モバイルアプリセキュリティテストに最適なプラットフォーム（2026年版）

Ostorlab、NowSecure、Appknox、Data Theorem、Quokka、Zimperium、MobSFをAndroidとiOSの観点で比較し、機能マトリクスとベンダーへの価値実証（PoV）の質問を紹介します。

Bilal Harras 2026年1月5日更新 2026年9月7日

モバイルパイプラインのセキュリティを評価しているDevSecOpsエンジニア、セキュリティチーム、CISOにとって、最適なモバイルアプリケーションセキュリティテストのプラットフォームは、組織が必要としているのが継続的なリリーススキャンなのか、コンプライアンスのエビデンスなのか、アプリベッティングなのか、能動的なエクスプロイト検証なのか、あるいは修復と再テストまでの支援なのかによって決まります。このガイドで評価する主要なプラットフォームは、Ostorlab、NowSecure、Appknox、Data Theorem、Quokka Q-mast、Zimperium zScan、MobSFです。

これらを、AndroidとiOSのカバレッジ、静的テストと動的テスト、バックエンドAPIのテスト、エビデンスの質、修復の支援、デプロイモデル、そしてエージェント型か人間主導の評価かという観点で比較します。

この比較のために確認した公開文書上の機能の範囲では、Ostorlabは、エージェント型のモバイルペネトレーションテスト、実行時の概念実証（PoC）による検証、アセットをまたいだ脆弱性の連鎖、そして修復後の検証において際立っています。

編集方針に関する開示

このガイドはOstorlabが公開しています。すべてのベンダーを同じ基準で評価し、各社自身の公開文書にリンクしています。当社は、検出率、スキャン速度、カスタマーサポート、誤検知（フォールスポジティブ）率について独自のベンチマークは行っていません。そのため、ベンダーが公表している性能に関する主張は、プラットフォームの順位付けには使用していません。機能の最終確認日は2026年9月7日です。

2026年の最適なMASTプラットフォーム（比較の概要）

各プラットフォームは、モバイルアプリケーションセキュリティに異なる方向からアプローチしています。この比較では、各社が公開文書で示している重点領域を説明し、購入者が価値実証（proof of value）を通じて確認すべき質問を挙げます。競合他社に宣伝目的の「〇〇に最適」といった評価を与えることはしません。

プラットフォーム	公開文書上の重点領域	購入者が確認すべきこと
Ostorlab	自動化された静的・動的モバイルテスト、バックエンドAPIのテスト、エージェント型のワークフロー探索、実行時のエクスプロイト検証、アセットをまたいだ脆弱性の連鎖、修復、修正の検証	プラットフォームが代表的なワークフローを操作し、悪用可能性を検証し、再現可能なエビデンスを保持し、検出結果を修復と検証まで追跡できるかどうか
NowSecure	エンタープライズ向けの連携とガバナンス機能に支えられた、コンパイル済みアプリケーションの解析と物理端末上での自動テスト	提案されたパッケージに、AI支援型、自動化、コンプライアンス、モニタリング、ペネトレーションテストのどの機能が含まれているか
Appknox	自動化されたバイナリ解析、実機での動的テスト、APIテスト、アプリストアのモニタリング、手動のペネトレーションテストサービス	どの機能が自動かつ継続的に動作し、どの機能に別途アナリストによる案件が必要か
Data Theorem	API、クラウド環境、コード、アプリケーション保護を含む幅広いポートフォリオの中でのモバイルアプリケーション解析	モバイル製品とAPI製品がどのようにパッケージ化されているか、またAPIのカバレッジに能動的なテストが含まれるのか、それとも主に発見とトラフィック解析なのか
Quokka Q-mast	バイナリファーストのAndroid・iOSテスト、プライバシー解析、コンプライアンスチェック、ソフトウェアサプライチェーンの可視化、隣接するアプリベッティング機能	認証が必要なワークフローのカバレッジ、能動的なAPIテストの深さ、Q-mastとQ-scoutの区別
Zimperium zScan	アプリケーションの堅牢化と実行時保護も含む、より広いポートフォリオの中でのモバイルアプリケーションスキャン	どの機能がzScanに属し、どの機能に別途シールディング、実行時保護、ソフトウェア開発キット（SDK）の製品が必要か
MobSF	自己管理型のセキュリティワークフローや研究環境向けの、オープンソースの静的・動的モバイルアプリケーション解析	導入するチームが用意しなければならないインフラ、端末へのアクセス、保守、トリアージ、連携、ガバナンス、専門知識

