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サイバー攻撃者は、企業のサイバー防御を突破する新たな方法を見つけ出しています。そして、これに対抗するため、企業は革新的なテクノロジーを活用しています。脅威インテリジェンス技術は、サイバーセキュリティの強化において重要な役割を果たしています。本稿では、脅威インテリジェンスの主要なユースケースをいくつか取り上げ、その範囲と応用範囲を理解していきます。 脅威インテリジェンスの主なユースケースはこちら プログレス銀行 アラバマ州ハンツビルに本社を置くプログレス銀行は、SIEMネットワークの枠を超え、サイバーセキュリティの範囲を拡大したいと考えていました。 同銀行にとっての主要課題は、システムログとパケットの可視性を向上させることでした。同時に、同等の脅威インテリジェンスフィードを作成することも課題でした。当時の同銀行のサイバーセキュリティ体制では、ネットワークレベルとシステムログの両方で脅威レベルを検知することができませんでした。 また、同銀行のITチームは、STIXプロトコルを介してフィードを利用できるソリューションを求めていました。当時のサイバーセキュリティ体制では同様の機能を提供できなかったため、ITチームは脅威インテリジェンスソリューションの導入を決定しました。 プログレス銀行は、脅威インテリジェンスソリューションを提供するために、Perch Securityと提携しました。 Perch Securityとの提携により、同銀行はSTIXプロトコルを介してフィードを利用できるソリューションを導入することができました。このソリューションは、ネットワークレベルとシステムレベルの両方の脅威を検知することも可能でした。 アレジアント・テクノロジー カンザスシティに本社を置くアレジアント・テクノロジーは、著名なIT企業です。多くの中小企業（SMB）に対し、サイバーセキュリティに関するコンサルティングを提供しています。 多くのマネージドサービスプロバイダー（MSP）は、サイバーセキュリティを必須機能として推進しています。 サイバーセキュリティ技術は日々進化しており、最適なソリューションを見つけることは困難になっています。 アレジアント・テクノロジーは、顧客にMSPの選択に関する最適なアドバイスを提供したいと考えました。そのため、Perch Securityと提携し、重み付け決定マトリックスを開発しました。 このマトリックスは、基本的に様々な重要な基準に基づく評価システムで構成されています。 このマトリックスにより、アレジアント・テクノロジーは顧客のニーズを理解することができます。また、選択肢を評価し、最適なソリューションを提案するのにも役立ちます。 これにより、アレジアントのコンサルティングプロセスは簡素化され、コンサルティング基準の向上にも役立っています。 ブランズウィック・コーポレーション ブランズウィック・コーポレーションは、イリノイ州レイクフォレストに本社を置き、シカゴに本社を置いています。同社は、レクリエーションとライフスタイルのマーケットリーダーです。 ブランズウィックのITチームにとっての主要課題は、サイバーセキュリティ技術を最新のベストプラクティスと整合させることでした。ネットワークセキュリティモデルを強化することで、サイバー攻撃を阻止したいと考えていました。 これらの課題を克服するため、ブランズウィックのITチームはシスコとの提携を決定しました。Cisco Umbrella Investigateは、同社が必要とする脅威インテリジェンスソリューションを提供します。 ドメインアクティビティやネットワークレベルの脅威を特定する機能は、非常に役立っています。また、インシデント対応とデータエンリッチメントにより、ITチームの作業は大幅に軽減されました。 さらに、この連携により、ブランズウィックのITチームはすべてのデータを一元管理できるようになりました。 また、インシデント対応の改善と潜在的なサイバー脅威の防止にも役立っています。 Ardagh Group Ardagh Groupは、ルクセンブルクに本社を置く世界最大級のガラス・金属製造会社です。22カ国に拠点を展開する、高度に分散した企業です。 Ardagh Groupのサイバーインフラストラクチャは俊敏性が高く、ローカル環境で保護されています。しかし、クラウドプラットフォームと接続デバイスの管理は困難です。 Ardagh Groupは、AIを活用した脅威検知ソリューションを用いて、世界中に潜む未知の攻撃者を特定したいと考えていました。この課題を克服するため、Ardagh GroupはVectra Securityとの提携を決定しました。 この提携により、隠れた脅威や異常の検知が可能になり、すべてのデバイス、プラットフォーム、データセンターの可視性が向上しました。 また、自動化されたプロセスによって脅威調査の簡素化にも貢献しました。