AI・エージェントセキュリティ、デジタル・産業システム、人とAIの協働など、主な研究領域を紹介します。各分野でどんな課題に取り組み、どのようなツール・データ・ガイド・システムへ発展させるかをお見せします。
各分野はつながっています。ある分野の発見がツール・データ・プレイブックとなり、別の分野の研究を加速します。
セキュリティモデルとエージェントサービスの攻撃面、プロンプト攻撃・データ漏えい・悪用への対応を研究します。
ウェブ・モバイル・API・クラウド・ネットワークなど、従来のITシステムのハッキングと防御を研究します。あらゆる分野の土台となる基本です。
OT・ICS・IoT・ファームウェアからロボット・スマートカー・船舶まで、物理世界に接するシステムの脆弱性と安全への影響を研究します。
ゼロデイ脆弱性研究をはじめ、サイバー戦に備える攻撃・防御技術を研究・開発します。
複数の人と複数のAIエージェントが一つのチームとして効果的に協働する方法を研究し、役割・権限・承認・検証で統制されるワークフローに仕上げます。
研究は机上ではなく現場から始まります。4つの段階を巡り、その成果が再びサービスと教育の品質として蓄積されます。
サービスや検証で出会った実際の課題。
再現・一般化して研究テーマに定義します。
ツール・データ・プレイブック・評価基準として構築します。
再び現場に適用して検証し、次の課題へ。
そして再び最初へ — 人とAIエージェントがこの循環を共に回します。
深く掘り下げる研究と、その成果をツール・製品にする制作。各組織は小さく集中し、人とAIエージェントが一つのチームとして働きます。
一つのセキュリティ課題を深く掘り下げ、ツール・データ・方法論と新たな発見を生みます。
研究成果を実際に使われるツール・製品にし、サービスと教育へ投入します。
小さく集中したチーム · 人とAIが一つのチーム · 現場・サービスに密着 · 力は個人ではなく組織に蓄積
チームごとに扱う問題も方法も異なります。二つの研究Labと一つのメーカースタジオから始めます。
Agent-first Security · Full Autonomyを目指す研究組織です。AI Security・Agent Security・LLM Security・Offensive AI、AIによる脆弱性探索・分析・モニタリング・運用自動化、エージェントの安全性・正確性・再現性・検証可能性を研究します。
「AIがセキュリティをどれだけこなせるか」を観察するにとどまらず、AIで可能なことを実際に作り、失敗させ、検証し、改善します。
ハッキング・セキュリティ・インテリジェンスそのものを研究し、維持・高度化する組織です。脆弱性分析の方法論、Red Teamingと攻撃シナリオ設計、攻撃対象領域の分析・OSINT、CTI・脅威インテリジェンス、検知・対応の回避と防御検証、AIの結果の検証・補完を研究します。
AIを積極的に活用しつつ、人のハッカーとセキュリティ研究者による独立した分析能力を中心に据えます。
Co-Intelligence Security Orchestration Platformを構成する製品・プラットフォーム・AIエージェント・自動化システム・社内運用ツールをつくるメーカースタジオです。
人のメーカーと目的別AIエージェントが、設計・開発・検証・運用を共に進めます。
さらに多くの研究・開発チームを準備しています。人材応募や研究・開発協力のお問い合わせは contact@ssq.ai へお送りください。
ここで作る技術は、SAFE SQUAREのセキュリティサービスと教育の中で実際に動きます。現場で得た成果が、技術をさらに磨く材料になります。
診断・検証・モニタリングをより速く正確に — お客様はより良いサービスという形でその成果を受け取ります。
実戦的な教育・訓練を支え、より多くの組織が高い水準のセキュリティに届くようにします。
これらがどのように一つの体系につながるかは、Co-Intelligence エコシステムで紹介します。
モデルを交換可能にしながら、ツール・データ・検証・運用知識をエコシステムに残す理由を、ソブリン・セキュリティAIのページで詳しく説明します。