意味のある違いは、プラットフォームが重要なアプリケーションのワークフローに到達できるか、弱点が悪用可能かどうかを判断できるか、開発者が再現できるエビデンスを生成できるか、そしてその後の修正によってリスクが解消されたことを確認できるかどうかです。

モバイルアプリケーションセキュリティテストとは

モバイルアプリケーションセキュリティテスト（MAST）は、クライアントのバイナリと接続先のバックエンドAPIを対象に、静的解析、動的解析、および関連するテスト手法を通じて、モバイルアプリケーションのセキュリティとプライバシーを評価するものです。ソースコードやコンパイル済みバイナリ、実行時の挙動、ローカルストレージ、プラットフォームとのやり取り、ネットワークトラフィック、サードパーティSDK、そしてアプリケーションが使用するバックエンドのエンドポイントを調べます。

OWASP Mobile Application Security Testing Guideでは、モバイルアプリケーションセキュリティテストを静的解析と動的解析を包括する用語として用いており、評価は一般にクライアント・サーバーのアーキテクチャやサーバー側のAPIにまで及ぶと説明しています。OWASP Mobile Application Security Verification Standardは、モバイルのセキュリティコントロールのベースラインを提供しています。

MASTを一般的なモバイルの品質保証と混同すべきではありません。UIの回帰テスト、アクセシビリティ、バッテリー消費、パフォーマンスのテストでは、攻撃者が認証を悪用できるか、シークレットを取り出せるか、アプリケーションを改ざんできるか、データを傍受できるか、APIを悪用できるか、システム全体にまたがって弱点を連鎖させられるかはわかりません。

MASTは、以下とも区別する必要があります。

RASPまたはアプリ内保護：実行中のアプリケーションに防御を追加するもの
モバイル脅威防御（MTD）：モバイルの脅威から端末とユーザーを保護するもの
アプリベッティング：組織が従業員の端末での利用を許可する可能性のあるサードパーティアプリケーションを評価するもの
仮想デバイスプラットフォーム：テスト用の環境を提供するが、管理されたMASTのワークフロー一式は含まない場合があるもの

これらのカテゴリの複数にまたがって事業を展開するベンダーもあります。それでも購入者は、テスト、保護、運用の各レイヤーを個別に評価すべきです。

2026年にMASTプラットフォームで確認すべきポイント

信頼できるMASTの評価は、機能リストの長さではなく、セキュリティ上の成果から始めるべきです。

AndroidとiOSのカバレッジ

プラットフォームが、自社が配布しているOS、ビルド形式、バージョン、フレームワークに対応していることを確認します。クロスプラットフォームのアプリケーションについては、ネイティブのカバレッジが自動的にそれらにも及ぶと想定するのではなく、Flutter、React Native、.NET MAUIなどのフレームワークへの対応を確認してください。

静的解析、バイナリ解析、ソフトウェアサプライチェーン解析

リリース成果物には、埋め込まれたシークレット、脆弱な設定、脆弱な依存関係、リスクのあるSDK、権限、エンタイトルメント、パッケージング時に入り込んだコードが含まれている可能性があります。プラットフォームがAPK、AAB、IPAファイルから何を把握できるか、そしてSBOMやそれに相当する依存関係のビューを提供するかを確認します。

意味のあるワークフローの動的カバレッジ

動的スキャナーが観察できるのは、到達した経路だけです。どのアプリケーションの状態とワークフローが実行されたか、認証がどのように扱われたか、実行時やネットワークのどのような挙動が観察されたかを、ベンダーに実証させてください。

バックエンドとAPIのコンテキスト

モバイルアプリケーションは、より大きなシステムのクライアントです。有用なプラットフォームは、アプリケーションの挙動をその背後にあるエンドポイントと結び付けるべきです。購入者は、エンドポイントのインベントリや受動的なトラフィック解析と、能動的で認可されたAPIテストとを区別すべきです。

