2019年11月14日に開催した「Elastic 機械学習デイ」のセミナーレポートです。

AI（人工知能）の活用が声高に叫ばれる風潮の中、Elasticでは機械学習（マシーンラーニング）に特化して機能を提供しています。特に、<a href="https://www.elastic.co/jp/what-is/elasticsearch-machine-learning">Elasticの機械学習</a>は、「データサイエンティストではない人でも使えるシンプルな機能」と「データサイエンスの運用実現」を機械学習の目標としています。 今回のセミナーでは、Elasticの機械学習における「時系列モデリングと異常検知」と、新機能「データフレーム分析」について、デモンストレーションや事例を交えて、詳細で具体的な内容をお届けしました。&nbsp;<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt5dc62b13bd96d4a7/5dfb288372004b03ce1d1888/IMG_1307.JPG" data-sys-asset-uid="blt5dc62b13bd96d4a7" alt="IMG_1307.JPG"> ■時系列モデリングと異常検知 Elasticの機械学習プロダクトマネージャーであるトム・グラボースキーは、データサイエンスに関する2つのキーワード「シンプル化」と「運用実現」を機械学習の目標に挙げます。 キーワード１ ：「シンプル化」データサイエンティストではない人でも機械学習を利用することが可能です。 データサイエンスのプロジェクトを少量のデータから始めて、実際に稼働し、大規模に運用する場合、多様なツールを使いつつも簡単に作業できるのが理想ですが、実際は収集データの検索作業やデータモデルの作成など、どうしても難しくなることがあるでしょう。Elasticでは、どうやって難易度の高い工程をシンプル化していくのかが機械学習の醍醐味と考え、シンプル化の実現を目指します。 キーワード2 ：「運用実現」REST APIによってElasticsearchとKibanaに組み込まれて統合されているため、大規模に使う（スケールアップする）ことが可能です。 テンプレートベースの機械学習の組み込み型のUIなので、詳細や仕組みがわからなくても容易にデータサイエンスの技法を使うことができ、運用実現に大きく近づくことができます。 Elasticの機械学習は、数年前にリリースして以来、機械学習のツールキット制作会社を買収したり、形而的なデータの予測ができる予測機能を追加したりと、多くの機能を搭載し進化してきました。リリース当初から教師なし学習機能と異常検知のための時系列モデリングを搭載しています。 Elastic Stackの機械学習は、ログやアプリのパフォーマンス監視、KPIなど典型的な時系列データを基に異常検知のジョブの実行などのために多くのユーザーに選ばれ、その数は増加傾向にあります。より詳細はセミナーレポート全文をダウンロードください。 ■データフレーム分析:ユースケース固有の機械学習モデルを構築する 「時間コンポーネントを使った異常検知」とは全く違い、「データフレーム分析」は、時系列データ、つまり時間ベースのデータは不要です。 プラットフォームを構築したり、自前のアプリケーションを作成する際など、機械学習のモデルを利用する背景にはさまざまな理由があり、それらに対応する必要がありました。 データフレーム分析では、時系列の異常検知だけでは補えなかった、さらに進んだ検索が可能となりました。 Elasticではドキュメントの記述言語に取り組んでおり、機械学習の検索モデルを検索にデプロイする方法や、顧客からカスタマーサポートへ寄せられる要望が多言語であることを想定し、それらの言語を正しい翻訳ツールにタグ付けしたい場合や、固有表現の検索関連性を高める場合など、機械学習で言語検出や文書の記述言語を特定し自動化することができるようになりました。 セキュリティにおいては、悪意のあるドメイン名を特定したり、詐欺のデータであるかどうか、顧客のデータから解約予兆があるかなど、確認することができます。より詳細はセミナーレポート全文をダウンロードください。 セミナーレポート全文にご興味をお持ちの方は 時系列モニタリングと異常検知や、データフレーム分析について、より詳細にご興味をお持ちの方は、<a href="https://info.elastic.co/2019-11JapanMachineLearningSeminarReport.html" target="_blank">こちらからセミナーレポート全文ダウンロード</a>いただけます。またセミナーを録画した<a href="https://www.elastic.co/jp/webinars/elastic-machine-learning-day-tokyo/" target="_blank">ビデオは日本語字幕付き</a>でご覧いただけます。 Elastic機械学習の導入事例にご興味をお持ちの方は 機械学習デイでは、時系列の映像データの解析にElasticの機械学習を利用されているブローダービズ株式会社様にもご登壇をいただきました。食品製造工場での作業を「見守り」、異常行動発生をリアルタイムに検知してトラブルを未然に回避されているブローダービズ株式会社様の導入事例全文は<a href="https://info.elastic.co/JapanBroaderbizUserStory.html">こちらからダウンロード</a>いただけます。またご講演を録画したビデオは<a href="https://www.elastic.co/jp/webinars/elastic-machine-learning--for-anomaly-detection-use-case">こちらからご覧いただけます</a>。 なお、Elastic Stackの製品全体にご興味をお持ちの方は、<a href="https://www.elastic.co/jp/products/elastic-stack">Elasticのコアプロダクト群</a>をご参照ください。Elasticの機械学習にご興味のある方は<a href="https://www.elastic.co/jp/what-is/elasticsearch-machine-learning">Elastic 機械学習</a>をご参照ください。