このプロセスは、サイバー攻撃が発生する可能性のある盲点を分析・予測できます。 ボルトンNHSファウンデーション・トラスト ボルトンNHSファウンデーション・トラストは、英国グレーター・マンチェスターのファーンワースに拠点を置き、ボルトンとその周辺地域の人々に医療サービスを提供しています。 ボルトンNHSは患者情報の機密性確保に誇りを持っています。サイバー攻撃の進化がデータ漏洩につながる可能性を認識していたため、脅威インテリジェンスシステムの導入を決定しました。 同トラストが直面した主な課題は、異常を常時監視・検知できるシステムの開発でした。このシステムは、サイバー攻撃の予測と防止に役立ちます。 また、データセンター、クラウドプラットフォーム、IoTデバイスなど、あらゆるプラットフォームにおける脅威検知と適切な対応のプロセスを自動化したいと考えていました。 同トラストは、これらの課題を解決するためにVectra Securityとの提携を決定しました。これにより、必要な脅威検知・対応プロセスを自動化することができました。 これにより、隠れた攻撃の可視性が向上し、AIを活用した脅威ハンティング・プラットフォームの提供も実現しました。 主なポイント 脅威インテリジェンスツールは、あらゆるデバイスにおけるサイバー脅威の検知、分析、そして対応に役立ちます。 これらの脅威インテリジェンスのユースケースから、ネットワークレベルで脅威を検知する自動化システムを容易に構築できることがわかります。最適なソリューションを評価するシステムも構築可能です。
PaaSプロバイダーは、インフラと運用全体をホストする能力を備えており、開発者にとって最も重要なのは、アプリケーション構築の容易さを非常に容易にすることです。 PaaSの世界市場は、2018年から15.4%の年平均成長率（CAGR）で成長し、2022年までに524億ドルに達すると予想されています。 この驚異的な成長は、このクラウドコンピューティングサービスの広範な普及を証明しています。 PaaSの人気が高まっていることを踏まえ、私たちはオープンソースPaaSソリューションの中でも特に優れたソリューションをいくつかリストアップしました。 PaaSソリューション自体に大きな価値がありますが、オープンソースであることで開発者の負担はさらに軽減されます。カスタマイズの容易さと充実したサポートは、PaaSソリューションの大きなメリットです。 知っておくべきオープンソースPaaSソリューション トップ6 OpenShift RedHatのOpenShiftは、最も人気のあるオープンソースPaaSソリューションの1つであり、Kubernetesコンテナをベースとしています。 開発者にとってのメリットとは？ KubernetesはIT運用管理を目的として構築されているため、開発者はKubernetesを完全に理解する必要がありました。 しかし、OpenShiftはこうした手間を省き、Kubernetesにあまり精通していない開発者でも安心して使える環境を提供します。 インフラストラクチャがプライベートクラウド、パブリッククラウド、ハイブリッドクラウドのいずれであっても、開発者はそれに応じたコードを書く必要はありません。Kubernetesプラットフォーム上でコードを作成すれば、残りは自動的に処理されます。 IT運用の効率化とは？ OpenShiftのサービスを利用することで、アプリケーション管理の複雑さをすべて解消できます。OpenShiftを活用すれば、アプリケーション管理の複雑な詳細について心配する必要がなくなります。 OpenShiftは、アプリケーションに適切なタイミングでメンテナンスソリューションを提供するだけでなく、頻繁なアップグレードも提供します。 また、既存の仮想化アプリケーションに変更を加える必要もありません。OpenShift は、お客様の手間をかけずに、コンテナ化されたアプリケーションを構築します。 ビジネスの全体像は？ 競合他社に先んじるためには、イノベーションを起こすだけでなく、そのイノベーションの可能性を最大限に引き出し、顧客のニーズに合わせて迅速に拡張する必要があります。 そのためには、運用チームと開発チームという2つの主要チームが、それぞれ最高のパフォーマンスを発揮するだけでなく、連携して作業する必要があります。OpenShift は、両方のチームに最適な環境を提供します。 OpenShift は、複数のインフラストラクチャにまたがる作業を容易にし、市場の需要に応じて拡張性を管理できるようにします。 OpenShift 4.3 は、このオープンソース PaaS ソリューションプロバイダーが提供する最新製品です。 価格：各種プランの詳細については、営業チームにお問い合わせください。 Cloud Foundry Cloud Foundryは、オープンソースPaaSソリューションプロバイダーの中でも有数のプロバイダーです。