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How Elite Teams Outpace the Average Adversary

Most organizations believe they are moving fast enough until they see the data on how quickly the world’s most mature security teams actually resolve high-risk findings. There is a staggering divide in the industry today, a gap measured not in days, but in seasons, between those who treat pentesting as a checkbox and those who treat it as a continuous defensive engine. Join Gunter Ollmann, CTO at Cobalt, and Wade Baker, founding partner at Cyentia, as they dissect the latest research into how the world’s leading security teams are (and aren't) adapting their pentesting cycles for the era of machine-speed threats.

Join this webinar to learn:

Why the industry’s top performers are able to neutralize high-risk findings in a fraction of the time it takes the average organization.
What the practical methods are for reducing your total exposure window, ensuring youmstay ahead of automated adversarial tactics.
How to measure your team’s performance against new industry data to determine if your exposure window is widening or shrinking.

Speakers:

Gunter Ollmann, CTO, Cobalt
- As Cobalt's Chief Technology Officer, Gunter brings decades of experience and innovation to the forefront of information security. A seasoned veteran in the field, he has defined, delivered, and trailblazed cutting-edge security innovations to protect organizations worldwide. Gunter has built and led high-performing SecOps, engineering, and research teams while guiding the invention of groundbreaking technologies, including multiple patents in cyber threat detection and mitigation. He has been instrumental in bringing advanced security solutions to market through startups, market leaders, and household-name brands.
Wade Baker, Co-Founder, Cyentia Institute
- Dr. Wade Baker is a Co-Founder of the Cyentia Institute, which focuses on improving cybersecurity knowledge and practice through data-driven research and risk analysis. He’s also a professor in Virginia Tech’s College of Business, working to prepare the next generation of industry leaders. Prior to this, Wade was the CTO of Security Solutions at Verizon, where he led Verizon’s Data Breach Investigations Report (DBIR) team for 8 years.

從資料到決策：善用 SAS Viya 提升 AI 生產力

由 SAS 委託

在一項研究顯示 SAS® Viya® 的速度平均比其他主流 AI/ML 平台快 30 倍之後，SAS 再次委託獨立研究機構 Futurum Group，分析使用 Viya 的資料與 AI 團隊及其他替代方案相比的生產力表現。

根據 Futurum 的研究，Viya 在各類技術性和非技術性用戶的表現，皆優於其他所選的競爭方案。例如：

資料工程師使用 Viya 時，存取、準備和管理資料方面的生產力提升了 16 倍。

資料科學家在建立、最佳化和驗證模型方面的生產力提升了 3.5 倍。

MLOps 工程師在部署、監控和重新訓練模型方面的生產力提升了 4.5 倍。

根據研究，商業分析師和其他非技術性人員使用 Viya 可以完成 86% 的資料生命週期任務，相比之下，在商業環境中僅能完成 56%，而在非商業環境中則只有 47%

閱讀完整報告，了解更多並探索這些數據背後的原因。

揭示邁向 2040 年的路徑：全球保險業調查報告

presented by SAS

全球的保險業領導者正面臨劇變及不確定性。極端氣候事件頻繁發生，全球因天然災害導致的保險理賠金額創下新高，這將如何影響風險模型與定價機制？隨著保障缺口持續擴大，保險業者應該如何應對？面對龐雜的資料量，保險公司該如何運用 AI 和 GenAI 這樣的先進技術，來推動產品創新並提升營運效率？

為了探討這些關鍵問題，《經濟學人影響力》(Economist Impact) 在 SAS 的贊助下，於 2024 年 9 月至 10 月間對 500 多位保險高層主管進行了調查，各種規模和類型的企業都參與了回應。調查結果顯示，儘管挑戰重重，業界仍保有審慎樂觀的態度。

