400万人が利用するビジネスSNS
株式会社プレイド / KARTE Signals
筑波大学大学院（システム情報工学研究群）進学予定の28卒です。 サイバーセキュリティを中心に、AIや自立型エージェントによるマルウェア行動の研究に取り組んでいます。 現在、開発系やセキュリティ分野に関わるインターンシップを探しています。 技術を活かして課題を解決し、現場での実践を通じてさらに成長していきたいと考えています。ご興味のある企業の方はぜひご連絡ください。
/assets/images/24959/original/881b6729-2308-416e-aae4-2644345abf4a?1530486410){kind=avatar}
株式会社PLAIDにて、KARTE Signalsの開発に携わっています。ダッシュボード機能や外部サービスとの連携を担うコネクタ周り、クライアントが操作するAI機能を中心に、機能の開発および改善を担当しています。ユーザーが分析結果や兆候を直感的に理解できるよう、ダッシュボードのUIやロジックの実装を行うとともに、各種データをプロダクトに取り込むためのコネクタ機
システムセキュリティ研究室に所属予定。 自立型エージェントによるマルウェア行動モデル研究を発展させ、マルチエージェントシステム（MAS）による協調的攻撃・防御戦略の解析に取り組む予定です。
東京電機大学では、情報セキュリティを軸に、攻撃・防御の両面からシステムを分析・設計する力を培いました。 研究ではAIによるマルウェア行動モデルの再現に取り組み、今後は筑波大学大学院でマルチエージェントによる協調的な攻撃・防御モデルの研究へ発展させていく予定です。
私は、部分観測マルコフ決定過程（POMDP）を用いた自立型エージェントによるマルウェア行動モデルの再現に取り組んでいます。 攻撃者エージェントが限られた観測情報の中でどのように行動を最適化するかを確率的に表現し、検知回避や持続的侵入といった挙動をシミュレーションすることを目的としています。 この研究では、観測確率・遷移確率・報酬関数をもとに、エージェントが自律的に「次に取るべき最適行動」を選択する過程をモデル化しています。 単なる検知モデルではなく、攻撃者の意思決定プロセスを“自立的AIエージェント”として再現する点に特徴があります。 今後は筑波大学大学院に進学し、複数のエージェントが協調的に行動するマルチエージェントシステム（MAS）へと発展させ、 マルウェア間の通信や協調戦略のモデル化を通して、より高度な攻撃シナリオ生成・検知研究に取り組む予定です。 また、こうした研究を通じて得られた知見をもとに、観測の工夫や分散検知、蜜罐による誘導などの防御手法の提案にもつなげていくことを目標としています。
高校時代はサッカー部に所属し、部員100名を超える組織の主将キャプテンを務めていました。 個々の特性を活かしたチーム戦術の構築や、対戦相手のセットプレーを分析して監督に提案するなど、データと戦略の両面からチームを支えました。提案した戦術が実際に採用され、コーナーキックからの決勝点につながった経験は特に印象に残っています。 また、大人数のチームをまとめる中で、練習方針の調整やメンバー間のコミュニケーションを重視し、目標に向かって組織全体を動かすマネジメント力を磨きました。 最終的に、チームは歴代最高記録を達成し、自身もチームリーダーとしての責任感と達成感を強く実感しました。
セキュリティ・キャンプ全国大会2025（Z3：AI Agent開発ゼミ）では、 組織ドメインを起点にFQDN・IPを自動解析し、ShodanやVirusTotalを活用して既知の脆弱性を特定するツール「ORG2VULN」 の開発に取り組みました。 私はドメインからFQDNを列挙し、FQDNからIPアドレスを解決する基盤部分の実装を担当し、チーム全体のデータ収集の信頼性向上に貢献しました。 この取り組みは、公開情報を活用して調査を行うOSINT的なアプローチでもあり、実務のセキュリティ調査にも通じるプロセスを体験できました。 短期間でのチーム開発を通じて、AI・セキュリティ・ネットワークの知識を統合的に活用する力を磨くことができました。 また、セキュリティ・キャンプ全国大会における参加レポートを Qiita にまとめて公開しており、具体的な取り組み内容や技術的な試行錯誤を詳しく紹介しています