実証、検証、再現性

重大度のラベルは、悪用可能性の実証ではありません。質の高い検出結果には、影響を受けるコンポーネント、実施したテスト、観察された挙動、裏付けとなるトラフィックや実行時のエビデンス、再現の手引き、そして問題を悪用するために必要な条件が記載されています。

修復と再テスト

ワークフローは検出の後も続くべきです。開発者向けのガイダンス、チケット管理やソース管理との連携、担当者管理の機能、修正の支援、そして影響を受けた挙動を再テストする能力を評価します。チケットをクローズすることは、修正を検証することと同じではありません。

CI/CDと運用モデル

スキャンがどのようにトリガーされるか、同時に進む複数のリリースがどう扱われるか、テストインフラがどこで動作するか、どのような認証情報が必要か、そして検出結果がどのように開発者に届くかを確認します。あわせて、データの保持期間、AIの使用量、スキャンの上限、デプロイの選択肢、別料金のモジュールも確認してください。

検証可能なセキュリティタスクを実行するAI

「AIを活用した」という表現は、比較のカテゴリとして役立つには広すぎます。そのシステムが、アプリケーションのワークフローを操作するのか、テストを選択するのか、エビデンスを相関付けるのか、疑わしい脆弱性を検証するのか、エクスプロイトチェーンを構築するのか、修正を提案するのか、それとも他所で生成された検出結果を要約するだけなのかを尋ねてください。

AI支援型のセキュリティタスクの出力は、レビュー可能かつ再現可能であり続けるべきです。

主要なMASTツールを機能ごとに比較する

この比較では、4つの用語を使用します。

対応：各社自身の公開資料に、該当プラットフォームの機能として記載されている
限定的：その機能に実質的な範囲や環境の制約がある、または完全な能動的テストを伴わずに可視性のみを提供する
アドオン/サービス：ベンダーが、別の製品、モジュール、または人によるサービスとしてその機能を提供している
公開文書なし：その機能を確認できるだけの、各社自身による最新情報が見つからなかった。これは、その機能が必ずしも存在しないことを意味するものではない

機能	Ostorlab	NowSecure	Appknox	Data Theorem	Quokka Q-mast	Zimperium zScan	MobSF
AndroidとiOSの解析	対応	対応	対応	対応	対応	対応	対応
自動化された静的解析またはバイナリ解析	対応	対応	対応	対応	対応	対応	対応
動的解析または実行時の解析	対応	対応	対応	対応	対応	対応	限定的
CI/CDをトリガーとするテスト	対応	対応	対応	対応	対応	対応	対応
能動的なバックエンドまたはAPIのテスト	対応	対応	対応	アドオン/サービス	限定的	公開文書なし	限定的
人によるマネージドペネトレーションテスト	公開文書なし	アドオン/サービス	アドオン/サービス	公開文書なし	公開文書なし	公開文書なし	公開文書なし
実行時のPoCエビデンスを伴うエージェント型のエクスプロイト検証	対応	公開文書なし	公開文書なし	公開文書なし	公開文書なし	公開文書なし	公開文書なし
アセットをまたいだ脆弱性の連鎖	対応	公開文書なし	公開文書なし	公開文書なし	公開文書なし	公開文書なし	公開文書なし

公開文書や製品のパッケージは変わる可能性があります。また、エンタープライズ契約には、公開されている製品ページに記載されていない機能が含まれている場合もあります。このマトリクスは候補を絞り込むために使い、そのうえで各ベンダーに同じアプリケーション、ワークフロー、受け入れ基準でテストさせてください。

Ostorlabは従来のMASTプラットフォームと何が違うのか

Ostorlabが公開文書で示している差別化要素は、テスト、エクスプロイトの検証、アセットをまたいだ調査、修復の検証を結び付けている点です。

アプリケーションのワークフロー探索：Mobile Deep Agentic Scanは、AIに導かれたインタラクションを用いてアプリケーションのワークフローを探索し、ロジックの脆弱性を調査します。
実行時のエクスプロイト検証：疑わしい脆弱性は、理論上の弱点として提示されるだけでなく、実行時の概念実証エビデンスによって検証できます。
アセットをまたいだ調査：Multi Asset Deep Agentic Scanは、モバイル、Web、API、ネットワーク、ソースコード、補助ファイルの各アセットにまたがる関係を調査します。
修復の検証：Ostorlabは、検出結果をチケット管理やCI/CDのワークフロー、AI支援型のコード提案、修正済みの検出結果の検証と結び付けます。

