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ログ分析勉強会では、「ログ分析」に関わるすべての技術、事例、知見を共有し、日々の業務に役立てられる情報交換ができる場所を目的として活動。初のオンライン開催となった今回、NTTドコモサービスイノベーション部の千田拓矢氏が、AWS純正サーバーレスなログ分析基盤を構築する方法を解説しました。関連資料はこちら。 AWSのサーバーレスサービスでセキュリティのログ分析 千田拓矢氏：それでは始めたいと思います。AWSのサーバーレスサービスでセキュリティのログ分析をしようという話です。 簡単に自己紹介します。千田と申します。NTTドコモのサービスイノベーション部というR&Dの部署に所属していて、5年目社員です。 基本的に普段の業務では、クラウド、AWS、GCP、Azureのセキュリティに関わる仕事をしています。機械学習もちょっとわかるくらいに勉強していて、その関連でFPGAとかGPUみたいなハードウェアの
ログ分析勉強会は、日々の業務に役立てられる「ログ分析」についての情報交換を目的として活動しています。オンライン開催となった今回、AWSに詳しい山口氏がWebサービスのパフォーマンス改善に必要なログ分析について、日々の業務から得た知見を共有しました。後半は、サーバーサイドから見たログ分析について。 サーバ情報を可視化して負荷状況を見る 続いて、サーバの負荷状況を見るところですね。リソースの情報をコマンドで取得してサーバ情報を可視化しましょうというところです。 よく使うのは、1つ目はhtopですね。htopでプロセスごとにどれくらいのメモリやCPUを使っているかを取っていくのがあります。リクエストが多いときにこれを取っていって、どこが重たくなっているかを見るというのがいいかなと思っています。 例えばアプリケーションサーバと同梱されているものだったりとかすると、アプリケーションサーバの負荷がいき
JPCERT/CCは、Internet Week 2016 ~ 2019にて「インシデント対応ハンズオン」と題し、標的型攻撃を受けた際のセキュリティインシデント（以下、インシデント）調査手法に関するハンズオンを行ってきました。受講者の方から高く評価していただいていた「インシデント対応ハンズオン」ですが、公開の要望が多かったため、この度、GitHub上でコンテンツを公開することとしました。コンテンツは以下のURLから確認できます。 Log Analysis Training https://jpcertcc.github.io/log-analysis-training 本コンテンツは実際の標的型攻撃の事例をもとに作成しており、攻撃者のネットワーク侵入時にどのような痕跡がログに残るか、また、侵入の痕跡を発見するためにどのようなログ取得設定が必要か、をシナリオに沿って理解できる内容になっていま
203.0.113.1 - - [03/May/2020:12:00:00 +0900] "GET /index.html HTTP/1.1" 200 1000 "http://example.com/" "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)" 203.0.113.1 - - [03/May/2020:12:10:00 +0900] "GET /index.html HTTP/1.1" 200 1000 "http://example.com/" "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)" 203.0.113.2 - - [03/May/2020:12:20:00 +0900] "GET /index.html HTTP/1.1" 200 1000 "http://example.com/" "Mo
Linuxメモ : Rust製のangle-grinderを使ってコマンドラインでログ分析 - もた日記
angle-grinder インストール 使い方 Aggregate Operators angle-grinder github.com Rust製のangle-grinder（コマンド名はagrind）はコマンドラインでログを分析できるツール。 インストール README.mdのインストール方法によると、バイナリのダウンロードやcargoでインストールできる（この時の名前はagrindではなくag）。 $ cargo install ag ヘルプメッセージ。 $ agrind --help ag 0.13.0 Russell Cohen <russell.r.cohen@gmail.com> CLI App to slice and dice logfiles USAGE: agrind [FLAGS] [OPTIONS] <query|--self-update> FLAGS: -h
