攻撃の再現と検証を実施。
AIロボットへのサイバー攻撃は、現実に起こり得るリスクです。
AIロボットから「フィジカルAI」へ：ライフサイクルを通じて守る、実証済みのサイバーセキュリティ
設計から運用まで、LAB R7はAIロボット、そしてフィジカルAIのライフサイクル全体にわたる確かなサイバーセキュリティを提供します。製造フェーズでは、システムやAIモデルの脆弱性を早期に発見・修正できる統合型プラットフォームを。運用フェーズでは、常時稼働するランタイム保護により、AIロボットの安定稼働を支援します。この一貫したサイバーセキュリティは、毎月蓄積される7,000万件超の最新脅威インテリジェンスデータによって支えられています。
Radeis
AIロボットの安全な設計・構築
ワンストップ型サイバーセキュリティスキャンプラットフォーム
システムレベルとAIモデルの脆弱性を早期に発見・修正
Rthena
AIロボットの運用時セキュリティ強化
専用設計のR-SOC （ロボティクス・セキュリティ・オペレーションセンター）
フィジカルAI・AIロボットの継続的な監視と迅速な対応
全方位型ランタイム防御エージェント
運用環境に適応する軽量エージェントによる防御
業界パートナーシップ
LAB R7 × Decloak Intelligence 次世代AIロボットのサイバーセキュリティを強化する技術連携
LAB R7とDecloak Intelligenceの戦略的パートナーシップにより、ファームウェアや通信、AIモデルの完全性、センサーのプライバシー制御に至るまで、多層的かつ包括的なサイバーセキュリティを実現します。
プレスリリースはこちらFAQ（よくあるご質問）
セキュア・バイ・デザイン（設計段階からのセキュリティ）を採用したAIロボットにも追加の対策は必要ですか？
セキュア・バイ・デザインは「出発点」であり、「ゴール」ではありません。AIロボットが通信・センサー・学習モデルを備えた「フィジカルAI」へと進化する中で、出荷後に新たな攻撃対象領域が生まれます。OTAのなりすまし、モデル改ざん、センサーの乗っ取りなどの脅威は、従来の設計だけでは防ぎきれません。運用時の継続的な監視、OTA署名の検証、モデルの完全性チェックなど、現場での安全を保つためには継続的なサイバーセキュリティ対策が不可欠です。
AIロボットの演算能力が限られている場合、攻撃者がAIモデルを置き換えるのは難しいのではないでしょうか？
大規模言語モデル（LLM）が人間のような対話を実現するには、確かに相当な演算能力が必要です。しかし、攻撃者に必要なのは、より賢いモデルではなく、特定の目的を達成するためのモデルです。攻撃用のモデルは、コマンドの改変、センサー入力の操作、不正な接続の開始など、特定のタスクを実行できれば十分であり、軽量かつ効率的に動作します。さらに、攻撃者はクラウドの計算資源を活用することで、より複雑な攻撃を仕掛けることも可能です。こうした脅威に備えるためには、ハードウェアだけでなく、AIモデルの読み込み時や実行時における完全性（インテグリティ）保護が不可欠です。
AIロボットをグローバルに出荷しています。サイバーセキュリティの規格は地域によってどう異なりますか？
ロボットのサイバーセキュリティ規格は、機能安全、データプライバシー、製品認証など、国や地域ごとの規制機関が重視する観点によって異なります。
- EU：製品安全と長期的なソフトウェア責任を連動させたCRA（2027年12月11日全面適用）に加え、高リスクAIに対するリスクベースのAI規則（AI Act）を導入
- 米国：市場の透明性と調達の準備態勢を重視（NISTフレームワーク、SBOM開示、IoT Cyber Trust Markの任意ラベリング）
- 中国：サイバーセキュリティをデータ主権（CSL／DSL／PIPL、MLPS 2.0）と関連付け、さらに、サービスロボット向け基準となるGB/T 45502-2025（2025年10月1日施行）を追加
専門のセキュリティチームがありません。何から始めるべきですか？
まずは「リスクの見える化」から始めましょう。可視化がなければ、影響度の小さい領域にリソースを割いてしまい、本当に業務を止めかねない脆弱性を見逃す可能性があります。LAB R7のワンストップ型サイバーセキュリティスキャンプラットフォームは、システムとAIの隠れた脆弱性を可視化し、優先的に対処すべきポイントを明確にします。「見える化」を「行動」に、「行動」を「継続的な保護」へ。それが、最も戦略的なサイバーセキュリティ対策の第一歩です。