では、Cloud Foundryはあなたのビジネスにどのようなメリットをもたらすのでしょうか？ 複数のコンポーネントが連携して機能することで、CFは複数の仮想マシンへの負荷を最適に管理できます。 コンポーネントは以下のとおりです。 価格: 3つのメンバーシップレベルの詳細については、営業チームにお問い合わせください。 Flynn Flynnは、アプリケーション実行に関するあらゆるニーズに対応するワンストップソリューションです。 アプリケーションのデプロイ、運用管理、膨大なデータベースの運用など、あらゆるニーズに対応します。Flynnはこれらすべてに加え、それ以上のソリューションを提供します。 メリットとは？ 価格：Flynnは完全にオープンソースで、許容ライセンスです。 tsuru tsuruには、アプリケーションのデプロイにかかる負担を軽減する機能も備わっています。tsuruがあれば、サーバー管理について考える必要は一切ありません。 開発チームにとってのメリット： リソース管理方法 価格：tsuruはBSD 3条項ライセンスに基づき、無料でご利用いただけます。 Apache Stratos オープンソースPaaSソリューションの一つであるApache Stratosは、様々なクラウドインフラストラクチャに対応しています。 ビジネスに様々なメリットをもたらします。 […]
分散コンピューティングと並列コンピューティングの違いは何ですか? 私たちは長年にわたり、テクノロジー業界の大きな進化を目の当たりにしてきました。以前のコンピュータシステムは、一度に1つのタスクしか処理できませんでした。今日では、かつてないほどコンピュータ上でマルチタスクを実行しています。 技術の進歩に伴い、コンピュータに求められる問題処理能力も高まっています。これにより、多くのコンピューティング手法が生まれており、並列コンピューティングと分散コンピューティングはその2つです。 名前からすると、どちらの手法も同じように見えますが、実際には異なる動作をします。これらは実際にはどのようなもので、どちらを選ぶべきでしょうか？これらの疑問やその他の質問にお答えします。 並列コンピューティングとは何ですか? 並列コンピューティングとは、タスクを複数のサブタスクに分割し、それらを同時に実行することで速度と効率を向上させるモデルです。 ここでは、問題が複数の部分に分割されます。各部分はさらに複数の命令に分割されます。 これらの部分は異なるプロセッサに割り当てられ、同時に実行されます。これにより、プログラム全体の実行速度が向上します。 分散コンピューティングとは？ 分散コンピューティングは、原理は同じですが、並列コンピューティングとは異なります。 分散コンピューティングは、分散システムを研究する分野です。分散システムとは、複数のコンピュータが異なる場所に配置されたシステムです。 分散システム内のこれらのコンピュータは、同じプログラムで動作します。プログラムは異なるタスクに分割され、異なるコンピュータに割り当てられます。 コンピュータはメッセージパッシングを利用して通信します。計算が完了すると、結果がまとめられ、ユーザーに提示されます。 分散コンピューティングと並列コンピューティング：簡単な比較 概念を説明したところで、両者の違いについて詳しく見ていきましょう。 関係するコンピュータシステムの数 並列コンピューティングでは通常、複数のプロセッサを搭載した1台のコンピュータが必要です。同じコンピュータシステム内の複数のプロセッサが同時に命令を実行します。 すべてのプロセッサは同じタスクを完了するために動作します。そのため、リソースとデータを共有する必要があります。 分散コンピューティングでは、複数のコンピュータシステムが関係します。複数の自律的なコンピュータシステムが分割されたタスクを処理します。 これらのコンピュータシステムは、地理的に異なる場所に設置されている場合もあります。 プロセス間の依存関係 並列コンピューティングでは、解決すべきタスクは複数の小さな部分に分割されます。これらの小さなタスクは複数のプロセッサに割り当てられます。 あるタスクの結果が別のタスクの入力となる場合があります。これにより、プロセッサ間の依存関係が高まります。並列コンピューティング環境は密結合であると言えます。 分散システムの中には、疎結合のものもあれば、密結合のものもあります。 どちらがよりスケーラブルでしょうか？ 並列コンピューティング環境では、追加できるプロセッサの数には制限があります。これは、プロセッサとメモリを接続するバスが処理できる接続数に限界があるためです。 プロセッサとメモリを接続するバスが処理できるプロセッサ数にも制限があります。この制限により、並列システムのスケーラビリティは低下します。 分散コンピューティング環境の方がスケーラビリティは高くなります。これは、コンピュータがネットワークを介して接続され、メッセージの受け渡しによって通信するためです。 