ログの機械学習における異常検知
大規模言語モデル (LLM)に基づくGPT（Generative Pretrained Transformers）は、多くの課題に対して優れた性能を発揮します。しかし、ログデータ内の異常値を見つけるためのトレーニングはされていません。
この簡潔で有益なセッションでは、Christopher Crowleyが変分オートエンコーダーの概念について説明し、ログに基づいてオートエンコーダーを訓練する方法を紹介します。
ログ情報をトレーニングした後、ログデータ内の外れ値を検出し、アナリストが確認すべき異常な事象を浮かび上がらせる方法を解説します。
約20分の理論説明と、JupyterLab notebook、Python、TensorFlowを使った約30分の実践的なデモンストレーションを行います。
プログラマーの方以外にも、機械学習とログ情報で何ができるか理解するのに有意義なセッションになるでしょう。
.jpg "SANS - Blog - Securing AI in 2025- A Risk-Based Approach to AI Controls and Governance_340 x 340(1).jpg")
