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最近の更新
最近追加または見直した文書を最大20件掲載するのだ。
| 公開日 | ブログタイトル | ブログ概要 |
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| 100〜200 SaaSで考えるSSPM導入効果と運用TCO | SSPMをSaaS設定統制の自動化として捉え、手動チェックリストとの費用、創出時間、損益分岐点を4層で比較します。 | |
| WAF強化概論 | 導入済みWAFから、Positive Security、AIによる継続チューニング、脆弱性の動的検証へ進む強化手順を整理します。 | |
| AWSで考えるAI駆動Positive WAFと脆弱性到達可能性検証 | Application Security Contractを中間表現にし、WAF生成のFast Loopと脆弱性検証のSlow Loopを証跡と人間承認でつなぎます。 | |
| AI駆動開発はWAFの「ポジティブセキュリティ」を実用段階へ進める | Application Codeから正常通信の契約を抽出し、Test、観測、人間の承認を経てWAF Policyへ同期する設計を整理します。 | |
| Takumi byGMOはどこまで先進的か:AIネイティブAppSec基盤の技術評価 | Takumi byGMOの強みをAIモデルではなく探索・検証・隔離を組み合わせたハーネスに見いだし、製品成熟度と分けて評価します。 | |
| 企業向けハニーポットの設計と運用 | ハニーポットを意思決定のための観測活動として捉え、PIR、RoE、隔離、データ最小化、停止条件を一つの設計へまとめます。 | |
| HarmonyPotから考える、観測データをCTIに変える3段階 | HarmonyPotの外部観測と本番Analyticsを分け、公開観測、指向型収集、保護対象ドメイン指向型収集の条件と限界を整理します。 | |
| AI時代のシステム会社における人事評価制度のあり方 | Performance、Capability、組織貢献を分け、資格、Lab、PoC、知識共有、社内機会を将来の組織能力へつなぐ評価制度を整理します。 | |
| AI時代のシステムアーキテクチャ | API、Policy as Code、IaC、テスト、証跡を、AIが人間の承認下で調整する全体アーキテクチャを整理します。 | |
| AI駆動開発とAPIはなぜ相性が良いのか | AIとAPIの相性を機械可読な契約として捉え、生成、検証、変更管理へ接続する条件と限界を示します。 | |
| AI時代にWAFはどう変わるべきか | 既知攻撃検知へAPIの許可型制御を重ね、Schema、認可、業務フローを多層で守る考え方を整理します。 | |
| レガシーシステムは捨てなくていい | 公開境界をAPIへ集約し、Origin遮断と証跡を確認しながらLegacyを段階移行する条件を整理します。 | |
| API化の次に来る問題 | OpenAPI、Policy、IaC、Gateway、WAF、テストを一つの変更単位で同期する設計を整理します。 | |
| S3ファイルアップロードを統制する設計 | 画像や動画などのファイルについて、検査・承認したversionIdとchecksumの実体だけを専用ロールで本番S3へ昇格する構成を整理します。 | |
| AWS WAF・Google Cloud Armor・Azure WAFのマネージドルール設計比較 | 3大クラウドのマネージドルールを、グループ参照型、関数呼び出し型、ルールセット型という設計差から比較します。 | |
| ASMの仕組み:IPスキャンだけでは見えない攻撃面をどう発見するか | ASMがシードから資産候補を広げ、IP、DNS、証明書、名前付きHTTP観測を組み合わせて外部攻撃面を作る仕組みを整理します。 | |
| Falcon ShieldとMicrosoft 365 E5付帯SSPMの機能比較 | Microsoft 365単体と複数SaaS横断で結論が変わる理由を、設定評価、ID、OAuth、是正運用、PoCの観点から比較します。 | |
| 高度なBot対策が必要となる条件 | WAFや単純なレート制限を超えるBot対策が必要かを、攻撃者の利益、対象業務、観測兆候、残存リスクから判断するための整理です。 | |
| 6大WAF総合比較 2026 | AWS WAF、Google Cloud Armor、Azure WAF、Akamai、Cloudflare、Impervaを、WAF、DDoS、Bot、API、運用、コスト、市場評価の観点から比較します。 | |
| SSPM製品選定 2026 | 重要SaaSだけに導入できるかというライセンス論点を中心に、2026年時点のSSPM製品比較、評価軸、PoC、見積もり条件を整理します。 |