リソース共有 並列コンピューティングを実装するシステムでは、すべてのプロセッサが同じメモリを共有します。 また、同じ通信媒体とネットワークも共有します。プロセッサは共有メモリを介して相互に通信します。 一方、分散システムは、それぞれ独自のメモリとプロセッサを備えています。 同期 並列システムでは、すべてのプロセスが同期のために同じマスタークロックを共有します。すべてのプロセッサは同じ物理システム上にホストされているため、同期アルゴリズムは必要ありません。 分散システムでは、個々の処理システムは中央クロックにアクセスできません。したがって、同期アルゴリズムを実装する必要があります。 どこで使われているのか？ 並列コンピューティングは、より高速な処理能力が求められる分野でよく使われます。例えば、スーパーコンピュータなどです。 メッセージのやり取りに遅延がないため、これらのシステムは高速かつ効率的です。 分散コンピューティングは、コンピュータが地理的に離れた場所に設置されている場合に使われます。 これらのシナリオでは、速度は一般的にそれほど重要ではありません。スケーラビリティが求められる場合、分散コンピューティングが好まれる選択肢です。 総じて言えば、どちらのコンピューティング手法も必要だと言えるでしょう。どちらも異なる目的に使用され、状況に応じて使い分けられます。 どちらの手法を選択するかは、ユーザーまたは企業の判断に委ねられます。一般的に、企業はどちらがどこで効率的かによって、どちらか一方、あるいは両方を選択します。すべては、期待される結果に基づいて決定されます。
エディターズチョイス
近年、石油・ガス産業は、最新のテクノロジーによって変貌を遂げています。O&G業界の競争が激化するにつれ、組織は創造的なアプローチに邁進しています。多くのリーダーは、市場のあごひげから身を守るために、デジタル化をのぞんでいます。また、原油価格が下がっても利益を確保し、回復期には競争力のある利益を生み出そうとしています。バリューチェーン全体で開発・採用されているAIやMLベースの技術を活用することが、今後の道筋になります。
ネットワークを保護するための侵入検知システム（IDS）には、さまざまな種類があります。しかし、なぜIDSが必要なのでしょうか？昨今、インターネット上には様々な個人情報や業務データが存在します。したがって、IDSは、このデータが悪意のある活動やポリシー違反から安全であることを確認します。IDSは、疑わしい活動に対してユーザーに警告を発します。
デバイス管理機能とは、あらゆる物理デバイスや仮想デバイスの運用、実装、保守を管理することに他なりません。デバイス管理プロセスには、ネットワーク、コンピューティング、物理的または仮想的なマシンを維持するための様々なツールやテクニックが含まれています。例えば、ノートパソコン、コンピューター、サーバー、携帯電話などが、通常デバイス管理の対象として考えられている。今回は、デバイス管理の主な4つの機能を勉強します。
関連会社によるリソース
現代では、"Data "という言葉には複数の意味があり、その抽出や解釈の仕方も様々です。このため、Google Cloud Platform（GCP）には、データ処理とウェアハウスの分野で3つの主要な製品があります。Dataproc、Dataflow、Dataprepは、さまざまなニーズに対応した大量のETLソリューションを顧客に提供しています。
ULは、独立した包括的なプレコンプライアンス試験および認証サービスを提供しています。これらのサービスは、性能や安全性、サイバーセキュリティや相互運用性など、スマートホーム製品をグローバルに販売するための様々な要件をカバーしています。発売前の
Return Material Authorization (RMA) ハードディスクは、保証の下、交換または返金を求めるため、メーカーに返却する必要があります。これらのハードディスクには社員や顧客の記録などの機密情報が含まれている可能性があります。多くの場合、異常または使用停止となったハードディスクはオンサイトで保存されるため、、リース契約の「Keep my disk (自己のディスク保存)」条項の罰金の対象となるだけでなく、保管費用も発生します。
COVID-19の危機が発生する以前から、企業とその従業員の働き方は大きく変化していました。例えば、人工知能や機械学習（AI/ML）、自動化の導入が急速に進み、リモートワークが増えつつありました 。
今年は、パンデミックによってもたらされた予測不可能な変化により、あらゆる種類と規模の組織にとって、紛れもなく困難な年でした。多くの企業が足がかりを見つけるのに苦労しましたが、混乱が続く中、リーダーたちが再考、再評価、再構築を行う機会も生じました。このインタビュー コレクションでは、CFO の皆さんがパンデミックにどのように対応したか、その皆さんの勤務先である組織がどのように回復しているか、その組織の未来がどのように再考されているかをご覧いただけます。