// LABS · PLATFORMS, AGENTS, DATA & RESEARCH

SAFE SQUAREのすべてのセキュリティサービスは、
この技術の上で動いています。

協働プラットフォーム、専門エージェント、共通ツール、分析ソリューション、データと評価体系を、ひとつの統制された構造につなぎます。すべて、より良いセキュリティサービスと教育を提供するために私たち自身が研究・開発しているものです。

01協働プラットフォーム
02エージェント・共通ツール
03分析・モニタリング
04データ・知識・評価
// 01 · WHAT WE BUILD

ひとつの協働基盤で、エージェント・
ツール・ソリューション・データをつなぎます。

各要素は完成度に応じて実際のセキュリティサービスと教育に投入され、その完成度がそのままサービスの品質になります。

01

人–AIエージェント協働・運用プラットフォーム

GOVERNED BY DEFAULT

人と複数のエージェントが担う業務を調整し、実行状況と結果を検証します。権限・承認・監査・品質管理を運用設計に組み込みます。

役割・能力の登録 · 業務分解・割当・引き継ぎ · 危険作業の人による承認 · 実行履歴・クロス検証
02

セキュリティAIエージェント・共通ツール

VIA TOOL GATEWAY

SAFE SQUAREの専門エージェントと共通ツールを、統制されたTool Gatewayを通じて、人と承認済みの外部エージェントが共に使用します。

資産・露出の探索 · 脆弱性・攻撃経路分析 · ペンテスト支援 · AI・OT・IoT・ロボット評価 · 証跡・報告・再検証
03

分析・検証・モニタリングソリューション

DISCOVER → ANALYZE → VERIFY → MONITOR → IMPROVE

発見・分析・検証・継続監視を、ひとつの運用フローとしてつなぎます。

攻撃対象領域・情報漏えいモニタリング · 大規模データ分析 · 改善追跡・再検証 · 教育・CTFプラットフォーム
04

セキュリティデータ・知識・評価資産

ACCUMULATED SECURITY CAPABILITY

特定のモデルに依存せず、データ・プレイブック・評価基準を継続的に蓄積します。お客様のデータは共通知識と分離して管理します。

脆弱性・脅威・シナリオ · 方法論・プレイブック・業界基準 · エージェント評価データ・ベンチマーク

* 各要素は研究開発・社内活用・サービス投入など完成度が異なり、多くはまだ社外向け製品として提供していません。

// 02 · ARCHITECTURE

モデルにエージェントを加えるだけでなく、
協働・ツール・データ・統制を一体で設計します。

要件や制約に応じてモデルを変更しても、ツール・データ・プレイブック・業務履歴・人の判断はエコシステムに残ります。

LAYER 1 ユーザー・組織 セキュリティ専門家 · お客様担当者 · パートナー · 経営層・承認者
LAYER 2 協働・オーケストレーション 業務分解・割当 · エージェント登録・能力管理 · 承認・中断・品質ゲート
LAYER 3 エージェント SAFE SQUARE専門エージェント · お客様・パートナーのエージェント · 外部の汎用・特化エージェント
LAYER 4 ツール・実行 (Tool Gateway) 資産探索・スキャン・分析 · 証跡・モニタリング · SIEM・SOAR・チケット連携 · 産業・IoT・ロボットツール
LAYER 5 データ・知識・評価 脆弱性・脅威・資産 · プレイブック・ポリシー · プロジェクト履歴・評価・ベンチマーク
LAYER 6 モデル — 交換可能 フロンティアLLM ⇄ 商用API ⇄ ローカル・セルフホスト ⇄ 業務特化モデル

* ID・権限・シークレット、データ分離・暗号化、ログ・監査・ポリシー、評価・承認・安全性を共通方針で管理します。クラウド、ハイブリッド、オンプレミス、閉域網など、要件に応じた構成を設計します。

// OPEN BY DESIGN

SAFE SQUAREのエージェントだけに限定せず、標準インターフェースと検証済みアダプターを通じて、承認された外部エージェントやツールを段階的に接続できる構造を目指します。接続時にはID・能力・権限・データアクセス・ログ・品質を確認します。

// 03 · CYBER-PHYSICAL

工場・ロボット・スマートデバイスには、
デジタルセキュリティツールだけでは足りません。

産業プロトコル・機器・ファームウェアの識別から、テストベッドでの脆弱性点検・ゼロデイ発掘まで、産業環境専用のツールとデータで検証します。

対象とツール
  • OT・ICS・SCADA・PLC・HMI
  • 工場・生産設備・産業ネットワーク
  • IoT・スマートデバイス・ゲートウェイ
  • ファームウェア・組込み・無線通信
  • ヒューマノイド・産業用ロボット・AMR
  • 自動車・船舶・交通・物流
  • コード・バイナリ・更新・鍵の分析
  • センサー・アクチュエーター・制御コマンド検証
エージェント適用の原則
  • 01本番環境で自律的な攻撃を行うことを前提としません。
  • 02読み取り・分析・計画・証跡整理から段階的に適用します。
  • 03危険な実行は、現場専門家と人の承認を経ます。
  • 04結果は、サイバーリスクと物理・運用への影響の両方で表現します。
// 04 · HOW IT REACHES YOU

いまはサービスと教育を通じて。
製品化はこれからの話です。

この技術は、私たちがサービスと教育をより良く提供するための社内の能力です。お客様が技術そのものを直接導入する形はまだ提供していません。

いま · TODAY

サービスと教育の中で動きます

この技術はセイフスクエアのセキュリティサービスと教育の中で動きます。お客様はより速く正確なサービスという形でその成果を受け取ります。

これから · LATER

技術そのものの提供は今後の方向

技術そのものを製品やソリューションとして直接使えるようにすることも視野には入れていますが、まだ具体的な予定はありません。

// 05 · RESEARCH

現場から生まれた問いが、
Labsの研究テーマになります。

Labsの研究は現場から始まります。サービスで出会った課題をツール・データ・プレイブックにし、その成果を再び現場へ戻します。セキュリティ専門家とAIエージェントがこの循環をともに担います。

AI・LLM・エージェントセキュリティ

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・情報漏えい対策を扱います。

人–AI協働のセキュリティ運用

役割・権限・承認・検証で統制されるヒューマン–エージェントワークフローを研究します。

産業・サイバーフィジカルセキュリティ

OT・ICS・IoT・ファームウェア・ロボットの脆弱性点検とゼロデイ発掘を行います。

攻撃・防御の知識・プレイブック

実践の技法を構造化し、方法論と業界基準にします。

エージェント評価・ベンチマーク

セキュリティ業務におけるエージェントの能力と安全性を評価する基準をつくります。

実践的な検証で積み上げた成果を、サービスと製品の品質に還元します。研究協力や人材に関するお問い合わせを歓迎します。

コラボレーション →
// 06 · WHY THIS ARCHITECTURE

この技術構造が目指す方向 — ソブリン・セキュリティAI

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。