サイバーリスクを、
リリース前に見極める
ソフトウェアの脆弱性やAIモデルに起因する問題がヒューマノイドを含むロボットやドローンの認識や判断、動作を変えることがあります。
Radeis（レディス）はその影響をシミュレーション環境で検証し、リリース前に修正すべきリスクと優先順位を明らかにします。
ロボットの動作に影響するサイバーリスクを検証
想定された条件のもとで安全に動作するロボットも、サイバー攻撃によって入力情報や判断ロジック、コマンドが変えられると想定と異なる動作をすることがあります。
Radeisは脆弱性の洗い出しを行うだけでなく、その中で安全な範囲を超える動作につながるリスクを見極めます。
入力情報の不正操作
センサー情報や視覚、音声データが偽装されるとロボットの認識が変わり、周辺環境を誤認するおそれがあります
AIモデルやソフトウェアの侵害
AIモデルやファームウェア、ミドルウェアが改ざんされると、ロボットによる入力情報の解釈や判断が変わる可能性があります
コマンドの不正操作
不正なコマンドや改ざんされたコマンドによって、ロボットが誤った動作や経路選択、作業を実行することがあります
サイバーリスクを段階的に検証
Radeisは、AIエージェントによる分析、攻撃シナリオを用いたシミュレーション、継続的な再評価を組み合わせてロボットの動作への影響を検証し、リスク変化に応じて検証結果を更新することで、評価を常に最新の状態に保ちます。
AIエージェントがソフトウェア、ファームウェア、AIモデル、依存関係、システム設定を分析し、ロボットのどこにリスクがあるかを洗い出します。
提供情報： システム、ソフトウェア、AIに関するリスクの全体像
ロボットに組み込まれるソフトウェアとAIモデルに対して攻撃シナリオを適用し、サイバー攻撃によって安全でない動作や想定外の動作が発生しないかを確認します。
提供情報： 攻撃条件と、その条件下で生じるロボットの動作を再現した検証結果
Radeisは新たな脆弱性や攻撃に関する情報が公開されるたびに、ロボットのソフトウェア、AIモデル、依存関係を再評価します。修正の優先順位と追跡可能な証跡を更新し、レビュー、リリース、法規・規格への対応に備えます。
提供情報： 最新のリスク状況と法規・規格対応に使用可能な証跡
リスク評価から法規・規格対応までを
一つのプラットフォームで
Radeisは、構成要素やAIモデルのリスク評価、動作レベルでの安全性検証、
法規・規格への対応準備などリリース前に必要となるプロセスの一元管理を支援します。
- ソースコード
- LLM／VLMの接続先
- ロボットのURDF
- AIモデル／AI BOM
- ファームウェア／バイナリ
- SBOM
- HBOM
- ソフトウェア、ファームウェア、依存関係のリスク
- 脆弱性診断
- AIモデルとAI BOMの分析
- 改ざん有無と出所の確認、レッドチームテストによる耐性評価
- 攻撃シナリオによるシミュレーション
- 設計どおりの動作との比較検証
- EU CRA（サイバーレジリエンス法）、EU AI Act、IEC 62443
- レビューとリリース判断に使用可能な記録
- 優先順位付けされた修正方針
- ロボットの動作への影響を示す検証結果
- リリースおよび法規・規格対応への準備状況
サイバー攻撃によるロボット動作への影響
公開されているサイバーリスクによってロボットの設計どおりの動作がどのように変わるのか、そしてRadeisがリリース前にその影響を検証する流れをご紹介します
ロボット開発の各部門を支えるRadeis
Radeisが提供する共通の検証結果をもとに各部門はリスクを確認し、必要な対処を判断できます
製品セキュリティ部門
ロボットの動作や安全性への影響をもとに、脆弱性修正の優先順位を付けられます
ロボティクス・AI開発部門
攻撃条件をシミュレーション環境で再現し、ロボットの認識や判断、制御への影響を確認できます
機能安全部門
サイバーリスクによって安全機能が損なわれる可能性や、安全設計の前提を崩す可能性を評価できます
法規対応部門
EU CRA（サイバーレジリエンス法）、EU AI Act、IEC 62443に対応する、リリースや市場への製品投入に必要な追跡可能な証跡を整えられます
Radeisの特長
サイバーリスクによる安全性への影響を検証
検出した脆弱性がロボットの重要な機能や動作、安全性にどのような影響を生じるかを、シミュレーション環境で検証します
ソフトウェア、AI、ロボットの動作を統合的に評価
脆弱性を含む構成要素、不正に操作された入力情報、AIモデルのリスク、インターフェース、ロボットの実際の反応を、一連の検証プロセスで評価します
重要動作に影響するリスクを優先
認識や判断、動作、作業の実行など、安全性に関わる機能に影響するおそれのある攻撃経路を絞り込み、開発リソースをどこに集中すべきかを示します
後工程に引き継げる証跡を整備
システムの構成、テストシナリオ、検出結果、動作への影響を、修正や安全性レビュー、リリース判断、法規・規格への対応に使用可能な、後から辿れる形でまとめます
よくあるご質問
一般的な脆弱性スキャナーは、技術的な問題の検出までを対象としています。Radeisはさらに一歩進み、検出した脆弱性がロボットの認識や判断、動作など安全性に関わる挙動を実際に変える可能性までを検証します。
実機は必要ありません。Radeisは攻撃条件をシミュレーション環境で再現するため、実機や最終ビルドがそろう前の段階でもロボット動作への影響を検証できます。
Radeisの利用には、AIモデルとAI BOM、ファームウェアとバイナリ、SBOM／HBOMをご用意ください。これらをもとにソフトウェアやAI、依存関係のリスクを評価します。
EU CRA（サイバーレジリエンス法）、EU AI Act、IEC 62443への対応に活用いただけます。Radeisはこれらに沿った証跡を作成し、レビューやリリースの工程にそのまま引き継ぎ可能な検出結果を提供します。
Radeisは製品セキュリティ、ロボティクス・AI開発、機能安全、法規対応の各部門向けの製品です。部門間で共通の検証結果を共有し、それぞれの業務に活用できます。