FlashLabsは11月10日、サイバー意思決定モデル「OrcaC2 1.0」の提供を始めました。
ブロックチェーンセキュリティやMDR、インシデントレスポンス向けに学習したモデルです。
観測データと型付きの質問から、確率と信頼度付きの機械可読な判断を返します。
OrcaRouterの専用APIから利用できます。
記事の概要
OrcaC2 1.0は、対話文ではなく構造化された判断を返す意思決定モデルです。
インシデント状況などの観測と型付きの質問を入力すると、単一フォワードパスでverdictを返します。
1回のリクエストで複数の質問に回答でき、スクリーンショットやネットワーク図などの画像にも対応します。
最大100万トークンのコンテキストウィンドウと、イベントの時系列を横断して推論する機能を備えます。
専用エンドポイントはPOST /v1/systemoneで、OrcaRouterのAPIキーから利用できます。
料金は入力トークン数と画像の有無に応じた従量課金制です。
17のベンチマーク、合計8,173問の評価では、比較対象のJevとClefを報告された全タスクで上回りました。
開発元の評価では、脆弱性深刻度評価が90.6、ブロックチェーンセキュリティの総合正解率が87.3%でした。
記事のポイント
- 構造化判断をAPIで返却： 観測と型付き質問から、確率と信頼度付きの判断を返し、監査証跡や業務ワークフローに接続できます。
- 長文脈と画像に対応： 最大100万トークンの履歴やイベントログを扱い、画像を含むインシデント状況も判断材料にできます。
- 17ベンチマークで評価： 合計8,173問の評価で全タスクが比較対象を上回り、脆弱性評価90.6などを記録しました。
このニュースがもたらす影響
- 自社導入を検討する企業： 17ベンチマークの評価は開発元によるものにとどまるため、導入企業は自社のアラートや画像を使い、誤判断時の引き上げ条件と監査要件を検証してから運用範囲を決める必要がありそうです。
- セキュリティ製品各社： 判断結果を機械可読な形で返し、複数質問や長い履歴、画像を扱える構成は、検知機能だけでなく判断結果を既存ワークフローへ接続する設計を、競合サービスにも求める可能性があります。
- SOC運用担当者： 複数アラートの一次トリアージを機械に寄せられる可能性がある一方、確率と信頼度を基準に人へ引き上げる境界を先に設計することが重要になりそうです。
このニュースの背景
攻撃側のAIがリアルタイムに適応する一方、防御側ではアラートが増え、判断を担うアナリストのリソースが限られていると説明されています。
検知の仕組みが増えても、トリアージや次の対応を判断する工程がボトルネックになれば、攻撃への対応が遅れる可能性があります。
こうした状況を受け、確率と信頼度を伴う機械可読な判断を、セキュリティ運用のワークフローに接続する構成が打ち出されています。
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詳しい記事の内容はこちらから（引用元）
FlashLabs株式会社のプレスリリース（2026年11月10日 19時21分）OrcaRouterのサイバーセキュリ…
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000133.000138449.html