2026年には、主な課題はもはやバグを見つけることだけではありません。本当の問題は、攻撃者がそれをどれだけ早く悪用するかです。セキュリティチームはかつて脆弱性を修正するために数週間の猶予がありましたが、今ではその時間はほとんど消えてしまいました。
2026年初頭までに、サイバー犯罪者は自動化ツールを使用して、これまで以上に迅速に脆弱性を発見し悪用するようになります。もしあなたのセキュリティがまだ人々が手動で調査し、すべてのパッチを書いていることに依存しているなら、すでに遅れをとっています。
このガイドでは、2026年のベストなSnykの代替案をレビューし、サプライチェーンの整合性とAI駆動の修正を優先し、自動化されたゼロデイ攻撃の増加に対抗します。
2026年の現実：数値で見る
昨年の最近の業界データは、攻撃に直面するかどうかではなく、いつ直面するかの問題であることを示しています。
- 脆弱性ボリューム危機: 新しい脆弱性は15分ごとに特定されています。2026年までに、セキュリティチームは毎日平均131以上の新しいCVE開示に直面することになります。
- 24時間崩壊: 観測されたエクスプロイトの約28.3%が開示から24時間以内に開始されています。定期的なスキャンは今や時代遅れです。
- AIコードの台頭: AIツールは現在、企業コードの41%を作成しています。年間2560億行以上のAIコードが生成されており、レビューが必要なコードの量は人間の能力を超えています。
- 1,000万ドルの閾値: 米国におけるデータ侵害の平均コストは、検出および回復コストの上昇により、2025年に1,022万ドルの史上最高値に達しました。
一目でわかる: 2026年のトップ10 Snyk代替案
| プラットフォーム | 最適用途 | コア差別化要因 | 2026年の革新 |
|---|---|---|---|
| Plexicus | 迅速な修正 | Codex Remedium AI Autofix | クリックで修正PR生成 |
| Cycode | SDLCの完全性 | 強化されたサプライチェーンセキュリティ | コード改ざん防止 |
| Sysdig Secure | ランタイム保護 | eBPFベースのアクティブブロッキング | ゼロデイエクスプロイトの排除 |
| Aikido | ノイズ削減 | 到達可能性のみのトリアージ | 90%のアラート抑制 |
| Chainguard | 安全な基盤 | 強化された最小限のイメージ | 脆弱性のないベースイメージ |
| Endor Labs | 依存関係の健康 | ライフサイクルリスク管理 | 予測的依存関係インテリジェンス |
| Jit | ツールオーケストレーション | MVS（最小限の実行可能セキュリティ） | 統合DevSecOpsスタック |
| Apiiro | リスクグラフ化 | コンテキストリスクスコアリング | 有害な組み合わせ分析 |
| Aqua Security | クラウドネイティブ | イメージ保証と署名 | ソフトウェアサプライチェーンガード |
| Mend | エンタープライズSCA | 大規模なライセンスガバナンス | AI駆動のエクスプロイト可能性 |
1. Plexicus
Plexicus は、手動でのコード作成を人間トリガーのAI修正に置き換えることで、エクスプロイトまでの時間のギャップに対処します。従来のワークフローでは、開発者が手動でコードを調査し作成する必要がありますが、Plexicusは「作成」部分を自動化し、「承認」に集中できるようにします。
- 主な特徴: Codex Remediumは、特定された脆弱性を分析するAI駆動のエンジンです。トリガーされると、コードベースに特化した機能的なコードパッチ、プルリクエスト、ユニットテストを生成します。
- コア差別化要因: 他のツールが修正を提案する一方で、Plexicusは修正ワークフロー全体をオーケストレーションします。PRを自動で作成し、調査時間を数時間から数秒のレビューに短縮します。
- 利点: 修正までの平均時間（MTTR）を最大95%削減します。開発者が深いAppSecトレーニングなしでセキュリティ問題を修正できるようにします。
- 欠点: 生産安全のために完全な「自動マージ」は制限されています。生産には最終的な人間のゲートキーパーが必要です。