これらの機能は、セキュリティライフサイクルの異なる段階に対応しています。それでも、価値実証の期間中に購入者自身のアプリケーションで実証されるべきです。

主要なMASTベンダーの個別評価

Ostorlab

Ostorlabは、継続的なモバイルアプリケーションセキュリティテストと、自動検出から検証済みの悪用、修復、再テストまでの道筋を提供します。

標準のモバイルFull Scanは、静的解析、動的解析、バックエンドAPIのファジング、シークレット検出、通信セキュリティの解析を組み合わせたものです。Ostorlabは、利用可能なプロファイルをモバイルスキャンプロファイルのガイドで文書化しています。

Mobile Shielding Scanは、難読化、改ざん防止、アンチデバッグ、root/ジェイルブレイク検知、および関連する保護など、アプリケーション保護の制御を検証します。Full Scanとは別のプロファイルで、Mobile Shielding Scanのガイドで文書化されています。

Mobile Deep Agentic Scanは、AIに導かれたワークフロー探索を用いて、ロジックの脆弱性を調査し、関連する弱点を連鎖させ、実行時の概念実証エビデンスを通じて検出結果を検証します。アプリケーションの挙動とエクスプロイト経路を探索するため、その目的は標準的な自動スキャンとは異なります。

Multi Asset Deep Agentic Scanは、モバイルアプリケーションを、Webアプリケーション、API、ネットワークアセット、ソースコードリポジトリ、アーカイブ、補助ファイルとあわせて調査できます。アセットの境界をまたぐ関係や脆弱性の連鎖を特定するよう設計されています。

Ostorlabはさらに、検出結果をCI/CDやチケット管理との連携、開発者がレビューできるAI支援型のコード提案、修正の検証と結び付けています。

Ostorlabの概要

主な用途：自律型・エージェント型のモバイルペネトレーションテスト、アセットをまたいだエクスプロイト検証、修復、再テスト
デプロイ：クラウド（オプションでOn-Premises Scannerも利用可能）
Full Scan：静的解析、動的解析、バックエンドAPIのファジング、シークレット検出、通信セキュリティの解析
Mobile Shielding Scan：難読化、改ざん防止、アンチデバッグ、root/ジェイルブレイク検知、および関連する保護の検証
Mobile Deep Agentic Scan：AIに導かれたワークフロー探索、ロジックの脆弱性の発見、脆弱性の連鎖、実行時の概念実証による検証
Multi Asset Deep Agentic Scan：モバイル、Web、API、ネットワーク、ソースコード、補助ファイルの各アセットにまたがる調査
修復と修正の検証：CI/CDとチケット管理の連携、AI支援型のコード提案、修正済みの検出結果の検証

確認すべきこと：代表的なワークフローでエージェント型スキャンをテストし、得られた検出結果について再現可能なエビデンスを求めてください。必要なプラン、端末のカバレッジ、デプロイモデル、データの所在地、認証情報の取り扱い、データ保持の要件を確認します。

NowSecure

NowSecure Platformは、物理端末上でのコンパイル済みモバイルアプリケーションの継続的な解析に重点を置いています。公開資料では、バイナリ解析、認証済みの状態での端末上の実行、ネットワークとストレージの挙動の観察、エビデンスの相関付け、開発システムやガバナンスシステムとの連携について説明しています。

NowSecureは、AI支援型のアプリケーションナビゲーションのためのAI Navigatorと、モバイルペネトレーションテストサービスを別途文書化しています。

確認すべきこと：提案されたパッケージに、自動テスト、AI支援型のナビゲーション、コンプライアンス、モニタリング、ペネトレーションテストのどの機能が含まれているかを確認します。ワークフローのカバレッジと、開発者に提供されるエビデンスの実演を求めてください。

Appknox

Appknoxは、自動化されたバイナリの静的アプリケーションセキュリティテスト（SAST）、実機での動的アプリケーションセキュリティテスト（DAST）、APIテスト、SBOM解析、アプリストアのモニタリング、CI/CDとの連携、手動のペネトレーションテストサービスを公開しています。

