Agentic Hacking Cup

slides.md

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-title: スライドタイトル
+title: Agentic Hacking Cup — スポンサーシップのご案内
 info: |
-  スライドタイトル
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+  Agentic Hacking Cup スポンサーシップのご案内
+  一般社団法人 Nyx Foundation
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slides/SL01.md

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+layout: cover
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+
+# Agentic Hacking Cup
+
+## スポンサーシップのご案内
+
+<br>
+
+**主催：一般社団法人 Nyx Foundation（非営利型）**
+
+開催時期：2027年 Q1〜Q2
+
+<br>
+
+<div class="text-sm text-gray-500 mt-8">
+
+</div>
+
+<!--
+Speaker Notes:
+本資料は、Agentic Hacking Cupへのスポンサーシップをご検討いただくための提案資料です。
+一般社団法人Nyx Foundation（非営利型）が主催し、2027年Q1〜Q2にオンライン予選・東京オフライン決勝の形式で開催いたします。
+本資料はそのまま社内稟議にお持ちいただける構成としております。
+-->

slides/SL02.md

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+layout: default
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+
+# エグゼクティブサマリー
+
+<br>
+
+| 項目 | 内容 |
+|------|------|
+| **What** | AIエージェント同士が企業ネットワーク上で攻撃・防御を競い合う、**世界初**のハッキング大会 |
+| **Why** | 2026年施行「サイバー対処能力強化法」に不可欠な動的データセットが世界的に不足 |
+| **Who** | Nyx Foundation（非営利型一般社団法人）主催 |
+| **When** | 2027年 Q1〜Q2（予選オンライン → 決勝オフライン東京） |
+| **Scale** | 参加100チーム〜 / 賞金総額 1,000〜1,500万円 |
+
+<!--
+Speaker Notes:
+Agentic Hacking Cupは、AIエージェント同士がリアルタイムで企業ネットワーク環境において攻撃・防御を競い合う、世界初の取り組みです。
+
+2025年5月に公布された「サイバー対処能力強化法」の2026年施行を受け、能動的サイバー防御に必要な「侵入後の攻撃者行動に関する動的データセット」が世界的に不足しています。本コンペはこのギャップを埋めるものです。
+
+非営利型一般社団法人であるNyx Foundationが主催し、2027年Q1にオンライン予選（100チーム以上）、Q2に東京でのオフライン決勝（上位16チーム）を実施します。賞金総額は1,000〜1,500万円を予定しています。
+
+稟議ご担当者様には、この1枚で本コンペの全体像をご理解いただけます。
+-->

slides/SL03.md

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+layout: default
+---
+
+# なぜ今、このコンペが必要か
+
+## 能動的サイバー防御法と課題
+
+
+- **2025年5月公布「サイバー対処能力強化法」** → 2026年施行
+- **法の3本柱：** 官民連携 / 通信情報利用 / アクセス・無害化
+- **核心課題：** 「侵入後に攻撃者がどう行動するか」の動的データが **世界的に不足**
+
+
+<div class="mt-6 p-4 border-l-4 border-black bg-gray-50">
+
+**本コンペがこのギャップを埋めます。**<br>
+AIエージェントの攻防ログが、能動的サイバー防御の研究基盤となります。
+
+</div>
+
+<div class="text-xs text-gray-400 mt-4">
+
+出典：サイバー対処能力強化法・同整備法（2025年5月23日公布）/ 内閣官房「サイバー安全保障に関する取組」
+
+</div>
+
+<!--
+Speaker Notes:
+2025年5月に公布された「サイバー対処能力強化法」は、日本のサイバーセキュリティ体制を抜本的に強化する法律です。官民連携、通信情報の利用、そしてアクセス・無害化という3つの柱で構成されています。
+
+しかし、この法律を実効性あるものにするためには、「侵入後に攻撃者がどう行動するか」という動的データが不可欠です。現状、このデータは世界的に不足しています。Mandiant M-Trends 2025によると、攻撃者の滞留時間（Dwell Time）は数日〜数週間であり、この期間の行動データこそが能動的サイバー防御研究において最も重要です。
+
+本コンペティションでは、AIエージェント同士の攻防から生成される全行動ログをMITRE ATT&CKにマッピングし、研究用データセットとして構築します。これにより、法の要請するサイバー防御能力の研究基盤を提供します。
+-->