ログ分析勉強会は、日々の業務に役立てられる「ログ分析」についての情報交換を目的として活動しています。オンライン開催となった今回、AWSに詳しい山口氏がWebサービスのパフォーマンス改善に必要なログ分析について、日々の業務から得た知見を共有しました。前半は、クライアント側から見たログ分析について。 Webサービスのパフォーマンスとログ分析 山口正徳氏：山口と言います。よろしくお願いします。今日はみなさんお集まりいただきありがとうございます。なんと現時点で参加いただいているのが303人。こんなに多くの方に参加してもらえるとは思ってもいなかったので、変な緊張感に包まれています。カミカミなところとかがあったりしても、そこはあたたかい目で見てもらえればなと思います。 また、ログ分析勉強会のオンライン配信は JAWS-UG 札幌の三浦一樹さんに協力いただています。配信環境の設営、配信レイアウトの作成な
Amazon Web Services ブログ AWS WAF のログ分析に関する考慮事項 2022年11月 アップデート: マネージドルールグループ内のルールに個別に Action を設定できるようになりました。その結果、 “EXCLUDED_AS_COUNT” ではなく “COUNT” としてログ出力できるようになりました。 新たなルールの Action として、Challenge が追加されました。 本記事は、2022年11月のアップデート以前のログの仕様に基づいています。最新の情報はデベロッパーガイドを参照ください この投稿では、AWS ウェブアプリケーションファイアウォール (AWS WAF) を初めて利用される方が 、ログ分析にあたって考慮すべき事項について説明します。 WAF のログは、攻撃検知の分析やチューニングには欠かせないものです。ログの分析ではウェブ ACL に設定し
[アップデート] CloudTrailログ分析環境が超絶簡単に手に入る！「CloudTrail Lake」がリリースされました | DevelopersIO
本日のアップデートでCloudTrailイベントに対してSQLクエリ実行が可能となる「CloudTrail Lake」がリリースされました！ Announcing AWS CloudTrail Lake, a managed audit and security lake CloudTrail Lake とは CloudTrailでは標準のダッシュボードで簡易的なイベント検索を行うことは出来ますが以下のような観点では使いにくいところがありました。 表示されるイベントは90日間 表示されるイベントは現在利用しているリージョンのみ S3などのデータイベントは表示されない 従来、このような課題に対してはユーザ側でAthenaテーブルを作成して、長期間のイベントに対してSQLでの分析可能な環境を実装していたかと思います。 今回リリースされたClodTrail Lakeによって、このような作り込みを
![[アップデート] CloudTrailログ分析環境が超絶簡単に手に入る！「CloudTrail Lake」がリリースされました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/20d59afbd08bcd9db44f6717a88795dd27fce8f0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F05%2Faws-cloudtrail.png)
ログ分析勉強会では、「ログ分析」に関わるすべての技術、事例、知見を共有し、日々の業務に役立てられる情報交換ができる場所を目的として活動。初のオンライン開催となった今回、フォージビジョンの小林賢司氏が、複数のクラウドを組み合わせて使うマルチクラウドでのログの取り方、また実際にやった感触、GCPがもつログ収集のいいところなどを紹介しました。 前回の発表について 小林賢司氏：私のほうからは、『AWSのログをGCPに出力してみた話』ということを20分程度話させてもらえればと思っています。 まず自己紹介します。私、小林賢司と申します。ログ分析勉強会の運営をやっています。 フォージビジョン株式会社のクラウドインテグレーション事業部というところで、カスタマーエンジニアという役職で仕事をしています。主にAWSを触ったりとか、たまにログ系を触ったりとかしています。 弊社としてAWSのProの資格をもっていま
『Software Design 2020年7月号』特集「一から学ぶログ分析」に寄稿しました - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
『Software Design 2020年7月号』の第1特集「一から学ぶログ分析 - 事業を成長させる分析基盤を作るには」 第2章「ログ分析基盤の構築で考えるべきこと - 多様なログを安心して使えるようにするために」を寄稿しました。 本日発売の『Software Design (ソフトウェアデザイン) 2020年7月号』【第1特集】「一から学ぶログ分析 - 事業を成長させる分析基盤を作るには」に寄稿しました。初学者向けにまとまった内容ですので、ぜひ手に取っていただけると幸いです。https://t.co/IXp40MoPJc pic.twitter.com/XydqlWDjth— ゆずたそ (@yuzutas0) 2020年6月17日 執筆内容 初学者向けに、以下の内容を10ページでまとめました。 なぜログ分析基盤を作るのか 「使われるログ分析基盤」には何が必要か 分析者が手軽にログを参
