Azure OpenAIを使用したエラーページ検出

Dynamic Application Security Testing（DAST）におけるIntelligent Finding Analytics（IFA）は、誤検知を減らし、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、エラーページを特定するためにヒューリスティックおよび包括的な方法を使用しています。Gen AIは、エラーを確認しエッジケースを処理するために選択的に使用され、これにより精度が向上し、スキャン時間が短縮されます。

Azure OpenAIを構成し、エラーページ検出を改善するための手順に従ってください。

  1. 「構成」 > 「テスト・オプション」 > 「Azure OpenAI の構成」に移動します。
  2. 次の形式でエンドポイントを入力します。https://{azure_openai_endpoint}/openai/deployments/{deployment_name}/chat/completions
    表 1. エンドポイント・エレメント
    エレメント 説明 例
    {azure_openai_endpoint}

    Azure ポータルの「キーとエンドポイント」セクションの「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
    {deployment_name} モデルを配置したときにデプロイメント用に選択したカスタム名に対応します。この値は、Azure ポータルの Azure OpenAI Studio から取得できます。
    注: Azure OpenAI のテストは、GPT-4o (バージョン 2024-08-06) を使用して実施されました。この特定のモデルとバージョンを使用して、障害を回避することをお勧めします。
    		 GPT-4o
    エンドポイントの例: https://aoairesource.openai.azure.com/openai/deployments/GPT-4o/chat/completions
  3. 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。
    注意: 誤記やエラーを検出する検証がないため、「エンドポイント」と「API キー」の両方の値が正しいことを確認してください。
  4. 「適用」をクリックして、構成を保存します。

    結果: Azure OpenAI エンドポイントと API キーが構成されました。

次に行う操作: 通常どおり、AppScan でスキャンを開始します。