2026年09月07日

生成AIセキュリティ

Pentera 自社運用AIとの連携を実現するMCP機能の提供

Pentera MCP Serverは、普段利用しているAIとPenteraを接続する連携基盤です。セキュリティ検証結果の確認から、脆弱性の分析、報告資料の作成まで、生成AIを活用したPenteraの運用方法を紹介します。

はじめに

セキュリティ検証では、脆弱性を検出するだけでなく、その脆弱性を利用してどのような攻撃が成功するのか、どの資産に影響するのか、どの対応を優先すべきなのかを把握する必要があります。

しかし、検証結果には多くの情報が含まれるため、必要なデータを探し、内容を整理し、関係者に報告するまでには時間がかかります。そこで活用できるのが、PenteraとAIを接続するPentera MCP Serverです。

Pentera MCP Serverとは

MCP（Model Context Protocol）は、AIアシスタントと外部サービスを連携するための仕組みです。Pentera MCP Serverを利用すると、各企業様が利用されているAIエージェントに日本語や英語で指示を出し、Penteraのテスト結果や資産情報などを取得し、日本語や英語で確認できるようになります。

例えば、画面上で複数の項目を検索する代わりに、次のように質問できます。

最新の完了済みテストで、重大度の高い脆弱性を対象資産とともに教えてください。

Pentera MCP ServerはPenteraの情報をAIに渡し、接続先のAIがその情報を分析・要約します。つまり、MCP ServerはPenteraとAIをつなぐ役割を担い、取得した情報の解釈や資料化は接続先のAIが行います。

Pentera MCP Serverでできること

検証結果の履歴や結果を確認する

自然言語で依頼することで、Penteraのテスト実行履歴や検証結果を確認できます。

テストで発見された重大な脆弱性を優先順位ごとに確認する
前回と今回の検証の比較結果を確認する

取得した情報は、企業様が利用しているAIに一覧や要約として整理させることもできます。

脆弱性を利用して成立する攻撃と影響を整理する

脆弱性への対応を検討するには、「脆弱性が存在する」という事実だけでなく、「その脆弱性を使ってどのような問題を引き起こすのか」を理解することが重要です。

Pentera MCP Serverで検証結果を取得し、接続先のAIに次のような観点で整理させることができます。

この脆弱性を使ってどのような攻撃が成功するのか、対象資産、攻撃の前提条件、想定される影響について検証結果をもとに説明してください。

これにより、脆弱性情報と実際の検証結果をもとに、攻撃の成立状況や影響を把握しやすくなります。ただし、AIによる説明や推定には誤りが含まれる可能性があるため、最終的にはPenteraの元データと照合して確認することが必要です。

これまでの説明の内容に加え、Pentera MCP Serverを用いることで以下の情報の取得、操作も可能です。

発見されたホストとそれらのセキュリティ関連情報（脆弱性や攻撃の影響の詳細など）の取得
テストの実行、停止
セキュリティ製品の検知など検査対象に影響を与える可能性のある検証方法の承認

活用例

脆弱性の攻撃影響を確認する

Penteraによる検査で攻撃に利用可能な脆弱性が検出されたとき、まずPenteraから関連する検証結果を取得します。そのうえで、AIに攻撃の成立状況、対象資産、想定される影響、判断の根拠を整理させ、脆弱性情報だけでは把握しにくい「実際に何が起こり得るのか」を判断しやすくなります。

検証結果をレポートにまとめる

接続先AIの機能に応じて、要約した内容をレポートやPowerPointの構成・本文へ展開することが可能です。例えば、検証結果から次のような資料のたたき台を作成できます。

全体結果と前回からの変化
重要な脆弱性と攻撃の成立状況
対応の優先順位
修正後に確認する事項

ただし、MCP Server自体が完成したレポートやPowerPointを自動的に作成するという意味ではありません。データの取得はMCP Server、分析・要約・資料化は接続先AIが担います。作成された内容は、元の検証結果と照合してから共有する必要があります。

修正計画と再テストにつなげる

検出された脆弱性を、対象、重大度、攻撃の成立状況、想定される影響、推奨対応ごとに整理できます。

修正後には、前回と今回のテスト結果を取得して比較し、改善した点や新たに確認された課題を整理します。このように、検出結果の確認だけでなく、修正と再テストのサイクルにAIを組み込むことができます。

まとめ

Pentera MCP Serverは、PenteraとMCP対応のAIアシスタントを接続し、日本語や英語などの自然言語でセキュリティ検証結果を活用するための連携基盤です。

テスト履歴や脆弱性の確認に加え、脆弱性を利用して成立する攻撃や影響の整理、検証結果の要約、レポートやPowerPointの作成、修正後の再テスト確認など、さまざまな業務に活用できます。

Penteraの検証結果をAIによって扱いやすい情報へ整理することで、調査から判断、報告、改善確認までの流れをより効率的につなげられます。