投稿者 global-ai-media 
トップレベルのセキュリティ国際会議「NDSS 2025」において、LLMを用いてAPIのパラメータセキュリティルールを生成する手法が議論されました。従来の手法が抱えていた限界を、生成AIのコード解析能力でどう突破しようとしているのか。日本のセキュリティ人材不足解消の一手となり得るこの技術の可能性と、実導入における課題を解説します。
「経験則」から「文脈理解」へ：API保護のパラダイムシフト
デジタルトランスフォーメーション（DX）の進展に伴い、企業システムにおけるAPI（Application Programming Interface）の利用は爆発的に増加しています。しかし、APIの公開は同時に攻撃の入り口を増やすことでもあります。特に「APIの誤用（Misuse）」や不正なパラメータ操作による攻撃を防ぐためには、厳密なセキュリティルールの設定が不可欠です。
従来、こうしたルールの作成は、開発者やセキュリティエンジニアが「ヒューリスティック（経験則や既定のパターン）」に基づいて手動で設定するか、静的解析ツールによる限定的な自動化に頼っていました。しかし、NDSS 2025で注目された研究は、ここにLLM（大規模言語モデル）を導入するアプローチを提案しています。
LLMの強みは、事前の定義なしにコードの意味や文脈を解析できる点にあります。APIのソースコードや仕様書をLLMが読み解き、「このパラメータはどのようなデータ型であるべきか」「どのような値の範囲が許容されるか」といったセキュリティルール（バリデーションロジックなど）を自動生成することで、人間が見落としがちな脆弱性をカバーしようという試みです。
なぜ今、LLMによるルール生成が必要なのか
日本国内の現場を見渡すと、アジャイル開発やマイクロサービス化が進む一方で、セキュリティ対応がボトルネックになるケースが散見されます。APIの仕様変更のたびにWAF（Web Application Firewall）やAPIゲートウェイのルールを手動で更新するのは、運用コストが高く、設定ミスのリスクも伴います。
LLMを用いたアプローチの最大のメリットは、この「追従性」と「網羅性」です。LLMは大量のコードベースからパラメータの依存関係や制約条件を抽出することに長けています。これにより、開発スピードを落とすことなく、仕様に即したセキュリティポリシーを動的に適用する「Security as Code」の実践に近づくことができます。
実務上の課題とリスク：AIを過信しないガバナンス
一方で、この技術を実務に適用するには慎重な姿勢も求められます。LLMには「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクが常に伴います。もしLLMが誤ったセキュリティルールを生成した場合、正当なユーザーのアクセスを遮断してしまう（False Positive）か、逆に攻撃をスルーしてしまう（False Negative）可能性があります。
また、生成されたルール自体がブラックボックス化しやすい点も、説明責任（Accountability）が重視される日本の企業文化においては課題となります。「なぜその通信がブロックされたのか」をエンジニアが即座に説明できなければ、サービス運用に支障をきたします。
したがって、LLMはあくまで「ルールの草案作成者」として位置づけ、最終的な適用には人間の専門家によるレビューや、テスト環境での十分な検証プロセス（Human-in-the-loop）を組み込むことが不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のNDSS 2025のトピックは、単なる技術論にとどまらず、日本の組織が抱える課題へのヒントを含んでいます。
1. セキュリティ人材不足の解消手段として捉える
セキュリティ専門家が不足している日本において、LLMによるルール生成の自動化は、エンジニアを「定型的な設定作業」から解放し、より高度な脅威分析や戦略立案に集中させるための有効な手段となり得ます。
2. 既存のDevSecOpsへの統合を検討する
独立したツールとしてではなく、CI/CDパイプラインの中に「LLMによる仕様解析とルール提案」のプロセスを組み込むことを視野に入れるべきです。API仕様書（OpenAPI等）の更新をトリガーに、セキュリティ設定案が自動でプルリクエストされるようなフローが理想的です。
3. 段階的な導入と検証
まずは社内向けのAPIや、クリティカルではないマイクロサービスから試験的に導入し、LLMが生成するルールの精度と傾向を把握することをお勧めします。いきなり全社的な顧客向けサービスに適用するのではなく、リスクコントロール可能な範囲で検証を進めることが、AIガバナンスの第一歩です。