概要

• XBOW という自律型ペネトレーションテスターAIが、HackerOneの米国リーダーボードで初のトップ獲得
• CTFや独自ベンチマーク による検証から、実際のバグバウンティ環境での運用へ発展
• スケーリングや対象選定 のための独自インフラ・自動化技術を構築
• 精度向上 のための自動バリデーション・検証プロセスを導入
• 多数の 重大な脆弱性報告 と、今後の詳細技術公開予定

XBOW：自律型AIペネトレーションテスターがバグバウンティで米国トップへ

• XBOW は完全自律型のAIペネトレーションテスター
• HackerOne の米国リーダーボードで初のトップランク到達
• 進化の過程で CTF課題や独自ベンチマーク による検証を実施
• 最終的に現実のバグバウンティ環境で ゼロデイ脆弱性発見 に注力
• コードへのアクセスを許可した ホワイトボックステスト も実施

ブラックボックス環境での実証

• コミュニティからの「 本番環境での性能」という疑問に対応
• HackerOne などの公的・私的バグバウンティプログラムで運用
• 内部知識を持たず、 外部研究者と同じ条件 で参加
• 脆弱性の発見・報告を繰り返し、 ランキングを急上昇

スケーリングとスコーピングの課題

• HackerOne には数十万のターゲットが存在
• ROI最大化 のため、独自インフラで高価値ターゲットを自動抽出
  • バグバウンティプログラムのスコープやポリシーをAIと手作業で解析
  • ドメイン情報の自動収集・拡張・スコアリングを実施
• SimHash や imagehash を用いた重複判定・視覚的類似分析
• 効率化のため、 ユニークかつ高インパクトな資産 に集中

自動脆弱性発見と精度向上

• AIによる発見は 広範囲かつ高効率 だが、 精度 が課題
• 自動バリデーター （AIまたはカスタムチェック）で誤検知を最小化
  • 例：XSS検証ではヘッドレスブラウザでJS実行を確認
• 提出前に セキュリティチームがレビュー し、ポリシー遵守

実環境での成果とインパクト

• 数千件の検証済み脆弱性 を報告、著名企業にも影響
• すべての報告が プログラムオーナーにより実際に確認・分類
• 1,060件 の脆弱性報告、うち130件解決、303件はトリアージ済み
• 重大度分類： 54件クリティカル、242件高、524件中、65件低
• 45%が未解決 であり、影響範囲の大きさを示す
• Palo Alto GlobalProtect VPN のゼロデイ発見など、幅広い成果
• 全自動で複雑なエッジケースにも適応 し、創造的な攻撃手法を自律開発

今後の展望と公開予定

• POC || GTFO のルールに則り、今後技術詳細をブログで順次公開予定
• XBOWは法人向けエンタープライズ製品
  • デモ希望はメールで問い合わせ可能

XBOWが発見した主な脆弱性カテゴリ

• Remote Code Execution
• SQL Injection
• XML External Entities (XXE)
• Path Traversal
• Server-Side Request Forgery (SSRF)
• Cross-Site Scripting (XSS)
• 情報漏えい、キャッシュポイズニング、シークレット露出 など多数

まとめ

• XBOWの自律型AI技術 がバグバウンティ分野に新たな地平を開拓
• 自動化・スケーリング・精度管理 の三位一体で実現した実用性
• 今後の 技術公開や製品展開 に注目