Elastic Stack 8.19.22 released

How SLED teams win with agentic AI cybersecurity

Các cuộc tấn công được tăng tốc bởi AI đang vượt qua khả năng phòng thủ của các nhóm bảo mật SLED (state, local, education). Nguyên nhân kỹ thuật là những tổ chức này thường thiếu nền tảng dữ liệu đồng nhất và chất lượng cao cần cho các hệ thống AI. Hệ quả là khi dữ liệu bị phân mảnh hoặc không sạch, các mô hình agentic AI không thể đưa ra quyết định chính xác, dẫn tới khoảng cách bảo mật mở rộng. Để khắc phục, các đơn vị SLED đầu tư vào việc tích hợp kho dữ liệu, chuẩn hoá schema và triển khai pipeline làm sạch trước khi triển khai agentic AI. Bài học đáng học là đầu tư vào nền tảng dữ liệu là bước tiên quyết; chỉ khi dữ liệu sẵn sàng, agentic AI mới thực sự giúp giảm thiểu cuộc tấn công và nâng cao khả năng phản hồi.

SLED teams nên đọc bài này để biết cách đóng khoảng cách với các cuộc tấn công AI bằng cách xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc trước tiên.

Updating a vector database is no simple thing

For vector search buyers, pay attention to how graphs get updated.

SIEM data export: how six vendors compare

Attackers break out in 29 minutes. Some vendors return your SIEM telemetry in two-hour batches, others on demand. Compared, with links to every doc.

Designing a Scalable Food Delivery System Like Zomato, Swiggy and Uber Eats

Designing a Scalable Food Delivery System Like Zomato, Swiggy and Uber Eats A food-delivery application looks deceptively simple. A user opens the app, searches for restaurants nearby, selects a …

Linux Detection Engineering - Local Privilege Escalation

Linux privilege escalation detection that keys on the outcome every exploit shares: an unprivileged process runs from a writable path and becomes root.

The security attack hiding in your unified data

Your ops team sees a CPU spike. Your security team sees nothing. The cryptominer runs for six hours. Avoid duplication of cost and time and see how a unified observability and security platform with g...

How state and local agencies can get ahead of fraud starting with the data they already have

Fraud and waste continues to be a challenge for state and local government agencies in the US. Though the data exists, the challenge is pulling it all together for an accurate anomaly detection and re...