サンズラボは、機密性の高いセキュリティデータを外部に出すことなく生成AIを活用できるよう、On-Premise環境にサイバーセキュリティ特化のLLM・RAG・AI Agentを構築します。セキュリティドメイン知識とAI開発力を組み合わせ、企業の内部データ、脅威インテリジェンス、セキュリティシステムをAIと接続します。
セキュリティデータは 外部AIにそのまま送れません。
脅威分析結果、マルウェア、ソースコード、内部インシデント情報、セキュリティポリシーや運用マニュアルは、企業外部への持ち出しが難しい機密データです。 しかし、ほとんどの汎用生成AIは外部サービス呼び出しを前提としているため、セキュリティ業務の核心データと直接つなげることが難しくなります。
機密データの外部持ち出しリスク
セキュリティ分析データや内部文書を外部AIサービスへ渡す過程で、データ保護と統制の問題が発生する可能性があります。
閉鎖網・内部網では活用に制約
インターネット接続が制限された環境では、外部の生成AIを業務に直接適用することが難しくなります。
汎用LLMはセキュリティの文脈を十分理解していません。
サイバーセキュリティの専門用語、脅威データ、内部業務手順が十分反映されていないと、実際のセキュリティ業務での活用度が下がります。
企業ポリシーに沿った統制が必要
どのデータをAIが参照できるか、どのような回答を提供できるかを、組織内部の基準に沿って制御する必要があります。
セキュリティ企業でありながら、AIを自ら設計する企業。
サンズラボの強みは、単にLLMを持ってきて使うことにはありません。 長年蓄積してきたサイバーセキュリティデータと分析経験をもとに、AIモデル、RAG、検索、Agent、セキュリティシステム連携をひとつの構造として設計します。
LLM / sLLMの開発・最適化
目的と運用環境に合わせた小型言語モデルとセキュリティ特化AIモデルを構築・最適化します。
企業内部データに基づくRAG
セキュリティマニュアル、Threat Intelligence、レポート、インシデントデータなど内部ナレッジを検索・参照して回答する構造を設計します。
セキュリティ業務向けAI Agent
単純な質疑応答を超えて、検索、分析、要約、照会などセキュリティ業務フローを実行するAgent構造へ拡張できます。
既存のセキュリティシステムとAIを接続
企業内部システムとセキュリティデータをAPI・検索・RAGなどの方式で接続し、実業務で活用できるAI環境を構成します。
汎用AIにセキュリティの文脈を加える。
汎用LLMは自然言語処理能力に優れていますが、組織のセキュリティデータや脅威の文脈までは自動的に理解できません。 サンズラボは、サイバー脅威分析とセキュリティ運用の経験をもとに、LLMが実際のセキュリティ業務に必要な情報を検索・解釈できるようドメイン知識とデータを接続します。 (Threat Intelligence・マルウェア分析情報・IoC・脆弱性情報・ソースコード・インシデント対応レポート・SOC運用データ・企業セキュリティポリシー・対応マニュアル・資産情報)
SECURITY KNOWLEDGE
セキュリティ専門知識と脅威データ
AI ENGINEERING
LLM / sLLM / RAG / Agent開発
DATA PIPELINE
企業内部データの検索・精製・接続
SECURITY INTEGRATION
既存のセキュリティシステムとの連携
企業内部データとAIを、 ひとつのセキュリティ環境の中で接続します。
内部セキュリティデータ
Threat Intelligence、レポート、ソースコード、セキュリティマニュアル、インシデント対応文書、SIEM/SOCデータなど内部セキュリティデータを活用します。
検索・コンテキスト構成
質問に関連する内部情報を検索し、AIが回答時に参照するContextを構成します。
分析・生成
検索された情報と質問をもとに、要約・分析・説明・回答を生成します。
アクセス範囲の統制
AIがアクセス可能なデータとシステムの範囲を組織ポリシーに合わせて制限します。
セキュリティ担当者が繰り返してきた業務を、 AIとともに。
ソースコード・アセンブリ分析の説明
分析が難しいコードの動作とセキュリティ観点での意味を自然言語で説明し、アナリストの理解を支援します。
脅威インテリジェンス検索
IoC、攻撃グループ、マルウェア、キャンペーンなどの脅威情報を自然言語で検索し、関連する内部データも併せて照会します。
セキュリティレポートの要約・校正
長い脅威レポートやインシデント分析資料を要約し、主要なリスクと対応内容を素早く整理します。
企業内部対応マニュアルの検索
ハッキングインシデント発生時に、企業内部マニュアルと対応手順を検索し、状況に合った対応情報を提供します。
SOC分析支援
セキュリティイベントと関連情報を検索・要約し、アナリストが判断に必要な文脈を素早く確認できるよう支援します。
ひとつのモデルに縛られないAI活用構造。
