Better responses with workflows that reason

Intelligent response that your team can trust
Exabot Respond turns triage into consistent, auditable actions. AI reasoning nodes analyze context to build agents that automate busywork, enforce policies, verify with users, execute containment, and adapt safely with guardrails, approval gates, and full audit trails.
適応性と論理性を備えたワークフローを構築
ワークフロー内でインテリジェントな意思決定を行うAIエージェントで、厳格なSOARプレイブックの枠を超えましょう。オートメーションエージェントは、決定論的ロジックと AI を活用した推論ノードを組み合わせて、セマンティックモデルと行動モデルからコンテキストを分析し、接続されたソースからデータを抽出し、ID を結び付け、条件を評価し、適切なアクションを推奨します。これにより、複雑なスクリプトを作成しなくても、ワークフローをより迅速に作成し、よりスマートに応答結果を得ることができます。


パワフルなツールとインテグレーションを活用
自動化エージェントは、包括的なツールキットを使用して情報を収集し、アクションを実行します。Perplexity 経由で Web を検索してリアルタイムのコンテキストを探したり、レピュテーションサービスで IP やドメインを検証したり、脅威情報フィードから IOC を強化したり、サードパーティの REST API や Webhook を呼び出したり、接続されたプラットフォームとやり取りしたりすることができます。エージェントはこれらのツールを調整して、複数の情報源からの証拠を組み合わせたり、外部コンテキストを追加したり、調整された対応を実行したりします。


カスタムレポートを自動化
プラットフォーム全体で証拠を収集し、調査結果と傾向を分析し、コンプライアンス、インシデント後のレビュー、エグゼクティブブリーフィング、脅威の概要に関するカスタマイズされた監査対応レポートを生成するエージェントによる手作業によるレポート作成に時間を費やす必要がなくなります。


脅威がエスカレートする前に脅威を封じ込める
脅威を食い止めるために断固たる行動を取ってください。クラウドインスタンスの隔離、悪質なメールの隔離または削除、IP のブロック、エンドポイントの無効化、MFA またはパスワードのリセット、ユーザーの一時停止、Okta、Entra ID、AWS、E メールプラットフォームにわたるセッションの取り消しなどを行います。組み込みのガードレールにより、すべての回答が安全で承認され、元に戻せるようになっています。


注目の対応機能
リスクを最小限に抑えながら封じ込めを加速することを目的に設計されています。


自動化ワークフロー
決定論的ステップとエージェント的ステップを含むカスタムワークフローを構築するためのビジュアルワークフローエディター。


スラックの確認
ボタン、タイムアウト、自動エスカレーションによるユーザーとマネージャーの検証を求めるOOTBプロンプト。


トリガーレスポンスアクション
インスタンスの分離、IP のブロック、E メールの削除、ユーザーの一時停止、認証情報のリセットなどを行い、ヒューマンインザループ承認または完全自動化により攻撃を阻止します。


IaaS アクションをトリガーする
影響を受けるインスタンスまたはホストを隔離し、侵害されたユーザーを無効にし、セキュリティグループを更新して IaaS の脅威を封じ込めます。


SaaS アクションをトリガーする
ユーザーのリセット、アクセス権の取り消し、サービスチケットの自動作成、その他の SaaS 対応アクションにより、インシデントの封じ込めと是正を行います。


メールアクションをトリガーする
悪意のある E メールを隔離または削除し、IP アドレスまたは送信者がスパムか危険かを検証し、E メールの脅威を阻止するための追加の対応措置を講じます。
Exaforce は GitHub の検出と対応を大幅に強化しました。先日の認証情報漏えいを受けて、そのプラットフォームのおかげで脅威を迅速に特定して無力化することができ、コードリポジトリの保護が格段に強化されました。

よく寄せられる質問
AI 推論機能を備えた Task Agent ノードは、ワークフローコンテキストから構造化された入力を受け取り、自然言語プロンプトを介してインテリジェントな意思決定を適用します。これにより、下流のステップでレポート、分岐、抑制、またはエスカレーションに使用できる意思決定と理論的根拠が生成されます。また、セマンティックモデルや行動モデルからのシグナルを分析したり、接続されたソースからデータを抽出したり、ID をリンクしたり、条件を評価して適切な次のアクションを推奨したりすることで、追加のコンテキストを引き出すこともできます。
はい。条件、アクション、承認、AI 推論、ループ、分岐用のノードを使用して、視覚的なドラッグアンドドロップビルダーでカスタムワークフローを構築できます。決定論的なステップ (特定のデータの収集、正確なアクションの実行、if/then ロジック) を、コンテキストを解釈して次のステップを推奨または推進する推論ノードと組み合わせることができます。コーディングは不要です。
はい。自動化エージェントは、推論が有効なワークフローを自律的に実行することも、人による承認を得て実行することもできます。また、オプションでタイムアウトを設定して両方を同じワークフローに混在させることもできます。ワークフローは、自動的に、スケジュールに従って、または手動でトリガーし、アクションの感受性、ユーザーリスク、信頼度の閾値、または営業時間に基づいて、必要な場合にのみ承認ゲートを適用できます。承認者は Slack/Teams/Email ですべてのコンテキストを取得し、タイムアウトは安全なデフォルト (一時停止、ロールバック、制限付き抑制) に戻り、すべての決定と承認は完全に監査されます。
従来のSOARは、SIEMのアラートコンテキストのギャップを補うために存在することが多いため、チームは統合の配線、エンリッチメントの維持、厳格なプレイブックの適応に時間を費やすことになります。Exaforceは、ログや構成全体でより豊富で統一されたセキュリティデータを利用しているため、アラートを開いた時点ですでにコンテキストとエンリッチメントが表示されます。最新のビジュアルビルダーと AI エージェントを使用すれば、個別の統合チェーンを立ち上げて維持する手間をかけずに、アクションを調査して自動化できます。ガードレール、承認、説明可能性が組み込まれており、まだガードレールが必要なエッジケースでは、Exabotは外部SOARプレイブックを起動できます。
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