#Security Automation

エンジニアリング

エージェント型ハーネスは、モバイルアプリのセキュリティテストにおいて大規模言語モデル（LLM）にできることを変えます。モデル単体でも、安全でないストレージ、露出したシークレット、リスクのある権限、脆弱なSDK、バックエンドの問題、プライバシーの露出といった起こり得るリスクを挙げることはできますが、アプリそのものには一切触れていないかもしれません。適切なツール、コンテキスト、メモリ、プロンプト、実行ループ、実行時のフィードバックをモデルの周囲に備えることで、モデルはアプリパッケージを調べ、挙動を観察し、トラフィックを追跡し、シグナルを結び付け、セキュリティチームがレビューできるエビデンスを残せるようになります。権限の解析からGEFを活用したネイティブコードの悪用まで、その違いはトレースに表れます。レポートの体裁をしたテキストではなく、アプリのエビデンス、ツールの出力、実行時の実証、再現可能な手順が残るのです。