引言#
技術の進歩に伴い、人工知能に基づくアルゴリズムと偵察フレームワークの統合方法が、ペネトレーションテスターがターゲットや脆弱性情報を収集し評価する方法を根本的に変えています。この統合は自動化された偵察段階に積極的な影響を与え、これは倫理的ハッカー活動の第一歩でもあります。人工知能の使用は、すべての詳細が十分に考慮されることを目的としています。
偵察の本質と範囲#
偵察は、潜在的なドメイン情報を収集する初期段階として理解されており、攻撃的なサイバーセキュリティ戦略を策定することを目的としています。これは計画的なセキュリティ脆弱性への準備として最もよく定義されます。ドメイン情報を収集する原則は、顧客がさまざまなレベルで積極的に参加することを促します。例えば:
- ドメイン名、サブドメインおよびその関連情報
- IP アドレスと地理的位置
- 登録詳細
- 開いているポートとサービス
- DNS 設定と隠された情報
- ウェブサーバーの詳細な技術スタック
- 従業員の名誉およびその他の資格情報漏洩ポイント
現在のツールの限界#
現時点では、Nmap、Amass、WhatWeb、theHarvester、Shodan などのツールを使用して半遠隔偵察を行うことができます。これらのツールの課題は、確かに重要な情報をキャッチできることですが、大データにおける人工知能の専門知識が限られているため、事前に定義された操作可能な出力しか得られないことです。
人工知能と自動偵察の統合価値#
-
データの関連性と優先順位
偵察ツールは膨大なデータを生成します。AI モデルは数秒で:- 複数のツールのデータを関連付ける
- 価値のあるパターンを特定する
- 脅威インテリジェンスに基づいて高リスクのターゲットをマークする
-
適応型偵察戦術
人工知能は動的な意思決定を促進します。例えば:- ターゲットが使用している技術スタック(旧版 CMS など)を自動的に特定する
- 専用の脆弱性スキャンツールを動的に切り替える
- 従来の方法の盲点を大幅に減少させる
-
異常検出のための機械学習
トレーニングデータセットを通じて、AI は以下を特定できます:- 異常な設定(誤設定された DNS レコードなど)
- 機密ファイル(.env, .git など)の露出
- ハニーポットの検出
-
脅威スコアリングとレポートの自動化
AI は発見された資産に対して自動的に脅威スコアを生成し、ペネトレーションテスターが作業の優先順位を決定するのを助けます。また、数時間の文書作業を削減するために初期レポートを自動生成することもできます。
課題と対応戦略#
課題 | 解決策 |
---|---|
誤報 / 漏報 | 継続的なモデルのトレーニングと検証 |
データプライバシーの遵守 | GDPR などの規制を厳格に遵守 |
モデル維持コスト | 自動化された再トレーニングパイプライン |
ツールの互換性 | 標準化された API インターフェース設計 |
Gemini AI を偵察スクリプトに統合する#
統合原理#
本記事では、Google のマルチモーダル大規模言語モデル Gemini AI を私たちの偵察スクリプトに統合します。Gemini を偵察スクリプトに統合することで、意思決定の自動化が実現し、コンテキストに基づいてツールの出力を評価し、さらには自然言語に基づくオープンソースインテリジェンス(OSINT)をリアルタイムで行うことができます。この統合により、偵察スクリプトは攻撃媒体を推奨し、発見されたリスクを要約し、情報源からの脅威インテリジェンスを関連付けるインテリジェントなアシスタントとなります。
統合手順#
前提条件:
- Python 3.9+
- Google Cloud を通じて Google の Gemini API にアクセス
- Amass、Nmap または Nuclei などのツールを使用した現在の偵察スクリプト
- google-generativeai SDK をインストール(
pip install google-generativeai
)
手順 1:Gemini AI アクセスの設定
Google AI Studio にログインし、「API アクセス」セクションから API キーを生成し、Google Cloud Console で生成言語 API を有効にします。
手順 2:Gemini SDK のインストール
pip install google-generativeai
手順 3:スクリプトにインポートして検証
API キーを使用して Gemini API をインポートし、検証します:
import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key="YOUR_GEMINI_API_KEY")
model = genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash')
手順 4:Gemini を使用して偵察ツールの出力を分析
def analyze_with_gemini(recon_data, api_key):
try:
genai.configure(api_key=api_key)
model = genai.GenerativeModel("gemini-2.0-flash")
prompt = f"""
Analyze the following reconnaissance JSON report for the domain `{recon_data.get("domain")}`:
{json.dumps(recon_data, indent=2)}
Please provide:
1. Key positive findings (what looks secure or well-configured)
2. Key concerns or risks identified
3. Specific actionable next steps to improve security posture
Be concise and structured.
