コアの提供

カスタム ソフトウェア開発、専任チーム、動き続ける必要があるシステムの配信サポート。

ソフトウェアエンジニアリング

アーキテクチャ、信頼性、コストを守りながら、製品の作業をより迅速に出荷します。

プラットフォームと製品は、高速性、安全性、そして実行する価値を維持する必要があります。

  • より迅速なリリースパス
  • 配送リスクの低減
  • アーキテクチャに関する意思決定をリーダーが守ることができる

セキュリティ監査

実際の攻撃経路にわたる証拠により、インシデントと調達のリスクを軽減します。

当社は、デスクトップ ソフトウェア、モバイル アプリ、バックエンド サービス、AI 機能、APIs、組み込みサーフェス、およびそれらの間の信頼境界を 1 つの実際のシステムとして監査します。

  • インシデントリスクの低減
  • 購入者がすぐに使える証拠
  • 是正命令のクリア

ランサムウェアの回復

暗号化後に操作を復元し、クリーンな再構築を保護し、繰り返し侵害されるリスクを軽減します。

私たちは、ランサムウェア (暗号ロッカー/エンクリプター) からのチームの回復を、証拠に基づいた冷静な手順で支援します。つまり、拡散を阻止し、暗号化されている内容を検証し、可能であれば安全な復号を試み、攻撃者を再侵入させることなくクリーンに復元します。

  • より安全な回復パス
  • ダウンタイムのプレッシャーの軽減
  • サービス復帰前の硬化

コンサルティング

ドリフトではなく証拠に基づいて、アーキテクチャ、最新化、移行、および配信に関する決定を下します。

間違った賭けをする余裕がないチームのための、アーキテクチャ、最新化、研究、セキュリティ、AI、移行、およびパフォーマンスの決定。

  • 防御可能なアーキテクチャの決定
  • 間違ったビルドのリスクを軽減
  • 支出の前に優先順位を明確にする

PoC エンジニアリング

アウトソーシング、専任チーム、または大規模な構築にスケールインする前に、技術的な賭けを検証してください。

私たちは、AI、ソフトウェア エンジニアリング、リバース エンジニアリング、組み込み作業、セキュリティ研究、およびチームが大規模なビルドに取り組む前に証拠が必要な場合の困難な統合にわたる概念実証システムを構築します。

  • 保護された予算
  • ゴー/ノーゴーの高速化
  • 約束前の証拠

AI システム

エージェントおよびデータ量の多いシステム向けの AI エンジニアリング、セキュリティ、ガバナンス、本番環境の配信。

エージェントティック AI エンジニアリング

便利なワークフロー、ガードレール、サポート可能な操作により、エージェント AI を本番環境に移行します。

私たちは、ツールを呼び出し、限定された意思決定を行い、運用環境で使用可能な状態を維持するエージェントのワークフローを設計および強化します。

  • AI の展開の迅速化
  • 自動化リスクの低減
  • 観察可能な実行時の動作

AI セキュリティとガバナンス

AI が機密性の高いビジネス システムにアクセスする前に、何をアクセス、決定、実行できるかを制御します。

当社は、脅威モデル、認可、データ境界、監査可能性を備えた LLM 機能とエージェント ワークフローを保護します。

  • より安全な AI 承認
  • よりクリーンな監査証跡
  • データと権限のリスクの軽減

AI 情報漏洩防止

機密データが間違った AI 境界を越えて企業の導入が遅れることを防ぎます。

私たちは、AI システムの周囲のデータ境界を設計および監査し、機密情報がプロンプト、取得、メモリ、ログ、モデル出力に含まれないようにします。

  • 漏洩リスクの低減
  • より安全な企業展開
  • よりクリーンなデータ境界

推論の最適化

製品の品質を犠牲にすることなく、待ち時間とサービスコストを削減します。

私たちは、応答時間と GPU にかかる時間がすでにビジネス上の問題になっている AI 製品のサービング スタックを最適化します。

  • インフラストラクチャコストの削減
  • 待ち時間の短縮
  • ユニットエコノミクスの向上

自律的なAIシステムの導入

承認、可観測性、ロールバック、コスト管理により、複雑な AI 自動化を本番環境に移行します。

当社は、有望なプロトタイプから、統合、承認、可観測性、ロールバック、コスト規律を備えた制御された生産ワークフローまで、複数のステップからなる AI システムを実現します。

