# AWSの従業員が、言語モデルで検知ルールを作成し、各ルールをセキュリティチームが承認する社内システムについて説明している

ページ: https://flyvolo.ai/ja/changes/ev-20251231-cybersecurity-analyst-9
日付: 2025-12-31 · 段階: 実際の導入
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職業: https://flyvolo.ai/ja/careers/cybersecurity-analyst

## 適用範囲

米国、一雇用主。雇用主自身の従業員による論文は次のように述べている。RuleForgeは、特定の脆弱性を悪用する悪意あるHTTPリクエストを識別する検知ルールを自動生成するAWSの社内システムである。自動検証を通過した生成ルールは、それぞれ個別のコードレビューとして社内セキュリティチームに提出される。人間のレビュー担当者に過大な負担をかけないよう、処理量を意図的に制限した。評価対象は2025年の最後の4か月である。雇用主の従業員によるプレプリントであり、ルールが対象とするのはウェブ上の攻撃で組織自身の資産ではなく、生産性の数値は相対値である。

## 出典

- Garg, Hager, Montiel et al. (Amazon Web Services) — 'RuleForge: Automated Generation and Validation for Web Vulnerability Detection at Scale', arXiv:2604.01977 (submitted 2 April 2026) — https://arxiv.org/abs/2604.01977 (一次資料)

## これが意味すること

ある大手雇用主では、検知ルールの起草をモデルが行い、アナリストの仕事はそれを審査・承認することに移っている。

## まだ示していないこと

一雇用主自身による、一種類のルールに関するプレプリントであり、アナリストの人数や時間の変化は示されていない。

## 自分で確かめる方法

arXiv:2604.01977を開き、「an AWS internal system that automatically generates detection rules」を探すこと。


詳しくは: https://flyvolo.ai/llms.txt