Akihiko Kawaguchi
SplunkはAIを何に使っているのか
「SplunkはAIを何に使っているの？」という質問にお答えします。
求められるのは防御だけでなく“回復力” ― 今、実践すべきサイバーレジリエンスとは
セキュリティ対策が「攻撃をいかに防御するか」から、攻撃者に侵入されてしまうことを前提とした対策へと大きな変化を迫られるなか、被害が発生したあとの回復・復旧を見据えた「サイバーレジリエンス」が注目されています。サイバーレジリエンスとは具体的に何を示しているのか、基本から実践ステップまで詳しく解説します。
Cisco Time Series Modelのご紹介：生成AIでマシンデータからインサイトを引き出す
Cisco Time Series Modelは、簡単に導入して、オブザーバビリティとセキュリティ領域の運用、自動化、エージェント的ワークフロー全体で信頼性の高い予測を行うことができる、オープンウェイトの時系列基盤モデルです。
オブザーバビリティメトリクスの分析に生成AIを活用
大規模言語モデル(LLM)を使用してSignalFlowプログラムを生成する際の課題と方法について探ります。
データ分類を活用してAIOps戦略を強化
OpenTelemetry Collectorを活用して、分類属性をどのように追加または強化できるかについて説明します。これらの属性によって、より効率的にAIOpsツールを活用するとともに、既存のデータからさらに大きな価値を引き出しやすくなります。
Splunk AI Assistant for SPLでインサイトをさらに迅速に提供：かつてないほどパーソナルに
Splunk AI Assistant for SPL v1.1の機能を解説します。パーソナライズされたSPLクエリー、強化されたAI機能、カテゴリ別のプロンプト提案を取り上げます。
Splunkを使用したMCPサーバーのセキュリティ監視
Splunkを使ったMCPサーバーのセキュリティ監視の方法をご紹介します。
複雑なデータをすっきりと：AIを活用し、あらゆるレベルで不正、無駄、悪用に関する調査を簡素化する
AIとSplunkで不正調査を簡素化する方法をご紹介します。
セキュリティとオブザーバビリティの間の壁を取り払う3つの方法
セキュリティチームとオブザーバビリティチームを統合してデジタルレジリエンスを強化するための3つの効果的な方法をご紹介します。コラボレーションの促進によって、コストの削減、インシデント対応の迅速化、稼働率の向上がどのように実現されるかをご覧ください。
