Product ／ セキュリティ監視・検証支援アプリ
社内の弱点を、AIと調べる。確かめる。
警告は出ても、その先は人が調べています。
どれから調べるか、本当に弱点があるか。社内のAIが手伝います。
業務への影響が大きい操作は、人が承認します。
Summary
社内PCやネットワークの異常を見つけ、調査・検証を支える。
Forcesteed-mimoroは、Forcesteed OS “FOS”（フォス）のアプリケーションです。
PCやネットワークの状態を収集し、Luquaが分析、FORTEXが弱点を検証します。記録にはAKASHIと連携。検知して終わりにせず、調査の優先順位の判断から、弱点の確認、承認と対応の記録までを社内でつなぎます。重要な操作には、人による承認が必要です。
Roles
社内のPCとネットワークを、4つの機能で確認します。分析や侵入テストは、外部のクラウドAIに機密情報を送らず、社内環境で行います。
見つける
PCの状態を集め、未登録機器や不審なIPアドレスに気づく。
考える
過去の対応や社内のルールと照らして、調べるべきことを整理する。
確かめる
本当に弱点があるか、許可された対象に侵入テストを行う。
残す
判断の根拠や検証結果、担当者の承認・対応の経緯を記録する。
AIは調査の優先順位の判断や、FORTEXによる検証を支援します。業務への影響が大きい操作は、人が承認します。
機密情報を外部クラウドAIに送らず分析
外部のクラウドAI
分析のための機密情報送信は不要Challenges
PCもネットワーク機器も増えて、ソフトウェアも更新されます。管理すべき状態は、毎日少しずつ変わっていきます。
既存の製品は、不審な通信や端末の異常を検知するところを担っています。どんな弱点があるのか、実際にどの程度危ないのかは、別に調べる必要があります。
この調査には専門知識と時間が要ります。続けてやろうとすると、セキュリティ担当者の負担になります。日々変わるシステムの状態を、継続して確認することが課題です。
監視で扱うのは、社内ネットワークの構成や端末の情報です。分析するときも、外部への送信には注意が必要です。
mimoroは、既存のセキュリティ対策を補完しながら、「弱点を調べ、確かめる」業務を支援します。AIによる情報の整理とFORTEXによる検証を組み合わせ、システムの安全性を継続的に確認できる環境を目指します。
Background
異常を見つけることと、実際に弱点があるかを確かめることには、それぞれ調査が必要です。警告の内容を確認し、過去の対応や社内のルールを調べ、検証の必要性を判断する。この作業には、専門知識と時間がかかります。
mimoroは、社内で動くAIによる調査支援と、独自開発の侵入テスト「FORTEX」を組み合わせます。AIが情報を整理し、システムの弱点を検証することで、担当者の負担軽減を目指します。
機密情報を外部のクラウドAIに送らず、社内環境で分析・検証できる設計です。
Strengths
社内でのAI分析、弱点の検証、記録の連携、将来の対象拡張を組み合わせます。
機密情報を外部のクラウドAIに送らず、分析も侵入テストも、組織の中で行う設計です。
検知して終わりにしない。考え、確かめ、誰が何を承認したかまで記録する仕組みを目指します。
日本国内でゼロから開発した侵入テストシステムで、実際に弱点があるかを検証します。
まずはPCとネットワーク。同じ技術を、ロボットや現場設備へ広げていく構想です。
How it works
PCやネットワークの状態を集め、Luquaが分析、FORTEXが検証。記録にはAKASHIとの連携を想定しています。
見つけるPC・ネットワークの状態収集端末の状態を集め、未登録機器や不審なIPアドレスなどを検知します。
考えるLuqua社内規程や過去の対応を参照し、調べるべきことを整理します。確かめるFORTEX許可された対象に侵入テストを行い、実際に弱点があるかを確認します。
残すAKASHI判断・検証・承認・対応の経緯を記録するため、連携を想定しています。まずは社内PCやネットワークを対象に、これらの機能を組み合わせた実証を進めます。
Features
01 見つける ／ PC・ネットワークの状態収集
社内PCのOS、メモリ、ディスク、接続機器などの状態を収集します。ネットワーク上の未登録機器や不審なIPアドレスなどを検知し、AIによる分析につなげます。
既存の端末監視製品や資産管理システムなどとの連携も想定しています。連携できる製品や機能は、導入先の環境に応じて確認します。
02 考える ／ Forcesteed-Luqua
FOSのAIエージェント Forcesteed-Luqua（ルクア）が、検知した情報を分析します。社内の専用サーバで動くAIを使い、外部のクラウドAIに機密情報を送らずに分析する設計です。
03 確かめる ／ FORTEX
FORTEXは、Forcesteed Roboticsが日本国内でフルスクラッチから開発した、自律型のペネトレーションテスト（侵入テスト）システムです。管理しているPCやネットワークに対して疑似的な侵入テストを行い、弱点が実際にあるかを確認します。AIが検証を手伝うことで、専門の調査にかかる負担を軽くするのが目的です。
海外製の侵入テストツール「ARTEX」のソースコードは含んでいません。侵入テストは社内環境で実行し、見つかった脆弱性の情報も組織内で管理できます。AIモデルは用途に応じて選べる構成とし、国産モデルの利用にも対応する方針です。
