論文の概要: Workday's Approach to Secure and Compliant Cloud ERP Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.02856v1
• Date: Fri, 31 Oct 2025 12:25:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-06 18:19:32.172041
• Title: Workday's Approach to Secure and Compliant Cloud ERP Systems
• Title（参考訳）: WorkdayのセキュアでコンプライアンスのよいクラウドERPシステムへのアプローチ
• Authors: Monu Sharma,
• Abstract要約: グローバル標準へのワークデイの準拠は、金融、医療、政府のデータを最善に保護する能力を示している。 比較レビューでは、リスク管理の強化、運用の柔軟性、セキュリティ侵害の軽減が示されている。 また、AI、機械学習、ブロックチェーン技術の統合など、新たなトレンドについても検討している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Workday's compliance with global standards -- such as GDPR, SOC 2, HIPAA, ISO 27001, and FedRAMP -- shows its ability to best protect critical financial, healthcare, and government data.Automated compliance attributes like audit trails, behavioral analytics, and continuous reporting improve automation of the process and cut down on the manual effort to audit. A comparative review demonstrates enhanced risk management, operational flexibility, and breach mitigation. The paper also discusses potential future solutions with AI, ML and blockchain, to enhance attackdetection and data integrity. Overall, Workday turns out to be a secure, compliant and future-ready ERP solution. The paper also explores emerging trends, including the integration of AI, machine learning, and blockchain technologies to enhance next-generation threat detection and data integrity. The findings position Workday as a reliable, compliant, and future-ready ERP solution, setting a new benchmark for secure enterprise cloud management.
• Abstract（参考訳）: GDPR、SOC 2、HIPAA、ISO 27001、FedRAMPといったグローバル標準へのワークデイのコンプライアンスは、重要な金融、医療、政府データを保護する能力を示している。監査証跡、行動分析、継続的報告などのコンプライアンス属性を自動化することで、プロセスの自動化が向上し、監査のマニュアル作業が削減される。 比較レビューでは、リスク管理の強化、運用の柔軟性、セキュリティ侵害の軽減が示されている。 また、攻撃検出とデータの整合性を高めるために、AI、ML、ブロックチェーンによる将来のソリューションについても論じている。 全体として、Workdayはセキュアで、準拠し、未来対応のERPソリューションであることが判明した。 また、AI、機械学習、ブロックチェーン技術を統合して、次世代の脅威検出とデータの整合性を高めるなど、新たなトレンドについても検討している。 この調査結果はWorkdayを信頼性があり、準拠し、将来的なERPソリューションとして位置づけ、セキュアなエンタープライズクラウド管理のための新しいベンチマークを設定した。

関連論文リスト

• Rethinking Autonomy: Preventing Failures in AI-Driven Software Engineering [1.6766200616088744]
  SAFE-AI Frameworkは、安全性、監査可能性、フィードバック、説明可能性を強調した総合的なアプローチである。 我々は、リスク評価と監視を導くために、提案的、生成的、自律的、破壊的なアクションを分類する、AI行動の新しい分類法を導入する。 この記事では、EU AI ActやカナダのAIDAといった新たな規則に沿って、ソフトウェアエンジニアリングにおける責任あるAI統合のためのロードマップを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-15T22:13:54Z)
• Machine Learning based Enterprise Financial Audit Framework and High Risk Identification [6.433444278723668]
  本研究では,企業財務監査とハイリスク識別のためのAI駆動型フレームワークを提案する。 2020年から2025年にかけて、ビッグフォー会計会社(EY、PwC、Deloitte、KPMG)のデータセットを使用して、リスク評価、コンプライアンス違反、不正検出の傾向を調査した。 調査では、Random Forestをコアモデルとして採用し、エンジニアリングによる機能拡張、リアルタイムリスク監視の実装を推奨している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-08T00:22:49Z)
• Rethinking Data Protection in the (Generative) Artificial Intelligence Era [138.07763415496288]
  現代の(生産的な)AIモデルやシステムに生じる多様な保護ニーズを捉える4段階の分類法を提案する。 当社のフレームワークは、データユーティリティとコントロールのトレードオフに関する構造化された理解を提供し、AIパイプライン全体にわたっています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-03T02:45:51Z)
• SafeAgent: Safeguarding LLM Agents via an Automated Risk Simulator [77.86600052899156]
  LLM(Large Language Model)ベースのエージェントは、現実のアプリケーションにますますデプロイされる。 完全自動合成データ生成によるエージェント安全性を体系的に向上する最初のフレームワークであるAutoSafeを提案する。 AutoSafeは安全性のスコアを平均で45%向上させ、現実世界のタスクでは28.91%の改善を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-23T10:56:06Z)
• Engineering Risk-Aware, Security-by-Design Frameworks for Assurance of Large-Scale Autonomous AI Models [0.0]
  本稿では,大規模自律型AIシステムを対象とした企業レベルのリスク認識型セキュリティ・バイ・デザイン手法を提案する。 敵的および運用的ストレス下でのモデル動作の証明可能な保証を提供する統一パイプラインについて詳述する。 国家安全保障、オープンソースモデルガバナンス、産業自動化におけるケーススタディは、脆弱性とコンプライアンスのオーバーヘッドの計測可能な削減を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-09T20:14:53Z)
• Resilient Cloud cluster with DevSecOps security model, automates a data analysis, vulnerability search and risk calculation [0.0]
  この記事では、Webアプリケーションをデプロイする主な方法、製品開発の全段階における情報セキュリティのレベルを高める方法について紹介する。 クラウドクラスタはTerraformとJenkinsパイプラインを使用してデプロイされ、脆弱性のプログラムコードをチェックする。 リスクと損失を計算するアルゴリズムは、統計データとFAIR情報リスク評価手法の概念に基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-15T13:11:48Z)
• AutoPT: How Far Are We from the End2End Automated Web Penetration Testing? [54.65079443902714]
  LLMによって駆動されるPSMの原理に基づく自動浸透試験エージェントであるAutoPTを紹介する。 以上の結果から, AutoPT は GPT-4o ミニモデル上でのベースラインフレームワーク ReAct よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-02T13:24:30Z)
• Enhancing Enterprise Security with Zero Trust Architecture [0.0]
  Zero Trust Architecture (ZTA) は、現代のサイバーセキュリティに対する変革的なアプローチである。 ZTAは、ユーザ、デバイス、システムがデフォルトで信頼できないことを前提として、セキュリティパラダイムをシフトする。 本稿では、アイデンティティとアクセス管理(IAM)、マイクロセグメンテーション、継続的監視、行動分析など、ZTAの重要なコンポーネントについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T21:53:16Z)
• The Security and Privacy of Mobile Edge Computing: An Artificial Intelligence Perspective [64.36680481458868]
  Mobile Edge Computing (MEC)は、クラウドコンピューティングと情報技術(IT)サービスをネットワークのエッジで配信できるようにする新しいコンピューティングパラダイムである。 本稿では,人工知能(AI)の観点からMECのセキュリティとプライバシに関する調査を行う。 新たなセキュリティとプライバシの問題に加えて、AIの観点からの潜在的なソリューションにも重点を置いています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-03T07:47:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。