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Elastic 機械学習デイ セミナーレポート：「時系列モデリングと異常検知」と新機能「データフレーム分析」のご紹介

2019年9月20日に開催した「Elastic Security Day - 新登場SIEMと機械学習のご紹介」のセミナーレポート

セキュリティ上の脅威となる様々な攻撃や不正行為などが激増する中、セキュリティ管理者の業務は多忙を極めており、これに伴いSIEM（Security information and event management）への要求も各段に高まってきています。
今回のセミナーでは、Elasticが提供するSIEMと機械学習にフォーカスをして、セキュリティ管理者を支援するこれらの仕組みをご紹介しました。セミナーでは、スライドを使ったプレゼンテーションに加え、約1時間のデモを実施し、仮想シナリオをベースにElastic SIEMの具体的な利用方法が実感できる中身の濃い内容をお届けしました。
<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt32de9096ba23aab9/5dafd4552dc72966da74618a/06_AR_09123.jpg" data-sys-asset-uid="blt32de9096ba23aab9" alt="" style="display: block; margin: auto;">
<h2>Elasticの検索機能によってSIEMおよびセキュリティ分析はさらに進化する</h2>セキュリティ分析では、あらゆるセキュリティ関連データの収集、インデックス化、リアルタイムでの高度な分析などが不可欠ですが、これらは「検索の会社」であるElasticが最も得意とする分野であると言えます。Elasticsearchの検索スピードにより、被害を被る前に脅威を検知して対応し、また、大量のデータに対してアドホックに問い合わせを行い、オープンAPIを使って他システムとの連携を図ることでスケーリング（拡張）を実現。独自のファイルフォーマットに依存しないElasticの特性により、ベンダーロックインも排除できるからです。さらに、機械学習の機能で、動的に潜在的な異常を顕在化し、既知の脅威の検知を自動化することも可能です。これらは、相関関係ベースのアラートを活用することで実現できます。このようにElasticの検索機能によってSIEMおよびセキュリティ分析はさらに進化を遂げることができました。
<h2>Elastic SIEMとは：構成要素とその役割</h2>Elastic SIEMは、Elastic Stackを基盤としています。言ってみれば、「全Elastic StackユーザーのためのSIEM」とも言えます。主な構成要素としては、データ統合に携わる軽量のデータシッパーであるBeatsやサーバーサイド処理パイプラインであるLogstashがあり、また、新たに登場したElastic SIEMアプリがこれに加わります。Elastic SIEMアプリは、Kibanaをベースに可視化を行い、Elastic Stackを制御します。取り扱われる全てのデータはECS（Elastic Common Schema）形式にフォーマットされ、セキュリティコンテンツについては、Elasticおよびコミュニティから取り込まれます。これら全ての要素を合わせた形でElastic SIEMが実装されました。
<h2>Elastic SIEMの中核となる「Elastic SIEMアプリ」と広範なデータの統合</h2>Elastic SIEMアプリは、Elastic SIEMの中核を成すインタラクティブなワークスペースであり、セキュリティチームはこれを利用してイベントをトリアージし、初期段階で調査を行うことができます。例えばアナリストは、タイムラインイベントビューワを使って攻撃の証拠を収集して格納し、関連イベントを紐付けした上で注釈を付け、これらの情報を共有できます。実際の操作は全てKibana上で実施され、データはECSフォーマットで格納されます。（※Elastic SIEMアプリは、ベータ版としてElastic Stack 7.2で提供され、ベーシックサブスクリプション内で無償利用することができます）
<h2>もう１つの重要な構成要素：機械学習</h2>SIEMにおいて重要となるもう１つの構成要素が「機械学習（Machine Learning）」です。Elastic Stackには、機械学習のエンジンが組み込まれていて、“教師なしのアルゴリズム”を採用したこの機械学習では、時系列データの中から異常事態を検出するなど、セキュリティ分析において非常に重要な機能となっています。
<h2>セミナーレポート全文にご興味をお持ちの方は</h2><a href="https://info.elastic.co/2019-10-japan-security-seminar.html" target="_blank">こちらからダウンロード</a>いただけます。またセミナーを録画したビデオは日本語字幕付きで公開を予定しています。
なお、Elastic Stackの製品全体にご興味をお持ちの方は、<a href="/jp/products/elastic-stack">Elasticのコアプロダクト群</a>をご参照ください。Elasticのセキュリティにご興味のある方は<a href="/jp/products/siem">Elastic SIEM</a>を、エンドポイントソリューションにご関心のある方は<a href="/jp/products/endpoint-security">Elastic Endpoint Security</a>をご参照ください。

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Elastic Security Day セミナーレポート: 新登場SIEMと機械学習のご紹介

バレンタインと言えば義理チョコ。日頃の感謝の気持ちを同僚達に伝えたいなと思い、Elastic的バレンタインデーの義理チョコを作ってみました。

<html><head></head><body>&#x6628;&#x5E74;Elastic&#x306B;&#x5165;&#x793E;&#x3057;&#x3066;&#x7D04;&#x534A;&#x5E74;&#x304C;&#x904E;&#x304E;&#x3001;&#x521D;&#x3081;&#x3066;&#x306E;&#x30D0;&#x30EC;&#x30F3;&#x30BF;&#x30A4;&#x30F3;&#x30C7;&#x30FC;&#x3092;&#x8FCE;&#x3048;&#x3088;&#x3046;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;
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