Zenn 小さく始める外部攻撃トレンドの可視化 — Sensor 1台・Slack通知・月次レポートの最小構成
この記事で分かること この記事では、次の3点を整理します。 外部攻撃のトレンドを「意思決定」につなげる最小構成の全体像 明日から動ける5ステップの具体的な手順 CISO・経営層に共有できる月次レポートの骨格 難しいツール連携や自動化は後回しで構いません。まずは Sensor 1台・Slack通知・月次レポート の3
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Zenn 【Hack Fes. 2026 登壇報告】1日86,000件のアラートから逃げるな ― 脅威インテリジェンスが変えた、意思決定の話
個人運用のハニーポットをSIEMに繋いだ翌朝、1日86,427件のアラートが来ていた。全部見るのは無理、かといって1件見ても危険かどうか判断できない——これがアラート疲れの正体だ。この状況を変えたのが、脅威インテリジェンス（CTI）のエンリッチ・スコアリング・ノイズ除去という3ステップ。最終的に調査すべきIPは98件、
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Zenn 【AI SOC構築 #0】自律AIエージェント開発入門 — フレームワークを使わず、仕組みから作る
はじめに：AIが、攻撃を自力で見つけた ハニーポットとSIEMで攻撃を観測するプロジェクトを始めて、約2か月。集めた攻撃データを分析・可視化し、週次・月次のレポートまで自動で出せる環境を作り込んできました。 ある日、ふと思いました。「このデータ、AIに自分で分析させたらどうなるんだろう？」 1日分の攻撃データへのアクセ
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Zenn 脅威インテリジェンス×LLMで「使える」脆弱性管理CIを作る — SBOMからKEV優先度付け、AIトリアージまで
脆弱性スキャンの結果をそのまま並べても、数が多すぎて誰も見ません。そこに「実際に攻撃されているか」という脅威インテリジェンス（KEV・EPSS）で優先度を付け、さらにLLMで一次トリアージまで回すと、ようやく現場で使えるCIになります。本稿では、SBOM生成 → スキャン → 脅威インテリジェンスでの優先度付け → A
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Zenn あなたのAI開発環境、もう攻撃者に探されています｜ハニーポットで見えたAIインフラへの偵察
あなたのAI開発環境、もう攻撃者に探されています ここ数年で、Ollama でローカルにLLMを動かしたり、MLflow で実験を管理したり、ベクトルDBを立ててRAGを組んだり——AIの開発環境を自分で構築する人がぐっと増えました。 実は、攻撃者もその流れをちゃんと見ています。 私は「おとりサーバー（ハニーポット）」
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セキュリティハニーポット週報
ハニーポット週報 2026-06-09: mdrfckr バックドアが多拠点に拡散、TECHOFF が Jito MEV を新たに標的化
2026年6月第2週（6月2〜8日）のハニーポット分析レポート。mdrfckr SSH バックドアが多拠点に拡散し、TECHOFF SRV は Jito MEV を新たに標的化。セキュリティ実務者向けの IoC と対策もまとめる。
Takashi Hasegawa ·
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