深入剖析調查結果，瞭解業界領袖如何回應以下關鍵問題：

未來十年內，哪些趨勢將帶來最深遠的影響？又有哪些風險與機會值得關注？

如何掌握產業趨勢，推動業務成長？

企業內外部成功的主要障礙為何？

哪些技術正在推動保險業的重大變革？

下載文章

與 SAS 聯絡

《數據與AI影響力報告：信任的必然要求》

最新研究表明，若缺少這一要素，您的AI計劃將缺乏清晰的方向。

信任是關鍵所在。報告標題是否已揭示了這一核心要義？

在探討信任時，我們需要考慮兩個維度：一是我們對AI的信任程度，二是這項技術本身是否真正值得信賴。

一旦這兩個維度之間出現脫節——也就是我們對AI的信任與應用程度超越了其本身的可靠性——那麼創新動力與投資報酬率（ROI）就會隨之消散。

如何化解這兩難？

投資於“負責任的AI”

那些積極投資於「負責任的AI」並建立健全治理體系的組織，往往能獲得更高的投資回報；反觀那些缺乏此類投入的組織，即便技術基礎再為先進，其表現也往往差強人意。

57%的受訪組織計劃適度增加在「負責任的AI」領域的投資。

25%的受訪組織預計將大幅增加在「負責任的AI」領域的投資。

若想確保AI專案的成功，您還需採取哪些措施？

確立策略性目標

如果您的AI目標只是為了削減成本，那麼您是否在起步階段就已經註定敗北了？

答案很可能是肯定的。

報告指出，AI所創造的真正價值源自於組織內部各項流程的全面重塑與再造，而非單純地削減預算開支。

您是否已為迎接下一波浪潮做好了準備？

積極佈局「智能體」（Agentic AI）與「量子AI」：各大組織正迅速超越生成式AI的階段，轉而邁向智能體技術與量子技術的前沿領域。然而，絕大多數組織目前尚未為此做好充分準備。

阻礙AI發展進程的主要挑戰包括：

49%：雲端資料環境未實現最佳化
44%：資料治理體系尚不完善
41%：具備專業技能的專家人才短缺

究竟該如何著手準備？

深入研讀這份研究報告

無論您是個人用戶，或是代表某個組織在應用AI技術，這份報告都將是您絕對不容忽視的重要參考資料。

データから意思決定へ - SAS Viyaが実現するAI生産性の向上

委託元 - SAS

SAS® Viya®が他の主要なAI／MLプラットフォームと比較して平均30倍高速であることが示された調査結果を受け、SASは独立系調査会社The Futurum Groupに再び調査を依頼し、Viyaを使用するデータおよびAIチームの生産性を他の代替手段と比較して分析しました。

Futurumによると、Viyaはさまざまな技術ユーザーおよび非技術ユーザーの両方に対し、選択された他の代替手段よりも優れたパフォーマンスを発揮します。その例として、

データエンジニアは、Viyaの使用で、データへのアクセス、準備、管理における生産性が16倍向上

データサイエンティストは、モデルの構築、最適化、検証における生産性が3.5倍向上

MLOpsエンジニアは、モデルのデプロイ、監視、再学習における生産性が4.5倍向上

ビジネスアナリストや他の非技術スタッフは、Viyaを使用することで、データライフサイクルのタスクの86%完了できる。これに対し、

商用環境では56%、非商用環境では47%にとどまる

これらの数字の背景をもっと詳しく知るには、レポート全文をぜひご覧ください。

2040年の保険業界を解き明かす：世界保険市場調査レポート

2040年の保険業界を解き明かす：世界保険市場調査レポートpresented by SAS

世界の保険業界のリーダーたちは、混乱と不確実性に直面し、日々奮闘しています。たとえば、異常気象や自然災害によって保険金の支払額が世界最高額を更新したと想像してみてください。こうした事態は、リスクモデルや保険料にどのような影響を及ぼすでしょうか。さらに、保護の格差が広がるいま、保険会社はどのような対応を取り、何をすべきなのでしょうか。膨大なデータが利用可能になった現在、AIや生成AIをはじめとする先進技術を活用して、商品のイノベーションや運用効率を向上させるにはどうすればよいのでしょうか。

このような疑問に答えるため、Economist Impact（SAS後援）は2024年9月と10月に、500人を超える保険会社の経営幹部を対象に調査を実施しました。調査では、さまざまな規模や業種の組織が回答しました。調査結果からは、厳しい状況の中でも慎重でありつつ、楽観視できる余地があることが示されました。

