LAB-01STARTING
生成AIによる社会工学攻撃
生成文面、音声、映像を使った詐欺手法の検証と、見抜くための指標づくり。
RESEARCH QUESTIONS
- ?生成された文面・音声・映像を、人と仕組みはどこまで見抜けるか
- ?業務プロセスのどこに、なりすましの入り込む余地があるか
// AEGISGUARD LABS
攻撃者より先に、
攻撃を知る。
AegisGuard Labsは、AIを使った攻撃手法と防御手法を研究する部門です。攻撃者と同じ技術を理解することで、まだ広まっていない手口にも備えます。
// RESEARCH TRACKS
4つの研究領域
LAB-02STARTING
自律型攻撃エージェント
AIエージェントによる偵察・侵入の自動化を、隔離環境で再現し防御側の検知点を研究。
RESEARCH QUESTIONS
- ?自律型エージェントは、どの段階で防御側に痕跡を残すか
- ?既存の検知ルールは、自動化された攻撃にどこまで有効か
LAB-03STARTING
LLMアプリケーションの安全性
プロンプトインジェクション、データ漏えい、権限逸脱の評価手法の開発。
RESEARCH QUESTIONS
- ?外部データ経由の指示混入を、どの層で防ぐべきか
- ?AIエージェントに与える権限の、安全な設計基準は何か
LAB-04STARTING
防御の自動化
検知から隔離・修復までを、安全に自動化するための判断基準と運用設計。
RESEARCH QUESTIONS
- ?どの条件なら、人の承認なしに隔離してよいか
- ?誤検知による業務停止の影響を、どう最小化するか
// METHODOLOGY
研究の進め方と、守るルール
ISOLATED
隔離環境での検証
攻撃手法の再現は、外部と切り離した自前の検証環境でのみ行います。
NO LIVE TARGETS
第三者を対象にしない
許可のない第三者のシステムを、研究目的であっても調査・攻撃しません。
DUAL USE
悪用への配慮
攻撃の具体的な手順やツールは、防御に必要な範囲を超えて公開しません。
FEEDBACK
サービスへの還元
得られた知見は、検知ルールや診断手法、訓練シナリオに反映します。
// DISCLOSURE POLICY
脆弱性の開示方針
- 01
発見
研究の過程で第三者製品の脆弱性を発見した場合、悪用可能性と影響を評価します。
- 02
報告
開発元・提供元に非公開で報告します。必要に応じて、公的な調整機関を通じて連絡します。
- 03
調整
修正の準備期間を設け、公開時期を開発元と調整します。
- 04
公開
修正後、利用者が対策を取れるよう情報を公開します。悪用可能な詳細は公開しません。
当組織のサイト・サービスに関する脆弱性のご報告は、security.txtに記載の窓口までお願いします。
// PUBLICATIONS
レポート・技術記事
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