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在過去一年半中,生成式 AI 顯著提升了安全分析師的工作效率。大型語言模型(LLMs)作為知識資源,能夠解答與安全相關的各種問題,並幫助使用 Elastic AI 助手的客戶取得驚人成效。
Elastic Search AI 平台提供了解決方案,透過檢索增強生成(RAG)技術,將 LLMs 的知識與 Elasticsearch 集群中的內容結合,構建出簡單直觀的工作流程,讓安全團隊能夠靈活、安全地使用私有數據。接下來,我們將探討此平台的運作方式及其對安全操作的幫助。

Elastic Observability 整合了指標數值監測、應用程式效能分析與日誌收集,保存資料並進行需要的稽核(Auditing)與分析(Analytics),提供企業更有效的管理與監控方案。

《免費抽 Timberland T恤》本場活動將介紹「數據搜索 – Elastic Enterprise Search」,輕鬆實現強大的現代搜索體驗,快速將搜索添加到網站、應用程式,搜索所有內容。

Elastic Stack 的監控功能 (X-Pack) 與其視覺化工具 Kibana,有助於為空中巴士提供維持 ADNS 高可用性所需的屬性和主動性,並使 IT 團隊了解 ADNS 平台當前的健康狀況,達到更快的查詢回應時間,以確保最佳功能。

Thought Machine 為了保護銀行客戶的系統免受外部威脅,因此採用 Elastic 的原生雲環境在 Kubernetes 上利用 Elastic Cloud 啟動新環境,藉由 Elasticsearch 叢集從 Vault 環境中提取日誌,快速響應客戶反饋,並加強資料安全性。

在應用程式中利用 Elasticsearch,搭配網路爬蟲、完善且靈活的 API 和直觀的儀表板及可輕鬆索引,此外利用 schemaless ingestion 和直觀的儀表板,您只需使用網路爬蟲或維護良好的 API 客戶端索引您的資料,就可立即啟動並進行搜尋。

透過 Elastic 和 Microsoft Azure 能消除資料孤島,並在 Microsoft Azure 和企業內部環境中加深洞察力。Elasticsearch 由 Elastic 的專業人員運作、修復、維護和支援,因此您能專注在您的作業上

此次的研討會藉由 Elasticsearch 機器學習非監督型的功能,DEMO 如何針對過往的資料分析,由系統自動判斷並找出真正的異常點,讓系統異常通知不再成為放羊的孩子!

標準化和使用 Elastic 之後,Entel 團隊現在有預設的權限來訪問 Elastic Stack 機器學習功能。擺脫了資料提取的限制,可以即時享有權限,輕鬆找到這些預付方案的客戶,未來目標是將 Elastic 部署遷移到 Elastic Cloud 上的 Elasticsearch Service。

生成式 AI 結合 RAG(檢索增強生成)已成為推動 AI 項目的主流架構。搭配 Elastic Search AI 平台,企業能高效整合內部資料,實現向量檢索、語義搜索與即時分析,顯著提升 AI 搜尋的準確性與效能,進而增強競爭力。
隨著 AI 和機器學習(ML)技術的快速發展,向量資料技術已成為處理文字、圖像和音訊等非結構化數據的重要方法。作為全球使用量最高的向量資料庫,Elasticsearch 憑藉其高效的儲存與檢索能力,已成為企業推動 AI 專案的首選解決方案。

Elastic web crawler 一種快速索引網站所有內容的方式。您只需告訴它要掃描網站上哪些部分,它就會完成所有索引網站內容的繁重工作,並自動重新抓取並保持內容同步。此外 Elastic web crawler 非常容易使用,無需編寫程式就可在直觀的用戶介面上控制爬蟲。

為因應變化迅速的網路威脅,企業資安系統的升級刻不容緩,Elastic透過端點防護與SIEM的服務,提供企業更全面的資訊安全產品。釋出最新版的Elastic Security 7.5.0版本,結合由Elastic Endpoint Security的威脅搜尋及Elastic SIEM的分析提供預防及應對威脅。

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Elastic Stack Security 對權限有嚴密的控管,且大多數功能不需額外費用。IT、營運與開發團隊利用 ELK Security 來管理使用者也同時阻止惡意行為,而高階主管和客戶則利用此來確保資料安全。另外也透過加密防止窺探、竄改和監聽,還有日誌審核機制,記錄使用者活動。