調査結果を詳しく読み、リーダーたちが次のような質問にどのように回答したかをご覧ください。

今後10年間で最も大きな影響を与えるトレンドは何でしょうか。また、それがもたらす最大のリスクと機会は何ですか。

業界のトレンドを先取りし、ビジネスを加速させるための鍵は何でしょうか。

成功を妨げる内部および外部の障壁には何がありますか。

業界に最も大きな変化をもたらしているテクノロジーは何ですか。

データとAIの影響レポート：信頼の必須条件

最新の調査によると、信頼がなければ、AIイニシアチブは明確さを欠くことになります。信頼は鍵です。レポートのタイトルで既にお分かりいただけたでしょうか？

信頼には2つの要素があります。AIをどれだけ信頼しているか、そしてテクノロジー自体が本当に信頼できるかどうかです。

この2つの間に乖離があり、AIに対する信頼と利用がその信頼性を上回ると、イノベーションとROIは失われます。

このジレンマをどう解決すればよいのでしょうか？

責任あるAIへの投資

責任あるAIと強力なガバナンスに投資している組織はROIが高く、最も先進的な組織でさえ、これらがなければパフォーマンスが低下します。

組織の57%が責任あるAIへの投資を中程度に増やす予定です。

25%が責任あるAIへの投資を大幅に増やす予定です。

AIを成功させるために他に何をすべきでしょうか？

戦略目標を設定する

AIの目標がコスト削減であれば、既に損失を出しているのではないでしょうか？

そうかもしれません。

このレポートは、AIの価値は予算削減ではなく、組織全体のプロセスを再考することから生まれることを示しています。

あなたは次の時代への準備はできていますか？

エージェント型AIと量子AIへの備え：組織は生成型AIからエージェント型AIや量子技術へと急速に移行していますが、ほとんどの組織はまだ準備ができていません。

AIの進歩を阻害する主な課題：

最適化されていないクラウドデータ環境：49%
不十分なデータガバナンス：44%
熟練した専門家の不足：41%

どのように準備すればよいでしょうか？

調査結果をご覧ください。

あなた自身、あるいはあなたの組織がAIを活用しているなら、このレポートは無視できません。

The AI Blueprint

The AI blueprint: A leader’s guide for organizational trust and ROI during rapid change presented by SAS

Leaders are challenged to quickly implement AI and show return on investment (ROI). However, many rush without a plan, missing the infrastructure, governance and cross-functional collaboration to make AI work.

AI success is built on a solid foundation that does not sacrifice control and trust. Strategy must align with technology and talent. In this white paper, you’ll learn about a proven methodology – the AI blueprint – which guides leaders through the critical pillars for AI success: technology, processes and people.

In this white paper, you will discover:

Imperatives for successful integration of agentic AI systems to achieve specific goals with human-in-the-loop governance.
Computational requirements for large-scale AI models and the need for AI-first cloud-ready infrastructure.
Considerations for flexibility to solve problems with an open, model-agnostic approach.
Application for private and public sectors to evolve with rapidly changing technology, including agentic AI, quantum AI and digital twins.

Introducing the AI agents life cycle

A practical guide to understanding a new era in AI

Organizations of all sizes and in every industry are researching and experimenting with what’s next in AI. This practical guide will help bridge the gap between agentic AI hype and readiness, and ensure every decision is robust, ethical and aligned with long-term goals.

In this e-book you will discover:

The five-step life cycle of an AI agent: perception, cognition, decisioning, action and learning.
How agentic AI moves beyond content generation to proactive, autonomous operations.
Real-world industry use cases in insurance, health care, manufacturing and banking.
The importance of decision intelligence and AI governance for trustworthy, scalable solutions with less risk and more trust.

How to govern your AI strategy in a highly regulated world

Keep your organization and its stakeholders safe and responsible

AI is transforming how every organization operates - public or private, any industry, any scale. Strong governance is the key to unlocking AI’s full potential while minimizing risk. This e‑book gives leaders a clear, practical roadmap to innovate confidently and responsibly.

You’ll learn how to:

Innovate safely with governance built into every AI decision.
Reduce risk through transparency and oversight.
Strengthen trust with ethical, explainable and accountable AI.
Navigate global regulations.
Assess your AI maturity and close readiness gaps quickly.
Build a scalable governance foundation as AI evolves.
Ensure trustworthy AI across people, processes and technology.