マルチモデル AI

正確な SecOps のための確定的で説明可能な AI

ログの量と攻撃の両方がAIによって増加するにつれて、Exaforceのマルチモデルアーキテクチャ（セマンティック、ビヘイビア、ナレッジモデル）により、LLM主導の意思決定が予測可能で監査可能になり、ビジネスに合わせた意思決定が可能になり、検知、トリアージ、調査、対応における信頼性を高めながらノイズを削減できます。

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次世代のスタートアップ企業からグローバル企業まで、SOCから信頼されています

ケーススタディ

How multi‑model AI makes LLMs ready for production

Each model brings specialized expertise. Semantic resolves entities and relationships, Behavioral defines normal activity, and Knowledge converts findings into actionable intelligence. Together, they deliver repeatable, high-fidelity outcomes without the guesswork or cost of LLM-only approaches.

必要に応じて構造化されたコンテキストを利用可能

セマンティックモデルは、アイデンティティ、リソース、アクション間の関係を構築して維持し、環境の生きたマップを作成して、迅速かつ正確な推論を可能にします。コンテキストは構造化された形式で保存されるので、システムは意図を解釈し、依存関係を理解し、推測に頼らずに明確に対応します。より迅速な意思決定、より忠実な出力、複雑さが増すにつれて強化される基盤が得られます。

実際の脅威になる前に行動の変化を確認

行動モデルは、ユーザー、ID、リソース、デバイスを含むすべてのエンティティで「正常」とはどのようなものかを継続的に確立し、説明可能な異常スコアを使用して偏差を定量化します。誤検出を引き起こす一次元のベースラインに頼るのではなく、場所、時間帯、エンティティの属性、関連するリスクなどの要因にわたる多次元の同時発生を評価して、包括的で正確な異常スコアリングを行います。

事実、ビジネスコンテキスト、過去の成果に裏打ちされたLLM推論

ナレッジモデルには、深い技術的専門知識、厳選された外部情報、環境に対する深い認識が融合されています。LLM の推論、過去の決断、ハードコードされたビジネスルールに基づいて、アプリケーション、インフラストラクチャ、ポリシーが実際に日常的にどのように運用されているかを把握します。大まかな意図は、セマンティック層と行動層にわたる正確なチェックに分解され、裏付けとなるエビデンスを含む明確な要約として報告されます。これにより、アナリストや監査人は答えだけでなく、その背後にある理由もわかります。

守れる決定論的でガバナンス可能な成果

マルチモデルAIは、アドホックなプロンプトを統制された推論に置き換え、一貫性のある監査可能な結果を実現します。セマンティックモデル、行動モデル、ナレッジモデルは、明示的なデータ範囲、厳選されたコンテキスト、完全なロギングにより、お客様のガードレール内で機能します。汎用のチャットボットではなく、ビジネスに合わせて調整された、焦点を絞った人間のようなやりとりができます。

ExaforceのマルチモデルAIアプローチは業界でもユニークであり、クラウドやSaaS環境で発生する誤検知や調査時間を大幅に削減できると考えています。このプラットフォームは、すべてのクライアントのセキュリティ運用を合理化し、インシデント対応を迅速に行えるようにすることで、当社のSOCチームを強化します。これにより、より多くの時間をプロアクティブな脅威ハンティングに集中できるようになります。