セキュリティログ分析基盤の設計ポイント、アーキテクチャはどうあるべきか：セキュリティログ分析基盤活用入門（2）（1/2 ページ） セキュリティ業務における「ログ」と、その分析基盤の活用について解説する連載。今回は、ログ分析基盤の設計ポイントを、アーキテクチャの観点から紹介します。 セキュリティ業務における「ログ」と、その分析基盤の活用について解説する本連載「セキュリティログ分析基盤活用入門」。前回は、ログを活用するセキュリティ業務やログの果たす役割を紹介しました。 リクルートは、インシデントハンドリング、フォレンジックや脆弱（ぜいじゃく）性検査、マルウェア解析といった、多くの企業ではセキュリティ専業ベンダーにアウトソーシングする専門性の高いセキュリティ業務を内製化しています。2015年以降は「Recruit-CSIRT（Computer Security Incident Response
Amazon OpenSearch Serverless による手軽なログ分析 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon OpenSearch Serverless による手軽なログ分析 この記事は、Log analytics the easy way with Amazon OpenSearch Serverless を翻訳したものです。 先日、Amazon OpenSearch Service の新しいサーバーレスオプションである Amazon OpenSearch Serverless が発表されましたが、これにより OpenSearch クラスターを構成、管理、スケールする手間なく大規模な検索および分析ワークロードを容易に実行することができます。非常に要求が厳しく予測不可能なワークロードに対しても高速なデータ取り込みとクエリ応答を実現するために、基盤となるリソースを自動的にプロビジョニングし、スケールします。 OpenSearch Serv
JPCERT／CCがイベントログ分析支援ツール「LogonTracer v1.5.0」を公開：イベントログのリアルタイム分析が可能に JPCERT／CCは、イベントログ分析支援ツール「LogonTracer v1.5.0」を公開した。「Elasticsearch」と連携させることでイベントログのリアルタイム分析が可能になった。
セキュリティログ分析基盤におけるクラウド活用、組織体制、メンバー育成のポイント：セキュリティログ分析基盤活用入門（終）（1/2 ページ） セキュリティ業務における「ログ」と、その分析基盤の活用について解説する連載。最終回は、クラウド活用、組織体制、メンバー育成のポイントを紹介します。 セキュリティ業務における「ログ」と、その分析基盤の活用について解説する本連載「セキュリティログ分析基盤活用入門」。前々回は、ログを活用するセキュリティ業務やログの果たす役割を、前回は、ログ分析基盤の設計ポイントを、アーキテクチャの観点から紹介しました。 最終回となる今回は、「クラウドサービスを用いることで、セキュリティログ分析業務においてどのようなメリットがもたらされるのか」について、前回紹介した「Splunk」や「Elastic Stack」にも触れながら、その検討ポイントを含めて解説します。また、「セキュ
203.0.113.1 - - [03/May/2020:12:00:00 +0900] "GET /index.html HTTP/1.1" 200 1000 "http://example.com/" "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)" 203.0.113.1 - - [03/May/2020:12:10:00 +0900] "GET /index.html HTTP/1.1" 200 1000 "http://example.com/" "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)" 203.0.113.2 - - [03/May/2020:12:20:00 +0900] "GET /index.html HTTP/1.1" 200 1000 "http://example.com/" "Mo
で結果がでれば大丈夫。 フィールド抽出は？ 準備その２ 感想とか見て、やっぱりフィールドを抽出したほうがいいと思ったので、props.confを書いてみた Security.csv [security_csv] FIELD_NAMES = level,date,source,eventID,category,data INDEXED_EXTRACTIONS = csv LINE_BREAKER = ([\r\n]+)情報 NO_BINARY_CHECK = true SEDCMD-trim = s/^レベル.*// SHOULD_LINEMERGE = false category = Structured description = CSV disabled = false pulldown_type = true source="Security.csv" sourcetype="se
