総合運用管理ソフトウェア「Hinemos」における生成AIを用いた運用自動化・効率化の実証実験を開始 | NTTデータ先端技術株式会社
NTTデータ先端技術株式会社（本社：東京都中央区、代表取締役社長：藤原 遠、以下：NTTデータ先端技術）は2023年12月31日まで、統合運用管理ソフトウェア「Hinemos」の生成AIを用いた運用自動化・効率化を推進する実証実験を行います。 生成AIを使用し、過去の設計ナレッジやインシデント情報、ITシステムの稼働情報といった蓄積データを最大限に運用に活用するAIドリブン運用により、迅速性、生産性の向上が見込めます。これまでも、HinemosではITシステムから発生したイベントから対応不要なイベントをAIで判別し、その80%を削減させイベント対応業務を効率化・自動化できる検証結果を得ています。本実証実験では、さらに生成AI（ChatGPT）活用により自動化サイクルの効率化が図れる事を検証します。従来、専門知識が必要だった運用の自動化に必要な設定・ルール生成を、生成AI活用により自然言語で
CTFで学ぶ脆弱性（スタックバッファオーバーフロー編・その1） | NTTデータ先端技術株式会社
Tweet 注意事項 本コラムに記載されている内容を、自身の管理外もしくはこのような行為を許可されていないコンピューターに送ると攻撃とみなされ、場合によっては犯罪行為となる可能性があります。そのため、記事の内容を試す際には自らの管理下、または許可されたコンピューターに対してのみ実施するようにしてください。 はじめに 日々、さまざまなソフトウェアの脆弱性が発見されています。攻撃者は発見された脆弱性を悪用して攻撃するためのexploitと呼ばれるコードを開発しています。 本コラムでは、脆弱性を悪用する流れや、それを元に攻撃の成功を妨害するための防御機能などについて解説します。今回は下記内容を取り上げて解説します。 【脆弱性】スタックバッファオーバーフロー 【防御機能】ASLR 【攻撃手法】ret2esp 本コラムの目的は、脆弱性を過剰に怖がるのではなく、攻撃を正しく理解して適した対処を考えるた
TensorFlowクラスタで ディープラーニングの分散処理環境を構築してみる | NTTデータ先端技術株式会社
機械学習とディープラーニング 機械学習という言葉がバズワードになって久しく、今では人工知能という名のもとに、商品のレコメンド機能や自動車の自動運転技術、相場の予測など実社会にも次々に応用され始めている。 その機械学習アルゴリズムの中でも近年特に注目を浴びているのがディープラーニングだ。2016年3月に、Google社が開発したディープラーニングを利用した囲碁用の人工知能「AlphaGo」が世界トップクラスのプロ棋士に勝利したという衝撃的なニュースでも記憶に新しいだろう。 本コラムでは、最新バージョンが先月公開され、AlphaGoでも利用されているGoogleの機械学習フレームワーク「TensorFlow8.0」の目玉機能である分散処理機能についてご紹介する。 TensorFlowとは ディープラーニングが目覚ましい進化を遂げた2010年代以降、カリフォルニア大学バークレー校の「Caffe」
楽しい可視化 ： elasticsearchとSpark Streamingの出会い | NTTデータ先端技術株式会社
0. ログやデータを取得した後は？ ログやデータの分析には、様々なアプローチが考えられるが、Apache Solrやelasticsearchといった全文検索エンジン製品にデータを蓄積し、その機能を用いて検索・集計・分析を行う方法がある。その際、データをそのまま蓄積するのではなく、各ツイート・各行に属性を付与（エンリッチメント）することにより、分析の幅は大きく広がる。 全文検索エンジンへのデータの投入では、Flume-ngやfluentdといったデータ収集製品を利用する実例が多い。しかし、リアルタイムにデータに対してエンリッチメントの前処理を行おうとした場合、処理が複雑になるにつれ、単体サーバーで動作するFlume-ngやfluentdでは処理能力が頭打ちになってくる。そこで、登場するのが、リアルタイムに大量のデータを処理することができるストリーミング処理系のビッグデータ関連技術である。
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