Deep Instinct 【2026年版】マルウェア対策・EDR・ランサムウェア対策の再点検──“公開マルウェア検体だけの評価”では見抜けない現実
検知率の数字だけで、2026年の攻撃は測れない。公開マルウェア検体に頼った評価では、未パッチ脆弱性、公開資産、悪性リンク、未知脅威といった本番の論点が抜け落ちる。PoCの勝者が本番の勝者とは限らない時代に、企業は何を基準にマルウェア対策・EDR・ランサムウェア対策を見直すべきかを整理する。
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AI・ML その判定、LLMでやる必要ある？ TypeSafe AIの「話さないAI」Jevで問い合わせの一次判定をやってみた。
文章を返さない「判断特化AI」TypeSafe社のJevで、会計ソフトの問い合わせ100件を一次判定。同じ100件をAmazon BedrockのClaude Sonnet 4.6でも判定し、処理速度・コスト・判定精度を実測比較。LLM活用の効率化に役立つ知見です。
Deep Instinct そして・・世界初アワード：テクノロジーイノベーション賞は…！ Deep Instinct（ディープ・インスティンクト）！
【受賞の実力】世界的評価機関が絶賛した「Deep Instinct」AI予測予防アワードの真実：2026年、極小情シスで完走する『Ivanti IT資産衛生管理』との最強ゼロトラスト二重盾シナジー 〜2,000項目の極スキャンでシャドーITを徹底可視化し、AI自動量産の未知ランサムウェアを20ミリ秒未満で自動予防隔離する、ガバナンスとTCO削減を両立する現実解！〜
AI・ML 【Cortex Cloud】PlaybookのAIを使用してみた
Playbookの中でAIが使用できる「AI Prompt」を使用して簡単なPlaybookを作ってみます。
Deep Instinct 【技術革新アワード受賞】フロンティアAIの超高速ゼロデイを完封する『Deep Instinct』と、金融庁が促す『リスクベース脆弱性管理（RBVM）』の統合アプローチ最強説
【受賞の実力】世界的評価機関が絶賛した「Deep Instinct」AI予測予防アワードの真実：2026年、極小情シスで完走する『アセット衛生管理』との最強ゼロトラスト二重盾シナジー 〜金融庁も促す「リスクベース脆弱性管理（RBVM）」を完全適合し、AI自動量産の未知ランサムウェアを20ミリ秒未満で自動予測隔離する、ガバナンスとTCO削減を両立する現実解！〜
Google Cloud 【新人が Google Cloud 触ってみた】Antigravity と Agents-cli で Agent を Agent Runtime にデプロイしてみた。
「エージェントの作成からデプロイまでの手順を、すべてAIに丸投げしてみよう！」 という検証を行いました。
Google Cloud 【新入社員がGoogle Cloudを触ってみた】Gemini EnterpriseとGoogle WorkspaceのGeminiの違い
「Gemini Enterprise」と「Google WorkspaceのGemini」は何が違う？名前が似ていて混乱しやすい2つのサービスについて、動く場所や連携できるデータ、最新ライセンスの違いを新入社員目線で比較表を交えて分かりやすく解説します。
Deep Instinct 【セキュリティ対策の真実】検知率100%の嘘を見破れ！フロンティアAI時代の『エンドポイント評価基準』とディープラーニング予防最強説
【検知率100%の嘘を見破れ】AI量産の未知ゼロデイを20ミリ秒で自動予測予防する『Deep Instinct』と、誰も語ろうとしないセキュリティ評価の不都合な真実 〜検知率向上と誤検知（過検知）によるSOC・情シスの運用崩壊ジレンマを完全に突破する、世界的評価機関（Frost & Sullivan）アワード受賞テクノロジーのすべてを徹底解説！〜
Deep Instinct NotPetyaの衝撃から10年。AI時代の破壊型サイバー兵器『ワイパー』に立ち向かう、予測予防セキュリティ（Deep Instinct）の真実
【サイバー空間の防災月間】侵入されたら即死亡！NotPetyaの悲劇から10年。AI時代の超高速破壊型サイバー兵器『ワイパー』に立ち向かう、予測予防セキュリティ（Deep Instinct）の真実 〜なぜ事後対処（EDR）ではデータ破壊を絶対に防げないのか？世界的評価機関からアワードを受賞した『実行前20ミリ秒未満での静的自動予防AI』が、完全オフライン環境まで完璧に守り抜く！〜
Google Cloud 【新人が Google Cloud を触ってみた】MCP + Cloud Run で 文書検索エージェント を作ってみた
「MCPサーバーをGoogle CloudのCloud Run上に構築し、AIエージェントから呼び出す」という一連の仕組みを検証してみます。