Machine Learning Nightというイベントでの発表内容です ( https://machine-learning-pitch.connpass.com/event/156036/ ) 技術的な詳細はブログ( https://www.m3tech.blog/entry/2019/12/10/000000 )にも書いたのでそちらもご覧ください 一部のユーザーに行ったアンケートの内容をログから推定する仕組みを作ることで、全ユーザーの嗜好を予測したり、それを多軸で行うことでユーザーを解釈しやすい粒度にクラスタリングしたいといった取り組みになります。
※この投稿は米国時間 2019 年 12 月 6 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Stackdriver Logging は Google Cloud の運用管理ツールセットの 1 つで、大規模なログ管理や分析に適しており、ハイブリッド クラウド環境のトラブルシューティングやアプリケーションの分析情報の取得などにご利用いただけます。ただし、マシンが生成するデータを大量に使用すると、ログの検索が難しくなることがあります。 Google が Stackdriver Logging ユーザーの協力を得て長年取り組んできた、必要な値をログから引き出す簡単かつ最適な方法がようやく形になりました。Google が収集した、ログ分析の効率向上やすばやいトラブルシューティングに役立つヒントを紹介します。これには検索内容の保存、クエリ ライブラリ、BigQuery へ
【第20回セキュリティ共有勉強会】Amazon FSx for Windows File Serverをセキュリティ観点で試してみたお話Hibino Hisashi
北海道テレビ放送株式会社：Google Cloud による放送アクセスログ分析で、放送業界全体が利益を創出できる仕組みを目指す | Google Cloud 公式ブログ
北海道テレビ放送株式会社：Google Cloud による放送アクセスログ分析で、放送業界全体が利益を創出できる仕組みを目指す 数多くの受賞歴を持つニュース・ドキュメンタリーやバラエティ番組、ドラマなど、さまざまな分野の番組制作や放送を通じ、「ユメミル、チカラ」を応援し、 地域の未来への貢献を目指す北海道テレビ放送株式会社（以下、HTB）。放送サービス向上の一環として、1 秒間に 100 万回のアクセスにも耐える放送アクセスログ分析システムを構築。HTB のネットデジタル事業担当者に、今回のシステム構築について話を伺いました。 利用している Google Cloud サービス：Cloud Functions、Cloud Pub/Sub、Cloud Dataflow、BigQuery、Cloud Datalab、Google データポータル BigQuery にアクセスログ データを蓄積して
はじめに 現在の会社で、半年ほど前からログ分析基盤の構築に取り組み、昨日試験的に本番運用を迎えました。 これを機にアーキテクチャの振り返りを会社のブログにて公表しましたので、こちらでも紹介したい思います。 基本的には内容は同じですので、見やすい方で見ていただければと思います。 また、リンクを辿っていただければ、他の社員が書いたブログもたくさんありますので、興味持っていただければ幸いです。 解決したかった課題 当社では、ここ１，２年ユーザ行動ログ等のさまざまなデータを機械学習等の分析につなげようという動きが多くなっておりますが、主に以下の二つにより、分析、及び分析の結果を用いたアプリの作成が制限されてしまっておりました。 ログが一台のサーバのPostgresにhstore形式にて格納されている Postgresは分析に適していない スケールしない（複数サーバによりクラスタリング構成を組めない
フォルシアのログ分析基盤チームがアーキテクチャを振り返る
フォルシアでは、日々Spookに蓄積されるデータを分析し、サービスの継続的な成長につなげています。近年はサービスへのフィードバックや事業の多角化につなげるべく、機械学習を活用したユーザの行動ログ分析を進めています。 しかし、分析基盤に関しては、パフォーマンスやランニングコストにおいて課題を抱えていました。フォルシアのログ分析基盤チームでは、その課題を解決するために、新たなログ分析基盤の開発に着手することとなり、昨日無事に本番運用を迎えることとなりました。 ログ分析基盤の設計にあたり、データ到達の保証は堅牢で安定的な基盤をつくるためにどのような課題を抱えていたのか、試行錯誤したのはどのような点だったのか。ここ半年余り、ログ分析基盤の開発に携わってきたログ分析基盤チームの廣部が、このプロジェクトを振り返ります。 「Hadoop, Spark等を導入したいけど、社内に知見がある人がいない」、「H
