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機械学習
標準化されたフィールド統合と強化された検出機能に重点を置いた、ElasticのLLMセキュリティの最新の進歩をご覧ください。これらの標準を採用することでシステムをどのように保護できるかを学びましょう。
LLMワークフローにセキュリティを組み込む：Elasticの能動的アプローチ
大規模言語モデル（LLM）にセキュリティを直接組み込むElasticの取り組みをご紹介します。LLMアプリケーションにおけるOWASPの脆弱性の上位いくつかを検出・軽減し、より安全でセキュアなAI駆動型アプリケーションを確保する当社の戦略をご覧ください。
LLMを活用したElasticによる検出というトレードクラフトの加速
Elastic Security Labsが、生成AIの機能をより活用して、検出のエンジニアリングワークフローを加速させることにどのように注力しているのか、詳細をご覧ください。
LLMとESREを使用した類似ユーザーセッションの検索
前回の記事では、GPT-4大規模言語モデル（LLM）を使用して Linuxのユーザーセッションを凝縮する方法について説明しました。同じ実験の文脈で、私たちは類似点が見られるセッションを調べることに時間を費やしました。これらの類似セッションは、後にアナリストが関連する疑わしいアクティビティを特定する際に役立ちます。
LLM を使用したユーザーセッションの要約
本書では、GPT-4を使用した実験から得られた教訓と重要なポイントについて、ユーザーセッションをまとめます。
新しいKibana統合によるドメイン生成アルゴリズム(DGA)アクティビティの検出
Kibana の Integrations アプリに DGA 検出パッケージを追加しました。 1 回のクリックで、DGA モデルと、取り込みパイプライン構成、異常検出ジョブ、検出ルールなどの関連アセットをインストールして使用を開始できます。
Exploring the Future of Security with ChatGPT（ChatGPTが描くセキュリティの未来像）
最近、OpenAIは、エンジニアがChatGPTとWhisperのモデルをアプリや製品に統合するためのAPIを発表しました。 しばらくの間、エンジニアは古いモデルに対してREST API呼び出しを使用し、それ以外の場合はWebサイトを通じてChatGPTインターフェイスを使用できました。
Automating the Security Protections rapid response to malware
See how we’ve been improving the processes that allow us to make updates quickly in response to new information and propagate those protections to our users, with the help of machine learning models.
Detecting Living-off-the-land attacks with new Elastic Integration
We added a Living off the land (LotL) detection package to the Integrations app in Kibana. In a single click, you can install and start using the ProblemChild model and associated assets including anomaly detection configurations and detection rules.
Identifying beaconing malware using Elastic
In this blog, we walk users through identifying beaconing malware in their environment using our beaconing identification framework.