"""
response = model.generate_content(prompt)
return response.text
except Exception as e:
return f"AI Analysis Error: {str(e)}"
完全な偵察スクリプトの構造#
完全な偵察スクリプトの実装#
import subprocess
import json
import re
import whois
import os
import tempfile
import uuid
from datetime import datetime
import google.generativeai as genai
def clean_output(output):
# ANSIエスケープシーケンスを出力からクリーンアップ
ansi_escape = re.compile(r'\x1B(?:[@-Z\\-_]|\[[0-?]*[ -/]*[@-~])')
return ansi_escape.sub('', output)
# ユーザーによるターゲットドメインの入力
DOMAIN = input("Enter the target domain: ").strip()
# WHOISクエリ機能
def get_whois_info(domain):
try:
w = whois.whois(domain)
return {
"domain_name": w.domain_name,
"registrar": w.registrar,
"creation_date": str(w.creation_date),
"expiration_date": str(w.expiration_date),
"name_servers": w.name_servers
}
except Exception as e:
return {"error": str(e)}
# Nmapスキャンの実装
def run_nmap_scan(domain):
try:
print("[*] Nmapスキャンを実行中...")
result = subprocess.run(["nmap", "--top-ports", "1000", domain], capture_output=True, text=True)
cleaned = clean_output(result.stdout)
return cleaned.splitlines()
except Exception as e:
return str(e)
# ...(他のツール関数はそのまま)...
# Gemini AI分析のコア
def analyze_with_gemini(recon_data, api_key):
try:
genai.configure(api_key=api_key)
model = genai.GenerativeModel("gemini-2.0-flash")
prompt = f"""
Analyze reconnaissance data for {recon_data.get("domain")}:
{json.dumps(recon_data, indent=2)}
Provide:
1. Security strengths
2. Critical risks
3. Actionable recommendations
"""
response = model.generate_content(prompt)
return response.text
except Exception as e:
return f"AI Analysis Error: {str(e)}"
# 主な実行フロー
print("\n[+] 偵察を開始中:", DOMAIN)
recon_results = {
"domain": DOMAIN,
"whois": get_whois_info(DOMAIN),
"port_scan": run_nmap_scan(DOMAIN),
"sslscan": run_sslscan(DOMAIN),
"web_fingerprint": run_web_fingerprint(DOMAIN),
"directory_bruteforce": run_dirsearch(DOMAIN),
"amass_subdomains": run_amass(DOMAIN),
"secretfinder": run_secretfinder(DOMAIN),
"nuclei_findings": run_nuclei(DOMAIN),
"dnsrecon": run_dnsrecon(DOMAIN),
}
GEMINI_API_KEY = "YOUR_API_KEY"
print("[*] Geminiを介してAI分析を実行中...")
ai_analysis = analyze_with_gemini(recon_results, GEMINI_API_KEY)
recon_results["ai_analysis"] = ai_analysis.splitlines()
# 結果を保存
output_file = "recon_results.json"
with open(output_file, "w") as json_file:
json.dump(recon_results, json_file, indent=4)
print(f"\n[] 偵察結果が {output_file} に保存されました")
結論と実践的意義#
Gemini AI を偵察ワークフローに統合することで、ペネトレーションテスターは以下を実現できます:
- インテリジェントな意思決定支援:生データを操作可能な情報に変換
- 動的な戦術調整:リアルタイムの発見に基づいて偵察戦略を調整
- 効率の革命:手動分析時間を 80%削減
- 深い脅威の発掘:従来のツールが見落とす関連リスクを発見
- 専門家の洞察:AI 駆動の偵察は人間のテストを置き換えるのではなく、専門家の意思決定能力を強化します。
今後 3〜5 年で、AI 支援のペネトレーションテストは業界標準の構成となるでしょう。