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프라이빗 LLM 연동을 통한 GenAI-Driven Elastic 보안 Attack Discovery

프라이빗 LLM 연동을 통한 GenAI-Driven Elastic 보안 Attack Discovery

많은 기업의 보안팀이 수동 분석을 통해 탐지된 보안 경보의 상관 관계를 분석하거나 내부 정보보호업무에 필요한 로그를 수동으로 추출해 이상 행위를 식별하고 있습니다. Elastic SIEM 솔루션은 생성형 AI로 더 많은 보안 분석 작업을 자동으로 수행 합니다. Elastic은 AI 기반 보안 분석을 통해 보안팀의 핵심 워크플로우를 변화시키고 있습니다. AI 혁명이 여기에 있습니다. SIEM은 결코 예전과 같지 않을 것입니다.

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Elastic GenAI Code Camp with Google Cloud

Elastic GenAI Code Camp with Google Cloud

Elastic과 Google Cloud가 현장 GenAI 워크숍에서 VertexAI SDK 및 Google Cloud의 Gemini 모델과 통합해서 진행했던 실시간 실습 영상입니다.

해당 영상을 시청하시고 기업별 현장 핸즈온 워크샵을 원하시는 분들은 Elastic 홈페이지 Contact로 연락주시면 상세 안내드리도록 하겠습니다.

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Elastic GenAI Code Camp with Google Cloud

Elastic GenAI Code Camp with Google Cloud

개요

Elastic과 Google Cloud가 현장 GenAI 워크숍에서 VertexAI SDK 및 Google Cloud의 Gemini 모델과 통합해서 진행했던 실시간 실습 영상입니다.

해당 영상을 시청하시고 기업별 현장 핸즈온 워크샵을 원하시는 분들은 Elastic 홈페이지 Contact로 연락주시면 상세 안내드리도록 하겠습니다.

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Generative AI로 보다 빠른 보안문제 해결하기

Generative AI로 보다 빠른 보안문제 해결하기

최근 몇 년간 전 세계적인 펜데믹과 기술의 급격한 발전으로 우리 사회와 정보기술(IT) 환경에 큰 변화가 일어났으며,

뉴노멀 시대의 다양한 근무형태와 클라우드 컴퓨팅의 확산, 산업시설의 디지털화, 데이터 중심의 새로운 비즈니스 모델 등이

등장하고 있습니다.

이러한 디지털 기반의 기술과 환경 변화에 따라 공공·금융·기업은 효과적인 보안 전략을 강구해야 하고,

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Elastic ‘전통적인 SIEM회사에서 엘라스틱 SIEM으로 전환해야하는 이유’

Elastic ‘전통적인 SIEM회사에서 엘라스틱 SIEM으로 전환해야하는 이유’

데이터 볼륨이 증가함에 따라 기존 SIEM 제품으로 운영의 한계를 느끼게 됩니다. 비용 증가로 인해 충분한 데이터를 유지 하지 못해 생기는 가시성 부족과 보안 위협에 대한 인사이트 부족은 핵심 비지니스 영향을 미치게 됩니다. Elastic에서는 기술이 기업의 핵심 사업을 방해해서는 안된다고 믿습니다.

페타바이트 규모의 비정형 정보가 있는 세상에서 보안 위협을 분석하고 식별해야 합니다. 빠르게 검색하고 방대한 데이터에 대해 안정적으로 처리할 수 있는 플랫폼이 필요 합니다. IT팀, 보안팀, 현업팀 모두가 필요한 상황에 맞는 통찰력을 얻고 효율적으로 운영하기 위해 고도화된 기능이 필요 합니다. 운영 효율성과 안정성을 제공 합니다.

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End to End Observability with Elastic APM

End to End Observability with Elastic APM

엘라스틱 옵저버빌리티 현장 세미나 세션에서 발표했었던 주요 기능 설명에 대한 웨비나 영상입니다. 해당 웨비나에서는 엘라스틱 옵저버빌리티의 주요 기능에 대한 소개와 데모를 진행합니다. 애플리케이션 성능 측정 모니터링에서 제공하는 에이전트 및 서비스맵, 대시보드, 트레이스 등에 대해서 설명합니다. 더불어,APM 전반적인 기능과 AIOps로써 이상탐지 및 상관관계 분석을 어떻게 하는지 살펴봅니다. 그리고 이번에 출시된 유니버셜 프로파일링 및 생성형AI가 적용된 Assistant AI를 소개합니다.