自動テストとアナリストが提供するサービスとでは運用モデルが異なるため、購入者はそれらを個別に評価すべきです。

確認すべきこと：DAST、APIテスト、SBOM解析、ストアのモニタリング、手動のペネトレーションテストの利用権を確認します。どのテストが継続的に動作し、どのテストに別途アナリストによる案件が必要かを確認してください。

Data Theorem

Data Theorem Mobile Secureは、より幅広いアプリケーションセキュリティのポートフォリオの中で、AndroidおよびiOSアプリケーションをカバーしています。公開資料では、静的解析と動的解析、振る舞い解析、サードパーティSDKの可視化、リリーステスト、CI/CDとの連携、アプリケーションの発見について説明しています。

専用のAPI機能は、Data Theoremの別製品であるAPI Secureを通じて提供されます。

確認すべきこと：Mobile Secure、API Secure、Mobile Protect、およびコードスキャン機能がどのようにパッケージ化されているかを確認します。モバイルのトラフィック観察と能動的なAPIテストを区別して説明するようベンダーに求め、修正済みの検出結果がどのように再テストされるかを実演してもらってください。

Quokka Q-mast

Quokka Q-mastは、ソースコードを必要とせずに、コンパイル済みのAndroidおよびiOSアプリケーションを解析します。Quokkaは、静的、動的、インタラクティブ、強制パス実行に加え、プライバシー、コンプライアンス、ソフトウェアサプライチェーンのレポートを公開しています。

Quokkaは、サードパーティアプリケーションを対象とするアプリベッティングのユースケース向けにQ-scoutも提供しています。Q-mastとQ-scoutは、異なる要件に対応するものです。

確認すべきこと：認証が必要なワークフローのカバレッジ、APIテストの深さ、CI/CDでの挙動、そしてQ-mastとQ-scoutの役割分担をテストします。バックエンドのカバレッジがネットワークの可視化なのか、能動的なAPIテストなのかを確認してください。

Zimperium zScan

Zimperium zScanは、セキュリティ、プライバシー、保護、コンプライアンスの問題を対象としたモバイルアプリケーションスキャンを行います。Zimperiumの公開資料では、IPA、APK、AAB、アプリストアのURLを入力として受け付けること、およびアプリケーション保護の制御に関するチェックについて説明しています。

zScanは、より広範なZimperium Mobile Application Protection Suiteの一部です。このポートフォリオには、アプリケーションを堅牢化するzShieldや、アプリ内の実行時保護を行うzDefendも含まれています。これらの製品を、zScan自体の機能として扱うべきではありません。

確認すべきこと：zScanを、より広い保護ポートフォリオとは切り離して評価します。ワークフローの自動化、APIテストの深さ、CI/CDでの挙動、そしてどの機能に他のMAPS製品やSDKの組み込みが必要かを確認してください。

MobSF

Mobile Security Framework（MobSF）は、Android、iOS、Windowsのモバイルセキュリティ評価、ペネトレーションテスト、マルウェア解析、プライバシー解析のための、GPL-3.0ライセンスのオープンソースフレームワークです。

バイナリとソースコードの静的解析、動的解析、実行時とネットワークの調査、API、コマンドラインによる自動化に対応しています。環境の運用と保守、互換性のあるテスト端末の用意、結果の統合、検出結果のトリアージ、ガバナンスと修復のプロセスの確立は、引き続き導入するチームの責任となります。

MobSFのドキュメントには、特にiOSのテストや、サポートされるroot化済みAndroidのバージョンに関して、動的解析環境の制約も記載されています。

確認すべきこと：インフラ、保守、互換性のある端末または仮想デバイスへのアクセス、トリアージ、連携、ガバナンス、そしてフレームワークの出力を反復可能なセキュリティプログラムへと変えるために必要な社内の専門知識を考慮に入れてください。

Corelliumの位置付け

Corelliumは、仮想化されたiOSおよびAndroidデバイス、rootレベルのアクセス、計装、そしてモバイルペネトレーションテスト、脆弱性研究、マルウェア解析、自動テストのためのツールを提供しています。

Corelliumは、マネージドMASTのカテゴリに直接相当するものではなく、それに隣接するものです。Corelliumはセキュリティツールや研究者が使用する環境を提供できますが、購入者は、仮想デバイスプラットフォームがアプリケーションのインベントリ、自動トリアージ、ポリシー管理、修復ワークフロー、継続的なAppSecプログラム管理まで提供すると想定すべきではありません。

