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人の努力に頼らないセキュリティをエンジニアリングする在り方 / An approach t...

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人の努力に頼らないセキュリティをエンジニアリングする在り方 / An approach to engineering security that does not rely on human effort

サポーターズ Colab Conf 2026 秋:
https://supporterz-seminar.connpass.com/event/406430/
ICT本部 セキュリティ・チーム チームマネージャー @co3k

AIエージェントが開発・攻撃の在り方も変えつつある今、「人が頑張る」こと、つまり人の注意や努力に頼る守り方には限界があり、事業の進み方も「把握できる範囲」に合わせることになりがちです。CARTAは、セキュリティそのものをエンジニアリングし、事業を伸ばしながらやるべきことを全部やる道を選びました。その担い手として定義した「Applied Security Engineer」の在り方と実際の取り組み、そして専門領域に閉じないセキュリティ人材のキャリアについてお話しします。

CARTA Engineering

November 14, 2026

Transcript

57 slides
  1. 略歴 2005 Web アプリ開発を始める。バグハンター活動も 2014 VOYAGE GROUP(現 CARTA HOLDINGS)⼊社 2017

    Lighthouse Studio 創業、CTO(神ゲー攻略などの開発、運⽤) 2024 CTO 室 スタッフエンジニア、AI Lab リーダー 2025 ICT 本部 (コーポレート IT 部⾨) を兼任 2026.10 稼働をセキュリティへ寄せる CARTA 内の役割 ICT 本部 セキュリティチーム マネージャー(今⽇はこの帽⼦!) ICT 本部 セキュリティチーム マネージャー 海⽼原 昂輔 (@co3k) ※ セキュリティエンジニアではありません CTO 室 スタッフエンジニア CARTA AI Lab リーダー Lighthouse Studio 取締役 CTO(神ゲー攻略)
  2. 開発のかたわらで⾒つけて報告してきた脆弱性(2006〜2018年) XSS 2012 XSS 2017 XSS 2018 Redmine Slack Kibela

    XSS 2012 XXE 2013 XXE 2013 WP プラグイン OpenPNE 3 Apache Shindig XXE 2013 CSRF PHP OpenID Library YOURLS CVE-2012-0327 CVE-2012-1245 CVE CVE-2013-4334 XSS 2010 CVE-2013-4335 ⼀覧は co3k.org/pages/reported-vulnerabilities.html で公開しています SQLi ほか 2006〜2018 ほか多数(約40件) CVE-2013-4295 CVE-2013-4701 CVE-2013-4333
  3. 当たり前をちゃんとやろうとすると 「セキュリティエンジニア」の分業 脆弱性診断士 SOC アナリスト CSIRT / PSIRT 抜け⽳を⾒つける 攻撃の兆しを⾒張る

    事故が起きたら対応する GRC セキュリティ コンサルタント ルールを作って確かめる 対策を助⾔する
  4. 分業化された役割が⽣む弊害(Netflix の例、模式図) 役割を専門化すると、引き継ぎが生まれる 引き継ぎ Design → 開発 Develop → 引き継ぎ

    Test テスト → 引き継ぎ 引き継ぎ → → Deploy リリース Operate 運⽤ 出典:Fisher-Ogden, Burrell, Marsh「Full Cycle Developers at Netflix — Operate What You Build」Netflix Tech Blog, 2018 邦訳:「Netflixにおけるフルサイクル開発者―開発したものが運⽤する」CARTA TECH BLOG, 2019 Support サポート
  5. セキュリティのフルサイクル これが Applied Security Engineer 設計への介入 原則・仕組み更新 ガードレール実装 事業が作るもの 学習

    観測 「事業が作るもの」を真ん中に、 サイクルのすべてにオーナシップを持つ セキュリティエンジニア 対応・復旧 検知
  6. Applied Security Engineer の合⾔葉 Secure by engineering to scale our

    business 事業を伸ばすために、エンジニアリングで守る ⼈の注意や努⼒ではなく、エンジニアリング(再現可能な⽅法)で守る。 守る⽬的は事業を⽌めることではなく、事業を伸ばすこと。
  7. Applied Security Engineer 5つの要素 1 ガードレール 事業をドライブさせるセキュリティ 2 可観測性 見えないリスクこそ最大のリスクである

