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现代网络安全监控与事件响应系统设计 基于 Wazuh、SOAR 与威胁情报的可落地架构实践

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)。

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モダンなサイバーセキュリティ監視・インシデント対応システムの設計 Wazuh・SOAR・脅威インテリジェンスを用いた実践的アーキテクチャ

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。

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การออกแบบระบบ Cybersecurity Monitoring & Incident Response สมัยใหม่ สถาปัตยกรรมเชิงปฏิบัติ ด้วย Wazuh, SOAR และ Threat Intelligence

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

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Building a Modern Cybersecurity Monitoring & Response System. A Practical Architecture Using Wazuh, SOAR, and Threat Intelligence

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 […]

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边缘计算中的计算机视觉:低算力环境下的挑战与中国市场的新机遇

传统的计算机视觉(Computer Vision, CV)主要依赖云端服务器和高性能 GPU。然而,随着实时性、安全性和成本要求不断提升,越来越多的企业开始将视觉推理从云端迁移到 边缘设备(Edge Device) 上,如智能摄像头、工业终端、IoT 设备、无人机、AGV 机器人等。

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コンピュータビジョンのエッジ化と低リソース環境:日本企業における課題と新たな機会*

これまでコンピュータビジョン(Computer Vision, CV)は、高性能 GPU サーバーやクラウド環境で動作することが一般的でした。しかし近年、画像処理・AI 推論を クラウドからエッジデバイスへ移行する動き が急速に広がっています。

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Computer Vision บน Edge Device และสภาพแวดล้อมทรัพยากรจำกัด: ความท้าทายและโอกาสสำหรับไทย

ปัจจุบันเทคโนโลยี Computer Vision (CV) ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ในเซิร์ฟเวอร์หรือศูนย์ข้อมูลอีกต่อไป แต่กำลังถูกย้ายไปทำงานบน Edge Device เช่น กล้องอัจฉริยะ, อุปกรณ์ IoT, ระบบตรวจจับในโรงงาน, โดรน, หุ่นยนต์ และอุปกรณ์พกพาต่าง ๆ

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Computer Vision in Edge Devices & Low-Resource Environments: Challenges & Opportunities

Computer Vision (CV) has traditionally depended on powerful servers, large GPUs, and abundant memory. But today, a major shift is underway: moving vision intelligence from cloud servers directly onto edge devices — phones, cameras, IoT sensors, drones, robots, embedded chips, and even battery-powered devices.

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なぜ「Android Internals(Androidの内部構造)」が重要なのか ― ビジネスを強化するハイバリューサービスとは

Android は世界で最も広く使われている OS ですが、 その “内部” を正確に理解している企業はほとんど存在しません。 多くの開発者はアプリ層(Application Layer)しか触りません。 しかし、本当に大きな価値を生み出せるのは System Layer(システム層) です。

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TAKとWazuhを連携し、リアルタイムの脅威認識を実現する

🧭 はじめに 今日の脅威は、デジタル空間と物理空間の両方で発生します。 従来のSOCダッシュボードだけでは、現場で何が起こっているかを即座に理解することが難しい場合があります。

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