Plexicusを使用したAI修正の方法:
- 発見を選択: 発見メニューを開き、重大な脆弱性に移動します。
- 発見の詳細: 発見の詳細ページにアクセスするために、発見を表示をクリックします。
- AI修正: 発見の横にあるAI修正ボタンをクリックします。
- 修正をレビュー: Codex Remediumが安全なコード差分とユニットテストを生成します。
- PRを提出: AIが生成した差分をレビューし、プルリクエストを提出をクリックして、修正を最終承認のためにSCMに送信します。
2. Cycode
Cycodeは開発ライフサイクルの接続組織に焦点を当て、プロセス自体の「整合性」を保護することを専門としています。
- 主な機能: ハードコードされた秘密を識別し、コード改ざんを監視し、コミットの整合性を確保します（実際に誰がコードをコミットしているかを確認）。
- コア差別化要因: ネイティブスキャナーとサードパーティツールを統合してソフトウェアサプライチェーン全体を保護する完全なASPMプラットフォームです。
- 利点: SolarWindsスタイルの妥協を防ぐための最高クラスのソリューションであり、完全なSDLCにわたる大規模な可視性を提供します。
- 欠点: よりシンプルなCI/CDパイプラインを持つ小規模なチームにとっては設定が複雑になる可能性があります。
3. Sysdig Secure
パッチを迅速に適用できない場合は、ブロックする必要があります。Sysdigはランタイムの安全ネットに焦点を当てています。
- 主な機能: eBPFベースのインサイトを使用して、リアルタイムで悪意のあるプロセス（不正なシェルなど）を検出して終了します。
- コア差別化要因: 使用中の脆弱性とライブテレメトリを関連付けることで、開発と本番環境のギャップを埋めます。
- 利点: 本番環境で未パッチのゼロデイ脆弱性に対する唯一の真の防御策であり、プロアクティブなサポートがチームの延長として機能します。
- 欠点: Kubernetesクラスターへのエージェントのデプロイが必要であり、200ノード未満の組織にとって価格が高くなる可能性があります。
4. Aikido Security
合気道は、到達可能性に焦点を当てることで「脆弱性の洪水」を解決します。未使用のライブラリにあるバグは優先度が低いと認識しています。
- 主な特徴： SAST、SCA、IaC、およびシークレットの統合ダッシュボード；到達可能性分析で強化。
- コア差別化要因： ノイズ削減とシンプルさに極端に焦点を当てている；セットアップは通常10分以内で完了。
- 利点： 誤検知率が劇的に低い；企業の巨人と比較して透明で公正な価格モデル。
- 欠点： DAST（動的スキャン）機能は、専門ツールと比較してまだ成熟していない。
5. Chainguard
Chainguardは、デフォルトでセキュアなインフラストラクチャに焦点を当てています。彼らは、脆弱性を修正する最良の方法は、そもそもそれを持たないことだと信じています。
- 主な特徴： 「Wolfi」強化された最小コンテナイメージとキュレーションされたパッケージリポジトリを提供。
- コア差別化要因： 画像に対して厳格なCVE修正SLA（クリティカルは7日以内に修正）を提供。
- 利点： 開発者が開始する前に攻撃面を効果的に掃除；ハイブリッドCIS + STIGハードニングベースライン。
- 欠点： 標準（膨張した）OSイメージから最小フットプリントへの移行が必要。
6. Endor Labs
Endor Labsは、使用しているオープンソースプロジェクトの健全性を確認することにより、依存関係ライフサイクル管理に注力しています。
- 主な特徴: ソフトウェア全体の呼び出しグラフを構築し、悪意のあるパッケージを検出し、予測的健康診断を実施します。
- コア差別化要因: 4.5Mのプロジェクトと1Bのリスク要因のユニークな知識ベースにより、関数がどのように動作するかを正確に理解します。
- 利点: 予測的リスク管理により技術的負債を防ぎます。「アップグレード影響分析」により、パッチを適用する前に何が壊れるかを正確に示します。