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Elastic 보안 분석가 핸즈온 워크샵 (SAW)

Elastic 보안 분석가 핸즈온 워크샵 (SAW)

Elastic 보안 분석가 핸즈온 워크샵 (SAW)

데이터 분석과 시각화를 활용한 보안 위협 분석 방법을 소개 합니다.

Pre-built 대시보드와 Explore 메뉴를 활용한 보안 경보 분석 및 자동화 대응 방법을 소개 합니다.

침해사고분석에 필요한 Investigation (ESQL, EQL, Timeline) 기능을 소개 합니다.

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Elastic Search with Generative AI

Elastic Search with Generative AI

Elastic Vector DB를 활용한 RAG의 효율적인 GenAl 기반 Q&A 시스템 설계 소개

하이라이트

ChatGPT가 주도하는 생성형 AI 기반 QA구축에 대한 관심이 나날이 높아지고 있습니다. 하지만, 생성형 AI의 허구(hallucination)에 대한 문제로 인해 RAG연동에 대한 필요성이 대두되면서 검색분야의 선두주자인 엘라스틱이 생성형AI 구축 사업에 대한 가장 큰 수혜주로써 주목 받고 있습니다.

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트립스토어 (엑스트라이버) 의 Google Cloud 기반 Elastic Search 100% 활용하기

트립스토어 (엑스트라이버) 의 Google Cloud 기반 Elastic Search 100% 활용하기

오늘 날 많은 기업들이 애자일한 IT 환경을 기반으로 앱 기반 서비스를 발빠르게 제공하고, 또 고도화를 이루고 있습니다. 성공적인 앱 서비스 구현을 위한 첫번째 단계는 사용자 친화적인 검색엔진과 앱 성능지표 관리에서 시작될 것입니다.

본 세션에서는 Elastic Cloud on Google Cloud 고객인 트립스토어 (엑스트라이버) 가 어떻게 Elastic 을 기반으로 성공적인 앱서비스 구현이 가능했는지 소개합니다.

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Elastic Masterclass sessions : GenAI Search, Observability, Security

Elastic Masterclass sessions : GenAI Search, Observability, Security

11월 16일 오후 1시 현장세미나로 '데이타전문가 마스터 클래스' 새미나에서 진행한 모든 세션을 웨비나로 다시 시청할 수 있습니다. 이번 클래스를 통해 엘라스틱의 각 솔루션 소개, 엘라스틱 성공 사례, Vector 기반 AI 데이타 활용 전략 제안 등을 소개합니다. 주요 연사로는 엘라스틱 솔루션별 전문가 보안 스페셜리스트, 서치 솔루션 아키텍트분들이 참여합니다. 엘라스틱 솔루션 전문가 3분이 Elastic Solution, search, Observability and Security 모든 핵심 사항과 꼭 알아야 할 사항들을 하루 2시간 동안 모두 알려드립니다.
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ElasticON AI

ElasticON AI

최신 Elastic 인사이트를 얻고 전문가 및 사용자자를 만나 모든 데이터를 활용하고 가장 주요한 질문에 대한 답을 찾는 방법을 알아보십시오. 이 웨비나는 2023 엘라스틱온 AI 샌프란시스코에서 열린 주요 세션에 대해 한글 버전으로 제공됩니다.

하이라이트

"샌프란시스코에서 열린 ElasticON AI 컨퍼런스의 기조연설과 주요 세션! Shay Banon(Elastic 설립자이자 Elastic 검색 제작자), Ken Exner(Elastic CPO), Matt Riley(Elastic Search의 GM), Jeff Boudier(제품 책임자 + Hugging Face), Sujith Joseph(Cisco Systems의 수석 엔지니어)로부터 세션을 들어보세요.