当社の社内テストでは、比較対象としたARTEXの機能について同等以上の動作結果を確認しています。この結果は、すべての環境での性能優位性を保証するものではありません。
04 残す ／ AKASHIとの連携と、人による承認
EDR（端末の監視と対応）、SIEM（セキュリティログの集約と分析）、資産管理システムなど、既存製品との連携を想定しています。いまの監視環境を活かしながら、AIが警告をどう見たかの根拠、FORTEXの結果、担当者の承認と対応を、一連の記録として残す仕組みを目指しています。
記録はFOSのForcesteed-AKASHI（アカシ）との連携を想定しています。異常の発見から判断、検証、対応まで、どのような経緯があったかをあとから確認できるようにします。
1. 対象を限定する許可されたIPアドレスを対象に検証します。
2. 非破壊を基本にする安全性に配慮した方法で検証します。
3. 人が承認する業務への影響が大きい操作には、人による承認が必要です。4. 経緯を記録する判断の根拠、検証結果、承認・対応履歴を一連の記録として管理する仕組みを目指します。遠隔シャットダウンなど、業務への影響が大きい操作は人の承認が必要です。AIが単独で重要な操作を実行する設計にはしていません。既存製品と連携できるか、どの機能が使えるかは、導入先の環境ごとに確認します。
Sample
調査結果を1台分にまとめたレポートの見本です。実在の調査結果をもとにしていますが、ホストや製品を特定できる記載は一般化しています。
Specifications
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 位置づけ | Physical AI OS「FOS」のセキュリティ調査・検証支援アプリ |
| 動作 | AI分析と侵入テストは社内環境で実行。機密情報を外部のクラウドAIへ送らずに利用する設計 |
| 見つける | PCの状態を収集し、未登録機器や不審なIPアドレスなどを検知 |
| 考える | Forcesteed-Luqua。規程・過去事例を参照し、根拠を示して調査の必要性や優先順位の判断を支援 |
| 確かめる | FORTEX。許可されたIPアドレスを対象に、非破壊の方法と人による承認を組み合わせて検証 |
| 残す | AKASHI連携を想定。判断、検証、承認、対応の経緯 |
| 重要な操作 | 遠隔シャットダウンなど、業務への影響が大きい操作には人による承認が必要 |
| 既存製品 | EDR、SIEM、資産管理システムなどとの連携を想定。利用できる機能は環境ごとに確認 |
| 今後の実証 | まずは社内PC・ネットワークを対象に、各機能を組み合わせた実証を進める |
Comparison
既存のセキュリティ製品との連携を想定し、警告の分析や弱点の検証を支援します。
| 観点 | 確認・整理すること | mimoroで目指すこと |
|---|---|---|
| 情報の収集 | PCやネットワークに、どのような変化があるか | 端末の状態や未登録機器、不審なIPアドレスなどを検知する |
| 警告の分析 | どれを優先して調べるべきか | Luquaが過去事例や社内規程を参照し、判断を支援する |
| 自律型の侵入テスト | 実際に弱点が存在するか | 自社開発のFORTEXで検証する |
| 情報の扱い | 機密情報をどこで処理するか | 社内環境で分析・検証する |
| 対応の記録 | 誰が、何を確認して対応したか | AKASHIとの連携により、経緯をたどれるようにする |
| 社内規程と承認 | 社内のルールに沿って判断できるか | 規程や過去事例を参照し、重要な操作は人が承認する |
| PCの先 | ロボットや現場設備にも応用できるか | 将来の監視・管理とセキュリティ検証への応用を目指す |
既存製品を活かしながら、調査・検証を補完することを目指します。連携できる製品や利用できる機能は、導入先の環境に応じて確認します。
Structure
mimoroは、FOSのアプリケーションの一つです。Luquaが分析と判断を支援し、FORTEXが弱点を検証します。記録にはAKASHIとの連携を想定しています。
状態、未登録の機器、不審な変化
見つけ、考え、確かめ、残す
根拠を確認し、必要な承認・対応を行う
Future
最初に確かめるのは、社内のPCとネットワークです。AIによる異常の検知と、判断の支援。FORTEXによる脆弱性の検証。対応した履歴の記録。この組み合わせによる機能の実証を進めます。
その先では、同じ技術をロボットや現場の設備にも応用する構想です。通信の状態、ソフトウェアの更新、AIが何を判断し、何を操作したかの履歴。それらを監視し、管理できる仕組みへと発展させることを目指します。ロボットがネットワークにつながり、自分で判断して動く機会が増えることを見据え、FORTEXの侵入テスト技術もそこへ広げ、外からの不正なアクセスや操作に対して、安全性を検証することを目指します。
ロボットを賢く動かすだけでなく、安全に動かし続けるための技術として、Physical AI OS「FOS」の活用領域を広げていきます。ロボットや現場設備への対応は、今後の開発構想です。
Notes
Get Started
警告の確認に時間がかかる。システムの弱点を調べたい。機密情報を外部のクラウドAIに送りたくない。社内PC・ネットワークの調査や検証に関する課題をお聞かせください。
