Category: Security, Identity, & Compliance

この記事の目的は、AI と機械学習 (ML) のエンジニア、データサイエンティスト、ソリューションアーキテクト、セキュリティチーム、その他のステークホルダーが、共通のメンタルモデルとフレームワークを持ち、セキュリティのベストプラクティスを適用できるようにすることです。これにより、AI/ML チームは、セキュリティを犠牲にすることなく、スピードを上げることができます。 具体的には、これまでセキュリティの原則について触れたことのない AI/ML およびデータサイエンティストが、LLM を使用した生成 AI アプリケーションの開発に関連する中核となるセキュリティとプライバシーのベストプラクティスを理解するのに役立つことを目的としています。

このブログは、生成 AI のセキュリティ保護に関するシリーズの第 1 回目であり、導入する生成 AI ワークロードのタイプに基づいて、リスクとセキュリティの影響へのアプローチに役立つメンタルモデルを確立します。そして、生成 AI ワークロードを保護する際にセキュリティリーダーと実務者が優先すべき重要な考慮事項について説明します。

3 部構成の本ブログシリーズの第 1 部では、Organizations 内のある組織から別の組織にアカウント […]

この 1 週間も、AWS のサービスチームは引き続きお客様に代わってイノベーションを進めており、HAQM […]

春節のお喜びを申し上げます。 皆様にとって新しい年が喜び、成功、そして無限の機会に満ちた 1 年でありますよう […]

パブリッシャーや放送局は、TikTok などのプラットフォームのショートフォームコンテンツが大好きな若い視聴者 […]

1月22日週も当社のサービスチームはお客様のためにイノベーションを続けており、HAQM Web Servi […]

本稿では、IAM Roles Anywhere が、VMware Cloud on AWS で実行されているワークロードと AWS サービスとの統合のセキュリティをどのように強化できるかを解説いたします。

2023 年 11 月 と 12 月に公開された AWS Black Belt オンラインセミナーの資料及び動画についてご案内させて頂きます。
動画はオンデマンドでご視聴いただけます。

このブログでは、AWS IoT Greengrass V2 コンポーネントを活用し、企業が数百の IP カメラからのメディアを HAQM Kinesis Video Streams に取り込む方法が詳細に説明されています。ライブストリーミング、オンデマンドビデオアップロード、ローカルキャッシュなどの機能を含む Kinesis Video Streams の利用に焦点を当て、具体的なデプロイ手順やスケーリングの考慮事項も提供されています。これにより、企業は様々な業界での利用を想定したスマートビルディングソリューションを構築できます。