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ヒューマノイド向け
Industries / Humanoid
ヒューマノイド向け
Trust Infrastructure
自律学習するヒューマノイドに、改ざんされない学習環境と安全な通信基盤を提供します。
Challenges
ヒューマノイドが直面する3つの信頼問題
AI Poisoning
学習データへの
悪意ある介入
- 偽のセンサーデータによる誤学習
- 強化学習への報酬ハッキング
- 敵対的サンプルの継続的注入
- モデルの長期的劣化
Identity Crisis
個体識別と
なりすまし問題
- 複数ロボット間の個体識別困難
- なりすましロボットによる誤制御
- 学習履歴の帰属が不明確
- ソフトウェア改ざんの検知困難
Communication
通信経路の
セキュリティ欠如
- 制御コマンドの傍受・改ざん
- クラウドとエッジ間の通信漏洩
- 中間者攻撃（MitM）リスク
- ファームウェア更新の偽装
SEES Solution
シーズが提供する解決策
4つのコア技術を組み合わせ、ヒューマノイドの信頼基盤を多層で保護します。
特許取得済
自律分散AIセル
- ヒューマノイドが個体ごとに安全に学習・進化
- 集団知性による継続学習
- AIポイズニング検知・ブロック機能
- 学習データの真正性を保証
ハードウェア認証
Chip Fingerprint (PUF)
- チップ固有の物理指紋で個体認証
- なりすまし・偽装ロボットを即時排除
- 複製不可能な認証基盤
- ハードウェアレベルの信頼確立
特許取得済
Hash Chain
- クラウド〜エッジ間の通信真正性保証
- ファームウェア更新の改ざん検知
- 高速・軽量実装で低遅延を維持
- センサーデータの連鎖検証
特許取得済
Scramble Memory
- 盗まれたロボットでもデータは読めない
- メモリ内学習データのリアルタイム保護
- 物理解析攻撃（コールドブート等）を無効化
- 個体差学習の機密性を保持
Use Cases
ユースケース
介護・医療支援
在宅介護ロボット
患者ごとの個体差学習を安全に蓄積。なりすまし防止と学習データ保護で、プライバシーを守りながら継続学習を実現。
産業・物流
工場内作業ロボット
複数ロボットの協調学習を安全に管理。悪意ある学習データ注入をブロックし、24時間安定稼働を保証。
公共・インフラ
警備・案内ロボット
公共空間での行動学習を保護。チップ認証により正規ロボットのみ運用され、なりすまし・制御乗っ取りを防止。