AI により、よりスマートなエラーページ検出と LLM テスト検証を実現します

Dynamic Application Security Testing (DAST) の Intelligent Finding Analytics (IFA) は、誤検出を低減し、テスト結果を向上させることで、エラー・ページの検出を強化します。HCL AppScan DAST は、ヒューリスティックで包括的な方法を使用してエラー・ページを特定します。Gen AI がエラーを確認してエッジ・ケースを処理するために選択的に採用されることになり、精度が向上し、スキャン時間が最小限に抑えられます。LLM テストを検証するには、Azure OpenAI の構成も必要です。

このタスクについて

エラーページを検出し、LLM テストを検証するように Azure OpenAI を設定します。

手順

  1. 「管理」 > 「設定」 > 「AI 搭載機能」に移動します。
  2. 「スキャン機能」セクションで、「自分の LLM を使用」をクリックして Azure OpenAI 構成を有効にします。
    注:
    • AppScan は、Chat Completions API をサポートするデプロイメントをサポートします。GPT 5 MINI モデルがテストに使用されました。
    • Azure OpenAI サービスには、トークンの使用状況 (入力と出力) に基づいて費用が発生します。ベスト・プラクティスに従い、定期的に使用状況を監視して、費用効率を確保します。
  3. 次の形式でエンドポイントを入力します。https://{azure_openai_endpoint}
    表 1. エンドポイント・エレメント
    要素 説明 例
    {azure_openai_endpoint}

    Azure ポータルの「キーとエンドポイント」セクションにある「エンドポイント」フィールドの値に置き換えます。

    		 https://aoairesource.openai.azure.com で aoairesource は Azure OpenAI リソースに固有のものです。
  4. API キーを入力します。この値は、Azure ポータルからリソースを確認するときに、「キーとエンドポイント」セクションに表示されます。KEY1 または KEY2 を使用できます。
  5. 「デプロイメント ID」を入力します。これは、モデル・デプロイメントを作成したときに割り当てたカスタム名です。この値は、Azure ポータルの Azure OpenAI Studio で見つけることができます。
  6. 「保存」をクリックして、組織に構成を適用します。
    Azure OpenAI エンドポイント、API キー、デプロイメント ID が構成されています。
    Azure OpenAI エンドポイント、API キー、またはデプロイメント ID が正しく構成されていない場合、スキャンは失敗します。これらの値が正しいことを確認し、必要に応じて更新してから、スキャンを再度実行します。

次のタスク

通常どおり、AppScan on Cloud でスキャンを開始します。