slides/SL04.md

@@ -0,0 +1,38 @@
+---
+layout: default
+---
+
+# 既存コンペティションとの差別化
+
+| コンペ | 特徴 | 本コンペとの違い |
+|--------|------|-----------------|
+| **DARPA AIxCC** | AI脆弱性発見・修正（$4M） | パッチ特化、動的攻防ではない |
+| **HTB AI vs Human CTF** | AI vs 人間 Jeopardy形式 | 静的課題、動的データなし |
+| **Alias Robotics CAI** | AI同士A/D初実証（2025） | 論文目的、公開コンペではない |
+| **Pwn2Own / Matrix Cup** | ゼロデイ（$1M〜$2.5M） | ポストエクスプロイト対象外 |
+| **NICT CYDER** | 日本の実践的演習 | 人間向け、AIではない |
+
+<div class="mt-4 p-3 border-2 border-black bg-gray-50 text-center">
+
+**独自価値：** AIエージェント同士がリアルタイム企業ネットワーク上で攻防し、<br>全行動ログを能動的サイバー防御研究用データセットとして構築する **世界初** の取り組み
+
+</div>
+
+<div class="text-xs text-gray-400 mt-2">
+
+出典：DARPA AIxCC / Alias Robotics (2025) / CAI (2025)
+
+</div>
+
+<!--
+Speaker Notes:
+既存のセキュリティコンペティションとの差別化を明確にします。
+
+DARPA AIxCCは$4Mの賞金を誇りますが、AI脆弱性の発見・修正（パッチ）に特化しており、動的な攻防は行いません。Hack The BoxのAI vs Human CTFはJeopardy形式の静的課題であり、リアルタイムの動的データは生成されません。
+
+Alias Roboticsが2025年にAI同士のAttack/Defenseを初めて実証しましたが、これは学術論文目的の実験であり、公開コンペティションではありません。Pwn2OwnやMatrix Cupはゼロデイ脆弱性にフォーカスしており、侵入後のラテラルムーブメントなどポストエクスプロイトは対象外です。
+
+NICTのCYDER演習は日本の優れた実践的演習ですが、人間向けであり、AIエージェントは参加していません。
+
+本コンペの独自価値は、AIエージェント同士がリアルタイムで企業ネットワーク上において攻防し、その全行動ログを能動的サイバー防御研究用のデータセットとして構築する世界初の取り組みである点です。
+-->

slides/SL05.md

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+---
+layout: default
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+
+# 企業システムを模擬した環境上でAIエージェントが攻防する
+
+<div class="text-center text-sm mt-2 text-gray-600">
+
+ファイアウォール、ウェブサーバ、メールサーバ、DBサーバ、Windows端末など
+
+</div>
+
+<img src="/images/demo_dashboard.png" class="max-h-80 mx-auto rounded shadow" />
+
+<div class="text-center mt-4">
+
+[デモ](https://claude.ai/public/artifacts/d4275f12-35fa-4a21-95a0-031b88e2d757)
+
+</div>
+
+<!--
+Speaker Notes:
+エグゼクティブサマリーの直後にデモをお見せすることで、本コンペが「単なる企画書」ではなく「プロトタイプが既に動いている」ことを示します。
+
+ダッシュボードでは、NADE-CORP.LOCALという能動的サイバー防御研究社を模擬した企業Active Directory環境を3Dネットワークトポロジーで可視化しています。ファイアウォール、ドメインコントローラー、Webサーバー、メールサーバー、ファイルサーバー、データベースサーバー、およびクライアント端末5台の計13台のホストで構成されています。
+
+参加者はこのリアルタイム攻防環境を実際に操作し、各ノードのセキュリティ状態、脆弱性、フラグ配置を一目で確認できます。3Dビューではドラッグによる回転やズームにも対応しており、直感的な環境把握が可能です。
+-->

