dissecto、HydraVisionにエージェント型AIワークフローを導入し、サイバーセキュリティ検証を加速

 

パーダーボルン、2026年8月6日dSPACEグループ会社のdissectoは本日、HydraVision向けの エージェント型AIワークフロー を発表します。サイバーセキュリティテストの自動化を実現する同社のスケーラブルなプラットフォームに、セキュリティ検証向けの制御可能なエージェント型AI機能が追加されました。この新機能により、組織は実際のシステム上で複雑なサイバーセキュリティ検証シナリオを、これまで以上に迅速かつ効率的に作成、自動化、実行できるようになります。

HydraVisionの実績あるテストオートメーションフレームワークを基盤として開発されたこの新機能により、エンジニアリングチームやサイバーセキュリティチームは、手作業の負担を軽減し、テストカバレッジを拡大して、検証サイクルを大幅に短縮することができます。HydraVisionは、AIによるテスト作成機能と、実機システム上での制御可能な実行を組み合わせることで、人工知能と実際の環境におけるセキュリティ検証との間のギャップを解消しています。セキュリティテストのためのAIと実機を結びつけるインターフェースとして、HydraVisionは、AIによって生成されたテスト要件を、実際のシステム上で制御され、再現可能な状態で実行できるよう変換します。
「今後の課題は、ソフトウェアを開発することではなく、それをいかに効率的に検証するかにあります」  と、dissectoのシニアマネージャであるNils Weiss氏は説明しています。「HydraVisionは、セキュリティテストのワークフローにエージェント型AIを適用することで、組織がAIによって生成されるソフトウェアの急増に対応しつつ、サイバーセキュリティの検証に必要なトレーサビリティ、再現性、品質を維持できるようにします。」

この新機能により、ユーザは、セキュリティ回帰テスト、更新の検証、エビデンスのエクスポートなど、一般的な検証タスクに対して、あらかじめ定義されたワンクリック実行型のワークフローを作成できるようになります。これらのワークフローにより、反復的な手作業が不要になるだけでなく、実行の一貫性と再現性を確保します。これによって、チームはプロジェクトや開発サイクルを問わず、セキュリティ検証を標準化できるようになります。

他製品と差別化するHydraVisionの大きな特長の一つは、エージェント型AIを効率的かつ持続的に活用できる設計にあります。AIによってテストケースや自動化ロジックの作成が迅速になるものの、その結果として生成されたテスト資産は完全に再利用可能であり、AIとの継続的なやり取りや追加のトークン消費を必要とせずに繰り返し実行することができます。HydraVisionのターゲット非依存アーキテクチャと組み合わせることで、組織はテスト対象となる複数のシステム間で同じテストリソースを再利用できるようになり、エンジニアリングの負担を軽減し、AIの運用コストを最小限に抑え、AIを活用したサイバーセキュリティ検証に向けたスケーラブルなアプローチを実現できます。

HydraVisionは、サイバーセキュリティエンジニアリングとセキュリティ検証の橋渡しを担います。エージェント型AIを活用することで、TARAの結果、SBOM、SOCやVSOCの調査結果といったサイバーセキュリティ関連のアーティファクトを、実行可能な検証テストへ変換できます。これにより、製品ライフサイクル全体を通じて、開発チーム、セキュリティチーム、検証チームの連携を強化できます。これらの機能は、既存のHydraVision環境にシームレスに統合され、テスト、レポート作成、エビデンスの生成を自動化すると同時に、現代のサイバーセキュリティエンジニアリングに不可欠な、監査対応可能な文書化とガバナンスを維持します。

これらの新機能は、反復的なテスト作業の自動化を目指すエンジニアや、効率性の向上、トレーサビリティの改善、およびスケーラブルなサイバーセキュリティコンプライアンス管理を求める検証責任者を対象に設計されています。ソフトウェアの更新の検証、セキュリティ回帰テストの実行、コンプライアンスエビデンスの作成など、あらゆる場面で、組織は、セキュリティ上重要なシステムに求められる確実かつ再現性のある実行を維持しつつ、セキュリティテストを迅速に進めることができます。

HydraVisionの「Agentic AI Workflows」は、9月に開催されるdissecto主催のサイバーセキュリティカンファレンス 「ScapyCon」をはじめとする、今後の業界イベントで展示される予定です。このイベントでは、同社はAIを活用したセキュリティテストが、自動車、組込み、産業用、およびその他のサイバーフィジカルシステムにおいて、いかに効率を向上させ、検証プロセスを迅速化できるかを実演する予定です。