    3 脅威適応 脅威の変化に適応した動的な防御体制 4 完璧な防御よりも事業を止めない力を レジリエンス 5 ⼈的攻撃⾯ 人間は防御の最終層であり、最大の攻撃面である
  8. Applied Security Engineer として、1か⽉ガチってみた CARTA では Claude Code を全員使える 普段の開発で

    AI 利⽤ コードを書くのも、調べるのも AI と共に (e.g. Fable / Mythos) AI に「任せきり」は危険 リスク:誤検知(偽陽性)が多い コスト:無駄が多く、処理が遅い 自分たちのコードの抜け穴も AI に探させている 結果:直すべき問題を見落とす AI 利活用は前提。その先がエンジニアの勝負どころ
  9. Applied Security Engineer として、1か⽉ガチってみた ちょうどいいものが世の中にない だから、自分たちで作った 今⽇はこの話 世の中のスキャナは渡されたリストを検査するだけ EASM 入口そのものを外から探す

    ほかにも 脆弱性診断 誤検知の振り分け トリアージ 資産の台帳 毎⽇の変更を 広く確かめる 確かめた指摘だけを 届ける 警告を⾃分で調べて 判断する 根拠つきで、 ⼈⼿を介さず出す 事業にセキュリティを組み込む ちょうどいいエンジニアリングの需要は山ほどある
  10. Applied Security Engineer として、1か⽉ガチってみた 攻撃者と同じ目線で外から自社を見る 露出管理(EASM):外から⾒える⼊⼝を、攻撃者と同じ⽬線で棚卸しし続けること ARTEX 資産を集めて → 探索する

    自社 → 攻撃者 EASM LLM で 計画を練る → → 攻撃する → 結果を積んで ↺ 練り直す → ↺ 攻撃者と同じ目線を持たないと スタートラインにも立てない
  11. Applied Security Engineer として、1か⽉ガチってみた 攻撃者と同じ目線で外から自社を見る 露出管理(EASM):外から⾒える⼊⼝を、攻撃者と同じ⽬線で棚卸しし続けること 攻撃者 ARTEX 自社 EASM

    資産を集めて → 探索する ⼊⼝を 集める → LLM で 計画を練る → 攻撃する → 結果を積んで ↺ 練り直す 安全な⽅法で 怪しいものを 台帳に積んで ↺ → → 確かめる 選ぶ 育てる ここが違う 作りはほぼ同じ。決定的に違うのは3つ目
  12. Applied Security Engineer として、1か⽉ガチってみた 攻撃能力を持たない代わりに外と内を行き来できる 防御側は内部の関係者に会いに行ける 「外から見える入口があります。 一緒に確かめませんか」 Applied Security

    Engineer 「使っていないはずです。 一緒に見てみましょう」 ソフトウェア エンジニア 直すところまでが責任範囲なら、攻撃して証明しなくていい
  13. Applied Security Engineer として、1か⽉ガチってみた 攻撃能力を「持たない」と決められた3つの材料 セキュリティ 事業 技術 攻撃の手口を 知っている

    直すところまでが 責任範囲 安全に確かめる 仕組みを作れる 判断の材料を複数持つから、「何をしないか」を決められる セキュリティの専⾨性だけでなく、 ソフトウェアエンジニアリングの知識が活きる
  14. 02 01 事 企 業 紹 概 情 介 要

    報 為したいこと 1億超の CARTAが培ってきた データ × 実効⼒ CARTA HOLDINGS Inc. ⽇本‧世界のマーケティングを進化させていく。 未開拓の地を切り開く挑戦者
  15. 02 01 事 企 業 紹 情 介 報 1億超の

    ビジネスモデル全体図 多⾯的なドコモデータ 広告主 CARTA HOLDINGS Inc. クライ アント 広 告 の 企 画 ‧ 運 ⽤ 等 コ ン サ ル や D X ⽀ 援 等 ネット広告 運⽤型TV CM データ/AI/DX SNS/EC プロダクション 電通の総合提案⼒ メ デ ィ ア 収 益 最 ⼤ 化 ⽀ 援 メディア
  16. Webメディア / YoutubeなどのWeb広告配信「Zucks」 生活者 1億 を超える ID 20年超の専任実績と 圧倒的なデータ解像度 広告オークション

    50 APP msで処理 ※機械学習処理含む メディア ドコモデータなどを利活用した統合的なマーケ・広告配信

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