BUILD · CHECK · PROTECT

AIでセキュリティーを強化。作る力を、守る力にも。

大勢のAIロボットが建物の内側で協力して巨大な防御パネルを取り付け、外からの攻撃に備えるイメージ
点検する、穴を塞ぐ、もう一度確かめる。複数のAIによる共同作業を、防護壁の建設に重ねたイメージです。

「どこを調べればいいか」から、AIに任せられます。
Claude・ChatGPT・Geminiなど複数のAIが、同じ記憶とファイルを共有しながら、点検・修正・再確認まで進めます。

あなたが言うのは、これだけ。「このサーバ全体の
セキュリティーチェックして」

気にしていなかった所まで、
AIが先に見てくれる。

ポートは開きすぎていないか。ログインの方法は安全か。古いソフトは残っていないか。
何を調べればいいかを知らなくても、AIがサーバの中を見て回り、危ない所を選んで、分かる言葉で説明し、直して、もう一度確かめます。

これまでのセキュリティー対策

  • 調べる場所(ポート・ログイン方法・設定など)を、人が知っている必要があった
  • 点検ソフトの結果は英語の長い警告の一覧。どれが本当に危ないかは人が判断
  • 直す作業も、直ったかの確認も人の手で
  • 専門の会社に頼むと、費用も日数もかかる

BASECORDなら

  • 一言頼むだけで、AIが何が動いていて、どこから入れるかを自分で調べる
  • そのサーバの使い方に合わせて、本当に危ない所を選んで分かる言葉で説明
  • 控えを取ってから直し、直ったかをもう一度確かめるところまでAIが進める
  • 別のAIにも見てもらい、見落としを減らす
1つのAIだけに任せる点検自分が書いたコードの思い込みや、死角にある穴に気づきにくい。
1体のAIロボットが正面だけをルーペで見ており、背後の壁の隙間から赤いウイルスが入り込んでいるイメージ
複数のAIで相互点検するBASECORD別のAIが別角度から厳しく点検し、穴を塞いで再確認まで完結。
Claude・ChatGPT・Geminiの各ロボットが複数方向から壁を点検し、防護パネルで隙間を塞いで守りを固めるイメージ
1つのAIによる自己点検と、複数のAIによる相互点検(クロスチェック)の考え方を対比したイメージです。
実際の依頼イメージ 「このアプリを公開する前に、
個人情報や鍵の漏れ、攻撃されそうな所がないか別のAIの視点でも調べて直して。」

同じ作業場と記憶を共有するからできる、
5つの守りの仕組み。

助言だけで終わらず、実際のファイルとサーバ設定に手が届く強みを活かします。

POINT 01

「作ったAI」とは別のAIが相互チェック(見落としを減らす)

1つのAIだけで開発・点検すると、自分が書いたコードの思い込みや見落としに気づけません。BASECORDなら、あるAIが書いたコードを別のAIが異なる視点から厳しく点検し、セキュリティの穴を二重・三重に洗い出し、見落としを減らせます。同じ記憶とファイルを共有しているため、説明直しの手間もありません。

POINT 02

「指摘して終わり」ではなく、修正から再検査までその場で完結

ふつうのチャット画面では「ここが危険かもしれません」と助言するだけですが、BASECORDのAIはサーバ内のコードや設定を直接修正し、直した後に本当に穴が塞がったか、元の機能が壊れていないかまで自分でテストを動かして確かめます。

POINT 03

公開前の自動チェック(個人情報・秘密鍵・攻撃の穴の検査)

テストデータに含まれる名前・住所・学校名、APIキーの消し忘れ、管理用ページへのリンク、外部からの不正な入力(XSSなど)でプログラムが動く経路がないかを、公開前に検査プログラムとAIの目で一括チェックします。

POINT 04

Linuxサーバの防御ツールをAIが直接設定・運用

不正なログイン試行を検知して自動で遮断する仕組み(fail2ban)、ウイルス検査(ClamAV)、通信の暗号化(SSL証明書)、アクセス権限の絞り込みなど、専門知識が要るサーバの守りもAIに言葉で頼むだけで整います。

占有サーバプラン
POINT 05

24時間の見張りと自動バックアップで、万一にも備える

定期処理(cron)や常駐監視(systemd)を組み合わせて、異常なアクセスや容量逼迫の検知、証明書の更新確認、データベースやファイルの世代別バックアップまでAIに仕組み化させられます。「攻撃を防ぐ」だけでなく「万一のときにすぐ戻せる」体制まで一貫して作れます。

占有サーバプラン

直して終わりにしない。
守りを続ける仕組みも、AIと作れる。

BASECORDを使って、実際に作り・運用してきた守りの例です。

一度見つけた問題を、次の開発にも生かす

見つかった問題と点検の手順は、共有の記憶と指示書に残ります。次の作品を作るAIも、別のAIも、同じ注意点を最初から守ります。

直した守りが、後の更新で消えていないか見張る

変更の履歴を自動で残し、大事な修正に目印を付けておきます。あとで古い版に戻ってしまっても、目印が消えたことで気づけます。

警告を、放置しない

複数のサーバから届く警告を1か所に集め、「対処待ち・直した・対処不要」を記録します。知らせるだけでなく、片付くところまで追えます。

「バックアップがあるつもり」を点検する

保存の対象から漏れているデータや、途中で壊れたバックアップがないかもAIが確かめます。実際に取り漏れと破損を見つけて直した例があります。

コードだけでなく、仕事の流れも守る

通販の仕組みでは、決済の確認の流れの問題や、在庫の二重販売が起きうる所を見つけて直しました。業務の事故も点検の対象にできます。

※ 上はBASECORDを使って構築・運用してきた例です。どのプランでも最初から自動で動く機能ではありません。常に動かす見張りや定期処理は、占有サーバプランで作れます。

実際の制作でも、点検から修正へ。

制作一覧の「Renovate Simulator」では、取り込んだ家具データの表示処理を点検し、不正なプログラムが動き得る問題を発見しました。家具名を安全な文字として表示する修正と、取り込み内容の検査を加え、検証用データで修正を確認しています。「中学生の試験対策アプリ」や「絵本」でも、公開前に学校名や個人名・住所などが残っていないかを一括点検して取り除きました。

STEP 01調べる公開範囲と、問題のある処理や情報漏れを確認。
STEP 02直す変更前の控えを残し、必要な箇所を直接修正。
STEP 03試す安全な再現テストで問題の解消と元の機能を確認。
STEP 04見直す別のAIの視点で再点検し、確認範囲を記録。

つくる力と、守る力。その両方がある作業場へ。