Author: tum

为什么许多网络安全项目一开始就失败 许多中国企业希望“加强网络安全”，但实际落地后往往出现以下问题： 告警数量巨大，但无人真正响应 投入昂贵的安全产品，运维团队却无法有效使用 看起来很专业的仪表盘，却无法阻止真实攻击 系统严重依赖个别工程师，一旦人员变动，安全能力随之下降 真正的问题 不在于工具本身，而在于 系统架构设计（System Design）。

なぜ多くのセキュリティプロジェクトは最初から失敗するのか 多くの日本企業が「セキュリティを強化したい」と考えていますが、実際には次のような状況に陥りがちです。 アラートは大量に出るが、誰も対応しない 高価な製品を導入したが、現場で使いこなせない 見た目の良いダッシュボードはあるが、実害を防げない 特定の担当者に依存し、その人が不在になると運用が止まる 本当の問題はツールそのものではありません。 問題はシステム設計（System Design）です。 本記事では、私たちが実際の現場で採用している 実運用に耐えるサイバーセキュリティ監視・対応システム の設計思想とアーキテクチャを、日本企業の運用・監査・ガバナンスを前提として解説します。

ทำไมหลายโครงการด้านความปลอดภัยไซเบอร์ในไทยถึงล้มเหลวตั้งแต่เริ่ม หลายองค์กรในประเทศไทยอยากได้ “ระบบความปลอดภัยที่ดีขึ้น” แต่สิ่งที่ได้จริงมักเป็น: แจ้งเตือนจำนวนมาก แต่ไม่มีใครตอบสนอง เครื่องมือราคาแพงที่ทีมใช้งานไม่เป็น Dashboard สวย แต่ไม่ช่วยป้องกันเหตุจริง ระบบที่พึ่งพาคนเก่งไม่กี่คน ถ้าคนนั้นไม่อยู่ ทุกอย่างหยุด ปัญหาที่แท้จริง ไม่ใช่เครื่องมือ แต่คือ การออกแบบระบบ (System Design)

Building a Modern Cybersecurity Monitoring & Response System A Practical Architecture Using Wazuh, SOAR, and Threat Intelligence Why most security projects fail before they start Many organizations want “better security”, but what they usually get is: Too many alerts, no action Expensive tools nobody understands Security dashboards that look good but don’t protect anything A […]

为什么“传统思想”在今天反而更重要 AI 可以比任何工程师更快地写代码。它可以在几秒钟内生成模块、重构代码、给出解决方案。但越来越多的团队正在发现一个看似矛盾的事实： AI 用得越多，经典编程思想就越重要。 本文将解释：为什么诞生于几十年前的编程原则，在 AI 时代不仅没有过时，反而成为 AI 能否被正确使用的前提条件。

なぜ「古い考え方」が今こそ重要なのか AIは人間よりも速くコードを書きます。モジュール全体を生成し、リファクタリングを行い、問題解決案を数秒で提示することも可能です。しかし、多くの組織が次のような一見矛盾した事実に気づき始めています。 AIを使えば使うほど、クラシックなプログラミングの考え方が重要になる 本記事では、数十年前から存在するプログラミングの原則が、なぜ今も不可欠であり、むしろAI活用を「成立させる前提条件」であるのかを解説します。

ทำไมแนวคิดเก่ายังคงสำคัญกว่าที่เคย AI สามารถเขียนโค้ดได้เร็วกว่าใครในทีม มันสร้างโมดูลทั้งชุด รีแฟกเตอร์ไฟล์ และเสนอแนวทางแก้ปัญหาได้ภายในไม่กี่วินาที แต่หลายองค์กรเริ่มพบความจริงที่ดูย้อนแย้งว่า ยิ่งเราใช้ AI มากเท่าไร แนวคิดการเขียนโปรแกรมแบบคลาสสิกยิ่งสำคัญมากขึ้นเท่านั้น บทความนี้อธิบายว่าทำไมหลักคิดที่เกิดขึ้นมานานหลายสิบปีจึงยังจำเป็น และเหตุใดแนวคิดเหล่านี้จึงเป็นสิ่งที่ ทำให้ การพัฒนาซอฟต์แวร์ด้วย AI มีประสิทธิภาพ ไม่ใช่ถูกแทนที่

Why Old Ideas Matter More Than Ever AI can write code faster than any human. It can generate entire modules, refactor files, and suggest fixes in seconds. Yet many teams today are discovering a paradox: The more AI we use, the more classic programming concepts matter.

面向真实作业现场的 POS 系统（中国市场版） 在这类业务中，每一秒都是成本，每一次失误都会侵蚀利润，而任何不清晰的数据都会演变为经营风险。 想象一下清晨的回收场景：卡车陆续进场，工作人员将废料放到电子地磅上，重量稳定后，数据自动进入 POS 系统，凭条即时打印，结算金额当场确认。无需手写记录，也无需再录入 Excel，更不会在事后因为“重量不一致”而产生纠纷。

現場の「現実」に向き合うためのPOS（日本市場向け） このような業務では、1秒の遅れがコストになり、1つのミスが利益を削り、曖昧さは必ずリスクになります。 朝のリサイクルヤードを想像してください。トラックが次々と到着し、作業員がスクラップを計量器に載せる。重量が安定すると同時に数値がPOSに自動入力され、伝票が即座に印刷され、支払額がその場で確定します。手書きは不要、Excelへの転記も不要、後から「重量が違う」というトラブルも起きません。