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벡터 데이터베이스가 AI 검색을 지원하는 방법

벡터 데이터베이스가 AI 검색을 지원하는 방법

검색은 빠르게 진화하고 있습니다. 사용자들은 검색 상자가 검색 쿼리 뒤에 숨겨진 의미를 이해하기를 기대합니다. 사용자들은 질문을 하고, 일상 언어를 사용하거나, 심지어 제품을 검색하기 위해 사진을 업로드하기도 합니다. 큰 언어 모델을 사용하는 인공지능 지원 검색은 가능한 것을 완전히 새로운 수준으로 끌어올립니다.

벡터 데이터베이스는 우리가 현대적인 검색이라고 생각하는 거의 모든 것을 지원하는 핵심 기술입니다. 이번 웨비나에서는 텍스트 검색, 벡터 검색, 하이브리드 검색에 대해 알아보고 벡터 데이터베이스가 이러한 활용 사례에 어떤 영향을 미치는지에 대해 알아보겠습니다.

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엔터프라이즈에서 생성형 AI 제공: 과제, 기회 및 모범 사례

엔터프라이즈에서 생성형 AI 제공: 과제, 기회 및 모범 사례

의료, 금융 서비스, 소매 및 에너지 분야의 잠재적 이점을 포함하여 엔터프라이즈 환경에서 생성형 AI를 사용할 때의 흥미로운 기회와 함께 어려운 과제에 대해 자세히 알아보십시오.

생성형 AI를 시작하기 위한 주요 고려 사항과 기업 환경에서 성공적인 프로젝트를 제공하기 위한 모범 사례를 알려드립니다. 또한 엔터프라이즈 데이터, LLM 및 생성 AI(예: ChatGPT)와의 연결 및 통합에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

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Elastic Cloud 와 GCP 결합하기 : Elasticsearch 8.8 vector search

Elastic x Google Cloud, GCP 를 이용한 Elasticsearch 100% 활용하기 Part 2 웨비나

조직 대부분이 그렇듯이, 애플리케이션, 데이터베이스 및 각 팀에 데이터들이 분산된 경우가 많습니다. 그러므로 검색, 분석 또는 시각화화는데 어려움을 겪고 있습니다. 기업이 성장하고 앞서 나가기 위해서는 데이터 기반 비즈니스 의사 결정이 신속하고 정확하게 이루어지는 것이 무엇보다 중요합니다.

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미션 크리티컬 로깅 데이터를 최대화하는 5가지 방법

미션 크리티컬 로깅 데이터를 최대화하는 5가지 방법

기업과 공공기관에서는 위험을 줄이고, 문제 해결을 가속화하며, 규정을 준수하기 위해 로그 관리에 집중하고 있습니다.

그러나, 로깅에는 데이터 수집의 어려움, 기록 데이터에 대한 액세스 속도 저하, 툴의 무질서한 증가 등과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.

이번 웨비나에서는 가장 시급한 과제에 대한 솔루션 제안과 로깅에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다.

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Elastic 통합 보안솔루션 SIEM, 머신러닝을 넘어 XDR까지, All-in-one Elastic Security

Elastic 통합 보안솔루션 SIEM, 머신러닝을 넘어 XDR까지, All-in-one Elastic Security

다양해지고 복잡해지는 IT 위협에 대응할 수 있도록, 기업의 보안 강화를 위한 Elastic Security의 다양한 기능을 소개하고자 합니다.

기업의 보안 담당자와 관리자 분들 중 랜섬웨어/Endpoint 보안’ 및 ‘M/L 기반 위험분석 및 탐지’ 에 관심있으신 분들은 꼭 참석하셔서 유용한 정보 얻어 가시길 바랍니다.

왜 Elastic 보안을 선택할까요?

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Elastic 통합 보안솔루션 SIEM, 머신러닝을 넘어 XDR까지, All-in-one Elastic Security

Elastic 통합 보안솔루션 SIEM, 머신러닝을 넘어 XDR까지, All-in-one Elastic Security

다양해지고 복잡해지는 IT 위협에 대응할 수 있도록, 기업의 보안 강화를 위한 Elastic Security의 다양한 기능을 소개하고자 합니다.