  • 制御されたロールアウト
  • 運用上の驚きの軽減
  • 人間の承認が重要な場合

ディープエンジニアリング

低レベルのエンジニアリング、リバース エンジニアリング、カーネル作業、および詳細を必要とするバイヤー向けのパフォーマンス システム。

低レベルのエンジニアリング

コスト、安​​定性、ロードマップの信頼性に影響を与えるネイティブ パフォーマンスと OS 境界の問題を解決します。

実際の制御を必要とするランタイム、SDKs、エンドポイント コンポーネント、デバイス ソフトウェア、およびシステムのネイティブ エンジニアリング。

  • 待ち時間の短縮
  • よりクリーンなネイティブ境界
  • 負荷時の安定性が向上

HFT エンジニアリング

レイテンシの差異が直接的な商業コストとなる決定論的な取引システムを設計します。

p99.9、リプレイ、リカバリー、実際の市場状況を重視するチームのためのトレーディング インフラストラクチャ。

  • テールレイテンシの短縮
  • より予測可能な実行
  • コストのかかる差異の削減

カーネルエンジニアリング

ホストを不安定にしたりロールアウトのリスクを生じさせたりすることなく、OS との緊密な統合を実現します。

エンドポイント セキュリティ、デバイス ソフトウェア、可観測性、およびパフォーマンス クリティカル パス用のカーネル モード コンポーネントを構築します。

  • より安全な OS 統合
  • 展開リスクの軽減
  • エンドポイントの信頼性の向上

リバースエンジニアリング

不透明なソフトウェアとファームウェアの中に隠された真実を回復し、推測に依存した意思決定をやめます。

ドキュメントが不足している場合、信頼性が不確実な場合、または動作を証拠によって証明する必要がある場合、ファームウェア、デスクトップ ソフトウェア、組み込みコンポーネント、アップデート パッケージ、および不透明なバイナリをリバース エンジニアリングします。

  • 未知が証拠に変わった
  • 相互運用性に関する意思決定の迅速化
  • ベンダーロックインリスクの軽減

主要なエンジニアリング市場にわたるクライアント

スペイン、ドイツ、オランダ、イタリア、ポーランド、ウクライナ、米国、シンガポール、日本。

ヨーロッパ、ウクライナ、米国、シンガポール、日本にわたる SToFU クライアントの存在を強調した世界地図。

エンジニアリングの幅広さ

ソフトウェア、AI、および仕事を前進させるシステムのための 1 つのチーム。

私たちは、製品エンジニアリング、ニューラル システム、低レベル ソフトウェア、フロンティア プロトタイプ、そして真剣な購入者が現在 AI や重要なソフトウェアに期待しているセキュリティとプライバシーの管理に取り組んでいます。

ソフトウェアおよびプラットフォームエンジニアリング

プレッシャーの下で出荷されるアプリケーションとシステムの開発

これが配信の核心です。ソフトウェア エンジニアリング、プラットフォーム作業、APIs、分散システム、パフォーマンス チューニング、および信頼性と速度が製品の一部である場合に必要なネイティブの深さのようなものです。

ドメイン ソフトウェアの配信 製品エンジニアリング
ドメイン 分散システム プラットフォームスケール
ドメイン API とバックエンド サービスアーキテクチャ
練習する パフォーマンスエンジニアリング レイテンシとスループット
スタック C++ / Rust ネイティブシステム
練習する プラットフォームの最新化 書き換えまたはリカバリ

AI、ニューラル & エージェント システム

デモやラッパーを超えたニューラル ネットワークと AI エンジニアリング

私たちは、モデル、プロンプト、取得、オーケストレーション、推論経済学、およびランタイム制御が 1 つの運用システムとして連携する必要がある応用 AI システムを構築します。

ドメイン 神経推論 モデルの実行
ドメイン RAG システム 取得ワークフロー
ドメイン エージェントワークフロー ツールオーケストレーション
練習する プロンプトとツールの制御 ランタイム規律
練習する 推論の最適化 コストとレイテンシ
練習する AIの評価 品質とドリフト

プロトタイプ、研究、量子

PoCs 本格的な製品への賭け、研究トラック、フロンティア コンピューティング用

ロードマップが明確になる前に作業が始まることもあります。クライアントが証拠、実現可能性、または明確な方向性を正確に読み取る必要がある場合、私たちは技術的なプロトタイプ、研究実装、探索的システムを構築します。

形式 技術 PoCs 高速検証
形式 研究ビルド 応用探査
形式 プロトタイプシステム 製品の方向性
フロンティア 量子コンピューティング アルゴリズムによる探索
練習する 実現可能性調査 ゴー/ノーゴーの明瞭さ
練習する 実験用ツール スケール前の証明

セキュリティ、プライバシー、AI 信頼

AI、ソフトウェア、データ、重要なシステムのサイバーセキュリティ

セキュリティは依然としてスタックの一部です。ソフトウェア監査、AI 特有の悪用経路、リバース エンジニアリング、データ漏洩防止、真剣な購入者が最新のシステムに期待する信頼管理などです。

ドメイン セキュリティ監査 デスクトップ、モバイル、バックエンド
ドメイン AI セキュリティ モデルとエージェント
ドメイン 情報漏洩防止 敏感な境界線
練習する リバースエンジニアリング バイナリとファームウェア
標準 プライバシーとGDPR データ規律
練習する 脅威モデリング 設計レベルのリスク

エンゲージメントの開始方法

小規模から始めて、適切なエンジニアリング モデルにスケールアップします。

範囲と所有権が明確になったら、レビュー、焦点を絞ったビルド、または専用チームの追跡から始めることができます。

専任チームまたはアウトスタッフの必要性 サイバーセキュリティまたはコンプライアンスのプレッシャー 低レベルまたは AI 配信のリスク
01

ボトルネックをもたらす

配信、信頼、マージン、遅延、稼働時間に悪影響を及ぼし始めたシステムを修復します。

03

信頼できる次のステップに進む

より明確な範囲、より明確な優先順位、より低い不確実性、そしてビジネスが実際に行動できる次の動きを持って退職します。

技術ブログ

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プライバシーに配慮した配送

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配達 プライバシーに配慮した配送 セキュリティとプライバシーは、ビルド パス、レビュー パス、データ パス全体にわたって同じレーンに維持されます。
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