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MSSP 資安託管服務的內容符合你的需求嗎？不同產業、不同規模的企業，對資安的需求都不相同，但若是想游刃有餘地面對資安威脅，就必須從企業的各項需求與特性來判斷，才能制定出最完善的資安防護規劃。而本篇將帶你搞懂 MSSP 資安託管的服務內容，並詳細說明 MSSP 與 MDR 及 MSP 的差異在哪，讓企業獲得最佳的雲端安全防護。

很開心今天有這個機會與大家分享Generative AI 與 Bedrock 的功能亮點，以及後續可以如何使用在商業應用服務之中。
因為早年的人工智能還有機器學習門檻較高，不僅要懂不同的 AI 模組框架，還有行業別的 Domain Know-How 要了解，資料收集及處理也都是要花費不小的功夫，如果沒有足夠的時間跟人力根本就連碰都不敢碰。AWS 推出的 Bedrock ，可以透過 API 的呼叫就能輕鬆完成！我們會透過幾個部分的介紹，讓各位可以簡單的了解這一切是怎麼出現的，事不宜遲，那我們就開始窺探這一切吧！

AWS 剛剛宣佈了 Amazon Q Developer 的全新生成式 AI 驅動功能，專為大型主機應用程式的評估和現代化而設計。Q Developer 採用目標導向的方法，結合自動化的生成式 AI 代理，大幅加速大型主機應用程式的現代化進程。該工具讓用戶可以定義高層次目標，並透過 Q Developer 協調工具和簡化人工操作，來分析代碼庫、解構單體架構、轉換代碼。

根據 IDC 最新發布的《2H23 Cloud Services Country Report》，隨著金融監管委員會放寬外包管理規定，以及台灣政府推出以傳統中文為主的大語言模型「Trustworthy AI Dialogue Engine（TAIDE）」，台灣的公有雲服務市場正迎來一波強勁的增長浪潮。報告指出，當地銀行與金融控股公司已開始核心系統的雲端遷移，顯示出雲端服務在金融業的廣泛應用。

Do you need to call the Kubernetes API directly to get the k8s cluster information? This cluster information could be anything you get from the kubectl command. And, Do you need to make this happen in a pod? If your answer is “yes yes”, here is my sample of how I use the curl command to call the K8s API within a pod.

AWS 剛剛宣佈了 Amazon Q Developer 的全新生成式 AI 驅動功能，專為大型主機應用程式的評估和現代化而設計。Q Developer 採用目標導向的方法，結合自動化的生成式 AI 代理，大幅加速大型主機應用程式的現代化進程。該工具讓用戶可以定義高層次目標，並透過 Q Developer 協調工具和簡化人工操作，來分析代碼庫、解構單體架構、轉換代碼。

雲端遷移對於現今台灣企業轉型扮演著至關重要的角色，因為雲端服務提供更優化的安全性、靈活性、及穩定性，或許您現在正考慮將應用程式遷移到 AWS，而在了解如何進行遷移時，您可能常常看到「AWS 7 Rs 通用策略」這個專有名詞，這是源自於 Gartner 所發布的 5 R 模型，此模型定義了將應用程式遷移上雲的方式，而 AWS 將這些方式擴展成 7 R。在介紹 7 R 之前，先來了解雲端遷移的過程大致是怎麼樣的吧~

金融3.0的到來，金融業正面臨著更多的挑戰，其中API的安全性成為焦點。未來幾年API數量將呈現指數級的成長，並且API成為最常受到攻擊的企業Web應用服務之一。因此，如何有效地保護API成為企業安全團隊的重要任務。

ISO/IEC 27001 資訊安全管理系統包含兩套重要標準，一是可供實際驗證的 ISO/IEC 27001，另一套是 ISO 27002，則對應 ISO/IEC 27001 附錄 A，主要提供最佳實踐方式之指引參考。

AWS 推出為企業客製「企業生成式 AI 助理」服務，為 Amazon 原生支持安全和隱私保護的新型生成式 AI 助理，專門用於滿足辦公需求，基於客戶自身的資訊儲存庫、程式碼和企業系統，可以快速獲得複雜問題的相關答案、生成內容並採取行動。企業內部員工能夠運用公司資料和專業知識進行問答、解決問題、生成內容並採取行動。