Amazon Web Services ブログ

Category: Thought Leadership

Amazon Connect と Amazon Lex によるセルフサービス導入と継続改善:JBR コンタクトセンターの業務効率化の取り組み

ジャパンベストレスキューシステム株式会社(以下、JBR)は、日本全国で展開する生活救急サービスのリーディングカンパニーです。住宅のカギの紛失や水まわりのトラブル、ガラスの破損など、日常生活で発生する様々な緊急事態に対し、24 時間 365 日体制で駆けつけサービスを提供しています。「困っている人を助ける」という企業理念のもと、生活救急事業を中心に事業を拡大しており、全国 47 都道府県をカバーする協力事業者ネットワークを構築しています。このブログでは、JBR がカスタマーサービスの品質向上と業務効率化を実現するために、Amazon Connect、Amazon Lex でセルフサービスを導入し、目標数値の75%の自動応答化とエージェントの業務時間削減に成功した事例についてご紹介します。

企業向けファイアウォールを標的とする Interlock ランサムウェアキャンペーンを Amazon Threat Intelligence チームが特定

Amazon Threat Intelligence が、Cisco Secure Firewall Management Center の重大な脆弱性 CVE-2026-20131 を悪用する Interlock ランサムウェアのキャンペーンを特定しました。調査の結果、この脆弱性は公開の 36 日前からゼロデイとして悪用されていたことが判明しました。攻撃者の設定ミスにより外部に露出していたインフラストラクチャから攻撃ツールキットの全容が明らかになり、本記事ではその技術分析、侵害インジケータ (IoC)、および多層防御の重要性を含む防御の推奨事項を共有します。

Learnings from COBOL modernization in the real world

実世界における COBOL のモダナイゼーションから学んだこと

COBOL のモダナイゼーションを成功させるには、決定論的にリバースエンジニアリングを行い、検証済みで追跡可能な仕様を生成し、それらの仕様をフォワードエンジニアリング用の AI 搭載コーディングアシスタントに流し込むことができるソリューションが必要です。モダナイゼーションを成功させるには、リバースエンジニアリングとフォワードエンジニアリングの両方が必要です。詳しくは、本ブログで知ることができます。

Integration architectures between mainframe and AWS for coexistence

メインフレームから AWS への移行途中の過渡期に於ける両環境併存のための連携アーキテクチャ

メインフレームアプリケーションの AWS クラウド移行では、Strangler fig パターンによる段階的アプローチが推奨されます。移行期間中は、メインフレームと AWS クラウド間でハイブリッドアーキテクチャを構成し、複雑なシステム間連携を実装します。本ブログは、移行途中の過渡期に於けるハイブリッドアーキテクチャの連携パターンと連携ソリューションを設計する方法を紹介します。

意外な発見: 自動推論がもたらすシステムの効率化と保守性向上

AWS では過去 10 年にわたり自動推論を適用する中で、形式的検証されたコードが未検証のコードよりもパフォーマンスに優れることが多いことを確認しています。S3 インデックスサブシステムの開発高速化、IAM 認可エンジンの 50% のパフォーマンス向上、暗号ライブラリのデプロイとコードの高速化という 3 つの事例を通じて、自動推論がシステムの正しさの保証にとどまらず、効率化と保守性の向上にもつながる好循環を紹介します。

自動推論で「25519」楕円曲線暗号の高速化と正当性保証を実現

自動推論と CPU マイクロアーキテクチャ固有の最適化を組み合わせ、AWS-LC における x25519/Ed25519 楕円曲線暗号の高速化と正当性保証を実現しました。HOL Light 定理証明器による形式的証明で実装の正しさを検証し、AWS Graviton 2、AWS Graviton 3、Intel Ice Lake の 3 つのマイクロアーキテクチャ全体で平均 86% のパフォーマンス向上を達成しています。定数時間実装によるサイドチャネル攻撃対策や、アプリケーションでの活用方法についても紹介します。

Graviton での RSA の高速化: 形式的検証で正当性を証明し開発も加速

Amazon の Automated Reasoning グループが、Graviton チップにおける RSA 署名のスループットを、モンゴメリ乗算やカラツバアルゴリズム、SIMD 命令の活用により鍵サイズに応じて 33~94% 向上させました。さらに、HOL Light 対話型定理証明器と形式的検証済み多倍長整数演算ライブラリ s2n-bignum を用いて最適化コードの機能的正当性を証明し、開発時間の短縮も実現した取り組みを紹介します。

AI で強化された脅威アクターによる FortiGate デバイスへの大規模な不正アクセス

Amazon Threat Intelligence が観測した、AI で強化された脅威アクターによる FortiGate デバイスへの大規模な不正アクセスキャンペーンについて解説します。ロシア語話者の脅威アクターが複数の商用生成 AI サービスを活用し、55 か国以上、600 台超の FortiGate デバイスの認証情報を悪用して内部ネットワークに侵入し、AI が生成した攻撃計画やツールを駆使して Active Directory の侵害やバックアップインフラストラクチャの標的化を行いました。攻撃手法の詳細と、組織が講じるべき防御策および AWS 固有の推奨事項を紹介します。

how_to_identify_website_performance_bottlenecks

First Byte Latency の時間計測と Server-Timing ヘッダーを用いて、ウェブサイトのパフォーマンスのボトルネックを特定する方法

ウェブサイトのパフォーマンス問題はよくあることですが、根本原因の特定は困難な作業となります。この投稿では、 Server-Timing ヘッダーの潜在能力を引き出すことで、パフォーマンスに関するトラブルシューティングのプロセスをシンプルにする方法を学びます。 Server-Timing ヘッダーは、バックエンドのコンポーネントがユーザーリクエストへのレスポンスにおいて、タイミングメトリクスやパフォーマンスモニタリングに関するインサイトを伝達できるようにします。