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SAST を活用してシフトレフトを行い、開発ライフサイクルの早い段階からセキュリティを組み込みます。これにより、開発者は脆弱性がコストのかかる問題になる前に特定し、修正できるようになります。IDE や CI/CD パイプラインに直接統合することで、SAST は開発初期から安全なコードの作成を可能にし、リスクの軽減、デリバリーの迅速化、そして開発者エクスペリエンスの最適化を実現します。


業界をリードする言語サポート

Broadest Language Coverage in the Industry

業界をリードする言語サポート


HCL AppScan の先端 SAST ソフトウェアは、他では見られないほど幅広い、30 以上のプログラミング言語に対応しています。さまざまなテクノロジ環境の開発者が、シームレスな SAST スキャンソリューションを楽に利用できるようになります。レガシーコードで作業していても、最新のフレームワークで作業していても、HCL AppScan の SAST ツールは、セキュアなコード記述をサポートし、合理化するように作られており、世界中の開発者から選ばれています。

場所を選ばない統合

Integrate Anywhere

場所を選ばない統合


スムーズで効率的な開発サイクルには、統合が不可欠です。HCL AppScan SAST は、Visual Studio、GitHub、GitLab、Jenkins、Jira、Azure DevOps、ServiceNow など、主要な CI/CD プラットフォーム、IDE、不具合追跡システム、DevOps ツールとスムーズに接続できるように設計されています。柔軟なアーキテクチャは既存のワークフローに自然にフィットし、中断なく迅速かつ安全な開発を実現します。

IFA 2.0 が備える AI 主導の精度の高いスキャン

AI-driven Scan Accuracy with IFA 2.0

IFA 2.0 が備える AI 主導の精度の高いスキャン


IFA 2.0(Intelligent Finding Analytics)は、AIを活用してスキャン精度を飛躍的に向上させ、手作業の負担を軽減します。誤検知を最大98%除去し、関連する問題を単一の修正ポイントにグループ化することで、トリアージを効率化し、修復を加速します。

AI による広いスキャン対象

Wider Scan Coverage with AI

AI による広いスキャン対象


HCL AppScan SAST は、AI を搭載したインテリジェント コード分析 (ICA) を使用して、新しい API を自動的に検出し、サードパーティのフレームワークを分析し、セキュリティへの影響を評価し、コードベース全体でより広範かつ詳細なスキャン範囲を確保します。

SASTワークフローにIaCスキャンを組み込む

Wider Scan Coverage with AI

SASTワークフローにIaCスキャンを組み込む


AppScan の SAST エンジンを使用して、Terraform、Docker、Kubernetes などの Infrastructure as Code (IaC) ファイルを自動的にスキャンし、誤った構成、ハードコードされたシークレット、脆弱性を、ワークフローに影響を与えることなく、早期かつ簡単に検出します。

AppScan Supply Chain Security でセキュリティ範囲を拡張し、安全でない構成、暗号化されていないリソース、危険な権限に対するより詳細なチェックを提供します。

安全なコードのためのシークレットスキャン

Secrets Scanning

安全なコードのためのシークレットスキャン


SASTテクノロジーを活用することで、認証情報、APIキー、社会保障番号、その他の機密情報といった機密データがソースコードに誤って埋め込まれた可能性を早期に特定し、排除することで、ソフトウェアサプライチェーンのセキュリティを強化し、データ侵害や不正アクセスのリスクを軽減できます。

CodeSweepによる自動修正

CodeSweepは、組み込みの自動修正機能によりSASTスキャンを強化します。IDEで脆弱性が検出されると、CodeSweepはアプリケーションコード内で直接、問題を自動的に修正し、発見された脆弱性の50%以上を即座に解決します。GitHubとの連携により、修正案を含むプルリクエストが生成され、このプロセスがさらに効率化され、開発サイクルが加速します。

実用的な修正推奨事項

SASTは、セキュリティ上の欠陥や設計上の問題を検出するだけでなく、解決に向けたガイドも提供します。継続的に更新されるAppScan Security Knowledgebaseを活用したコンテキスト認識型の修正提案により、開発者は発見された問題ごとにカスタマイズされた1つ以上の推奨修正を受け取ることができ、修復作業を効率化し、コードセキュリティを強化します。

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