MobSFは、iOSの動的解析に使える環境の一つとしてCorelliumを挙げています。

MASTプラットフォームの選び方

必要なセキュリティ上の成果を定義する：当面の目標が、リリースゲート、継続的なAppSec、コンプライアンスのエビデンス、アプリベッティング、特定時点でのペネトレーションテスト、アプリケーション保護、能動的なエクスプロイト検証のいずれなのかを決めます。
リリース成果物をテストする：価値実証では、ユーザーがインストールするAPK、AAB、IPA形式を評価するよう求めます。コンパイル済みの成果物には、ソース解析だけでは表れない可能性のあるパッケージングの判断、SDK、エンタイトルメント、権限、シークレット、実行時の挙動が含まれていることがあります。
代表的なワークフローを使う：現実的なテストデータと、アプリケーションの機密性の高い挙動に到達する、認可されたワークフローを用意します。プラットフォームがどの経路と状態を実行したかを示すエビデンスを求めてください。
再現可能なエビデンスを求める：いくつかの検出結果を選び、スキャンを実行していない開発者にそれらを再現してもらいます。リクエストとレスポンス、実行時の観察結果、スクリーンショットやトレース、影響を受けるコンポーネント、悪用の条件、修復ガイダンスをレビューします。
モバイルアプリケーションとバックエンドをあわせて評価する：APIのカバレッジが、エンドポイントの発見なのか、受動的な観察なのか、能動的で認可されたテストなのかを確認します。エビデンスが、モバイル上の操作とその結果として生じるバックエンドの挙動を結び付けているかを確認してください。
一つの問題を修復まで追跡する：検出結果を割り当て、開発システムに送り、提案された修正をレビューし、新しいビルドをリリースして、影響を受けた挙動を再テストします。スキャンの完了は最終的な成果ではありません。検証された修正こそが最終的な成果です。
運用モデルを確認する：料金体系の要素、同時実行数、動的テストの時間、AIの使用量、データの保持期間、提供地域、デプロイ、アクセス制御、監査ログ、認証情報の取り扱いを確認します。

すべてのMASTベンダーに尋ねるべき価値実証の質問

プラットフォームは、どのワークフローとアプリケーションの状態を実行したか
それらの経路に到達したことを示すエビデンスは何か
どの検出結果が静的に推論され、どれが動的に観察され、どれが能動的に検証されたものか
優先度の高い各検出結果を、開発者は何に基づいて再現できるか
APIのカバレッジとは、発見、受動的なトラフィック解析、能動的で認可されたテストのいずれを意味するのか
サードパーティSDKはどのように特定され、アプリケーションのリスクと結び付けられるのか
プラットフォームは、アプリケーション保護の制御を、標準的な脆弱性スキャンとは別にテストできるか
修正がコミットされた後には何が起きるのか
影響を受けた挙動がもはや脆弱でないことを、プラットフォームはどのように検証するのか
どの機能が含まれていて、どの機能が別ライセンスか、または人によるサービスとして提供されるのか
どのビルド、認証情報、テストデータ、AIへの入力が、どこに、どのくらいの期間保持されるのか

よくある質問

AndroidとiOSに最適なMASTツールはどれですか

ここで評価したAndroidとiOS向けの主要なMASTツールは、Ostorlab、NowSecure、Appknox、Data Theorem、Quokka Q-mast、Zimperium zScan、MobSFです。購入者は、モバイルのカバレッジ、動的テストの深さ、APIテスト、エビデンス、デプロイ、連携、修復ワークフローを比較すべきです。

最適なMASTツールはどれですか

このガイドで比較したMASTツールは、Ostorlab、NowSecure、Appknox、Data Theorem、Quokka Q-mast、Zimperium zScan、MobSFです。適切な選択は、アプリケーション、必要なワークフロー、エビデンスの基準、デプロイの制約、そしてチームが自動テスト、エージェント型テスト、人間主導のテストのどれを必要としているかによって決まります。