【コラム】新しいウェブ計測のあり方～ログ分析の民主化 Option合同会社 柳井 隆道 発信元：メールマガジン2019年7月17日号より Googleアナリティクス、Adobe Analyticsなどのウェブ解析ツールというのは、 – 計測＝JavaScriptなどでデータを収集して蓄積する部分 – 解析＝蓄積したデータを表やチャートにして表示する部分 で構成されています。 最近のGoogleはアナリティクスは計測ツールであり、解析はBigQuery（有料版の場合）やデータポータルの仕事だとするスタンスを強めてきています。Googleアナリティクスを解析ツールではなく単なる計測ツールとして見る方向ですよね。 先日計測の選択肢としてこんなものがリリースされました。 Ingestly 日本語の説明 オープンソースのウェブ計測ツールです。JavaScriptに加えて、データ収集サーバとしてFas
GitHub - JPCERTCC/log-analysis-training: ログ分析トレーニング用コンテンツ
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Evernoteをカレンダーで表示！習慣づくりログとライフログ分析に活用〜「今どきのEvernoteの使いみち」Vol.10 習慣づくりログとライフログ分析〜ーいつもていねいに
さまざまなノート系アプリや情報整理系アプリがある中、Evernoteを10年以上使い続けている私がEvernoteを何にどう使っているか。どういう使いみちに落ち着いたのか。本ブログでは「今どきのEvernoteの使いみち」と題して連載記事を書いています。 その使いみちの一つが「習慣づくりのログ」です。この使い方は、以前、以下の記事で取り上げていますので、これらの記事のポイントを紹介しながら、習慣づくりのログ、それに関連してライフログ分析としての使い方を紹介します。
開発者体験を見える化し「計器飛行」の実現を目指すSODA構想 〜事業の成長とプロダクト組織能力の相関関係を見いだすには〜 / Developer eXperience Day 2023
20200331 AWS Black Belt Online Seminar AWS Elemental MediaConvert
【アップデート】ログ分析がさらに柔軟に！！CloudWatch Logs Insightsで複数のロググループを跨いだクエリが実行可能になりました！ | DevelopersIO
CX事業本部の岩田です。 皆さんはCloudWatch Logs Insightsを利用していますか？ 特定のフィールドでフィルタをかけたり、件数の集計を取ったりとても便利ですよね？ これまでCloudWatch Logs Insightsのクエリは単一のロググループしかターゲットに指定できないという制約があったのですが、昨日のアップデートにより複数のロググループを跨いだクエリが実行可能になりました！！ CloudWatch Logs Insights adds cross log group querying 早速使っていきたいと思います。 やってみる いつものようにCloudWatch Logs Insightsのメニューにアクセスし、ロググループを選択してみます。
【1/22 懇親会について】 懇親会はありますか？という質問を多数いただいています。人数が多く調整が難しいので、ログ分析勉強会として公式の懇親会は開催しません。希望の方は参加者の方々で個別に開催してもらえればと思います。 【1/22 セッション情報 更新！！】 豪華スピーカーの方々による登壇が確定しました！ログに特化した話が聞けるのはログ分析勉強会だけ(なのか？)！ イベント開始時にはスピーカー探しがどうなることかと思いましたが、こんな豪華なセッションになるとは、ログ分析勉強会を開催して良かった！！！ 【1/20 参加人数 更新！！】 200名から250名に変更いたしました。 セガサミーホールディングスさんに会場を200名規模の会場をご提供頂けることとなりました！ 会場提供を申し出てくれてセガサミーホールディングス様との調整に尽力頂いた @yamadanoel さんに感謝です！！ 4年の沈
日々の業務に役立つ「ログ分析」の情報交換を目的として活動するログ分析勉強会。オンライン第1回目となる今回は、NECのテクニカルエバンジェリストの釜山氏がログ分析の入門の入門として、ログ分析を始める前に有用な考え方を話しました。 セキュリティは掛け捨てコストではなく投資 釜山公徳(@masart_3) 氏：トップバッター釜山が発表いたします。『ログ分析勉強会 ログ分析の事前知識』。入門の入門という位置付けでお話ししようと思います。よろしくお願いします。 私以降の方々は技術的なところとか、すばらしい内容が待っていると思いますが、私の話に関しましては、技術もぜんぜんわかんないし、ログもぜんぜんわかんないという方向けに入門の入門についてお話できればなと思います。ですので、いろいろなマサカリを持っている方々がいらっしゃるかもしれませんが、お手柔らかにお願いいたします。 まず自己紹介をします。とある電
