稼働状況ダッシュボードでは検出できない攻撃を見つける
Linux Foundation Education は、 Monitoring Data and ML Systems for Security Incidents（LFEL2002）をラウンチしました。これは、データ、機械学習、プラットフォーム、セキュリティの実務者が、従来のシステム監視では見逃してしまう可能性のある脅威を検出できるように設計された、新しいExpress Learningコースです。
データシステムや機械学習システムは、攻撃者がデータセットを汚染したり、推論エンドポイントを悪用したり、機密情報を漏洩させたりしている間も、正常に動作しているように見えることがあります。LFEL2002では、データの内容、アクセスパターン、確立された基準値からの逸脱を監視することで、稼働時間だけにとらわれずに脅威を見抜く方法を学びます。
この 新しいExpress Learningコースでは, 次のことを学ぶことができます。
- データ内の不審な変更点の検出, スキーマ違反、あり得ない値、予期しないレートやボリューム、ドリフト異常などを含む
- セキュリティシグナルを実行可能なアラートに変換する方法 構造化ログとメトリクスを使用しながら、チームをノイズで圧倒しないようにする
- インシデント対応の手順の実行 Capital Oneの情報漏洩事件を実例研究として活用する
- スキルの実践への適用 実践的な演習と実行可能なPython異常監視ツール付き
この自己学習型のExpress Learningコースは、約90分で完了し、高度なプログラミングの知識は必要ありません。
標準的な監視では見逃してしまうものを把握する
