日誌數據是否「被有效活用」了？Capy株式會社活用LLM提升分析水準之舉措刊登於ITmedia

Capy株式會社（總部：東京都千代田區，代表取締役社長：岡田滿雄）在此宣布，我們在日誌數據應用方面的相關舉措已作為案例介紹刊登於ITmedia Enterprise。
本報導介紹了我們與grasys株式會社共同建構的、活用LLM（大型語言模型）的日誌數據分析平台。該舉措旨在將過去未能充分利用的日誌數據，包含其背景與脈絡進行解讀，並將其應用於決策中。

▼ 刊登報導請見此處
https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/2604/08/news003.html

■ 日誌數據應用上的課題
在Capy防範未經授權登入服務「Capy CAPTCHA」的營運中，我們每天都會累積包含來源IP位址及地區資訊等日誌數據。這些日誌數據雖然包含了掌握攻擊徵兆與趨勢的重要資訊，但面臨以下課題，導致難以將累積的數據直接應用於決策：
・數據量龐大
・需要具備專業知識
・分析工作容易過於依賴個人經驗

■ 建構活用LLM的日誌數據分析平台
在本次舉措中，我們與grasys株式會社合作，建立了一套機制。該機制將累積於建構在Google Cloud上的數據平台（BigQuery）的日誌數據，與IP情報服務「Shodan」的資訊相結合，並透過Google的LLM「Gemini」進行分析。
我們並非直接處理原始日誌數據，而是根據分析目的，萃取並整理必要的資訊後再輸入LLM，藉此提升分析的準確度並優化成本。
此外，該系統的設計旨在根據資安專家的見解，重現解讀日誌數據及IP資訊背景與脈絡的過程。

■ 提升分析工作效率與支援決策
透過導入本系統，過去需要花費一定時間的日誌數據分析工作得以提升效率，並實現了報告製作的自動化。
生成的報告中整理了IP位址的所在地、所使用的基礎架構資訊以及相關風險因素等，並以即便不具備專業知識也能輕鬆掌握概要的形式提供。
這不僅帶來了：
・促進資安團隊內部的討論
・加速對客戶的說明與應對
・更有效率地掌握攻擊趨勢
同時也支援了基於日誌數據的判斷及應對方針研擬等決策過程。

■ 捕捉徵兆，邁向超前部署的資安防護
在Capy...