Amazon Web Services ブログ

Category: Intermediate (200)

Amazon S3 を標的としたランサムウェアの構造分析

ランサムウェアによる被害は過去数年で大幅に増加し、世界中から注目を集めています。従来のランサムウェアは、主にサーバーやデータベース、接続されたファイルシステムなどのインフラストラクチャリソースに影響を与えていました。しかし、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) に保存されたデータを標的とするような、あまり馴染みのない非伝統的な事案もあります。ランサムウェア攻撃を未然に防ぎ、そして早期に特定して復旧対処できるようにするための実施すべき重要な対策があります。このブログのゴールは、ランサムウェアから保護するために使用できる AWS のサービスと機能について学び、攻撃が発生した場合の調査方法を理解していただくことです。

予測可能および動的なアクセスパターンに対する Amazon S3 のコスト最適化

様々なアクセスパターンを持つワークロードのストレージコストを管理する方法と、コスト削減を実現するための変更を実施する方法について

生成 AI アプリをノーコードで作成・社内配布できる GenU ユースケースビルダー

AWS ジャパンでは、お客様の生成 AI 活用促進のため様々な支援を提供しています。有志により開発されているオープンソースのサンプルアセット generative-ai-use-cases-jp (GenU) もその一つです。GenU は、すぐに業務活用できる生成 AI ユースケース集として 2023 年に誕生し、今日まで Amazon Bedrock の新機能追従や新たなユースケースの拡充など、精力的なアップデートを継続しています。本記事では、2024 年 11 月に GenU の新たな機能としてリリースされた、ノーコードの生成 AI アプリ開発環境「ユースケースビルダー」についてご紹介します。

AWS 上で生成 AI をセキュアにするための新たな学習コース(Securing Generative AI on AWS)が AWS Skill Builder でリリースされました

Amazon Web Services(AWS)上での生成 AI ワークロードをセキュアにするためにお客様をサポートする、新しい AWS Skill Builder コース「Securing Generative AI on AWS」の提供開始をお知らせします。この包括的なコースは、セキュリティの専門家、アーキテクト、人工知能および機械学習(AI/ML)エンジニアが AWS クラウド上の生成 AI アプリケーションおよびモデルのセキュリティのベストプラクティスを理解し、実装するための助けとなるを目的としています。

Amazon Bedrock アプリケーションで責任ある AI のコアディメンションに対応するための考慮事項

AWS では、Amazon Bedrock ガードレールのような目的に特化したサービスや機能を使い始めるためのツール、ガイダンス、リソースを提供することで、お客様が責任ある AI を理論から実践へと変換できるよう支援しています。本ブログでは、責任ある AI のコアディメンションを紹介し、Amazon Bedrock アプリケーションでこれらのディメンションに対処するための考慮事項と戦略を探ります。

生成 AI ワークロードのセキュリティリスクを評価するための脅威モデリング

本ブログでは、生成 AI ワークロードに対する効果的な脅威モデリングを実施するための主要なステップを再確認し、各段階で期待される典型的なアウトプットや検討結果を含む、さらなるベストプラクティスと例を紹介します。

追加学習なしの zero-shot で高精度な時系列予測 : Chronos-Bolt を AutoGluon で利用する

Chronos-Bolt は AutoGluon-TimeSeries の最新追加機能であり、元の Chronos モデルと比較して最大 250 倍高速に追加学習なしで高精度な予測を実現します。Chronos のような基盤モデルは、さまざまなドメインの時系列データを利用して単一のモデルを学習させるというアイデアをさらに大きく前進させました。これらのモデルは、膨大な時系列データで事前学習されています。学習データには実際のデータと合成データが含まれ、様々な分野、頻度、時系列の長さをカバーしています。その結果、追加学習なしの予測が可能となり、未知の時系列データセットに対しても正確な予測を提供します。時系列予測に取り組むハードルが低くなり、追加の学習なしで正確な予測が可能になるため、予測プロセス全体が大幅に簡素化されます。

AI を活用した IVR/IVA を Amazon Connect に統合してシームレスな顧客対応を実現

このブログ記事では、 AI を活用した IVR システムと IVA を Amazon Connect とシームレスに統合することで、企業が顧客体験をさらに向上させる方法について探ります。このような統合の主な利点や、AI を活用したアシスタントと人間のエージェント間のシームレスな連携を可能にするアーキテクチャパターンについて詳しく見ていきます。顧客により多くの統合オプションを提供したいサードパーティプロバイダーの方も、既存のカスタマーサービス業務をモダナイズしたいと考えている方も、この記事はコンタクトセンターにおける AI と人間のコラボレーション力を高めるための洞察と戦略を提供します。