기업의 보안 담당자와 관리자 분들 중 랜섬웨어/Endpoint 보안’ 및 ‘M/L 기반 위험분석 및 탐지’ 에 관심있으신 분들은 꼭 참석하셔서 유용한 정보 얻어 가시길 바랍니다.

왜 Elastic 보안을 선택할까요?

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Elastic Cloud 소개: 미션 크리티컬 애플리케이션을 위한 빠르고 간편하며 안전한 클라우드

Elastic Cloud 소개: 미션 크리티컬 애플리케이션을 위한 빠르고 간편하며 안전한 클라우드

Elastic은 어디서나 구현할 수 있는 무료 오픈 단일 스택을 기반으로 확장 가능한 실시간 클라우드 솔루션을 구축했습니다. 전 세계 수천 개의 기업 조직에서 Elastic을 사용하여 모든 유형의 데이터 및 전력 미션 크리티컬 시스템에서 실행 가능한 통찰력을 즉시 찾을 수 있습니다.

아래의 주요 내용을 살펴보시고, 구체적인 사례를 통해 Elastic Cloud 솔루션의 가치와 Elastic Cloud를 시작할 수 있는 기초 지식을 확인해 보세요.

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옵저버빌리티 전략의 일환으로 AIOps가 필요한 이유

옵저버빌리티 전략의 일환으로 AIOps가 필요한 이유

분산형 멀티 클라우드 환경에서 마이크로 서비스 및 컨테이너 조정에 이르기까지 IT 환경은 페타바이트 규모의 관측 가능성 데이터를 빠르게 생성하고 있습니다. 빠른 개발 라이프사이클과 클라우드 네이티브 워크로드의 복잡성 증가로 인해 소프트웨어 안정성 저하, 고객 불만 및 KPI 누락으로 이어지는 문제가 계속 발생하고 있습니다.

머신 러닝을 기반으로 하는 AIOps는 가장 관련성이 높은 정보를 신속하게 파악하고, 알려지지 않은 정보를 표면화하며, 서비스 저하 및 비즈니스 동향을 파악합니다. 문제를 감지하고 진단하는 데 필요한 시간과 노력을 줄이기 위해 대규모 옵저버빌리티 데이터 세트를 소비하고 처리하는 데 적용할 수 있는 인텔리전스 계층도 제공합니다.

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Elastic for Gaming on Google Cloud

Elastic for Gaming on Google Cloud

여러분들은 현재 서비스하고 있는, 또는 출시할 게임으로 유입되는 수많은 트래픽의 데이터들을 어떻게 모니터링하고 계시는가요? 게임개발 시 또는 운용 시에 나오는 수많은 로그를 어디에 어떻게 저장하고 관리해야 할지에 대한 기술과 글로벌 게임사 고객 사례를 들려드립니다.

특히, 이번 웨비나에서는 Elastic의 클라우드 파트너사인 Google Cloud와 함께 Blizzard와 Riot Games 실사례를 통해 게임개발 단계에서부터 출시 이후까지 지속적인 데이터 모니터링을 통한 고품질의 서비스 유지에 대해 게임 전문가들이 기법을 웨비나로 들려드립니다.

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로그 데이터의 모든 기능을 최대한 활용하기 위한 방안

로그 데이터의 모든 기능을 최대한 활용하기 위한 방안

로깅 비용은 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 현대의 클라우드 네이티브 및 하이브리드 환경에서 생성되는 로그 데이터의 양이 엄청나게 많고, 과거 데이터에 대한 액세스 속도가 매우 느리고 데이터 사일로가 단편화되어 있기 때문에, 기존 솔루션이 문제를 찾고 해결하는데 비효율적인 시간과 리소스를 투입하고 있습니다.

로그뿐만 아니라 모든 데이터를 통합하면 조직에서는 문제를 더 빨리 해결하고, 더 나은 의사 결정을 내리며, 복원력을 보장할 수 있습니다.

이것은 로그 인프라 모니터링의 플랫폼 관점에서 접근하면 해답을 찾을 수 있습니다.