サイバーセキュリティアプリケーション向けDatabricks Lakehouseプラットフォーム
翻訳: Masahiko Kitamura 具体的なコードはIOCマッチングのソリューションアクセラレー タの GitHub reo を参照ください。また、本ソリューションのPOC・トライアルについては [email protected] までご連絡ください。 金融機関、医療機関、政府機関がデータをクラウドに移行し、IoTセンサーや相互接続されたデバイスが増加しているため、サイバーセキュリティは依然として重要なデータ課題となっています。地政学的な脅威が続く中、企業は、大量のデータの処理、複雑なデータ処理タスク（人工知能や機械学習などの高度な分析機能を含む）のサポート、費用対効果の高い拡張が可能なDatabricks Lakehouseプラットフォームをサイバー業務に採用しています。Databricks Lakehouseプラットフォームは、データ、アナリティクス、AIを単一のプラットフォームで統合した、サイバーセキュリティ業界の隠れた標準基盤になっています。 企業やサイバーセキュリティベンダー
製造業におけるサイバーセキュリティ
Original Blog : Cybersecurity in Manufacturing 翻訳： junichi.maruyama スマート製造への取り組みが進む中、サイバーセキュリティは製造業者のオペレーショナルリスクプロファイルの中心的存在となっています。Deloitteの 調査 によると、製造業者の48％がこのような運用リスクをスマートファクトリー構想の阻害要因として考えていることが明らかになっています。そのため 、製造業におけるサイバーセキュリティ市場は成長態勢にあり、 2027年には298億5000万ドル に達すると予想されています。 Databricksがスポンサーを務めるOmdiaによる最近の製造業調査では、「アナリティクスとAIイニシアチブの導入を遅らせ、さらには阻止している課題は何か」という質問がありました。 サイバーセキュリティの脅威 は、上位2つの回答のうちの1つとして登場し、どちらの回答も44％のスコアを獲得しています（下図参照）。実際、さまざまな調査において、サイバーセキュリティは業界