- 欠点: 主にオープンソースの依存関係に焦点を当てており、カスタムコードロジック（SAST）には専門家ほどの重点が置かれていません。
7. Jit
Jitは、「ツールの乱立」と高額なSnykライセンスコストを避けたいチームのためのオーケストレーションレイヤーです。
- 主な特徴: 管理されたオープンソースエンジンを使用して、完全なセキュリティスタック（SAST、SCA、Secrets、IaC）をワンクリックで展開します。
- コア差別化要因: 現在のSDLCステージに正確に合わせた「最小限の実用的セキュリティ」スタックを提供します。
- 利点: 非常にコスト効果が高く、自動プロビジョニングと取り消しにより管理の負担を排除します。
- 欠点: 他のスキャナーをオーケストレーションするため、基礎となるツールの機能制限に直面する可能性があります。
8. Apiiro
Apiiroは、アプリケーションの深い基盤的なインベントリを構築することにより、アプリケーションリスク管理を提供します。
- 主な特徴： 拡張SBOM（XBOM）、重要なコード変更検出、深いコード分析。
- コア差別化要因： リスクグラフエンジンは「有害な組み合わせ」を特定します。例：過剰なIAM権限を持つパブリック向けアプリ内の脆弱なライブラリ。
- 利点： 大規模企業に対する比類なき優先順位付け；すべての主要な開発ツールと統合する100%オープンプラットフォーム。
- 欠点： エンタープライズグレードの価格設定；リポジトリが少ない小規模組織には過剰かもしれません。
9. Aqua Security
Aquaは、クラウドネイティブセキュリティのパイオニアであり、開発から生産までのフルライフサイクルソリューションを提供します。
- 主な特徴： サンドボックスでの動的脅威分析；イメージ保証と署名；リアルタイムのランタイム保護。
- コア差別化要因： エージェントとエージェントレス技術の力を単一の統一されたクラウドネイティブアプリケーション保護プラットフォーム（CNAPP）に組み合わせています。
- 利点： 強力なコンテナセキュリティとプロアクティブな問題検出；脆弱性修正のための明確な推奨事項。
- 欠点： ドキュメントが混乱を招くことがある；拡張された列と検索フィルターのためのインターフェースデザインが改善される余地があります。
10. Mend
Mend（旧WhiteSource）は、大企業向けの**SCA（ソフトウェア構成分析）**の重鎮です。
- 主な特徴： サードパーティ依存関係の強力な管理、自動化された在庫管理とライセンスコンプライアンスの追跡。
- コア差別化要因： 独自の脆弱性データベースに深い注釈とライセンス違反に対するリアルタイムフィードバックを提供。
- 利点： 複雑なオープンソースライセンスの管理に優れ、即時の修正パスを提供することでMTTRを削減。
- 欠点： コンテナやイメージのスキャンは改善の余地があり、特にレイヤー間の区別において。
FAQ: 2026年のセキュリティの現実
Plexicusはコードを自動的に修正しますか？
いいえ。Plexicusは人間を介在させるツールです。AIを使用して修正を生成しますが、修正をトリガーするには人間がボタンをクリックする必要があり、チームリードが結果のプルリクエストを承認する必要があります。これにより、エンジニアリングの制御を犠牲にすることなくセキュリティが確保されます。
なぜTime to Exploitが最も重要な指標なのですか？
28.3%のエクスプロイトが24時間以内に発生するためです。セキュリティツールが週に一度しかスキャンしない場合、6日間は盲目の状態になります。脅威が特定された瞬間に修正を生成して提出できるPlexicusのようなツールが必要です。
AIにセキュリティ修正を書かせることは信頼できますか？
AIによって生成されたコードは常にレビューされるべきです。Plexicusは、生成された修正に対してユニットテストと静的解析を実行し、それを表示する前に「検証済み」の提案を提供することで、このプロセスを支援し、人間によるレビューを迅速化します。
最後の考え
ソフトウェアサプライチェーンは新しい境界です。「このライブラリは古い」とだけ伝えるツールに依存しているなら、ポイントを見逃しています。整合性を検証し、AI支援の修正を通じて修正を加速するプラットフォームが必要です。
