意されており、MongoDBの脆弱性対策の記事で取り上げたようなNoSQLインジェクションも検出できます。


# .github/workflows/security-scan.yml
name: Security Scan
on: [push, pull_request]

jobs:
  semgrep:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - name: Run Semgrep
        uses: returntocorp/semgrep-action@v1
        with:
          config: >-
            p/owasp-top-ten
            p/security-audit
            p/secrets

Trivyによる依存関係スキャン

Trivyは、コンテナイメージだけでなく、package-lock.jsonやrequirements.txtなどの依存関係ファイルもスキャンできます。


  trivy-scan:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - name: Run Trivy vulnerability scanner
        uses: aquasecurity/trivy-action@master
        with:
          scan-type: 'fs'
          scan-ref: '.'
          severity: 'CRITICAL,HIGH'
          exit-code: '1'

exit-code: '1'を設定することで、CRITICALまたはHIGHの脆弱性が検出された場合にCIを失敗させ、マージをブロックできます。

IT女子アラ美

Semgrepの誤検知が多いと聞いたのですが、対処法はありますか？

ITアライグマ

.semgrepignoreで特定パスを除外したり、インラインコメントで個別に抑制できます。チームでルールを蓄積すれば数週間で精度が安定します。

ステップ2：DASTとファジングによる動的テストの統合

静的解析だけでは検出できない脆弱性があります。認証フローの不備、セッション管理の問題、レースコンディションなどは、実際にアプリケーションを動かさないと発見できません。ここではClaude Codeによる開発自動化の記事で紹介したCI/CD統合の考え方を応用し、動的テストをパイプラインに組み込みます。

OWASP ZAPによるDASTスキャン

OWASP ZAPはステージング環境に対してスパイダリング（クローリング）とアクティブスキャンを実行し、XSS、SQLインジェクション、CSRF等の脆弱性を検出します。


  zap-scan:
    runs-on: ubuntu-latest
    needs: deploy-staging
    steps:
      - name: ZAP Baseline Scan
        uses: zaproxy/action-baseline@v0.12.0
        with:
          target: 'https://staging.example.com'
          rules_file_name: '.zap/rules.tsv'
          cmd_options: '-a'

AFL++によるファジング

APIエンドポイントに対してファジングを実施する場合、入力のシード（初期テストケース）を用意し、AFL++にカバレッジガイドで変異させます。


# ファジング用のハーネスをビルド
afl-cc -o fuzz_target fuzz_harness.c -ljansson

# シードコーパスを用意してファジング開始
mkdir -p seeds output
echo '{"username":"test","password":"test123"}' > seeds/seed1.json
afl-fuzz -i seeds -o output -- ./fuzz_target @@

ファジングは長時間実行が前提のため、CI/CDでは「10分間のクイックファジング」をPR時に実行し、本格的なファジングは夜間バッチで回すのが現実的な運用です。

IT女子アラ美

DASTスキャンは本番環境に対して実行しても大丈夫ですか？

ITアライグマ

本番環境への実行は避けてください。アクティブスキャンは攻撃リクエストを送信するため、データ破損のリスクがあります。必ずステージング環境で実行しましょう。

セキュリティテスト自動化の導入効果（ケーススタディ）

IT女子アラ美

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状況（Before）

従業員約50名のSaaS企業で、バックエンドはPython/Django、フロントエンドはReact/TypeScriptの構成
セキュリティテストは年1回の外部ペネトレーションテスト（費用約200万円）のみで、テスト間の期間に蓄積された脆弱性が毎回15〜20件報告されていた
リリース後に発見されたXSS脆弱性の修正に延べ約40時間を費やし、ホットフィックスのリリースが月平均2回発生していた

行動（Action）

GitHub ActionsにSemgrep（SAST）とTrivy（SCA）を導入し、全PRに対して自動スキャンを実装した。設定ファイルの作成からCI統合まで約2日で完了
ステージング環境へのデプロイ後にOWASP ZAPのベースラインスキャンを自動実行するワークフローを追加で実装した
テスト設計スキルとキャリア戦略の記事で紹介されている「テストピラミッド」の考え方を適用し、SAST→SCA→DAST→ファジングの順で段階的に導入した結果、チーム全体のセキュリティ意識が向上した
Semgrepのカスタムルールを12件作成し、自社固有のコーディングパターン（独自認証ライブラリの誤用など）も検出対象に追加した

結果（After）

年次ペネトレーションテストでの指摘件数が15〜20件から3件に削減（約80%減）。残った3件はビジネスロジックの問題で、自動化では検出困難なものだった
リリース後のホットフィックス頻度が月平均2回から0.2回に改善し、修正工数が年間約480時間削減された
外部ペネトレーションテストの費用を年200万円から100万円に半減できた（指摘が減り、テスト範囲を絞れたため）

IT女子アラ美

自動化ツールを導入したら、ペネトレーションテストは不要になりますか？

ITアライグマ

完全に不要にはなりません。ビジネスロジックの脆弱性は人間の判断が必要です。ただし自動化で既知の問題を潰しておけば、ペンテストでより高度な問題に集中できます。

さらなる実践・活用に向けて

セキュリティテスト自動化の基盤が整ったら、次のステップとして以下の拡張を検討してください。テスト自動化エンジニアのキャリアロードマップの記事でも解説している通り、セキュリティテストの自動化スキルは市場価値の高い専門性です。

SBOM（Software Bill of Materials）の生成：Trivyの--format spdx-jsonオプションでSBOMを自動生成し、サプライチェーンセキュリティを強化する
シークレットスキャンの追加：Gitleaksやtrufflehogsを導入し、APIキーやパスワードのハードコーディングを検出する
セキュリティダッシュボードの構築：DefectDojoなどの脆弱性管理プラットフォームに結果を集約し、トレンドを可視化する
IaCスキャンの統合：TerraformやCloudFormationのテンプレートに対してCheckovやtfsecを実行し、インフラ設定の脆弱性も検出する

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