ソブリン・セキュリティAI
Sovereign Security AI
セキュリティの主導権を、外部のAIに委ねません。
外部のAIを使わないという意味ではありません。必要なモデルは柔軟に活用しつつ、中核となる知識とツール、手順と判断の仕組みが特定のモデルやベンダーに縛られず、蓄積され続けるようにします。業務を自ら遂行・検証・統制し、必要ならモデルを置き換えられる構造です。
モデルが変わると、セキュリティ能力も失われるのか？ 確認済み
人・ツール・データ・手順に残り、発展し続けます。
何を意味するのか
ソブリン・セキュリティAIは、統制できるAIの基盤の上で、実際のセキュリティ業務を遂行・検証・統制し、改善し続ける能力です。
高性能なモデルは積極的に活用し、制約のある環境ではツール・知識・検証の仕組みで補います。
- 人
状況を理解して新しい問題を見つけ、結果を判断して責任を持つ専門家
- 知識
出典・文脈と結びついた専門知識と現場の経験、攻撃・防御の手法
- ツール
人が直接使い、AIエージェントも使う攻撃・診断・分析・検証のツール
- データ
評価データセットと品質基準、業務の履歴と証跡
- 手順
プレイブックと役割・権限、承認・中断の手順、検証の基準
最先端のモデルがいつも使えるとは限りません
こうした状況でも、セキュリティ業務は止められません。
- コスト
すべての作業に最先端のモデルを使うと、コストが見合わないことがあります。
- 提供事業者の方針
提供事業者の利用方針や提供条件が変わると、進めていた作業が突然止まることがあります。
- データ主権
お客様のデータや診断結果を外部のモデルに送れない課題があります。
- 閉域網
インターネットから分離された環境では、外部のモデルに接続できません。
- 規制
業種や国の規制が、使えるモデルやデータの扱い方を定めることもあります。
一つの組織ではなく、エコシステムで
ソブリン・セキュリティAIは、モデルやエージェントを一つ強化すれば実現するものではありません。急速に変化するAIの時代にも持続できるセキュリティのエコシステムを築き、発展させ、守り続けることです。
- 人を専門家へ
AIがより多くの業務を担っても、状況を理解し、新しい問題を見つけ、結果を判断して責任を持つ人の力は必要であり続けます。人をセキュリティの専門家として育て続け、能力が組織に蓄積されるようにします。
- どこでもセキュリティに手が届くように
一つのモデルに頼らなければ、コストや閉域網のために最先端のモデルを使えない場所でも、セキュリティ業務を続けられます。予算の限られた組織には、社会貢献プログラムで届けます。
組織に能力を残すには：お客様のチームと一緒にツールや知識活用の環境、人が承認するAIの流れをつくり、結果・手法・記録はお客様に残ります。
このエコシステムを構成する要素と、六つのステップの運用の流れ
このページは、研究と進め方の方向性を説明するものです。実際の課題で使うモデル・ツール・環境は、課題ごとに合意します。
特定のモデルが失われても、セキュリティ能力は組織に残り、発展し続けます。
SAFE SQUAREは、特定のモデルではなく、人・ツール・データ・エージェント・協働の仕組みにセキュリティ能力が残り、発展し続ける構造を準備しています。