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머신 러닝
2024년 5월 6일엔
Elastic, 표준화된 필드와 통합으로 LLM 보안 강화
표준화된 필드 통합과 향상된 탐지 기능에 중점을 두는 Elastic의 LLM 보안 분야 최신 발전에 대해 알아보세요. 이러한 표준을 채택하여 시스템을 보호하는 방법을 확인해 보세요.
Elastic의 선제적 접근: LLM 워크플로우에 보안을 내재화
대규모 언어 모델(LLM)에 보안을 직접 내재화하는 Elastic의 탐구에 대해 알아보세요. LLM 애플리케이션에서 주요 OWASP 취약점을 탐지하고 완화하기 위한 전략을 살펴보세요. 이를 통해 더 안전하고 보안이 강화된 AI 기반 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.
LLM으로 Elastic 탐지 기술 가속화
Elastic Security Labs가 생성형 AI 기능을 더욱 심화하고 탐지 엔지니어링 워크플로 가속화에 주력하는 방법을 자세히 알아보세요.
LLM과 ESRE로 유사 사용자 세션 탐색
이전 글에서 GPT-4 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 Linux 사용자 세션을 요약하는 방법을 살펴보았습니다. 같은 실험의 맥락에서, 우리는 유사한 특성을 가진 세션들을 분석하는 데 시간을 할애했습니다. 이러한 유사한 세션은 이후 분석가들이 관련된 의심 활동을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
LLM을 사용하여 사용자 세션 요약하기
이 게시글에서는 GPT-4를 사용한 실험을 통해 얻은 교훈과 사용자 세션을 요약하여 주요 시사점에 대해 이야기합니다.
새로운 Kibana 통합으로 도메인 생성 알고리즘(DGA) 활동 감지하기
Kibana의 통합 앱에 DGA 탐지 패키지를 추가했습니다. 클릭 한 번으로 수집 파이프라인 구성, 이상 징후 탐색 작업, 탐색 규칙을 포함한 DGA 모델과 관련 자산을 설치하고 사용할 수 있습니다.
ChatGPT를 통한 보안의 미래 모색
최근 OpenAI는 엔지니어가 앱과 제품에 ChatGPT 및 Whisper 모델을 통합할 수 있는 API를 발표했습니다. 한동안 엔지니어는 이전 모델의 경우 REST API 호출을 사용하고, 그렇지 않은 경우 웹사이트를 통해 ChatGPT 인터페이스를 사용할 수 있었습니다.
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.