slides/SL06.md

@@ -0,0 +1,78 @@
+---
+layout: default
+---
+
+# 対戦フォーマットとコミュニティ形成
+
+<div class="flex items-center justify-center gap-4 mt-2">
+
+<div class="flex flex-col items-center">
+  <div class="text-center p-3 rounded-lg bg-gradient-to-b from-blue-50 to-blue-100 border border-blue-200 w-52">
+    <div class="text-lg font-bold">🌐 予選</div>
+    <div class="text-xs text-gray-600">オンライン 2週間</div>
+    <div class="mt-2 space-y-1 text-xs">
+      <div class="bg-white rounded px-2 py-0.5">ラウンドロビン / 各2時間</div>
+      <div class="bg-white rounded px-2 py-0.5 font-bold">100+ チーム</div>
+    </div>
+  </div>
+  <div class="text-xl font-bold text-green-500 my-1">↓</div>
+  <div class="text-center p-2 rounded-lg bg-green-50 border-2 border-green-400 w-52">
+    <div class="text-xs font-bold text-green-700">オンラインコミュニティの形成</div>
+    <div class="text-xs text-green-600 mt-1">100チームが繋がる<br/>セキュリティ人材ネットワーク</div>
+  </div>
+</div>
+
+<div class="text-2xl font-bold text-gray-400">→</div>
+
+<div class="flex flex-col items-center">
+  <div class="text-center p-3 rounded-lg bg-gradient-to-b from-amber-50 to-amber-100 border border-amber-300 w-52 ring-2 ring-amber-400">
+    <div class="text-lg font-bold">🏆 決勝</div>
+    <div class="text-xs text-gray-600">オフライン 東京 2日間</div>
+    <div class="mt-2 space-y-1 text-xs">
+      <div class="bg-white rounded px-2 py-0.5">トーナメント / 各4時間</div>
+      <div class="bg-white rounded px-2 py-0.5 font-bold">上位16チーム</div>
+    </div>
+  </div>
+  <div class="text-xl font-bold text-purple-500 my-1">↓</div>
+  <div class="text-center p-2 rounded-lg bg-purple-50 border-2 border-purple-400 w-52">
+    <div class="text-xs font-bold text-purple-700">オフライン共創イベント</div>
+    <div class="text-xs text-purple-600 mt-1 text-left pl-2">
+      ・全員で共同開発<br/>
+      ・コンペで発見した課題を抽出<br/>
+      　→ 課題解決チームを形成
+    </div>
+  </div>
+</div>
+
+</div>
+
+<div class="flex justify-center mt-3">
+<div class="rounded-lg border-2 border-gray-800 px-6 py-2 bg-gray-50">
+  <div class="text-center text-sm font-bold mb-1">1v1 ミラーマッチ — 同一環境 × 2セット</div>
+  <div class="flex justify-center gap-6">
+    <div class="text-center">
+      <div class="text-xs text-gray-500 mb-1">環境1</div>
+      <div class="bg-red-100 border border-red-300 rounded px-3 py-1 text-xs font-bold">⚔ A攻撃</div>
+      <div class="bg-blue-100 border border-blue-300 rounded px-3 py-1 text-xs font-bold mt-1">🛡 B防御</div>
+    </div>
+    <div class="flex items-center text-xl text-gray-400">⇄</div>
+    <div class="text-center">
+      <div class="text-xs text-gray-500 mb-1">環境2</div>
+      <div class="bg-blue-100 border border-blue-300 rounded px-3 py-1 text-xs font-bold">🛡 A防御</div>
+      <div class="bg-red-100 border border-red-300 rounded px-3 py-1 text-xs font-bold mt-1">⚔ B攻撃</div>
+    </div>
+  </div>
+  <div class="text-center text-xs mt-1">攻守両面のスコアで勝敗決定 / リアルタイム同時攻防 / 対戦ごとにリセット</div>
+</div>
+</div>
+
+<!--
+Speaker Notes:
+対戦フォーマットは2段階構成です。
+
+予選はオンラインで2週間にわたるラウンドロビン形式で行われます。100チーム以上が参加し、各対戦は2時間です。ここから上位16チームが決勝に進出します。
+
+決勝は東京でのオフラインイベントとして2日間にわたり開催されます。シングルエリミネーション形式で、各対戦は4時間です。
+
+対戦は1v1ミラーマッチ形式です。全く同一の企業ネットワーク環境を2セット用意し、Team AとTeam Bがそれぞれ攻撃側・防御側を入れ替えて同時に戦います。攻撃と防御の両面のスコアで勝敗が決定するため、どちらか一方だけが得意なチームでは勝てない設計です。対戦ごとに環境はクリーンリセットされ、公平性を担保しています。
+-->