生成AI市場には多様な商用・オープンLLMが急速に登場しています。サンズラボは特定のモデルひとつを製品として固定する代わりに、企業のデータ機密度と運用環境に応じてOn-Premise sLLMと外部・商用LLMを選択的に接続できるAI統合構造を目指します。 商用・オープンLLM連携構造の設計が可能であり、外部LLM連携時には組織のデータ持ち出しポリシーとセキュリティ要件に応じて適用します。
機密データは内部で
外部への持ち出しが難しいデータは、On-Premise環境のモデルとRAGで処理します。
必要なAIは連携して
業務目的とポリシーに応じて多様なLLMを活用できる連携構造を設計します。
重要なのはモデルよりデータ統制
どのデータがどのモデルに渡されるかを組織ポリシーに合わせて設計することが重要です。
セキュリティデータを 外に出しにくい現場で。
SOC・インシデント対応組織
Threat Intelligence、イベント、インシデント対応文書をAIと接続し、分析・検索・要約業務を支援します。
公共・閉鎖網環境
外部の生成AIを直接使用できない環境で、内部データに基づくAI活用構造を構築します。
セキュリティ研究・分析組織
マルウェア、ソースコード、脆弱性、脅威データをAIと組み合わせ、アナリストの研究・調査業務を支援します。
企業セキュリティナレッジ検索
内部マニュアル、ポリシー、レポート、インシデント対応手順をRAGで接続し、必要な情報を素早く見つけられるようにします。
AIを企業のセキュリティ境界の中に構築します。
内部インフラで運用
機密データが組織外に出ないよう、企業内部インフラにAI環境を構築できます。
閉鎖網環境への適用
インターネット利用が制限されたセキュリティ環境でも、内部データとAIを接続できる構造を設計します。
データアクセス範囲の統制
RAGとAgentがどのデータ・システムにアクセスできるかを、業務権限とセキュリティポリシーに合わせて設計します。
既存のセキュリティシステムと連携
SIEM、SOAR、Ticketing、Threat Intelligence、内部データベース、REST APIなどシステムの種類に合わせて連携構造を設計します。
サイバーセキュリティデータからAIモデルまで。
サンズラボは、単に外部LLM APIを接続することでは終わりません。 サイバーセキュリティデータの構築、AIモデルの学習、RAG、Agent、脅威分析技術をあわせて研究し、セキュリティ業務に特化したAI活用構造を開発します。
CYBERSECURITY DATA
脅威分析とセキュリティ運用の過程で蓄積したサイバーセキュリティデータを構築します。
MODEL TRAINING
セキュリティドメインに合わせてAIモデルを学習します。
sLLM / LLM
目的と運用環境に合わせたsLLM・LLMを構成します。
RAG
内部データを検索・参照し、回答に活用する構造を設計します。
AI AGENT
検索、分析、要約、照会などセキュリティ業務フローを実行するAgentへ拡張します。
SECURITY WORKFLOW
実際のセキュリティ業務フローに統合して活用します。
Cybersecurity sLLMについてよくある質問。
一般的なChatGPTのようなサービスと何が違うのですか?
汎用生成AIは一般知識と言語能力に優れていますが、企業の内部セキュリティデータや業務コンテキストを自動的に把握しているわけではありません。サンズラボは内部データとRAG、セキュリティドメイン知識を接続し、実際のセキュリティ業務で活用できるAI環境を設計します。
なぜOn-Premise方式が必要なのですか?
マルウェア分析結果、内部インシデント情報、ソースコード、セキュリティマニュアルのようなデータは、外部AIサービスへの持ち出しが難しい場合があります。On-Premise方式は、こうしたデータを組織内部で処理できるようにし、データ統制の範囲を高められます。
必ずサンズラボのsLLMだけを使わなければなりませんか?
いいえ。企業のセキュリティポリシー、データ機密度、業務目的に応じて、内部sLLMと多様な商用・オープンLLMを組み合わせる構造を設計できます。実際の連携モデルと範囲はプロジェクトごとに検討します。
社内文書やセキュリティデータを検索できますか?
RAG構造を活用すれば、内部セキュリティ文書、マニュアル、Threat Intelligence、レポートなどの情報を検索し、質問に関連するデータをAIの回答に活用できます。
既存のSIEMやセキュリティシステムと連携できますか?
既存のセキュリティシステムのAPI、検索インターフェース、データベースなどを利用してAIと接続する構造を設計できます。実際の連携可能範囲は、お客様の環境とシステムごとのAPI提供状況によって異なります。
閉鎖網でも使用できますか?
On-Premise構築構造により、外部接続が制限された環境にも適用できます。完全な閉鎖網でのモデル配布・更新方式と必要なインフラは、環境に応じて別途設計します。
セキュリティデータを守りながら、 AI活用を始めましょう。
サンズラボのセキュリティデータ・AI開発力をもとに、企業環境に合わせたOn-Premise sLLM、RAG、AI Agentの活用構造を一緒に設計します。