Pascal〜Puree + ngx_lua + Fluentd + BigQueryでつくるメルカリのログ分析基盤〜 | メルカリエンジニアリング
エンジニアではなくプログラマと呼ばれたい@cubicdaiyaです。今回はメルカリのログ分析基盤のお話です。 メルカリにおけるログデータ分析 メルカリでは初期の頃からログデータの分析をサービスの成長にとって重要なタスクとして位置づけ、そのための基盤作りに取り組んできました。ログの種類はいくつかありますが、中でも代表的なのがアプリケーションサーバで出力されるアクセスログやアプリケーション固有のログです。これらのログはサイズが大きいので効率良くログデータを転送するための工夫が必要になります。そこで活躍するのがFluentdです。 大雑把に説明するとアプリケーションサーバで出力されたログはFluentdから最終的にBigQueryやTreasure Dataといったクラウドサービスに転送されます。(上記の図は非常に簡単に済ませていますが、実際にはログの中継やフィルタリングをするためのFluent
[動画公開] ログ分析に最適なツールカテゴリー選手権 〜カテゴリ別代表選手の紹介〜 #devio2021 | DevelopersIO
先月（2021/10/05〜）開催しましたオンラインイベント「DevelopersIO 2021 Decade」、多数のご参加頂きありがとうございました。 10/5（火）開幕！DevelopersIOをギュッと凝縮したオンラインカンファレンス「DevelopersIO 2021 Decade」のご紹介 | DevelopersIO こちらの Day 1（10/07）に公開しました VOD セッションの資料を公開します。 資料 ログ分析に最適なツールカテゴリー選手権 〜カテゴリ別代表選手の紹介〜 #devio2021 - Speaker Deck セッションでいいたかったこと 仕事がら、よくお客様から「ログ分析ツールっていろいろあるけど、どう違うのさ」「AWS にデータ分析ツールあるけど、あれじゃダメなの？」といった御質問を頂きます。それらに対してフランクにお答えした内容となっています。 3
![[動画公開] ログ分析に最適なツールカテゴリー選手権 〜カテゴリ別代表選手の紹介〜 #devio2021 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6f6693da59e62688786397e8fd2512e23984d95a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2021%2F10%2F202111-log-analysis-tool-competition-devio2021-eyecatch.png)
[参考リンク・資料公開] オンラインイベント DevIO 2020 で、監視とSRE・可観測性・ログ分析・SaaSなどなどについて話しました #devio2020 | DevelopersIO
先月 6/16 から始まっているオンラインイベント、Developers.IO 2020 Connect。 みなさんはもう参加されましたでしょうか？ クラスメソッド株式会社 - YouTube 7/3、Day 6は、モダンアプリケーション開発（MAD）をテーマに開催されます。 ぼくも「イマドキの監視とは」というテーマで、30分ほどの動画を2本あげました。すこし長いですが、気の向いたときにご覧頂けると幸いです。 話した内容について 今回のセッションでお話しした内容は、下記になります。 モダンなシステム開発・サイト運用のためには、SREの文脈にそった適切な「監視」を行う必要があること そのためには、検知や対処を充実させるより先に、観測態勢を整える必要がある = 可観測性 設計段階、開発段階から監視（Monitoring）ははじめるべき 大量のデータをどのようにさばくか 話の対象が広く多岐にわた
![[参考リンク・資料公開] オンラインイベント DevIO 2020 で、監視とSRE・可観測性・ログ分析・SaaSなどなどについて話しました #devio2020 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/eb10b8c7a7390ef9bf99d84860a76eb99991d862/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F07%2F202007-devio2020-monitoring-1-2-eyecatch.png)
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ログ分析トレーニング用コンテンツの公開 - JPCERT/CC Eyes
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セキュアヴェイル、SonicWall製品の運用・監視サービスでUTMのセキュリティログ分析やリモートアクセス装置の監視に対応
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