slides/SL07.md

@@ -0,0 +1,24 @@
+---
+layout: default
+---
+
+# ターゲットシステム概要
+
+<img src="/images/network_topology.png" class="max-h-96 mx-auto rounded shadow" />
+
+<div class="text-center text-sm mt-2">
+
+**NADE-CORP.LOCAL** — 基幹インフラ事業者のIT環境を模擬（13台 / 30アカウント / 6 OU）
+
+</div>
+
+<!--
+Speaker Notes:
+ターゲットシステムは、基幹インフラ事業者のIT環境を模擬した企業ネットワークです。
+
+ネットワークは外周（ファイアウォール）、DMZ（Webサーバー、メールサーバー）、社内ネットワーク（ドメインコントローラー、ファイルサーバー、データベースサーバー）の3セグメント構成です。
+
+NADE-CORP.LOCALドメインに13台のホストが配置されています。Active Directoryは30アカウント、6つのOUで構成されており、実際の企業環境に近い複雑さを持たせています。
+
+この環境設計により、初期アクセスからラテラルムーブメント、権限昇格、データ持ち出しまで、MITRE ATT&CKの主要なテクニックを網羅的に観測できます。
+-->

slides/SL08.md

@@ -0,0 +1,37 @@
+---
+layout: default
+---
+
+# スコアリング設計
+
+| カテゴリ | 配点比率 | 内容 |
+|----------|---------|------|
+| 攻撃得点 | 35% | フラグ取得（7段階、最大140点）、隠密性ボーナス |
+| **防御得点** | **40%** | SLA維持、検知速度、阻止・封じ込め |
+| 研究貢献ボーナス | 25% | 新規ATT&CKテクニック使用、行動多様性、ログ品質 |
+
+<br>
+
+<div class="p-4 border-l-4 border-black bg-gray-50">
+
+**防御配点を最大にしている理由：**<br>
+能動的サイバー防御研究では「攻撃をいかに検知・阻止するか」のデータが最も重要であるため、防御行動により高い価値を付与しています。
+
+</div>
+
+<div class="mt-4 p-3 bg-gray-50 text-sm">
+
+**研究貢献ボーナス（25%）** は、既知のテクニック再現だけでなく、新たな攻撃・防御パターンの発見を促すインセンティブ設計です。
+
+</div>
+
+<!--
+Speaker Notes:
+スコアリングは攻撃・防御・研究貢献の3軸で設計しています。
+
+攻撃得点は35%で、7段階のフラグ取得（最大140点）と隠密性ボーナスで構成されます。防御得点は最大の40%を占め、SLA維持、検知速度、攻撃の阻止・封じ込めを評価します。研究貢献ボーナスは25%で、新規ATT&CKテクニックの使用、行動の多様性、ログの品質を評価します。
+
+防御配点を最大としているのは、能動的サイバー防御研究において「攻撃をいかに検知し阻止するか」のデータが最も価値が高いためです。Alias Robotics（2025）の先行研究でも、防御側が初期優位を持ち、SLA維持が勝敗を左右することが示されています。
+
+また、研究貢献ボーナスにより、既知テクニックの単純な再現だけでなく、新たな攻撃・防御パターンの発見を積極的に促すインセンティブ構造としています。
+-->