最適なモバイルセキュリティテストツールはどれですか

商用のモバイルアプリケーションセキュリティテストプラットフォームには、Ostorlab、NowSecure、Appknox、Data Theorem、Quokka Q-mast、Zimperium zScanがあります。MobSFはオープンソースのテストフレームワークであり、Corelliumは、マネージドMASTプログラムの直接の代替ではなく、それに隣接する仮想デバイスプラットフォームです。

エージェント型ペンテストに最適なMASTプラットフォームはどれですか

この比較では、エージェント型のモバイルペネトレーションテストにおいてOstorlabが際立っています。Mobile Deep Agentic Scanは、AIに導かれたワークフロー探索を用いて、ロジックの脆弱性を調査し、関連する弱点を連鎖させ、実行時の概念実証エビデンスによって検出結果を検証します。Multi Asset Deep Agentic Scanは、その調査を、相互に接続されたモバイル、Web、API、ネットワーク、ソースコード、ファイルの各アセットにまで広げます。

MobSFはMASTプラットフォームですか

MobSFは、マネージドな商用MASTプログラムではなく、オープンソースのモバイルセキュリティテスト・研究フレームワークです。AndroidとiOSの静的解析と動的解析に対応していますが、デプロイ、テスト環境、保守、トリアージ、ガバナンス、連携は導入するチームが担います。

MAST、RASP、MTD、アプリベッティングの違いは何ですか

MASTは、アプリケーションのセキュリティとプライバシーの弱点をテストします。RASPまたはアプリ内保護は実行中のアプリケーションを防御し、モバイル脅威防御（MTD）は端末とユーザーを保護し、アプリベッティングは、組織が管理端末での利用を許可する可能性のあるサードパーティアプリケーションを評価します。

自動化されたMASTツールは手動のペネトレーションテストに取って代わりますか

いいえ。自動化されたMASTはリリースをまたいだ反復可能なテストを支える一方で、熟練したペンテスターは、ビジネスのコンテキスト、柔軟な調査、人間の判断をもたらします。エージェント型のテストはワークフローの探索とエクスプロイトの検証をより多く自動化できますが、必要な組み合わせは、アプリケーションのリスクと保証上の義務に基づいて決めるべきです。

MASTツールはどのようなエビデンスを提供すべきですか

MASTの検出結果には、何がテストされたか、何が観察されたか、その結果がなぜ重要か、影響を受けるコンポーネントやエンドポイント、そして他の人がそれをどのように再現できるかを示すべきです。裏付けとなるエビデンスには、実行時のトレース、リクエストとレスポンス、スクリーンショット、ストレージの観察結果、コードパス、エクスプロイトの手順、安全な概念実証などがあります。

MASTプラットフォームはバックエンドAPIをテストすべきですか

はい。認可されたスコープがバックエンドのテストを許可している場合はテストすべきです。購入者は、エンドポイントの発見やトラフィックの観察と能動的なAPIテストとを区別し、アプリケーション上の操作と、その結果として生じるバックエンドの挙動およびセキュリティリスクとを結び付けるエビデンスを求めるべきです。

自社のチームはどのMASTプラットフォームを選ぶべきか

MASTの評価は、機能のチェックリストやスキャンの完了で終わらせるべきではありません。プラットフォームは、意味のあるアプリケーションのワークフローに到達し、関連する脆弱性を特定または検証し、開発者が対応できるエビデンスを生成し、修復によってリスクが解消されたことを検証できることを実証すべきです。

ここで評価した公開文書上の機能の範囲では、Ostorlabは、自動化されたモバイルセキュリティテストをエージェント型の調査へと拡張している点で際立っています。

Mobile Deep Agentic Scanは、アプリケーションのワークフローを探索し、ロジックの脆弱性を調査し、関連する弱点を連鎖させ、実行時の概念実証エビデンスを用いて検出結果を検証します。Multi Asset Deep Agentic Scanは、その調査をモバイル、Web、API、ネットワーク、ソースコード、補助ファイルの各アセットにまで広げます。そのうえでOstorlabは、検出結果を修復の支援と修正の検証に結び付けます。

エージェント型のMASTを評価するチームにとって、決め手となる問いは次のとおりです。

そのプラットフォームは、脆弱かもしれないものを報告することしかできないのか。それとも、アプリケーションの挙動を調査し、何が悪用可能かを実証し、修正の検証を支援できるのか。

確認した各社自身の情報源

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