2022/10/17 9:00:00 ~ 2022/10/18 9:00:00 (JST)

最近の発表

Amazon Detective helps reduce time to investigate Amazon GuardDuty findings by grouping related findings

本日より、Amazon Detective は関連する GuardDuty の結果を自動的にグループ化し、セキュリティアナリストがトリアージ時間を短縮し、より包括的なセキュリティ調査を作成できるようにします。Detective は機械学習 (ML) を使用して、日照量では無視された可能性のある GuardDuty の関連結果をグループ化し、その結果をまとめて攻撃のライフサイクルを示します。これにより、セキュリティアナリストは高度な脅威をより簡単に特定できます。概要ページの下にある Detective には、関連する GuardDuty の検出結果のグループと重大度、影響を受けるすべての AWS アカウント、およびリソースが表示されます。さらに、Detectiveは、調査結果の進化を、セキュリティと脅威の検出によく採用されているMITRE ATT&CKフレームワークの戦術、手法、手順(TTP)にマッピングします。

New FreeRTOS Long Term Support version released

本日、FreeRTOS 長期サポート (LTS) の 2 回目のリリースである FreeRTOS 202210.00 LTS を発表できることを嬉しく思います。このリリースには、AWS IoT フリートプロビジョニングやセルラー LTE-M インターフェイスなどの新しいライブラリが含まれており、デバイスのプロビジョニングやセルラー接続を容易にします。また、モジュール性と堅牢性が向上した CoreMQTT および FreeRTOS-Plus-TCP ライブラリも含まれています。この記事にまとめると、この FreeRTOS LTS バージョンに含まれるすべてのライブラリが、2024 年 10 月までセキュリティと重大なバグの修正を受ける予定です。LTS リリースでは、既存の FreeRTOS コードベースを引き続き維持し、FreeRTOS バージョンアップグレードによる潜在的な中断を回避できます。

AWS Database Migration Service now supports C6i and R6i instances

AWS データベース移行サービス (AWS DMS) が Amazon EC2 C6i および R6i インスタンスタイプをサポートするようになりました。これらのインスタンスは、オールコアのターボ周波数が 3.5 GHz の第 3 世代 Intel Xeon Scalable プロセッサを搭載しており、さまざまなワークロードに対して同等の第 5 世代インスタンスに比べてコンピューティングコストパフォーマンスが最大 15% 向上し、Intel Total Memory Encryption (インテルトータルメモリー暗号化) を使用した常時オンのメモリ暗号化も可能です (時間)。

Announcing increased AWS IAM Identity Center default quota values

AWS IAM Identity Center (AWS Single Sign-On の後継) では、より高いデフォルトクォータがサポートされるようになり、環境のスケーリングが容易になりました。クォータを増やすと、Identity Center インスタンスで最大 2,000 の権限セットを作成して割り当てることができます。また、最大100,000人のユーザーと100,000のグループを、AWSアクセスポータルからアクセス可能な最大3,000のアプリケーションとアカウントに割り当てることもできます。

Refit transforms to prepare data at scale with Amazon SageMaker Data Wrangler

本日、Amazon SageMaker データラングラーによる改造トランスフォームのサポートを発表できることを嬉しく思います。データを XGBoost などのアルゴリズムで使用できるようにするには、データサイエンティストはワンホットエンコーディングなどの変換を使用して、数値以外の値を数値に変換する必要があります。ワンホットエンコーディングのような変換はデータに依存するため、これらの変換は適合変換と呼ばれることがよくあります。データは時間の経過とともに変化し続けるため、これらの変換はデータの変化に合わせて更新または再調整する必要があります。さらに、サンプルデータセットを処理する場合、サンプルデータセットと大きいデータセット間の変更を考慮して変換を更新する必要があります。ワンホットエンコーディングのような変換を使用すると、追加の情報が生成され、データ準備パイプラインで追跡およびキャプチャする必要があります。この情報を省略したり、誤って追跡したりすると、データ準備プロセスでエラーが発生する可能性があります。再適合変換のサポートがなければ、多くのデータサイエンティストは、適合バージョンの変換をいつ使用するべきか、または新しいデータに変換を再適合させるかを簡単に指定する方法がありませんでした。また、データサイエンティストには、新しいデータセットを再適合させるときに、変換パイプラインの最新バージョンを生成する簡単な方法がありませんでした。

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