Hello there, ('ω')ノ
コンテキスト拡張とは？
LLM（ChatGPT, Claude, Gemini など）に、外部情報や対象固有のデータを与え、状況に特化した知識を持たせる手法。 イメージは「何でも屋のAIを、あるターゲット専属の調査員に仕立てる」こと。
入力例：
- アプリのアーキテクチャ図
- Swagger/OpenAPI仕様書
- Amass/Subfinderのリコン結果
- Burp Suiteのリクエスト/レスポンスログ
- JavaScriptコードとそこに含まれるAPIエンドポイント
👉 こうすることで、AIは「文才ある雑学マシン」から「対象に特化したセキュリティアシスタント」に変身する。
実際のユースケース
1. スマートなリコン分析
- 問題：リコン出力（httpx, gau, katana）は大量＆ノイズだらけ
解決策：リストをAIに与えて質問
- 「この中で動的っぽくてアクセス制御に穴がありそうなのは？」
さらにクラスタリング：
- ログイン系URL、ダッシュボード系、APIエンドポイント、静的資産に分類
2. JSファイル解析
- 問題：JSコードは肥大化＆読みにくい
解決策：
- 「このJSから fetch/XHR のエンドポイントや環境変数っぽいものを抜き出して」
- Cookieフローや既存APIと組み合わせると、認証フローや隠しパラメータ候補まで提案してくれる
3. 文脈つき脆弱性チェーンの発見
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